本报告探讨了如何撰写基于数据仓库与数据挖掘技术的现代企业决策支持系统构建研究。报告从数据仓库与数据挖掘的定义、技术方法、应用领域等方面进行了详细阐述，旨在为现代企业提供一种高效的决策支持系统。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已经成为企业运营中不可或缺的重要资源，数据仓库与数据挖掘技术的应用，为现代企业提供了强大的决策支持，本文旨在探讨数据仓库与数据挖掘技术在企业决策支持系统构建中的应用，以提高企业决策的科学性和准确性。
数据仓库与数据挖掘技术概述
1、数据仓库
数据仓库是一种集成了企业各个业务领域数据的存储系统，旨在为决策者提供统一、全面、准确的数据支持，数据仓库具有以下特点：
（1）面向主题：数据仓库围绕企业的核心业务进行组织，便于决策者从不同角度分析数据。
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（2）集成性：数据仓库将企业各个业务系统的数据进行整合，实现数据共享。
（3）时间特性：数据仓库存储历史数据，便于决策者进行趋势分析。
（4）非易失性：数据仓库保证数据的完整性和一致性。
2、数据挖掘
数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，旨在发现数据背后的规律和模式，数据挖掘技术主要包括以下几种：
（1）关联规则挖掘：发现数据之间的关联关系，如购物篮分析。
（2）聚类分析：将数据划分为若干个相似度较高的类别。
（3）分类分析：根据已有数据对未知数据进行分类。
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（4）预测分析：根据历史数据预测未来趋势。
三、数据仓库与数据挖掘技术在企业决策支持系统构建中的应用
1、数据仓库构建
（1）需求分析：根据企业业务需求，确定数据仓库的主题、数据源、数据结构等。
（2）数据集成：将企业各个业务系统的数据进行清洗、转换、整合，构建统一的数据视图。
（3）数据存储：选择合适的数据存储技术，如关系型数据库、NoSQL数据库等。
（4）数据仓库维护：定期对数据仓库进行数据清洗、更新、优化等操作。
2、数据挖掘应用
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（1）市场分析：通过关联规则挖掘，发现客户购买行为之间的关联关系，为企业制定营销策略提供依据。
（2）客户细分：利用聚类分析，将客户划分为不同的细分市场，为企业提供个性化服务。
（3）风险控制：通过分类分析，识别潜在风险客户，为企业制定风险控制策略。
（4）预测分析：根据历史数据，预测未来市场趋势，为企业制定发展策略。
数据仓库与数据挖掘技术在企业决策支持系统构建中具有重要作用，通过构建数据仓库，整合企业各个业务系统的数据，并结合数据挖掘技术，企业可以实现对数据的深度挖掘和分析，为决策者提供有力支持，本文从数据仓库与数据挖掘技术概述、数据仓库构建、数据挖掘应用等方面进行了探讨，以期为相关研究提供参考。
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