随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业和社会的重要资产，数据仓库和数据挖掘作为信息处理领域的关键技术，在智能决策支持系统中发挥着越来越重要的作用，本文旨在对数据仓库与数据挖掘在智能决策支持系统中的应用进行总结，并分析其面临的挑战，以期为相关领域的研究提供参考。
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二、数据仓库与数据挖掘在智能决策支持系统中的应用
1、数据仓库在智能决策支持系统中的应用
（1）数据整合：数据仓库通过整合企业内部和外部的各种数据源，为决策者提供全面、一致的数据视图。
（2）数据清洗：数据仓库对原始数据进行清洗、去重、转换等操作，确保数据的准确性和可靠性。
（3）数据存储：数据仓库采用高效的数据存储技术，实现对海量数据的存储和管理。
（4）数据查询：数据仓库提供强大的查询功能，支持决策者对数据进行多维度、多角度的查询和分析。
2、数据挖掘在智能决策支持系统中的应用
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（1）关联规则挖掘：通过关联规则挖掘，发现数据之间的潜在关联，为企业提供有针对性的决策建议。
（2）聚类分析：通过聚类分析，将数据划分为不同的类别，帮助企业识别市场细分、客户群体等。
（3）分类与预测：通过分类与预测，对未知数据进行分类或预测，为决策者提供前瞻性信息。
（4）异常检测：通过异常检测，发现数据中的异常情况，为企业提供风险预警。
三、数据仓库与数据挖掘在智能决策支持系统中的挑战
1、数据质量：数据仓库和数据挖掘依赖于高质量的数据，而现实中的数据往往存在噪声、缺失、不一致等问题，严重影响决策支持系统的效果。
2、数据隐私：随着数据挖掘技术的应用，企业需要平衡数据挖掘与数据隐私保护之间的关系，避免数据泄露。
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3、模型解释性：数据挖掘模型往往具有一定的复杂性，决策者难以理解模型的内部机制，影响决策的信任度。
4、模型可解释性：数据挖掘模型的可解释性较差，难以解释模型预测结果的准确性，导致决策者对模型的信任度降低。
5、模型更新：随着数据的变化，数据挖掘模型需要不断更新，以适应新的数据环境。
数据仓库与数据挖掘在智能决策支持系统中具有广泛的应用前景，但同时也面临着诸多挑战，为应对这些挑战，我们需要加强数据质量管理、关注数据隐私保护、提高模型解释性和可解释性，并不断更新模型以适应新的数据环境，才能充分发挥数据仓库与数据挖掘在智能决策支持系统中的作用，为企业和社会创造更大的价值。
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