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基于数据仓库和数据挖掘技术的企业智能决策系统研究与应用的开题报告
1.研究背景和意义
随着信息技术的快速发展和各行各业数据的快速积累，企业在经营管理决策方面需要利用大数据进行深入分析。数据挖掘技术和数据仓库技术是当前最流行、最实用的数据分析和决策支持的技术手段之一。其能够帮助企业在庞大的数据中发现隐性的规律和价值，从而辅助企业做出更准确的决策，优化业务流程，提升企业的竞争力和市场占有率。
2.研究内容和方法
本课题将结合数据仓库技术和数据挖掘技术，研究建立一个基于数据仓库和数据挖掘的企业智能决策系统，以辅助企业决策。具体研究内容包括：
1）建立数据仓库模型，实现对企业各类数据的定期归档和集中管理；
2）研究数据挖掘技术，建立数据挖掘模型，对数据仓库中的数据进行深入挖掘；
3）采用相应的分析方法，对挖掘结果进行处理和分析，得出有价值的信息；
4）基于分析结果，设计可视化的报表和决策工具，为企业提供决策支持。
本课题主要采用文献调研、实证分析和软件开发等方法进行研究。
3.研究目标和意义
本课题旨在建立能够帮助企业管理层做出准确决策的智能决策支持系统，实现以下目标：
1）建立企业数据仓库，实现数据的有效管理和利用；
2）研究数据挖掘技术，挖掘数据中蕴藏的隐性规律和价值；
3）设计基于数据挖掘结果的分析模型，帮助管理层做出更准确的商业分析和决策；
4）建立数据可视化的决策支持工具，实现数据分析与决策的无缝衔接；
5）优化企业运营管理流程，提高企业决策效率和企业竞争力。
本课题将基于实际的企业数据和场景，进行系统的设计和算法的实现，并通过实际案例验证数据仓库和数据挖掘技术在企业智能决策的应用和价值。
4.预期成果和贡献
本课题预期实现一个基于数据仓库和数据挖掘技术的企业智能决策支持系统。该系统具有以下特点和优势：
1）采用先进的数据仓库和数据挖掘技术，实现对数据的深度挖掘和分析；
2）基于数据分析结果，设计可视化的报表和决策支持工具，使数据分析与决策实现无缝衔接；
3）优化企业运营管理流程，提高企业决策效率和竞争力；
4）为各行业提供可行的解决方案，落实智慧城市的建设。
本课题的研究成果将为企业决策提供一种有力的支持手段，促进国内企业的经营管理水平不断提高。