OLAP及数据挖掘在移动通信决策支持系统中的应用

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数据仓库和数据挖掘的OLAP技术

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大数据OLAP技术可以提供多维度的数据分析，帮助用户深入了解数据的内在联系和规律。
云端OLAP
01
云端OLAP技术将OLAP服务部署在云端，为用户提供灵活、可伸缩的数据分析服务。
02
云端OLAP技术可以利用云计算的优势，实现快速部署、自动扩缩容和按需付费等特性，降低用户的IT成本。
03
云端OLAP技术可以支持多用户同时访问和操作，提高数据分析的效率和协作性。
雪花模型
维度表之间存在层级关系，数据结构复杂，适用于数据量较大的情况。
多维数据的存储
分布式存储
将数据分散存储在多个节点上，提高存储容量和查询效率。
压缩存储
对数据进行压缩，减少存储空间占用，但会增加查询时的解压缩开销。
多维数据的查询
MDX查询语言
用于查询多维数据的专用语言，功能强大且灵活。
SQL查询
数据挖掘利用机器学习、统计学等方法，从大量数据中发现有价值的模式和规律，为企业提供新的商业机会和竞争优势。
06
OLAP技术的发展趋势
实时OLAP
01
实时OLAP技术能够提供实时的数据分析和查询，满足用户对数据实时性的需求。
02
实时OLAP技术通过采用高性能的数据存储和查询技术，如列式存储、分布式计算等，提高了数据查询的响应速度。
OLAP技术通过多维数据分析模型，提供交互式的查询、报表、仪表板等功能，使得用户能够从多个角度分析数据，获得深入的业务洞察。
决策支持系统
决策支持系统（DSS）是利用数据仓库和OLAP技术，为决策者提供数据分析和决策建议的系统。
DSS通过整合企业内外部数据，提供多维度的数据分析工具，帮助决策者了解业务状况、预测未来趋势，从而做出科学、合理的决策。

基于数据仓库、OLAP和数据挖掘的智能决策支持系统研究

模型库、方法库、知识库）结构、发展到 “ 五库 ”（文本库、数据
务，辅助决策人员作出决策判断。
库、模型库、方法库、知识库）结构，直到现在，人们把数据仓
库、ＯＬＡＰ技术引进到决策支持系统中，可以说，决策支持系统正
一
步步走向完善。而０ＬＡＰ和数据挖掘是密不可分的，我们把数
６基于数据仓库、ＯＬＡＰ和数据挖掘的决策支持系统
数据仓库和０ＬＡＰ技术的发展为决策支持系统注入了新的活力，而ＯＬＡＰ与数据挖掘的有机融合更是决策支持系统的一
技术主要基于数据仓库执行。
（下转第１５４页）
・
医学科技
数字融合媒体处理器集拼接与融合于一身，可以提供强大（１）可以显示大分辨率的图像；（２）可以显示一幅完整的画
块）、ｔｕｒｎｉｎｇ／ｐｉｖｏｔ（旋转／转轴、ｄｒｉｌｌ（钻取）。
４数据挖掘
含在其中的、人们事先不知道的但又可能有用的信息和知识。
图１基于数据仓库、该部分提供了一个用户与机器交互的一个平台。首先，该部
．１人机交互接口数据挖掘的任务是从大量数据中发现有用的数据，提取隐６
・
实验研究
基于数据仓库、ＯＬＡＰ和数据挖掘的智能决策支持系统研究
马春艳曲伟峰化松收（辽宁轻工职业学院，辽宁大连１１６１００）
摘要：介绍了数据仓库０ＬＡＰ和数据挖掘技术，阐述了传统决策支持系统与数据仓库０ＬＡＰ和数据挖掘技术相结合的新型智能决策支持

数据仓库与OLAP在营销决策系统中应用

以纺织公司营销决策支持系统为例探讨了利用基于数据仓库的OLAP进行联机分析的方法，首先介绍了数据仓库的基本特征和结构模型，以及OLAP技术的功能和实现方式，然后以基于数据仓库的阜新市经纬纺织公司营销决策系统原型为实例，把抽象的理论具体化，最后探讨了数据仓库发展的必然趋势和最终目的，并提出了关于OLAP研究方向的观点。

0 引言在当今信息化社会中，随着数据量爆炸式的增长和各行业对计算机应用需求的多样化、深入化，信息系统的用户需要从大量事务数据中归纳出业务的规律性及其发展趋势，以支持决策制定，传统的OLTP分析方法己不能满足需求。

要提高分析决策的效率和有效性，决策型分析处理及其数据必须与操作型事务处理及其数据相分离，这种分离导致以单一数据库为中心的数据环境发展为体系化环境，而数据仓库则是体系化环境的核心，是建立决策支持系统的基础，以数据仓库为基础的数据库应用已成为主流之一。

1 数据仓库的概念和结构模型（1）概念和基本特征公认的数据仓库之父W.H.Inmon将其定义为“数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的，但信息本身相对稳定的数据集合，用以支持管理决策过程”。

数据仓库的几个基本特征：“面向主题”主题是一个在较高层次将数据归类的标准，每一个主题对应一个宏观分析领域。

“集成”是指原始数据进入数据仓库前，必须先经过加工与集成，统一原始数据中的矛盾之处，并将原始数据的结构从面向应用转换到面向主题。

“随时间变化”是指数据仓库内的数据是历史数据，数据时限长，且数据包含时间项属性。

“稳定”是指数据集成进入数据仓库后极少或根本就不改变。

（2）结构模型数据仓库定义了结构元素来实现数据的结构模型：事实、维度、粒度。

事实：所分析的目标数据，如：销售量、销售额、库存量、库存额等；维度：事实信息的属性，如：销售发生的时间、客户、地区、销售产品的品种、规格等；粒度：划分维度的单位，就好比数轴的单位，如时间维度可按日计，也可按旬、月、年计等。

