基于数据仓库和数据挖掘的企业决策支持系统研究的综述报告.docx

基于数据仓库和数据挖掘的企业决策支持系统研究的综述报告
随着企业数据的不断积累，数据分析和决策支持系统成为企业发展的重要组成部分。数据仓库和数据挖掘作为数据分析的重要手段，可为企业提供有力的决策支持。本文将对基于数据仓库和数据挖掘的企业决策支持系统的研究进行综述。
一、数据仓库
数据仓库是指一个集成了各种数据源的数据管理系统，提供了快速，灵活，高效的数据查询和分析服务。它可以用于支持多维数据分析，也可以作为决策支持系统的数据基础。数据仓库通常包含数据抽取、数据转换、数据质量控制和数据加载等模块。数据仓库的构建需要考虑多个方面，包括数据的采集、存储、管理、查询和分析等方面。
在数据仓库研究方面，当前的主要问题是如何构建一个高效、灵活和可靠的数据仓库系统。针对这个问题，研究者们提出了许多方法和技术，包括数据仓库的模型设计、数据质量控制、数据加载优化、多维数据分析和决策支持等方面。
二、数据挖掘
数据挖掘是指利用数据分析技术发掘数据中的规律，以支持决策制定。数据挖掘应用广泛，可以用于市场营销，金融预测，电子商务，医学诊断等多个方面。数据挖掘的技术主要包括分类和预测、聚类分析、关联规则挖掘等。
在数据挖掘研究方面，主要问题是如何利用数据挖掘技术提高企业的决策水平。研究者们提出的方法包括模型选择、算法优化、数据预处理和模型评估等方面。此外，为了提高数据挖掘的效率和准确性，还需要考虑数据质量和数据隐私等问题。
三、基于数据仓库和数据挖掘的企业决策支持系统
基于数据仓库和数据挖掘的企业决策支持系统可以利用数据仓库存储的大量数据和数据挖掘技术，为企业决策提供有力的支持。这种系统的优点在于可以有效地分析大规模数据，为企业提供更加全面和准确的决策支持。
在企业决策支持系统的研究方面，还需要考虑数据合法性和隐私保护等重要问题。数据的保护和隐私是企业决策支持系统安全和可靠的重要保证。
总的来说，基于数据仓库和数据挖掘的企业决策支持系统具有重要意义。有效利用这种系统可以提升企业的决策能力和竞争力，并帮助企业把握更多商机和机会。未来，数据仓库和数据挖掘的研究将继续深入，并成为企业数据管理和决策支持的重要方向。