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基于数据挖掘的决策支持系统论文

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基于数据挖掘技术的各类决策支持系统研究综述信息科技系08级潘佳慧20087216【摘要】：本文在论述数据仓库、数据挖掘和决策支持系统的基本概念及其关键技术和系统设计方法的基础上，提出了基于数据仓库和数据挖掘技术的决策支持系统的体系架构。

并根据这种体系架构，分别分析了该结构在电信业、服装业和竞争情报知识管理方面的一些应用。

【关键词】：数据仓库、数据挖掘、决策支持系统系统[Abstract]: After the discussion of the Data Warehouse (DW), Data Mining (DM) and Decision Support System (DSS), including the basic concepts and key technologies and system design method, this article proposed a decision support system architecture which is based on Data Warehouse and Data Mining. According to this architecture, the article respectively analyzed the structure of some applications of the telecommunications industry, the garment industry and competitive intelligence knowledge management.[Key W ords]: Data Warehouse (DW), Data Mining (DM) and Decision Support System (DSS)目录一.决策支持系统及相关技术 (5)1.1决策支持系统 (5)1.1.1决策支持系统的产生及发展 (5)1.1.2DSS的分析方法 (6)1.2数据仓库技术 (7)1.3数据挖掘技术 (9)1.4联机分析处理(OLAP) (11)1.4.1概念 (11)1.4.2联机分析处理的多维数据分析 (11)二.电信业决策支持系统 (11)2.1课题背景及研究意义 (11)2.2电信决策支持系统的研究现状 (12)2.3系统关键技术研究——预测方法研究 (13)2.4决策支持系统中的模型部件研究 (15)2.4.1层次分析法(Analytic Hierarchy Process ，AHP) (16)2.4.2投资预测模型与AHP (16)2.4.3系统的实现及功能简介 (18)三.基于数据挖掘的服装决策支持系统 (22)1.1.研究背景及现状 (22)1.2.数据挖掘分析方法在服装决策支持系统中的应用 (22)1.2.1.关联分析在服装决策支持系统中的应用 (22)1.2.2.序列模式分析在服装决策支持系统中的应用 (23)1.2.3.分类分析和聚类分析在服装决策支持系统中的应用 (24)1.3.一个与数据挖掘相结合的决策支持系统 (25)1.3.1.系统设计思想 (25)1.3.2.系统框架和子功能模块 (25)1.3.3.系统的物理结构 (27)四.竞争情报与知识管理融合模型 (28)1.1数据挖掘与竞争情报知识管理的关系 (29)1.1.1数据挖掘与竞争情报的关系 (29)1.1.2数据挖掘与知识管理的关系 (29)1.1.3数据挖掘竞争情报与知识管理的桥梁 (29)1.2基于数据挖掘的竞争情报与知识管理的融合模型 (29)1.2.1以竞争情报工作人员为中心的竞争情报工作循环 (30)1.2.2以数据挖掘为中心的DM循环 (31)1.2.3以企业内部员工为中心的人类知识开发循环 (31)五.结束语 (32)参考文献 (33)图表目录图表1决策支持系统的基本结构框架 (6)图表2ROMC方法步骤 (7)图表3数据仓库的结构 (9)图表4投资设备层次关系 (17)图表5图层次结构模型 (17)图表6IPDSS系统结构图 (18)图表7IPDSS系统功能图 (20)图表8关联规则 (23)图表9服装产品的生命周期曲线 (24)图表10系统框架和子功能模块 (27)图表11系统体系结构 (28)图表12基于DM的竞争情报与知识管理融合模型 (30)一.决策支持系统及相关技术1.1决策支持系统1.1.1决策支持系统的产生及发展决策支持系统是在传统的管理信息系统(Management information system，MIS)和管理科学/运筹学(Management science，Ms/operation Research ,OR)理论基础上发展起来的一门适用于不同领域的全新的信息系统发展分支。

决策支持系统己经成为系统工程与计算机应用领域中的重要研究课题，各国学者在决策支持系统的理论与应用上进行了卓有成效的工作，并取得了很大的进展。

决策支持系统是一门开放的学科，其发展历程是与其它学科不断相互融合的过程，也是不断拓展自身内涵的过程。

简要说来，DSS 大致经历了这样几个发展历程:20世纪70年代初，决策支持系统的概念由美国M.S.S.Ott.Morton教授首先提出。

20世纪80年代，Sprague提出了决策支持系统三部件结构(对话部件、数据部件、模型部件)，明确了决策支持系统的基本组成，极大地推动了决策支持系统的发展。

当时的DSS是由模型库系统、数据库系统与人机交互系统组合而成，通过模型的组合对大量数据进行处理得到辅助决策信息，达到支持决策的效果。

1981年Bonczeklso等人提出了决策支持系统(DSS)的三系统结构形式，即它由语言系统(LS)、知识系统(KS)和问题处理系统(PPS)三个部分组成。

由于该系统中包含“知识系统”，从而使决策支持系统包含人工智能的成分。

这使很多DSS学者采用了这种决策支持系统的结构形式。

20世纪80年代末90年代初，决策支持系统开始与专家系统(Expert System，ES)相结合，形成智能决策支持系统(Intelligent decision support system，IDSS)。