基于数据仓库和OLAP的移动通信决策支持系统

策有决定意义袭策支持包括收集清理管理ｉ分这些数据数据转化２［．３毅握；控２
为有用的信息．然巨及时丹发企业各处用于裴善生斋决策．
熬据东掘主要是提供穗告在数据背后的相关数据之间联系．并对不同的园
决策支持的宴夏万式多种多样．其基本体系结构往往包括三＾部分熬据素发生变化其地因素立何发兰变亿对趋势［作出预测．数据挖掘使用统仓库多罐分析和数据挖担（见圉１）
ｌ
ｅ主热框集市中储的是三二分析的数据．１Ａｒ０ＬＰ是懂客白端应用程序实现对这些数据进行高效率访的一种殖术。
１九年代十来．动通奸豹营网管统综务统计费统办公自化等统投使这计１信业运络理系移合系系动系继Ａ了用．些ｌ算机用运积累量史数但很多况这量据在有的业统中法炼为的应暮统矧．了的据在情下些海鼓原作系无提并升有用信１息时供划人与理策。此管者决者望储系口数能挥用麓直自．速及提晕务析员管决者因理和荒肴存在统的据发．够接由快
而无法为进辱联机析的用户提供充夏持而鼓据仓库的没计解决了ＤＳＥ的数据管理问题因此成戈进行分析决策的基础．决
１
策支还强削具行司持需有力工进分析黄新的件技 — 寰处０Ａ）是门设＿于持操在兴麓术分理（ＬＰ就专ｒ支复杂作。数据用
２１数据仓库．一ｒ，析等数学方法厦器学｝霸神经网络等人工智能方式∞ 在数据仓库约数据至可挖掘出业务＾罡意想不到的信息，穹比多维分析更进一步

多人决策支持系统类型综述——DDSS

多人决策支持系统类型综述——DDSS【摘要】本文首先简述了传统的决策支持系统，总结了现有的多人决策支持系统的概念和类型。

在此基础上重点总结了分布式决策支持系统(DDSS)的国内外研究现状，提出了分布式决策支持系统的体系结构模型：通过将Mobile Agent技术引入，然后分别从系统模型、体系结构、系统组织等方面进行了深入的研究。

【关键词】多人决策支持系统DDSS Mobile Agent技术一、多人决策支持系统决策支持系统(Decision Supporting System,简称DSS)自二十世纪七十年代提出以来将管理信息系统和模型辅助决策结合起来，使得数值计算和数据处理融为一体，在企业发展、市场经营以及军事指挥等重大决策问题上发挥了显著作用[1]。

传统DSS辅助决策的对象为个体决策者，且模型库中的模型以数学模型为主，决策的结果表现为定量分析。

因此传统DSS所求解的决策问题通常比较简单、单一。

并且因为基于传统DBMS的DSS只能提供辅助决策过程中的数据级支持，而现实决策所需的数据却往往是分布、异构的。

因此，经过30多年的发展，决策支持系统已经从最初的支持个人决策扩展到群体和组织这类多人决策，并且出现了组织决策支持系统(ODSS)、群体决策支持系统(GDSS)、分布式决策支持系统(DDSS)和定性群决策支持系统(QGDSS)、智能群体决策支持系统(IGDSS)以及基于CBR与MAS的群体决策支持系统(MGDSS)等。

本文主要研究分布式决策支持系统(DDSS)的研究现状和发展前景。

二、DDSS国内外研究现状1、DDSS概念及其关键技术随着计算机技术、网络以及分布式数据库技术的发展，DSS技术出现了分布式决策支持系统，即DDSS。

DDSS是研究分布于多个物理位置上的决策体如何并发计算、协调一致地求解问题[2]。

这些分布在不同物理位置上的决策体构成计算机网络，网络的每个结点至少含有一个决策支持系统或有若干辅助决策的功能。

数据挖掘及OLAP技术

数据挖掘及OLAP技术姓名：邓晨慧班级：1141302 学号：201140130209 江西抚州344000摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。

