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基于数据仓库与数据挖掘技术的决策支持系统
随着现代信息技术的不断发展，决策支持系统越来越受到企业和组织的重视。而其中，基于数据仓库与数据挖掘技术的决策支持系统尤为突出。本文将从数据仓库与数据挖掘两个方面入手，探讨它们在决策支持系统中的应用及其优势。
一、数据仓库在决策支持系统中的应用
数据仓库是指在企业或组织中建立的一个存放历史和当前数据的中心化的、集成的、主题导向的、相对稳定的数据存储区域。数据仓库可为决策支持系统提供大量的数据支持，以支持管理者进行决策。
1.1提供多维数据
数据仓库一般包含多维数据，即可以根据不同维度对数据进行分类与统计，提供更多的信息。例如，针对产品销售领域，数据仓库可以提供产品销售情况的不同维度，如地理位置、销售时间、销售渠道等。
1.2支持数据历史记录
数据仓库可以存储历史数据，记录组织历史上的重要信息，将“看到历史”转化为“看见未来”，提供更加及时和准确的决策支持。
1.3提高决策效率
数据仓库中的数据经过整合和清洗，保证了数据的高质量，避免了重复、错误和不一致的数据。此外，数据仓库提供了灵活的查询工具，可以快速地进行多维分析，为决策者提供更加高效的决策支持。
二、数据挖掘在决策支持系统中的应用
数据挖掘是通过一系列自动或半自动的算法技术，从大量数据中发掘出难以通过常规方法发现的有价值的信息和知识。数据挖掘在决策支持系统中的应用主要包括以下几个方面：
2.1预测分析
通过数据挖掘技术对历史数据进行分析，可以预测未来趋势，帮助企业或组织做好决策。例如，在股票交易领域，可以利用数据挖掘技术对历史股票价格进行分析，预测未来的股票价格趋势。
2.2关联分析
数据挖掘技术可以自动发现数据集中的关联规则，发现不同数据之间的相关性。例如，在客户购买历史的分析中，可以利用关联分析的方法，发现一些潜在的购物规律，帮助企业开展目标营销活动。
2.3偏差分析
通过数据挖掘技术可以发现数据集中的异常值或者离群点，帮助企业发现潜在的风险。例如，在保险业务中，可以利用数据挖掘的技术，对客户投保历史进行分析，发现可能存在欺诈行为的投保人。
三、数据仓库和数据挖掘的优势
3.1增加决策的可靠性
基于数据仓库和数据挖掘技术的决策支持系统，具有数据质量高、多维分析更加准确、预测分析更加精确等优势。这些优势，能够帮助企业或者组织在做决策时，得到更加可靠的结果。
3.2提高决策效率
数据仓库和数据挖掘技术可以为企业或组织提供灵活的查询工具和多维分析方法，可以避免繁琐的数据处理，节省了大量时间和精力。
四、结论
基于数据仓库与数据挖掘技术的决策支持系统，为企业或组织提供了更加多维的支持，提高了决策的准确性和效率，是未来数据处理技术的一个重要发展方向。企业和组织应深入挖掘数据的潜在价值，加强建设数据仓库和数据挖掘技术应用，以助推企业和组织的发展。