DSS（决策支持系统）利用数据仓库、联机数据分析和数据挖掘技术进行深度解析，以支持决策。数据仓库存储历史数据，联机数据分析实时分析，数据挖掘挖掘潜在模式。这三者共同为DSS提供强大支持，助力决策制定。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）已成为企业、政府部门和各类组织进行科学决策的重要工具，DSS的广泛应用离不开数据仓库、联机数据分析和数据挖掘技术的支持，本文将从这三个方面深入探讨DSS的使用特点，以期为我国决策支持系统的发展提供有益借鉴。
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数据仓库：DSS的数据基础
数据仓库是DSS的核心组成部分，它通过收集、整合、存储和管理企业内部和外部的各类数据，为决策者提供全面、准确、及时的信息支持，以下是数据仓库在DSS中的应用特点：
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，形成统一的数据视图，为决策者提供全面的信息支持。
2、数据清洗：数据仓库对原始数据进行清洗，去除重复、错误、无效等数据，确保数据的准确性和一致性。
3、数据存储：数据仓库采用高效的数据存储技术，如关系型数据库、NoSQL数据库等，满足海量数据的存储需求。
4、数据挖掘：数据仓库为数据挖掘提供基础数据，通过挖掘技术发现数据中的潜在规律和关联，为决策者提供有价值的信息。
联机数据分析：DSS的实时支持
联机数据分析（OLAP）是DSS的另一重要组成部分，它通过多维数据模型、数据切片、切块等技术，实现对数据的快速查询和分析，以下是联机数据分析在DSS中的应用特点：
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1、快速查询：联机数据分析提供快速的查询响应时间，满足决策者对实时数据的查询需求。
2、多维分析：联机数据分析支持多维数据模型，帮助决策者从不同角度、不同维度分析数据，揭示数据之间的内在联系。
3、数据切片和切块：联机数据分析支持数据切片和切块，帮助决策者聚焦于特定时间段、特定区域、特定业务等方面的数据。
4、数据可视化：联机数据分析提供丰富的数据可视化工具，使决策者能够直观地理解数据，提高决策效率。
数据挖掘：DSS的智能支持
数据挖掘是DSS的又一重要技术，它通过挖掘算法从海量数据中提取有价值的信息和知识，为决策者提供智能支持，以下是数据挖掘在DSS中的应用特点：
1、挖掘算法：数据挖掘采用多种算法，如关联规则挖掘、聚类分析、分类分析、预测分析等，以满足不同决策需求。
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2、潜在知识发现：数据挖掘从海量数据中发现潜在规律和关联，为决策者提供有价值的信息。
3、智能决策支持：数据挖掘结合专家知识，实现智能决策支持，提高决策质量。
4、个性化推荐：数据挖掘技术可应用于个性化推荐，为决策者提供定制化的信息和服务。
DSS是基于数据仓库、联机数据分析和数据挖掘技术的应用，它为决策者提供全面、准确、及时、智能的信息支持，有助于提高决策效率和质量，在我国，随着大数据、人工智能等技术的不断发展，DSS的应用前景将更加广阔。
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