数据总结是对数据进行浓缩,给出它的紧凑描述。

数据挖掘是从数据泛化的角度来讨论数据总结。

数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。

数据挖掘、OLAP是当前基于大型数据库或数据仓库的新型信息分析技术，在许多领域得到广泛应用，取得了很好的成效。

如何将其应用于财务决策以提高决策的正确性、及时性，降低决策的风险，已成为财务管理领域的重要研究课题。

本文在介绍数据挖掘、OLAP技术及其相互关系的基础上，分析了财务决策领域应用这两种技术的现实必要性。

关键字：数据挖掘、OLAP。

1、引言：数据是知识的源泉。

但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。

过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。

广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。

计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。

收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。

尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。

在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。

然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。

OLAP是在多维数据结构上进行数据分析的。

同时对多维数据进行分析是复杂。

一般在多维数据中取出（切片、切块）二维或三维数据来进行分析，或对层次的维进行钻取操作，向下钻取获得更综合的数据。

OLAP要适应大量用户同时使用同一批数据，适用于不同地理位置的分散化的决策。

数据仓库、数据挖掘和OLAP分析及其应用实例

ＫＥＹＷＯＲＤＳ：饱ＷａｅｈｕｓＤａＭｉｎＯｎＬｉＤａｒｏｅ；ｎｉｇ；ｎｅＡｎａｙｉａｌｔｌｃＰｒｃｓｉｇ（）ｏｅｓｎ（Ｌ）
中图分类号：３；９９３ＴＰ９１ＴＮ１．
文献标识码：Ａ
２１数据仓库．
张升文。张少仲１大连海事大学计算机科学与技术学院，宁大连１６２；．连海事大学海，（．辽１０６２大
辉科技开发有限公司。宁大连１６２）辽１０６
ＺＡＨＮＧｈｎ－ｎＺＡＮＧｈｏｚｏｇ（ｄｎＭａｉｍｅＵｎｖｒｔ，＇￣ｔＬ１０６ＣｉａＳｅｇｗｅ，ＨＳａ－ｈｎＤｕａｒｉｉｔｉｅＡｙＤｄｌＮ１６２，ｈｎ）＊ｌ摘要；日益激烈的市场竞争中．量信息的存储、在海挖掘而
个性化的服务。因此。户会把业务交给那些能满足客
为中心。行事务处理、处理到决策分析等各种类型进批的数据处理工作。要提高分析及决策的效率和有效性，析型处理及其数据必须与操作型处理及其数据分相分离。这种分离．清了数据处理的分析型环境与划操作型环境之间的界限，而由原来的以单一数据库从为中心的数据环境发展为一种新的体系化环境把分析型数据从事务处理环境中提取出来，立单独的分建析处理环境．据仓库正是为了构建这种新的分析处数理环境而出现的一种数据存储和组织技术。数据仓库不是为了存储数据，是为决策支持更而好地组织企业内所有可能收集到的数据。建立数据仓库不是目的．是进行决策支持的中间环节，证数据只保的一致性、确性、合性、准综易用性、为各种决策支持方案提供统一的数据潭。倒如，客户为中心的数据仓以库是根据客户管理的需求．企业所有可能和客户相对关的数据进行重组．得企业对自己的客户具有统一使的认识。数据仓库的要素包含以下几十方面：

数据仓库中的OLAP与数据挖掘技术

数据仓库中的OLAP与数据挖掘技术数据仓库是一个存储大量数据的系统，用来支持管理决策或进行分析工作。

而在数据仓库中，OLAP（联机分析处理）和数据挖掘技术是两个非常重要的组成部分。

本文将分别介绍OLAP和数据挖掘技术在数据仓库中的应用，以及它们之间的关系。

一、OLAP技术在数据仓库中的应用OLAP技术是一种多维数据分析技术，它能够帮助用户从不同的角度来分析大量的数据。

在数据仓库中，OLAP技术通常用来进行交互式的分析，通过多维数据立方体来显示数据的不同维度和度量。

这种分析方式可以帮助用户从不同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性，帮助管理者做出更加准确的决策。

1.1多维数据立方体在数据仓库中，多维数据立方体是OLAP技术的重要组成部分。

它是一个由多维数据组成的数据模型，可以用来展示多个维度和度量的交叉分析结果。

用户可以通过多维数据立方体来进行交互式的数据分析，例如可以通过不同的时间维度来观察销售额的分布情况，或者通过不同的产品维度来观察销售数据的变化趋势。

1.2 OLAP操作OLAP操作是指用户对多维数据立方体进行的各种分析和查询操作。

常见的OLAP操作包括切片、切块、旋转、钻取和钻取等。

这些操作可以帮助用户对数据进行更加深入的分析，发现数据之间的关联性和趋势性。

例如，用户可以通过切片操作来对数据进行过滤，只展示特定条件下的数据分析结果；通过切块操作来对数据进行分组，观察不同组别之间的数据分布情况。

1.3 OLAP技术的优势OLAP技术在数据仓库中有很多优势。

首先，它可以帮助用户从不同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性，帮助管理者做出更加准确的决策。

其次，它可以帮助用户进行交互式的数据分析，用户可以根据自己的需求来灵活地对数据进行查询和分析。

最后，它还可以帮助用户进行数据的可视化分析，通过图形化的方式来展示数据的分布情况和变化趋势。

二、数据挖掘技术在数据仓库中的应用数据挖掘技术是一种从大量数据中发现隐藏的模式和规律的技术，它可以帮助用户从海量的数据中发现有价值的信息。

在线分析处理OLAP在数据分析中的应用

在线分析处理OLAP在数据分析中的应用近年来，随着数据量的快速增长和复杂性的增加，数据分析在各行各业中的重要性不断凸显。

为了能够高效地进行数据分析，许多组织和企业开始采用在线分析处理（OLAP）技术。

本文将介绍OLAP的基本原理、主要功能以及在数据分析中的应用。

一、OLAP基本原理OLAP是一种基于多维数据模型的数据分析技术。

它以多维数据立方体为基础，将数据按照不同的维度进行组织和存储，使得用户可以方便地从不同的角度对数据进行分析和探索。

OLAP具有以下几个基本概念：1. 多维数据模型：OLAP使用多维数据模型来描述分析对象和分析结果。

多维数据模型以立方体为基础，将数据按照事实表和维度表进行组织，形成多维数据空间。

2. 维度和指标：维度是描述事实的属性，如时间、地理位置、产品等；指标是需要分析的事实数据，如销售额、访问量等。

OLAP通过对维度和指标的组合，形成多维数据立方体。

3. 切片和钻取：切片是指根据某个维度或者指标对数据进行筛选，只保留满足条件的数据；钻取是指根据需要，从总体数据中逐步细化到更详细的细节。

4. 聚集和计算：OLAP可以对多维数据进行聚集操作，从而实现对数据进行汇总和计算。

聚集操作可以提高数据分析的效率。

二、OLAP主要功能OLAP具有以下几个主要的功能，这些功能使得OLAP成为数据分析的有力工具：1. 多维数据分析：OLAP可以根据不同的维度对数据进行切片、钻取和旋转等操作，从而使用户可以从不同的角度对数据进行分析，发现数据中的规律和趋势。

