本摘要主要探讨数据挖掘领域的研究进展。通过分析相关文献，总结数据挖掘在智能决策支持系统中的应用与创新研究，旨在为相关领域的研究提供参考。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已成为现代社会最重要的资源之一，数据挖掘作为一门交叉学科，融合了统计学、计算机科学、人工智能等多个领域，旨在从大量数据中提取有价值的信息和知识，近年来，数据挖掘技术在智能决策支持系统中的应用越来越广泛，本文将针对数据挖掘在智能决策支持系统中的应用与创新进行探讨。
数据挖掘在智能决策支持系统中的应用
1、客户关系管理
数据挖掘在客户关系管理（CRM）领域具有重要作用，通过对客户数据的挖掘分析，企业可以了解客户需求、购买行为、消费偏好等信息，从而制定针对性的营销策略，通过分析客户购买历史，预测客户未来的购买需求，实现个性化推荐；通过挖掘客户反馈数据，发现产品缺陷，提高产品品质。
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2、金融风险评估
金融行业对风险控制具有极高的要求，数据挖掘技术在金融风险评估中的应用主要包括信用评分、反欺诈、市场风险预测等方面，通过对历史交易数据、客户信息、市场信息等数据的挖掘分析，金融机构可以识别潜在风险，降低风险损失。
3、供应链管理
供应链管理是企业降低成本、提高效率的关键环节，数据挖掘技术在供应链管理中的应用主要包括需求预测、库存管理、物流优化等方面，通过对销售数据、库存数据、物流数据等数据的挖掘分析，企业可以优化供应链结构，提高供应链效率。
4、医疗保健
数据挖掘技术在医疗保健领域的应用有助于提高医疗质量、降低医疗成本，通过对患者病历、医疗影像、基因数据等数据的挖掘分析，医生可以更准确地诊断疾病、制定治疗方案，数据挖掘还可以用于药物研发、医疗资源分配等方面。
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数据挖掘在智能决策支持系统中的创新研究
1、深度学习与数据挖掘的融合
深度学习技术在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果，将深度学习与数据挖掘相结合，可以提高数据挖掘的准确性和效率，在图像识别领域，将深度学习与特征提取相结合，可以实现更准确的图像分类。
2、大数据挖掘技术
随着大数据时代的到来，数据规模和类型日益丰富，针对大数据的特点，研究者们提出了许多新型数据挖掘技术，如分布式计算、MapReduce等，这些技术可以提高数据挖掘的并行处理能力，降低计算成本。
3、多源异构数据挖掘
在实际应用中，数据通常来源于多个领域、多个渠道，且具有不同的数据格式，多源异构数据挖掘技术旨在解决不同类型数据之间的融合问题，提高数据挖掘的全面性和准确性。
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4、隐私保护与数据挖掘
在数据挖掘过程中，隐私保护成为了一个亟待解决的问题，研究者们提出了许多隐私保护技术，如差分隐私、同态加密等，以确保数据挖掘过程中个人隐私的安全。
数据挖掘技术在智能决策支持系统中的应用越来越广泛，为各行各业带来了巨大的经济效益，随着数据挖掘技术的不断创新和发展，其在智能决策支持系统中的应用将更加深入和广泛，针对数据挖掘过程中存在的问题，研究者们应继续探索新的解决方案，以推动数据挖掘技术的进一步发展。
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