基于数据仓库、联机数据分析和数据挖掘技术的决策支持系统应用研究，ds平台提供的数据分析服务有哪些

本文目录导读：

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1. 数据仓库在DSS中的应用
2. 联机数据分析和DSS的应用
3. 数据挖掘在DSS中的应用

随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业决策的重要依据，决策支持系统（DSS）作为一种有效的决策辅助工具，得到了广泛的应用，DSS的主要功能是帮助决策者从大量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持，本文主要研究DSS在数据仓库、联机数据分析和数据挖掘技术中的应用，以期为我国决策支持系统的发展提供有益借鉴。

数据仓库在DSS中的应用

数据仓库是DSS的基础，它将企业内部和外部的大量数据进行整合、清洗、转换和存储，为决策者提供统一的数据视图，数据仓库在DSS中的应用主要体现在以下几个方面：

1、数据整合：数据仓库将来自不同部门、不同系统、不同格式的数据整合在一起，使决策者能够全面了解企业的运营状况。

2、数据挖掘：数据仓库存储了大量的历史数据，通过对这些数据进行挖掘，可以发现数据之间的关联性，为决策提供依据。

3、数据分析：数据仓库为决策者提供了丰富的数据资源，决策者可以利用这些数据进行多维度的数据分析，发现潜在的问题和机会。

4、数据可视化：数据仓库支持多种数据可视化工具，将复杂的数据以图表、地图等形式呈现，便于决策者直观地了解企业运营状况。

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联机数据分析和DSS的应用

联机数据分析（OLAP）是DSS的重要技术之一，它允许决策者实时查询和分析数据，为决策提供及时、准确的信息，联机数据分析和DSS的应用主要体现在以下几个方面：

1、实时数据查询：联机数据分析技术支持决策者实时查询企业运营数据，使决策更加及时、准确。

2、多维数据分析：联机数据分析技术支持决策者从多个维度对数据进行分析，发现数据之间的关联性，为决策提供依据。

3、数据挖掘：联机数据分析技术可以与数据挖掘技术相结合，从海量数据中挖掘有价值的信息，为决策提供支持。

4、预测分析：联机数据分析技术可以帮助决策者对未来趋势进行预测，为决策提供前瞻性指导。

数据挖掘在DSS中的应用

数据挖掘是DSS的核心技术之一，它通过对海量数据进行挖掘，发现数据之间的关联性，为决策提供支持，数据挖掘在DSS中的应用主要体现在以下几个方面：

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1、关联规则挖掘：数据挖掘技术可以挖掘出数据之间的关联规则，为决策者提供有针对性的建议。

2、分类和预测：数据挖掘技术可以对数据进行分类和预测，帮助决策者预测未来趋势，为决策提供依据。

3、异常检测：数据挖掘技术可以检测数据中的异常情况，为决策者提供预警信息。

4、个性化推荐：数据挖掘技术可以根据用户的行为和喜好，为其推荐个性化的产品或服务。

DSS在数据仓库、联机数据分析和数据挖掘技术的应用下，为决策者提供了全面、及时、准确的信息支持，提高了决策的科学性和有效性，在我国，随着信息技术的不断进步和决策者对DSS的重视，DSS将在各个领域发挥越来越重要的作用。

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