2. 查询和报表功能：OLAP可以通过灵活的查询和报表工具，帮助用户快速获取需要的数据，并生成丰富的报表和图表，便于数据的可视化展示和沟通。

3. 高性能计算：由于OLAP采用了多维数据模型和聚集技术，可以对大规模数据进行高效的计算和分析，减少了数据查询和分析的时间消耗。

4. 数据挖掘和预测：OLAP可以结合数据挖掘和预测算法，从海量的数据中挖掘出有价值的信息和规律，为组织和企业的决策提供支持。

OLAP分析及应用案例分析

按需付费
云端OLAP服务将采用按需付费的计费模式，用户只需为自己的实际使用量付费，降低数据分析成本。
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03
选和查看所需的数据。
旋转与转置
旋转是指改变数据立方体的维度顺序，以便从不同的角度查看数据。转置是指将数据立方体中的行和列进行交换，以便更好地适应不同的分析需求。
旋转和转置可以帮助用户更好地理解和组织数据，使其更符合特定的分析需求。
钻取
1
钻取是指深入探索数据立方体中的细节信息，从宏观到微观逐步查看数据的层次结构。
SAP BO
简介
SAP BO（BusinessObjects）是SAP公司开发的一款商业智能工具，提供数据查询、报表制作和数据分析功能。
特点
集成性、可靠性、安全性。
应用场景
适用于使用SAP系统的企业，帮助用户进行数据分析和可视化呈现，支持多平台和移动设备访问。
04
OLAP应用案例分析
电商销售数据分析
广泛应用于各行业，如金融、市场营销、销售等，用于数据分析和可视化呈现。
QlikView
01
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03
简介
QlikView 是一款内存内分析工具，支持实时数据分析和快速查询。
特点
高性能、灵活性、可扩展性。
应用场景
适用于需要处理大量数据的企业，如零售、物流和制造业，用于数据挖掘和商业智能应用。
通过多维数据分析，可以更全面地了解数据的各个方面，从而更好地支持决策制定和业务分析。
切片与切块
01
切片是指从数据立方体中选择某一维度的数据，以查看该维度下的数据分布情况。
02
切块是指同时选择多个维度的数据，以查看这些维度之间的数

数据仓库和OLAP技术在卫生统计决策支持系统中的应用

时间不断变化（ｌａｉｎ）ＴｍｅＶｒｔ的数据集合。它是一个ａ信息提供平台，为用户提供各种手段从数据中获取信息
和知识。也就是说，数据仓库为支持海量存储和高层决
策分析提供了一种解决方案＿。其主要特点：（）２】１面
理决策过程的、面向主题的（ｕｉｃｅｔｄ）Ｓｂｅｔｒｎｅ、集Ｏｉ
成的（ｎｅｔ１ｔｇｒｅ）、不可更新的（ｎＶｌｔｅ）、随ａＮｏ — ｏａｉｌ
ＯＬＰＡ技术彻底打破以记录为单位的数据浏览方式，
而将数据先进行汇总，再分离为 “ 维度（ｉｅｓｎ）Ｄｍｎｉ ” ｏ
库：从历史的角度提供信息（比如过去５Ｏ）。数 —１年
据仓库中的每一个关键结构都隐式或显式地包含时间元
素，而操作数据库中的关键结构可能就不包括时间元素。（数据不易丢失。尽管数据仓库中的数据来自４）
于操作数据库，但他们却是在物理上分离保存的。操作数据库的更新不会出现在数据仓库环境下，不需要事务
数据，提供特定主题的简明视图。如本文研究医院出院
病人、人力资源、设备资源等。（数据集成。数据２）仓库是通过集成多个异种数据源来构造的。（随时３）
间而变化。数据仓库的时间范围比操作数据库系统要长得多。操作数据库系统：主要保存当前数据。数据仓
各自的ＯＬ解决方案，并发布了相应的产品。国内ＡＰＪ市场常见的０ＬＰ品主要有：Ｈｐｏｓｂｓ、Ａ产ｙｅｉｎＥｓａｅｒ

数据仓库、OLAP和数据挖掘在金融业中的应用

面向主题的、集成的、非易失的，且随时间不断变
通常，数据仓库用多维数据库结构建模，其中，每一维对应于模式中的一个或一组属性，每个单元存放某个聚集度量值。数据仓库的实际物理结构可以是关系数据储存或多维数据立方体，它提供数据的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总的数据。通过提供多维数据视图和汇总数据的预计算，数据
【中图分类号】Ｔ３１１３１Ｆ３Ｐ１．３．８０
近年来，随着网络技术和信息技术在金融业中的广泛应用，金融行业积累的数据越来越多，金融业的决策者希望能及时地从大量的原始数据中挖掘出有用的信息，并通过多种视角得到隐藏在数据背后的规律和趋势，准确掌握企业的经营历史和现状，
预测未来并迅速制定出方向性的判断和决策，并付诸实施。而传统的以数据库为中心的数据组织模式，由于业务处理能力的局限性，无法满足决策分析系
统对数据的要求，而数据仓库技术的出现和发展，为决策支持技术提供强有力的工具和手段。数据仓库技术是在数据库的基础上，通过联机分析处理（ＬＰ和数据挖掘技术的综合运用，进行实时查ＯＡ）询、访问以及知识的发现，为决策者提供完整、及时、准确的决策信息。
支持结构化的和专门的查询、分析报告和决策制定。ＯＡＬＰ是一种传统的信息分析技术，能使决策者迅速、一致、交互地观察显示信息，以达到获取相关决策信息的目的。这种技术建立在客户机／服务器模式上，对来自数据仓库的数据进行多维化或预综合处理，形成多维数据视图，对客户端的请求，可利用上钻、下探、切片等技术，从多视角、多侧面进行快速、准确的分析处理，并把结果用表格或图形方式显示给用户。

数据挖掘的应用

数据挖掘的应用数据挖掘是一种通过发现和分析大量数据中的模式、关系和趋势来提取实用信息的技术。

它可以匡助企业和组织发现隐藏在海量数据中的商业机会、改善决策过程、优化运营效率，并提供个性化的产品和服务。

数据挖掘的应用非常广泛，以下是一些常见的应用领域和例子：1. 市场营销数据挖掘可以匡助企业识别潜在客户群体、了解客户需求和行为模式，从而制定更精准的市场营销策略。