智能决策支持系统充分发挥了专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点，又发挥了决策支持系统以模型计算为核心的解决定量分析问题的特点，充分做到了定性分析和定量分析的有机结合，使得解决问题的能力和范围得到了一个大的发展。

20世纪90年代出现了数据仓库(Data Warehouse，DW)、联机分析处理(On-Line Analysis processing，OLAP)和数据挖掘(Data Mining，DM)新技术，DW+OLAP+DM逐渐形成新决策支持系统的概念。

为此，将智能决策支持系统称为传统决策支持系统。

新决策支持系统的特点是从数据中获取辅助决策信息和知识，不同于传统决策支持系统用模型和知识辅助决策。

传统决策支持系统和新决策支持系统是两种不同的辅助决策方式，两者不相互代替，更应该是互相结合。

把数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库、数据库、知识库结合起来形成的决策支持系统，即将传统决策支持系统和新决策支持系统结合起来的决策支持系统是更高级形式的决策支持系统，成为综合决策支持系统(synthetic decision support system，SDSS)。

近年来，随着网络技术的发展，DSS的结构也发生了很大的变化，总的看来，经历了从基于主机的DSS(Mainframe-based DSS)至基于客户机/服务器的DSS(Client/ Server-based DSS)再到目前基于Web的决策支持系统(Web based DSS) 的变化过程。

被称作“第三次互联网浪潮”的网格技术的出现，又为DSS带来了许多先进的思想理念和创新技术，必将给DSS 的发展带来新的发展契机。

图表1决策支持系统的基本结构框架1.1.2DSS的分析方法DSS应满足决策支持系统的要求和达到DSS的性能指标,由于DSS的特殊性,对DSS的系统分析通常采用一种称之ROMC的方法。

ROMC是一种基于决策过程基本活动的方法,是决策者进行表达(R) 、操作(O) 、存储辅助(M)和控制(C)的方法,其基本思路是建立起DSS的要求与性能之间的关系,并力求减少它们之间的差异。

ROMC分析方法正是建立在用户目标的基础之上的,它主要从以下几点进行分析:(1)表达(Representation) :提供表达式以帮助决策者将问题概念化,以便于处理和交流;(2)操作(Operation) :提供这些表达式进行分析和运算的某些操作方法;(3)存储辅助(Memory aid) :表达与加工的存储支持;(4)控制机制(Control mechanism) :提供处理和使用整个系统的控制机制。

图表2ROMC方法步骤首先识别决策支持过程的基本活动,其次分析每一基本活动的组成部分:R (操作) 、O (操作) 、M(存储)和C(控制) ,然后集成这些部分建立一个专用DSS。

在交付使用时,设计者将继续沿着这四个方面的追踪系统和用户,不断地扩展和修改基本部件,直到用户最终满意为止。

1.2数据仓库技术数据仓库(Data Warehouse，DW)是20世纪90年代初提出的概念，到90年代中期形成潮流。

数据仓库作为一种新的数据处理体系结构，它的提出是以关系数据库、并行处理和分布式等技术的飞速发展为基础，用于解决数据丰富但有用信息贫乏的一种综合解决方案。

它在存放大量数据的同时又能像仓库一样将大量数据有效地管理起来，主要侧重于对海量数据的组织和管理，提供有效的数据访问手段。

为企业决策支持系统和行政信息系统提供所需的信息。

目前公认的数据仓库概念是其创始人WH.Inmon1993年在《Building the Data warehouse 》一书中对数据仓库的定义:数据仓库是一个面向主题的(subject oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non- V olatile)、反映历史变化(Time V ariant)的数据集合，用于支持管理决策。

对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库;其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

数据仓库是在原有关系型数据库基础上发展形成的，但不同于数据库系统的组织结构形式，它从原有的业务数据库中获得的基本数据和综合数据被分成一些不同的层次(levels)。

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基于数据挖掘的企业决策支持系统设计

基于数据挖掘的企业决策支持系统设计

基于数据挖掘的企业决策支持系统设计随着信息技术的飞速发展，数据变得越来越重要，企业管理者也越来越关注如何利用数据找出关键信息，更好地支持决策。

数据挖掘作为一种寻找数据内部规律和趋势的技术，成为企业决策支持的重要手段。

本文将探讨基于数据挖掘的企业决策支持系统的设计，重点分析该系统如何实现数据挖掘、数据分析和决策支持。

一、企业决策支持系统的设计原则企业决策支持系统可以帮助企业管理者更好地获取、处理和分析公司内部和外部的数据信息，并根据这些信息作出决策。

在设计企业决策支持系统时，应考虑以下几个原则：1. 定义目标：要明确企业决策支持系统所要解决的问题和实现的目标，例如更好地了解市场趋势、预测销售额等。

2. 数据质量：数据质量是企业决策支持系统的关键因素之一，系统必须利用高质量和准确性的数据，以尽量减少误差和提高决策的准确性。

3. 算法选择：选择适当的算法是实现数据挖掘和分析的关键。

不同的算法适用于不同的数据类型和问题，因此需要根据实际需求选择合适的算法。

4. 用户友好：企业决策支持系统必须易于使用，用户界面应该设计得简单明了，易于理解和操作，以便管理者和员工能够快速了解数据信息。

5. 实时性：随着企业环境的不断变化，企业决策支持系统应该能够及时获取、处理和分析数据，并在最短时间内提供决策所需要的信息。

二、数据挖掘在企业决策支持系统中的作用数据挖掘是寻找有用的模式或规律的过程，从大规模数据中发现隐藏的关系，再把这种关系转换为可以为决策支持所用的信息。

在企业决策支持系统中，数据挖掘可以应用于各种领域，如市场研究、客户分析、销售预测等。

以下是数据挖掘在企业决策支持系统中的一些常见应用：1. 市场分析：通过数据挖掘技术，企业可以了解市场规模、竞争对手、潜在的顾客需求等信息，从而制定有效的市场营销策略。

2. 客户分析：数据挖掘技术可以帮助企业了解客户的偏好和行为模式，从而更好地预测客户需求和行为，提高客户满意度和忠诚度。

基于数据挖掘技术的企业信息化决策支持系统研究

基于数据挖掘技术的企业信息化决策支持系统研究

基于数据挖掘技术的企业信息化决策支持系统研究随着信息化的普及和数字化的发展，越来越多的企业开始关注数据，并利用数据进行决策。

在这个背景下，基于数据挖掘技术的企业信息化决策支持系统成为了研究热点。

本文将从数据挖掘技术、企业信息化、决策支持系统三个方面探讨相关问题。

一、数据挖掘技术数据挖掘是指通过一系列方法，从大量的数据中自动获取有用的信息，并提供给决策者使用。

数据挖掘技术可以应用于市场营销、风险管理、客户关系管理等领域。

数据挖掘技术包括聚类分析、分类分析、关联分析和预测分析等。

聚类分析是将相似的数据归为一类；分类分析是将数据分为若干类别；关联分析是查找事物之间的联系；预测分析是根据历史数据预测未来的趋势。

企业可以通过数据挖掘技术获取市场趋势、客户需求等信息，并进一步制定营销策略、优化产品设计。

同时，企业可以通过数据挖掘技术发现风险，减少损失。

二、企业信息化企业信息化是指利用信息技术手段，全面提升企业业务流程和管理水平。

企业信息化包括电子商务、企业资源计划、供应链管理、客户关系管理等。

企业信息化可以提高效率、降低成本，并改善企业的管理和服务水平。

通过电子商务，企业可以在全球范围内销售产品；通过ERP，企业可以管理物流、库存、财务等业务流程；通过供应链管理，企业可以优化供应链，提高供应链效率；通过客户关系管理，企业可以提高客户满意度和忠诚度。

企业信息化需要与业务紧密结合，不仅需要满足业务需求，还需要考虑数据安全和系统可靠性等问题。

三、决策支持系统决策支持系统是利用信息技术，帮助决策者进行决策的计算机程序。

决策支持系统可以帮助决策者快速获取相关信息，进行分析和决策。

决策支持系统可以应用于生产管理、市场营销、风险管理等领域。

决策支持系统需要基于数据挖掘技术，提供多种分析和决策方法。

决策支持系统需要满足易用性、可扩展性、效率和准确性等要求。

决策支持系统可以帮助企业管理者进行决策，优化业务流程并提高效率。

通过决策支持系统，企业可以更好地应对市场变化、优化产品设计、提高生产效率，并提高企业竞争力。

基于数据挖掘的医疗诊疗决策支持系统研究

基于数据挖掘的医疗诊疗决策支持系统研究

基于数据挖掘的医疗诊疗决策支持系统研究近年来，随着医学技术的发展和社会老龄化的加速，医疗行业的需求不断增加，医疗大数据应用也随之兴起。

一方面，医疗数据越来越庞大，需要借助数据挖掘技术提高其使用价值；另一方面，医疗领域的诊断和治疗需要越来越个性化，这就需要借助决策支持系统来辅助医生进行决策。

医疗诊疗决策支持系统是一个将数据挖掘技术与医疗决策相结合的信息管理系统，其主要目的就是利用医疗大数据为医生和患者提供更好的治疗方案和医疗服务。

它可以辅助医生进行临床诊断和治疗决策、分析医院业务数据和多维度指标、协助管理决策等。

该系统的基本构成包括数据预处理、数据挖掘、模型建立和结果可视化展示四个部分。

首先，数据预处理是保证决策支持系统准确有用的关键环节，也是整个系统的基础。

这一步需要对各类医疗数据进行采集、存储、清洗、整合和标准化操作，以便为数据挖掘和后续分析提供可靠和准确的基础数据。

通过数据采集，可以获得大量的原始数据，其中包括患者的基本信息、检查结果、病历记录以及医生诊疗行为等；通过数据清洗和整合，则可以剔除掉无用的信息，将所有数据合并到一个统一的数据库中，以便后续的数据挖掘和分析。

其次，数据挖掘是实现数据价值最大化的重要手段。

数据挖掘技术可以帮助医疗机构实现基于数据的智能处理和决策，并在临床诊疗领域中实现预测、分类、聚类等多种实时数据分析。

通过数据挖掘，我们可以从大量的医疗数据中提取出有用的信息，发现医疗行业中的规律和趋势，以及捕捉一些基于数据的决策支持模型。

例如，通过对多个病人的病历数据进行模式分析，可以建立一个预测模型，预测某个病人可能的危险程度，为医生制定治疗方案提供科学依据。

第三，模型建立是决策支持系统的重中之重，是数据挖掘技术的最终目的。

在这个过程中，通过统计分析和模型构建，将我们得到的数据挖掘结果转化成决策规则和模型，用于协助医生进行诊断和治疗决策。

最后，结果展示环节是将核心决策支持模型所形成的知识和信息有效地传达给用户的重要环节。

数据挖掘技术在决策支持系统中的应用

数据挖掘技术在决策支持系统中的应用

数据挖掘技术在决策支持系统中的应用随着信息时代的步伐加快，企业遇到了越来越多的信息化问题。

处理庞杂数据、决策过程复杂、人类思维局限性等问题已日渐突显。

如何有效地处理和利用这些数据，提升决策效率和质量，成为企业发展的重要因素之一。

数据挖掘技术为企业的决策支持系统提供了有力的帮助。

本文将从数据挖掘的定义、决策支持系统及其优势、数据挖掘技术在决策支持系统中的应用等方面展开探讨。

一、数据挖掘的定义数据挖掘是一种从大量数据中发现模式和规律的过程，被广泛应用于商业、医学、教育等领域。

数据挖掘包含多种技术，如聚类分析、决策树、关联规则挖掘等。

数据挖掘技术通过对数据的预处理、模型建立、模型评估和模型应用等步骤，将数据转换为知识。

二、决策支持系统及其优势决策支持系统（DSS）是一种应用于组织决策制定的计算机系统，它结合了人类专家的知识和计算机技术，为企业决策者提供了快速、准确的信息和决策支持。

决策支持系统的优势主要表现在以下几个方面：（一）提高决策效率和质量：决策支持系统能够根据各种因素和数据提供多种方案支持决策制定，在短时间内提供最优决策方案，提高决策效率和质量。

（二）增强决策的科学性和准确性：决策支持系统能够对各种数据进行挖掘和分析，提供多样化的数据可视化呈现，帮助决策者全面了解各种情况，增强决策的科学性和准确性。

（三）提高管理水平和效率：决策支持系统集成了各种先进的计算机技术，能够为企业管理人员提供实时的数据和决策支持，提高管理水平和效率。

三、数据挖掘技术为决策支持系统提供了重要的技术支持和数据支持，应用广泛，主要表现在以下方面：（一）行为分析数据挖掘技术可以通过分析和挖掘大量的用户数据，如购买记录、点击记录、搜索记录等，揭示用户的行为特征和偏好，提供用户画像，为企业提供精准的市场分析和产品销售策略，从而提高销售效率和用户满意度。

（二）风险管理数据挖掘技术可以从大量数据中发现潜在的风险因素和规律，对企业的场景、业务进行全面分析，为企业提供有力的风险管理和决策支持，从而降低企业的风险和损失。