例如，通过分析客户购买记录和行为数据，可以预测客户的购买意向和偏好，进而推送个性化的广告和优惠券。

2. 金融风控数据挖掘在金融行业中有着广泛的应用。

银行和保险公司可以利用数据挖掘技术来识别潜在的欺诈行为、评估信用风险，并提供个性化的金融产品。

例如，通过分析客户的信用记录、交易行为和社交网络数据，可以预测客户的信用违约风险。

3. 健康医疗数据挖掘可以匡助医疗机构和研究人员发现疾病的早期迹象、预测疾病的发展趋势，并提供个性化的医疗方案。

例如，通过分析大量的医疗记录和基因数据，可以发现患者的遗传风险和响应特征，从而提供更精准的诊断和治疗建议。

4. 物流和供应链管理数据挖掘可以匡助企业优化物流和供应链管理，提高运输效率和成本控制。

通过分析物流数据和市场需求数据，可以预测产品需求量和交通拥堵情况，从而合理安排运输路线和库存管理。

5. 社交媒体分析数据挖掘可以匡助企业了解用户在社交媒体上的行为和情感倾向，从而改善产品设计和营销策略。

通过分析用户在社交媒体上的发帖内容、评论和点赞行为，可以发现用户的兴趣和需求，进而提供更符适合户口味的产品和服务。

6. 智能推荐系统数据挖掘在推荐系统中有着重要的应用。

通过分析用户的历史行为和偏好，可以为用户个性化地推荐产品、音乐、电影等。

例如，通过分析用户的购买记录和浏览行为，可以为用户推荐相似的产品或者关联的商品。

需要注意的是，数据挖掘的应用需要遵循相关法律法规和道德规范，保护用户隐私和数据安全。

在进行数据挖掘之前，应该获得用户的明确授权，并采取合适的数据保护措施。

MIS(管理信息系统)复习题-本科-答案

管理信息系统A复习题题型：填空20*1=20名词解释5*2=10术语翻译（给英文缩写，要求写英文全称和中文含义）10*2=20简答5*6=30案例20注意：考前请认真复习，有问题及时向老师咨询。

如果考场上试卷下发以后发现携带小抄，无论是否使用，均立刻收走试卷并以0分计算，无论试卷是否做完补考卷子的复习题与此相同MIS复习题第一章MIS的基本要素、概念基本要素：人，信息，信息技术概念：管理信息系统是用系统思想建立起来的，以电子计算机为基本信息处理手段，以现代通信设备为基本传输工具，且能为管理决策提供信息服务的人机系统。

信息的维度时间维度：信息的及时性和新颖性（在需要时可以及时获得信息）空间维度：信息的便利性（不管在哪里都能获得信息）形式维度：1、信息以最适当的形式被提供2、信息的准确性组织的层次1、战略层：为组织提供整体的方向和指导2、战术层：根据企业战略制定下一级目标3、作业层：管理和指挥日常的运作并实施企业的目标和战略MIS的视角基于信息处理从信息资源管理的方面来说，企业信息化得发展经历了数据管理、信息管理和知识管理三个阶段。

采集和管理数据时信息资源管理的基础，加工数据产生信息并加以利用时信息资源管理的核心，挖掘、组织和利用知识是信息资源管理的高层次内容。

1、数据管理阶段2、信息管理阶段3、知识管理阶段MIS的视角基于管理层次：TPS、MIS、DSS间的关系及各自数据来源、解决问题的类型TPS（事务处理系统 Transaction Processing System）:面向企业最底层的管理活动，对企业日常运作所产生的事务信息进行处理。

特点，处理问题的高度结构化但是功能单一、设计范围小。

数据来源：运用现代信息技术手段收集、处理业务活动过程中产生的原始数据MIS（管理信息系统 Management Information System）：在TPS基础上产生的，他的任务是针对企业各种事物的全面、集成的管理。

决策支持系统考试名词解释

决策支持系统的定义:决策支持系统是综合利用大量数据，有机组合众多模型，通过人机交互，辅助各级决策者实现科学决策的系统。

决策支持系统（DSS）结构图，三部件结构图。

决策制定是由决策支持系统和它的用户共同完成的。

决策问题的结构化分类:决策问题按结构化程度分类，即对决策问题的内在规律能否用明确的程序化语言给以清晰的说明或者描述.，如果能够描述清楚的，称为结构化问题；不能描述清楚，而只能凭直觉或者经验作出判断的，称为非结构化问题；介于这两者之间的，则成为半结构化问题。

三部件结构 1.对话部件：是决策支持系统与用户的交互界面，用户通过“人机交互系统”控制实际决策支持系统的运行。

2.数据部件：数据部件包括数据库和数据库管理系统。

3.模型部件；模型部件包括模型库和模型库管理系统。

DSS与MIS的不同:1.MIS是面向中层管理人员，为管理服务的系统。

DSS是面向高层人员，为辅助决策服务的系统。

2.MIS按事务功能(生产，销售，人事)综合多个事务处理的EDP。

DSS是通过模型计算辅助决策。

3.MIS是以数据库系统为基础；以数据驱动的系统。

DSS是以模型库系统为基础的，以模型驱动的系统.4.MIS分析着重于系统的总体信息的需求，输出报表模式是固定的。

DSS分析着重于决策者的需求，输出数据的模式是复杂的。

5.MIS系统追求的是效率，即快速查询和产生报表。

DSS追求的是有效性，即决策的正确性。

6.MIS支持的是结构化决策。

这类决策是经常的、重复发生的。

DSS支持的是半结构化决策。

这类决策是指既复杂又无法准确描述处理原则又涉及大量计算，既要应用计算机又要用户干预，才能取得满意结果的决策。

决策过程中四大步骤可以分成更详细的八个步骤：提出问题；确定目标；价值准则；拟定方案；分析评价；选定方案；试验验证；普遍实施。

决策体系与决策信息:决策体系由决策系统、参谋（智囊）系统、信息系统、执行系统与监督系统这五大部分组成一个统一整体。

基于数据仓库OLAP在决策支持系统中的应用研究

Ｏｌｅ０ＬＰｏａａＷａｅｏｓｆｈＡｆＤｔｒｈｕｅ
ＣｅｉｏｇｈｎＬ－ｎｙ
（ｈｅａｔｎｏＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｙｈｉｈａｇＣｎｅＢａｃｅｐｅＢｎｏＧｉａｅｅｈｉｈａｇＯＯＯ）ＴｅＤｐｒｍｅｔｆｃｃｎｅｈｏｇＳｉｚｕｎｅｔｒｒｎｈＰｏｌ＇ａｋｆｈＨｂｉｉｚｕｎ５ＯＯｅｏｊａｓｎＳｊａ
粒度．以从宏观到微观的逐步了解。可
数据仓库需求分析
ＦＦＦｌ＝＝：＝＜＝＝＝＝＝＝＝ｊ
图２数据仓库分析与决策流程图不同维度环境下对特定的查询需求和报表需求。其核心技术是维度和事实表这个概念。联机分析处理主要是通
ｅｔｒｒｅｔｅｒｈｅｉｏｓＭｏｅｃｍｐｅｅｓｅａｄｉｄ｝ｈａａｓｕｉｓａｒｕｈｕｅｅｔｒｒｅｔａｅｓｈａｓＤａｄｅｅｔｎｐｉ。ｈｇｔｃｉ．ｒｅｓｉｄｓｎｏｒｈｎｉｎ－ｅｔｎｌｉｏｂｓｅｓｄｔｔｏｇｏｔｈｎｐｉ．ｓｓｅｓｌ仃ｍｉｒｎｖｎｐｙｓｆｎａｈｔｅｓｏｔｅｆ
１数据仓库基础概述
著名的数据仓库之父Ｗ・・ｍｏＨＩｎ对数据仓库ｎ
（ｔｒｈｕｅ定义描述：是一个ＳｂｅｔｒｎｅＤａａＷａｅｏｓ）它ｕｊｃＯｉｔｄｅ

决策支持系统考试重点

决策支持系统（DSS）与管理信息系统（MIS）的区别：（1）MIS是面向中层管理人员，为管理服务的系统。

DSS是面向高层人员，为辅助决策服务的系统。

（2）MIS综合了多个事务处理功能。

DSS是通过模型计算辅助决策。

（3）MIS是以数据库系统为基础，以数据驱动的系统。

DSS是以模型库为基础的，以模型驱动的系统。

（4）MIS分析着重于系统的信息的需求，输出报表是固定的。

DSS分析着重于决策者的需求，输出的数据是计算的结果。

（5）MIS系统追求的是效率，即快速查询和产生报表。

DSS追求的是有效性，即决策的正确性。

（6）MIS支持的是结构化决策。

DSS支持的是半结构化决策。

决策的分类：（1）按决策的作用分类a.战略决策b.管理决策c.业务决策（2）按决策的性质分类a.程序化决策匕非程序化决策（3）按决策问题的条件分类a.确定性决策b.风险型决策c.不确定性决策决策过程：（1）确定决策目标（2）拟定各种被选方案（3）从各种被选方案中进行选择（4）执行方案数据是对客观事物的记录，用数字、文字、图形、图像、音频、视频等符号表示。

数据经过二值化后能够被计算机存储、处理和输出。

数据是信息的载体，数据本身是没有意义的。

数据按精度分类（由粗到细）：定类数据、定序数据、定距数据和定比数据。

模型的种类：统计学模型、运筹学模型、经济数学模型和预测模型。

经济数学模型主要有计量经济模型、投入产出模型、经济控制模型和系统动力模型。

人工智能的行为：（1）通过学习获取知识（2）利用知识进行逻辑思维（推理）（3）通过自然语言理解进行人机之间的交流（4）通过图像理解进行形象思维（联想）（5）利用启发式（经验）方法，解决新问题（6）利用试探性（创新性）方法，解决新问题智能行为概括为：获取知识，进行推理、联想或交流，解决随机问题或新问题。

决策支持系统的三部件结构：对话部件（人机交互系统）、数据部件（数据库管理系统DBMS和数据库DB）、模型部件（模型库管理系统MBMS和模型库MB）。

信息系统项目管理师考试(05-12年)试题分类解析信息化基础

信息系统项目管理师考试（05-12年）试题分类解析2005年上半年●对ERP项目最准确的定位是（59）。

（59）A. 信息系统集成项目 B. 技术改造项目C. 管理变革项目D. 作业流实施项目【答案】C【解析】本题考查的是关于ERP的知识，我建议大家都必须掌握。

经常考ERP不仅仅是一个软件工程项目，也不仅仅是技术革新项目，从根本意义上说，ERP项目的实施是一个管理变革项目，ERP项目不是客户现行手工业务流程的简单模拟。

2005年下半年●建立企业信息系统应该遵循一定的原则，以下原则不适当的是（18）。

（18 ）A. 必须支持企业的战略目标B. 应该自上而下的规划和实现C. 应该支持企业各个管理层的需求D. 应该向整个企业提供一致的信息【答案】B【解析】本题考查的企业信息化的原则，这个题目只需要了解下，不掌握无所谓。

考的概率小支持整个企业需求的信息系统规模都比较大，这样大的系统应该是自上而下地规划，和自下而上地分步实现。

这样，信息系统就可以按部就班地以模块化的方式进行建设，并照顾到企业的重点部门和资金投入的能力。

●关于电子政务与传统政务的比较，以下论述不正确的是（20）。

（20）A. 办公手段不同 B. 与公众沟通方式存在差异C. 业务流程一致D. 电子政务是政务活动一种新的表现形式【答案】C【解析】本题考查的是电子政务的相关知识，这个题目了解下吧，了解就好。

考的概率小所谓电子政务，是指国家机关在政务活动中全面应用现代信息技术进行管理和办公，并向社会公众提供服务。

电子政务建设不是简单地将政府原有的职能和业务流程计算机化或网络化。

由于在信息化的背景下，政府获取信息、处理信息、传播信息的难度大大降低，使得政府在行为方式和组织结构等方面的优化重组成为现实。

所以电子政务是一项重要的政府创新，是政务活动的一种新的表现形式，它可以导致政府结构的调整以及业务流程的重组，实现资源的最优化配置。

传统的政务办公以纸质文件或传统媒体为信息传递、交流的媒介，而电子政务可以通过电子邮件、协同办公系统、WWW网站等交换、发布信息，办公手段和其与公众沟通的手段有了重大的变化，变得交互性更强，效率更高。

OLAP 服务器2024

引言：随着数据规模的不断增大，企业对于数据分析和决策支持系统的需求也越来越迫切。

而OLAP（在线分析处理）服务器作为一个关键的技术工具，在企业中扮演着重要的角色。

本文将继续探讨OLAP服务器的相关知识，重点关注其架构和功能，以及OLAP服务器在企业中的应用。

在深入理解OLAP服务器的基础上，将详细阐述其本质特点和技术优势。

我们将总结文中所述的内容，并展望未来OLAP服务器的发展趋势。

正文内容：一、OLAP服务器的架构1.1多维数据模型1.2OLAP服务器的组成1.3层次结构和关联性1.4数据压缩和存储管理1.5查询优化和性能调优二、OLAP服务器的功能2.1多维数据分析2.2数据切割和切片2.3数据钻取和上卷2.4数据透视和旋转2.5数据缓存和缓存管理三、OLAP服务器在企业中的应用3.1经营决策支持系统3.2营销策略优化3.3资源规划和管理3.4绩效评估和监控3.5数据挖掘和趋势分析四、OLAP服务器的本质特点4.1高度并行处理4.2灵活的查询接口4.3高性能的数据存储和检索4.4多层次和多维度的数据模型4.5实时数据分析和查询五、OLAP服务器的技术优势5.1数据压缩和存储管理技术5.2查询优化和性能调优技术5.3分布式和集群计算技术5.4数据缓存和缓存管理技术5.5多源数据集成和同步技术总结：本文主要探讨了OLAP服务器的架构和功能，以及其在企业中的应用。

通过了解OLAP服务器的本质特点和技术优势，我们可以更好地理解其在数据分析和决策支持系统中的重要性。

值得一提的是，随着大数据时代的来临，OLAP服务器在处理海量数据和实时数据分析方面的需求将会越来越重要。

因此，未来OLAP服务器的发展趋势将更加注重高性能计算和实时数据处理技术的创新与突破。

OLAP服务器作为企业数据分析和决策支持系统的核心组件之一，具有极大的潜力和广泛的应用前景。

通过充分利用OLAP服务器的功能和优势，企业可以更好地把握市场动态，优化资源配置和提升决策效果，从而在竞争激烈的商业环境中获得更大的竞争优势。

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成
移动通信决策支持系统有三个组成部分：数据获取层、数据存储层和数据访问层，如图 1 所示。其中，数据获取层将 5"33、网管和其他外部 !63、
现代计统，它们对数据的存储和管理可能采用不同的形式，算同时数据可能存在缺失和不一致，因此必须对数据机（进行处理。数据仓库提供了丰富的工具来抽取、转总换、装载从各系统提取来的数据，即所谓的 +*7 过第程，从而保证仓库中数据的一致性及可靠性。一另一方面，数据仓库根据不同的主题来组织和七一 " 期 ! ! " # $ % & ’ "! ( ) * + % ,--./0 ! ）
结语
本文给出了一个实现欠费问题分析的 ?EE 解决方案。这种基于数据仓库、数据挖掘 "=3( 分析、技术的决策支持系统，是近几年发展起来的一种综合解决方案，其在移动通信领域中已有了广泛的应
[.\_68X26 H8; ， !671256;2 Y8BA2F/ 数据挖掘概念与技术 / 北
京：机械工业出版社， ,--J （] ） [^\ 王霞 / 电信决策支持系统浅析 / 电信科学， ,--, （收稿日期： ,--.Z -^Z -S）
开发案例
"#$% 及数据挖掘在移动通信决策支持系统中的应用
黄玲1 ，罗宁1 ，穆志纯 1 ，王栋,
（1/ 北京科技大学自动化系，北京 1---8. ；北京 1---81 ） ,/ 北京理工大学计算机系，摘要：本文针对移动通信决策支持系统，介绍了其涉及的主要技术，给出了一个实现欠费问题分析的决策支持解决方案。关键词：数据仓库； " 79( ；数据挖掘；决策支持；欠费
3,5
,/, 联机分析处理的设计实现 "12( 是基于数据仓库的信息分析处理过程，
它通过生成包含各种 “维度” 的 “立方体” ，对数据使用钻取、切片、旋转等手段，从多个角度进行相关主题的分析 395。本系统主要对欠费问题进行分析、预测，建立以下四个分析模型：（4）欠费客户数量分析模型该模型主要从以下各维度及维度间组合来分析，得到欠费客户数量在不同类别客户中的分布情况。时间、地域、年龄段、性别、职业类 !主要维度：别、信誉度、消费层次、客户状态等。客户数量、欠费客户数量、欠费率 !主要指标：（欠费率: 欠费客户数 ; 客户总数）等。（,）欠费情况分析模型该模型主要分析欠费金额及回收率在不同维度上的分布，以发现什么情况下欠费的比例最大及欠费的原因。时间、地域、年龄段、性别、品牌类 !主要维度：型、消费层次、付费方式等。欠费金额、欠费金额比、回收金 !主要指标：额、欠费回收率（欠费回收率 : 回收金额 ; 总欠费金额）等。（.）欠费呼叫行为分析模型该模型主要对欠费用户在以下各种呼叫特征上进行分析。时间、地域、呼叫类型、长途类型、 !主要维度：
* 12 344567896:; :< " =3( 8;> ?898 ! 6;6;@ 6;
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图 J 欠费金额预测图
!
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现代计算机（总第一七一 " 期 ! ）
开发案例
（. ）分群模型对所有欠费客户进行聚类分群，得到具有不同特征的欠费客户。选择月租费、呼叫时长等与欠费相关的字段，运用神经网络的方法，将欠费客户分为 S 类，并给出了每类客户占所有欠费客户的百分比，同时，还以文本形式直观地描述每类客户的主要特征，有利于决策者针对不同欠费客户群，采取不同的措施。
开发案例
漫游类型、业务类型等。通话时长、通话次数、客户数量 !主要指标：等。对 "12( 分析和前端展现，已有许多成熟的产品，本系统选用 ’34536 来实现。利用 ’354536 的发现潜在的欠费客户，提前采取措施，进行预警或控制。所需要的字段包括：客户资料、客户呼叫模式、客户消费层次等数十个字段和指标，将这些字段与欠费状态进行双变量统计，在统计结果的基础上运用决策树算法，得到一个欠费客户的分类模型，如图 . 所示。沿着决策树由上到下，在每个节点处的不同属性取值，会导致不同的分支，最终会达到叶节点，即得到它的类标签，由根节点到叶节点的一个遍历，就是一个规则，由此可得到欠费客户的特征。利用该模型，就能对现有客户进行分析，从而预测哪些客户有可能欠费。
引言
移动通信业务发展迅速，公司和 0- 年代以来，个人对移动通信业务的服务需求快速增长。同时，移动通信行业信息化进程也得到巨大发展，各种管理系统、业务系统、计费系统等相继投入使用，积累了大量的业务数据。然而这些数据在原有的业务系统中，无法提炼并升华为有用信息提供给决策者。决策支持系统正是充分利用现有数据资源，提高企业进行高效的业务分析和科学决策的有效手段。本文首先介绍了移动通信决策支持系统的构成和主要技术，并以收益主题中的客户欠费分析子主题为例，对移动行业的决策支持系统进行了研究，主要是实现客户欠费的分析决策。
图 . 欠费客户分类图
（,）预测模型该模型利用历史数据，对将来的欠费金额进行预测。如图 J ，是利用某地区 ,--- 年 K 月到 ,--, 年 L 月的数据，预测 0 月的欠费情况。经检验，误
图 , (3=>:(?@A 展现欠费情况
差不超过为 JM 。
,/. 数据挖掘的设计实现
数据挖掘是一种深层次的数据分析方法，也是发现潜在有用价值，进行科学预测的关键。在移动通信行业中，一般都采用 7F! 公司的 #F, 75;>??GH 它提供了双变量统计、因 4>5; !G5>: 作为挖掘工具，子分析等各种统计分析方法及神经网络、决策树等多种挖掘算法，以完成各种预测、特征分析、聚类等要求。在欠费问题的分析中，可以建立三个挖掘模型，以更好地进行预测和特征分析：（I）分类模型该模型主要实现对欠费客户特征的分析，从而
开发案例
存储数据，如以欠费分析为中心的数据仓库，是根据欠费分析的要求，对企业所有可能和欠费相关的数据进行重新组合，同时，仓库中还存放不同粒度的数据，由原始的详细数据得到不同层次的轻度综合、高度综合数据，这一切都是为了让分析人员对欠费情况有更全面的了解，更易于建模、分析、预测等。（, ）联机分析处理 " 12( 联机分析处理是共享多维信息的，针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。人们
决策支持系统 2#334 涉及的主要技术包括数据
图 1 移动通信决策支持系统构成图
仓库技术、联机分析展现技术和数据挖掘技术，处理的对象是企业日常积累的大量数据，目的是通过这些数据建立模型化分析体系，使分析结果作为辅助企业运营的必要手段。
1/, 决策支持系统涉及的主要技术（1）数据仓库移动通信 #33 数据仓库的数据来自不同的系
用。然而，在移动行业 ?EE 的开发过程中，仍然存在一些需要探讨和完善的问题，如数据的预处理、挖掘算法的可伸缩性等，如何解决这些问题，如何提高挖掘的效率、准确率等，都是我们需要进一步研究的方向。
参考文献刘弘，张希林 / 数据挖掘、 [J\ 马丽娜， "=3( 在决策支持系统中的应用 / 计算机应用研究，（] ） ,--J 周利民、付冬梅 / 基于数据仓库技术和 "=3( 的移 [,\ 赵悦、动通信决策支持系统 / 计算机系统应用，（^ ） ,--,
345
户缴费及欠费信息、用户通话情况等数据。（4）客户资料信息：86 号、年龄、客户类型、消费层次、客户状态等。（,）缴欠费信息：出帐年月、欠费状态、欠费款、应收款、月租费等。（.）通话情况数据：手机号、业务类别、长途类型、漫游类型、通话时长等。数据仓库中数据有虚拟存储、基于关系表存储和多维数据库存储三种方式，各有优缺点。本系统采用关系型数据库的存储方式，并考虑数据库设计的原则、性能要求等因素，将数据重新组织，以事实表和维表的形式存储，通过元数据的管理构成多维的形式，同时，按照分析的要求，生成各种统计中间表，以便进行基于中间表的 "12( 分析3.5。
,/#248F9B2;9 :< ’:B4C92F E762;72K Q26R6;@ T;D969C92 :< *271;:5:@GK Q26R6;@ J---SJ ’16;8 ）
数据源中的数据进行抽取、清洗、转换，并加载到数据仓库；数据存储层实现对数据仓库中数据和元数据的集中存储与管理，并可根据需求建立数据集市；数据访问层则通过多样化的前端分析展示工具，实现对数据的分析和处理，形成市场经营和决策工作所需的准确、及时的业务信息和知识。
1
移动通信决策支持系统
789:389;<，可生成各种预定义报表； (3=>:(:389;6 能实现灵活的即席查询；而 (3=>:9?@A *:@56B3:8>: