第十二章 数据仓库与数据挖掘的发展
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘是当今信息技术领域中非常重要的概念和技术。
数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的集中式数据库系统，而数据挖掘则是通过分析和探索这些数据来发现隐藏在其中的有价值的信息和模式。
数据仓库的设计和构建是一个复杂而关键的过程。
首先，需要明确数据仓库的目标和需求，确定要存储的数据类型和数据量。
然后，需要进行数据抽取、转换和加载（ETL）的过程，将源系统中的数据导入到数据仓库中。
在此过程中，需要对数据进行清洗、整合和转换，以确保数据的一致性和准确性。
一旦数据仓库建立起来，就可以进行数据挖掘的工作。
数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现其中隐藏的模式、关联、趋势和异常的过程。
它可以帮助企业发现市场趋势、预测销售量、优化业务流程等。
数据挖掘的方法包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。
在数据仓库和数据挖掘的实施过程中，需要使用一些工具和技术。
常用的数据仓库工具有Oracle、Teradata、IBM DB2等，它们提供了强大的数据存储和查询功能。
而数据挖掘工具则有R语言、Python、Weka等，它们提供了各种数据挖掘算法和模型。
数据仓库和数据挖掘的应用非常广泛。
在零售业中，可以通过数据仓库和数据挖掘来分析销售数据，预测产品需求，优化库存管理。
在金融业中，可以通过数据仓库和数据挖掘来分析客户行为，预测风险，进行反欺诈分析。
在医疗保健领域，可以通过数据仓库和数据挖掘来分析病人数据，提高临床决策的准确性。
总之，数据仓库和数据挖掘是现代企业管理和决策的重要工具。
通过合理设计和使用数据仓库，并运用数据挖掘技术，企业可以从海量的数据中发现有价值的信息，为业务决策提供科学依据，提高竞争力和效益。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘引言概述：数据仓库与数据挖掘是当今信息时代中非常重要的概念和技术。
数据仓库是指将来自不同来源的数据进行集成、变换和存储，以支持企业的决策和分析。
而数据挖掘则是利用各种算法和技术，从大量的数据中发现隐藏的模式和知识。
本文将详细介绍数据仓库与数据挖掘的概念、作用、技术和应用。
一、数据仓库1.1 数据仓库的定义和特点- 数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、时变的数据集合，用于支持企业的决策和分析。
- 数据仓库具有高度集成性，可以将来自不同来源的数据进行统一的存储和管理。
- 数据仓库是面向主题的，即以企业的业务主题为中心进行数据的组织和存储。
1.2 数据仓库的架构和组成- 数据仓库的架构通常包括数据源、数据抽取、数据转换、数据加载和数据存储等组成部分。
- 数据源是数据仓库的来源，可以包括企业内部的各种业务系统和外部的数据供应商。
- 数据抽取是将数据从不同的源系统中提取出来，通常采用ETL（抽取、转换、加载）工具来实现。
1.3 数据仓库的作用和优势- 数据仓库可以提供一致性和集成性的数据，为企业的决策和分析提供可靠的基础。
- 数据仓库可以提高数据的查询和分析效率，减少对源系统的影响。
- 数据仓库可以支持各种数据挖掘和分析技术，发现隐藏的模式和知识。
二、数据挖掘2.1 数据挖掘的定义和目标- 数据挖掘是从大量的数据中自动发现有用的模式和知识的过程。
- 数据挖掘的目标包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
2.2 数据挖掘的技术和方法- 数据挖掘的技术包括决策树、神经网络、关联规则、聚类等。
- 数据挖掘的方法包括预处理、特征选择、模型构建和模型评估等。
2.3 数据挖掘的应用领域- 数据挖掘在市场营销、客户关系管理、风险管理、医疗健康等领域都有广泛的应用。
- 数据挖掘可以帮助企业发现潜在的市场机会、改善客户满意度、降低风险等。
三、数据仓库与数据挖掘的关系3.1 数据仓库与数据挖掘的协同作用- 数据仓库提供了数据挖掘的数据基础，为数据挖掘提供了可靠的数据源。
浅谈数据仓库与数据挖掘
浅谈数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘数据仓库和数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念，它们在数据分析和决策支持方面起着关键作用。
本文将就数据仓库和数据挖掘的概念、应用、技术和未来发展进行浅谈。
一、数据仓库数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统。
它是一个面向主题的、集成的、稳定的、时间一致的数据集合，用于支持企业的决策制定。
数据仓库通常由数据抽取、转换、加载（ETL）过程组成，将来自不同数据源的数据整合到一个统一的数据模型中。
数据仓库的设计需要考虑多个方面，包括数据模型、数据抽取和加载、查询和报表等。
常见的数据模型包括星型模型和雪花模型，其中星型模型简单直观，易于理解和查询，而雪花模型可以更好地处理复杂的关系和维度。
数据仓库的应用非常广泛，包括业务智能、市场分析、客户关系管理等。
通过数据仓库，企业可以从海量数据中发现隐藏的模式和关联，为决策提供有力的支持。
二、数据挖掘数据挖掘是从大量数据中自动发现有价值的模式、关联和规律的过程。
它是数据仓库的延伸和应用，通过运用统计学、机器学习和人工智能等方法，从数据中提取知识和信息。
数据挖掘的过程包括数据清洗、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估和模式解释等步骤。
数据挖掘可以应用于分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等领域，帮助企业发现市场趋势、优化运营、提高效率等。
数据挖掘的技术包括决策树、神经网络、关联规则、聚类分析等。
这些技术可以帮助企业从数据中提取有用的信息和知识，为决策提供支持。
三、数据仓库与数据挖掘的关系数据仓库和数据挖掘是相辅相成的。
数据仓库提供了数据挖掘的数据基础，而数据挖掘则通过挖掘数据仓库中的数据，发现隐藏的模式和规律。
数据仓库为数据挖掘提供了高质量的数据，数据挖掘则为数据仓库提供了更深层次的分析和洞察力。
数据仓库和数据挖掘的结合，可以帮助企业更好地理解和利用数据，提高决策的准确性和效率。
四、数据仓库与数据挖掘的未来发展随着大数据时代的到来，数据仓库和数据挖掘的发展前景非常广阔。
12数据仓库与数据挖掘的发展
决策支持系统/DSS的组成
决策支持系统基本结构主要由四个部分组成，即数据部分、模型 部分、推理部分和人机交互部分：
决策支持系统的组成
数据部分是一个数据库系统; 模型部分包括模型库(mb)及其管理系统(mbms); 推理部分由知识库(kb)、知识库管理系统(kbms)和推理机组成； 人机交互部分是决策支持系统的人机交互界面，用以接收和 检验用户请求，调用系统内部功能软件为决策服务，使模型运 行、数据调用和知识推理达到有机地统一，有效地解决决策问 题。
x(t ) x0 e
rt
随着时间增加，人口按指数规律无限增长
模型检验：
用模型计算2000年美国人口，与实际数据比较
x(2000) x(1990) x x(1990) rx(1990)[1 x(1990) / xm ]
x(2000) 274.5
实际为281.4 (百万)
决策支持系统结构
用户 人机交互及问题综合系统 （综合部件）
模型库管理系统
数据库管理系统
模型库
数据库
多模型组合的自动运行为改变方案中的模 型和数据带来了方便。在系统方案中采用不同 的模型或数据的组合将形成不同的方案，故决 策支持系统为解决半结构化问题（部分由计算 机完成，部分由人来完成的问题）成为可能。 DSS语言应是两类语言（数值计算语言和 数据库语言）的综合。
12.1.1 从管理科学到决策支持系统
2. 决策支持系统 决策支持系统（DSS）的出现是要解 决由计算机自动组织和协调多模型的运 行和数据库中大量数据的存取和处理， 达到更高层次的辅助决策能力。
决策支持系统的特点就是增加了模 型库和模型库管理系统，它把众多的模 型有效地组织和存储起来，并且建立了 模型库和数据库的有机结合。这种有机 结合适应人机交互功能，自然促使新型 系统的出现，即决策支持系统的出现。
数据仓库与数据挖掘 课后答案 (陈志泊 著) 清华大学出版社
第1章数据仓库的概念与体系结构1.数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2.元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据元数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3.数据处理通常分成两大类：联机事务处理OLTP和联机分析处理OLAP。
4.多维分析是指对以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片（Slice）、切块（dice）、钻取（Drill-down 和Roll-up 等）和旋转（pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5. ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
6.数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。
7.数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集市、依赖型数据集市和操作型数据存储、逻辑型数据集市和实时数据仓库。
8.操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9.“实时数据仓库”意味着源数据系统、决策支持服务和数据仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10.从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以营运导向为主、以实时数据仓库和自动决策为主。
11.什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？答：数据仓库就是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。
数据仓库的特点包含以下几个方面：（1）面向主题。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘是当今互联网时代中信息科学领域中重要的概念和技术，它们在众多领域的应用广泛，对于企业和组织的决策和发展有着重要影响。
本文将对数据仓库与数据挖掘进行介绍与分析。
一、数据仓库数据仓库是指将分散在不同业务系统中的、以不同格式存在的数据集中到一个统一的存储系统中。
它通常是以主题为导向进行组织和存储，便于用户进行查询、分析和决策。
数据仓库的设计需要考虑到数据的清洗、集成、转换和加载等工作。
通过将分散的数据进行整合，数据仓库能够为用户提供一个全面、准确、一致的数据视图，从而帮助用户更加高效地进行分析和决策。
数据仓库的建设过程需要遵循多个步骤和原则。
首先是需求分析和需求规划阶段，根据用户的需求确定数据仓库的目标和范围。
其次是数据模型设计和数据抽取阶段，确定数据仓库的架构和数据抽取方式。
最后是数据加载和元数据管理阶段，将清洗后的数据导入到数据仓库中，并对元数据进行管理。
数据仓库的优势在于能够提供全面、及时且准确的数据，方便用户进行决策分析。
它对于企业管理和发展具有重要意义，能够帮助企业提高工作效率、降低成本、提升竞争力。
二、数据挖掘数据挖掘是通过分析大量数据以发现其中的模式、关联和趋势等有价值的信息的过程。
它是从海量的数据中提取出隐藏在其中的知识，用于支持决策和预测。
数据挖掘可以应用于各种领域，如市场营销、金融风险控制、医疗诊断等。
通过数据挖掘技术，可以从大量的数据中挖掘出关键的商业信息，帮助企业进行产品定位、市场分析和客户管理等。
数据挖掘的过程包括数据清洗、特征选择、模型构建和模型评估等环节。
在数据清洗阶段，需要对数据进行预处理，包括处理缺失值、异常值和噪声等。
在特征选择阶段，选择与挖掘目标相关的特征变量。
然后，在模型构建阶段，使用合适的算法建立模型，并对模型进行训练和测试。
最后，在模型评估阶段，对模型的准确性和可信度进行评估。
数据挖掘的应用前景广阔，但同时也面临着一些挑战和问题。
浅谈数据仓库与数据挖掘
浅谈数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘数据仓库和数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的概念，它们在数据管理和分析方面扮演着关键的角色。
本文将从数据仓库和数据挖掘的定义、特点、应用以及未来发展等方面进行浅谈。
一、数据仓库1. 定义数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统。
它是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持企业决策的分析和报告。
2. 特点（1）面向主题：数据仓库以主题为中心，将企业中各个部门的数据按照主题进行集成和组织，方便用户进行分析和决策。
（2）集成性：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除了数据冗余和不一致性，提供了一致的数据视图。
（3）稳定性：数据仓库中的数据是经过清洗、转换和整理的，保证了数据的准确性和一致性。
（4）随时间变化：数据仓库中的数据是根据时间进行组织和管理的，可以追溯历史数据，支持时间序列分析和趋势预测。
3. 应用数据仓库广泛应用于企业的决策支持系统、业务智能和数据分析等领域。
它可以帮助企业进行销售分析、市场调研、客户关系管理、供应链管理等，提供决策者需要的各种信息和报告。
二、数据挖掘1. 定义数据挖掘是从大量数据中发现有用的模式、规律和知识的过程。
它利用统计学、机器学习、人工智能等技术，通过对数据的分析和挖掘，揭示数据背后的隐藏信息和价值。
2. 特点（1）自动化：数据挖掘是一种自动化的过程，通过计算机算法和模型，对数据进行分析和挖掘，不需要人工干预。
（2）非显性：数据挖掘可以发现隐藏在数据中的非显性模式和规律，帮助人们发现新的知识和见解。
（3）综合性：数据挖掘可以结合多种技术和方法，如聚类、分类、关联规则挖掘等，对数据进行多维度的分析和挖掘。
（4）实时性：数据挖掘可以对实时数据进行分析和挖掘，帮助企业及时发现和应对问题。
3. 应用数据挖掘广泛应用于商业、金融、医疗、社交网络等领域。
它可以帮助企业进行市场分析、风险预测、用户行为分析、推荐系统等，提供决策支持和业务优化的建议。
数据仓库与数据挖掘
事实表。
数据仓库与数据挖掘
1.2 数据挖掘
– 数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD），也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现 过程由以下三个阶段组成：数据准备，数据挖掘，结果表达和解释。
• 数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境，研究和解决 从数据库中获取信息的问题，具有面向主题、集成性、稳定性和时变性。
• 数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的《Building the Data Warehouse》一书 中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的 （Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile） 、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策（Decision Making Support）。
数据仓库与数据挖掘
1.1 数据仓库
– 2．特点
• 1）面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系 统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的 。
• 2）集成性。数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理 的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，从而消除源数据中的不一 致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
• 3）相对稳定。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据 操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将 被长期保留。数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很 少，通常只需要定期的加载、刷新。
数据仓库与数据挖掘的关系
数据仓库与数据挖掘的关系数据仓库与数据挖掘是两个在大数据时代中非常重要的概念和实践领域。
数据仓库是一个集中存放、管理和组织企业各种数据的系统，它通过将分散在不同源头的数据进行集成，并且对数据进行清洗和转换，最终形成一个可用于数据分析和决策制定的统一数据视图。
而数据挖掘则是通过从大规模数据中发现隐藏的模式、关联规则、趋势和未知知识的过程。
数据仓库和数据挖掘之间有着紧密的关系。
数据仓库是数据挖掘的基础和源头，数据挖掘则是从数据仓库中提取有价值的信息和知识的工具和方法。
数据仓库提供了数据挖掘所需的大规模、集成、清洗和预处理的数据，而数据挖掘则通过在数据仓库中进行数据分析和模式发现，帮助企业探索并发现隐藏在数据中的知识和智慧。
可以说，数据仓库是数据挖掘的核心和基础设施。
首先，数据仓库提供了数据挖掘所需的数据基础。
在数据仓库中，企业可以将来自不同部门、不同系统的数据进行集成和融合，将分散的数据变成统一的数据视图，为数据挖掘提供了一个全面而丰富的数据源。
数据仓库还对数据进行了清洗和转换，去除了冗余、不完整和错误的数据，提高了数据的质量和可用性。
这样，数据挖掘就能够基于高质量的数据进行分析和挖掘，得到准确、可靠的结果。
其次，数据仓库为数据挖掘提供了数据的快速和高效访问。
数据仓库采用了多维数据模型和数据立方体等技术，可以对数据进行多维度的组织和存储，快速地响应用户的查询和分析需求。
通过数据仓库，数据挖掘人员可以方便地进行数据的切片、切块和钻取等操作，发现数据中的规律性和关联性，并进行深入的探索和分析。
数据仓库还提供了对历史数据的保存和查询功能，使得数据挖掘可以对历史数据进行回溯和分析，帮助企业发现过去的趋势和规律，为未来的决策提供参考和支持。
再者，数据仓库与数据挖掘之间互为补充，相互促进。
数据挖掘可以从数据仓库中发现隐藏的模式和知识，为企业决策提供有力的支持。
而数据挖掘的结果和发现也可以反过来指导数据仓库的设计和建设。
数据库的数据仓库与数据挖掘分析
数据库的数据仓库与数据挖掘分析随着信息技术的发展和企业业务规模的不断扩大，数据的规模和复杂度也在不断增长。
为了有效地管理和分析这些大数据，数据仓库和数据挖掘分析这两个概念应运而生。
数据仓库是一个用于存储和管理大规模、多源头数据的系统，而数据挖掘分析则是从这些数据中发掘出有价值的信息和知识。
本文将围绕数据仓库和数据挖掘分析展开，并介绍它们的基本概念、应用场景以及发展趋势。
首先，我们来了解一下数据仓库的概念和特点。
数据仓库是一个集成的、主题导向的、稳定的、面向主管/决策者的数据存储库。
它通过对不同的数据源进行抽取、转换和加载（ETL）的过程，将数据标准化并存储在统一的数据模型中，以支持企业决策和分析活动。
数据仓库的一大特点是它的面向主题性，即将数据组织成与企业主题相关的维度模型，如按客户、产品或销售区域等进行划分。
此外，数据仓库还具备数据的历史变化追踪能力，可以保留多个时间点的数据，方便对数据的趋势和变化进行分析。
数据仓库的应用场景非常广泛。
首先，它可以帮助企业进行企业绩效评估和经营决策分析，根据不同的维度对业务指标进行深入挖掘和分析，从而找出潜藏的商机和问题。
其次，数据仓库也可以支持市场营销和客户关系管理活动，通过对客户数据进行相关分析，帮助企业制定个性化的市场策略和提供优质的客户服务。
此外，数据仓库还可以用于风险管理和合规监管等领域，通过数据挖掘分析来识别潜在的风险和违规行为，并进行预警和预防。
接下来，我们将重点介绍数据挖掘分析的概念和方法。
数据挖掘是从大规模数据集中发现有价值的信息和知识的过程，涵盖了统计学、机器学习、人工智能等多个领域的理论和算法。
数据挖掘分析可以帮助企业发现隐藏在数据中的规律和模式，从而对市场、产品、客户等进行深入的洞察和预测。
常见的数据挖掘分析方法包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘、时序分析等。
聚类分析用于将相似的数据对象划分为若干个组，以发现数据中的内在结构和特性。
分类分析则旨在根据已知的特征值，将数据对象划分为不同的类别，从而可以对未知数据进行分类。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘数据仓库和数据挖掘是现代信息技术领域中重要的概念和技术手段。
数据仓库是指将各种异构的数据源集成到一个统一的、面向主题的、稳定的数据存储中，以支持企业的决策分析和业务智能。
而数据挖掘则是指从大量的数据中，通过使用统计学和机器学习等方法，发现其中的潜在模式、规律和关联性，以提供对业务决策的支持。
数据仓库的建设包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载等环节。
首先，数据抽取是指从各种数据源中提取需要的数据，可以通过API接口、数据库连接等方式实现。
其次，数据清洗是指对提取的数据进行预处理，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
然后，数据转换是指将清洗后的数据进行格式转换，以适应数据仓库的数据模型和结构。
最后，数据加载是指将转换后的数据加载到数据仓库中，以供后续的查询和分析。
数据挖掘是在数据仓库的基础上进行的，它涉及到数据的探索性分析、模型建立和模型评估等过程。
首先，数据探索性分析是指对数据进行可视化和统计分析，以了解数据的分布、相关性和异常情况。
其次，模型建立是指根据数据的特征和目标变量，选择合适的算法和模型进行训练和建模。
最后，模型评估是指对建立的模型进行验证和评估，以确定其在未知数据上的准确性和可靠性。
数据仓库和数据挖掘在实际应用中有着广泛的应用领域。
例如，在电商行业中，可以利用数据仓库和数据挖掘技术对用户的购买行为进行分析，以提供个性化的推荐和营销策略。
在金融行业中，可以利用数据仓库和数据挖掘技术对客户的信用评估和风险控制进行建模，以支持贷款和投资决策。
在医疗行业中，可以利用数据仓库和数据挖掘技术对患者的病历和治疗记录进行分析，以提供个性化的诊断和治疗方案。
总之，数据仓库和数据挖掘是现代信息技术中非常重要的概念和技术手段。
它们可以匡助企业从海量的数据中发现实用的信息和知识，以支持决策分析和业务智能。
在实际应用中，数据仓库和数据挖掘已经在各个行业取得了显著的成果，并且有着广阔的发展前景。
数据仓库与数据挖掘(论文)
数据仓库与数据挖掘(论文)数据仓库与数据挖掘引言概述数据仓库与数据挖掘是当今信息技术领域中备受关注的两大主题。
数据仓库是一种用于集成和存储企业数据的系统，而数据挖掘则是利用各种算法和技术从数据中发现隐藏的模式和关系。
本文将深入探讨数据仓库与数据挖掘的关系，以及它们在实际应用中的重要性。
一、数据仓库的概念与特点1.1 数据仓库是什么？数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的集中式数据库系统。
它将来自不同来源的数据整合在一起，为用户提供方便的访问和分析。
1.2 数据仓库的特点数据仓库具有高度集成性、面向主题、时间一致性和非易失性等特点。
它通过ETL过程（抽取、转换、加载）将数据从各种数据源中提取出来，并进行清洗、转换和加载到数据仓库中。
1.3 数据仓库的优势数据仓库能够帮助企业实现数据一体化，提高数据质量和决策支持能力。
通过数据仓库，企业可以更好地了解自己的业务和客户，从而做出更加明智的决策。
二、数据挖掘的概念与算法2.1 数据挖掘是什么？数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏在其中规律、模式和关系的过程。
它可以帮助企业发现潜在的商业机会和问题，并做出相应的决策。
2.2 数据挖掘的算法数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
其中，分类算法用于将数据分为不同的类别，聚类算法用于将数据分为不同的簇，关联规则挖掘用于发现不同数据之间的关联规则，异常检测用于识别异常数据点。
2.3 数据挖掘的应用数据挖掘在市场营销、金融风险管理、医疗诊断等领域有着广泛的应用。
通过数据挖掘，企业可以更好地了解市场需求、降低风险和提高效率。
三、数据仓库与数据挖掘的关系3.1 数据仓库与数据挖掘的联系数据仓库和数据挖掘是相辅相成的。
数据仓库提供了数据挖掘所需的数据基础，而数据挖掘则可以帮助数据仓库发现更深层次的信息和价值。
3.2 数据仓库与数据挖掘的协同作用数据仓库中的数据可以为数据挖掘提供更加规范和完整的数据，而数据挖掘的结果可以反过来指导数据仓库的设计和优化，实现数据的更好利用。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的概念。
数据仓库是指将企业或者组织的各种数据集中存储在一个统一的数据库中，以便进行分析和决策支持。
数据挖掘是指从大量的数据中自动发现隐藏的模式、关联和规律，以提供有价值的信息。
数据仓库的建设需要经过以下几个步骤：1. 数据采集和清洗：首先，需要采集各种数据源的数据，这些数据可以来自企业内部的各个部门，也可以来自外部的供应商、合作火伴等。
然后，对采集到的数据进行清洗，去除重复、缺失和错误的数据，以确保数据的质量和准确性。
2. 数据集成和转换：将采集到的数据进行整合和转换，使其符合数据仓库的数据模型和结构。
这包括将不同数据源的数据进行映射和转换，以便能够进行统一的分析和查询。
3. 数据存储和管理：将整合和转换后的数据存储在数据仓库中。
数据仓库通常采用多维数据模型，以支持复杂的分析和查询。
此外，还需要建立索引和优化查询性能，以提高数据访问的效率。
4. 数据分析和挖掘：在数据仓库中，可以使用各种数据分析和挖掘技术来发现隐藏的模式和规律。
这包括统计分析、机器学习、数据可视化等方法。
通过对数据的分析和挖掘，可以获取有价值的信息，匡助企业做出决策和制定战略。
数据仓库的建设需要使用一些专业的软件工具和技术，例如ETL（Extract-Transform-Load）工具用于数据的抽取、转换和加载，OLAP（Online Analytical Processing）工具用于多维数据分析，数据挖掘工具用于模式发现和预测分析等。
数据仓库与数据挖掘在各个行业都有广泛的应用。
例如，在零售业中，可以通过数据仓库和数据挖掘来进行销售预测、客户细分和推荐系统的构建；在金融业中，可以通过数据仓库和数据挖掘来进行风险评估、欺诈检测和信用评分等；在医疗保健领域，可以通过数据仓库和数据挖掘来进行疾病预测、诊断辅助和药物研发等。
总之，数据仓库与数据挖掘是现代企业和组织进行数据分析和决策支持的重要工具。
数据仓库与数据挖掘分析
数据仓库与数据挖掘分析随着时代的发展和技术的进步，数据已经成为企业最重要的资产之一。
大量的数据积累给企业带来了新的机遇和挑战，因此建立一个高效的数据存储和分析系统显得尤为重要。
数据仓库和数据挖掘分析作为企业大数据应用的重要组成部分，正在被越来越多的企业所采用。
一、数据仓库数据仓库是一个面向主题的，统一的、稳定的、非易失性的数据存储库。
它是一个面向企业的、集成的、时间分析的、操作性差的数据集合，用于支持企业的决策和分析。
仓库中的数据被组织成维度模型，并进行了汇总和聚合，以快速支持分析和查询需求。
数据仓库的建设过程需要考虑到企业业务的需求、数据源系统的复杂性、数据质量等方面，因此需要专业的数据仓库团队和相关的技术支持。
在构建数据仓库时需要注意以下几个方面：1. 需要建立一个清晰的数据模型数据仓库中的数据是按照维度模型进行存储和管理的，因此在设计数据仓库时，需要建立一个清晰的数据模型以满足企业的需求。
此外，要确保数据模型与业务流程相匹配，以保证数据的准确性和一致性。
2. 需要考虑数据来源的复杂性数据仓库的数据来源通常是企业内部的各个系统，由于这些数据源涵盖的业务范围广泛，所以常常会涉及各种数据类型和数据格式。
同时，不同的数据源系统的数据质量和数据粒度也会存在差异。
因此，在构建数据仓库时需要选择合适的ETL工具以保证数据的一致性和精确性。
3. 对数据进行适当的汇总和聚合为了实现快速的数据查询和分析，数据仓库中的数据通常需要进行适当的汇总和聚合。
这样可以减少查询和计算的复杂度，提高查询效率。
但是，在进行汇总和聚合时需要考虑到数据的准确性和完整性，避免数据失真和丢失。
二、数据挖掘分析数据挖掘分析是通过自动或半自动的方式，发现数据中的模式、关系和规律，以便进行有用的信息提取。
数据挖掘分析通常包括数据预处理、建模、评价和可视化等过程。
数据预处理是指在进行数据挖掘分析之前，对数据进行清洗、缺失值的填充、特征选择和转换等操作。
数据仓库与数据挖掘(论文)
数据仓库与数据挖掘(论文)数据仓库与数据挖掘引言概述：数据仓库和数据挖掘是当今信息技术领域中备受关注的两大主题。
数据仓库是指将企业的数据集中存储在一个地方，并通过各种分析工具来实现数据的查询和分析。
数据挖掘则是利用各种算法和技术来发现数据中隐藏的规律和趋势，从而为企业决策提供支持。
本文将分别介绍数据仓库和数据挖掘的概念、特点、应用以及二者之间的关系。
一、数据仓库1.1 概念：数据仓库是一个集成的、面向主题的、时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
1.2 特点：数据仓库具有数据集成性、主题性、时间性、非易失性等特点。
1.3 应用：数据仓库广泛应用于企业的决策支持、业务分析、市场营销等方面。
二、数据挖掘2.1 概念：数据挖掘是从大量数据中自动发现隐藏的模式、关系或规律的过程。
2.2 特点：数据挖掘具有自动化、高效性、多样性等特点。
2.3 应用：数据挖掘应用于预测分析、客户关系管理、市场细分等领域，为企业提供决策支持。
三、数据仓库与数据挖掘的关系3.1 数据仓库是数据挖掘的基础：数据仓库提供了数据挖掘所需的数据基础。
3.2 数据仓库与数据挖掘的集成：数据仓库和数据挖掘通常是结合使用，数据挖掘结果可以反馈到数据仓库中。
3.3 数据仓库驱动的数据挖掘：数据仓库中的数据可以为数据挖掘提供驱动力，帮助企业发现更多的商业价值。
四、数据仓库与数据挖掘的发展趋势4.1 大数据时代：数据仓库和数据挖掘将面临更大规模、更多样化的数据挑战。
4.2 人工智能技术：人工智能技术的发展将为数据仓库和数据挖掘带来更多的机遇。
4.3 数据安全与隐私保护：数据仓库和数据挖掘需要更加重视数据安全和隐私保护。
五、结论数据仓库和数据挖掘作为企业信息化的重要组成部分，将在未来发挥越来越重要的作用。
企业应关注数据仓库和数据挖掘技术的发展趋势，不断提升数据管理和分析的能力，以实现更好的商业价值和竞争优势。
数据库的数据仓库与数据挖掘
数据库的数据仓库与数据挖掘随着信息时代的到来，大量的数据被持续产生和积累。
为了更好地利用这些数据，数据库的数据仓库与数据挖掘被广泛应用。
本文将从各个方面介绍数据库的数据仓库与数据挖掘的定义、特点、应用以及未来的发展趋势。
一、数据仓库的定义与特点1.1 数据仓库的定义数据仓库是指将企业或组织中的大量数据集中存储，并结合适当的数据管理和处理技术，为决策支持和业务分析提供有效的信息。
它具有面向主题、集成、稳定、随机访问、时间一致性等特点。
1.2 数据仓库的特点首先，数据仓库是面向主题的。
它以事实（Facts）和维度（Dimensions）为核心，可以根据业务需求构建多个主题，如销售主题、财务主题等。
其次，数据仓库是集成的。
它通过将来自不同数据源的数据进行整合和清洗，消除重复和冗余，提高数据的质量和一致性。
再次，数据仓库是稳定的。
它采取了一系列的数据管理和处理技术，确保数据的可靠性和持久性，从而提供可靠的决策支持和业务分析。
最后，数据仓库支持随机访问和时间一致性。
用户可以根据需求随机访问数据仓库中的数据，并获得最新的结果。
二、数据挖掘的定义与应用2.1 数据挖掘的定义数据挖掘是从大量的数据中自动或半自动地发现有价值的信息、模式和知识的过程。
它通过应用统计学、机器学习、模式识别等方法，从数据中提取出隐含的、以前未知的有用信息。
2.2 数据挖掘的应用数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。
举几个例子来说明：首先，在市场营销中，数据挖掘可以用来分析用户的购买行为，发现用户的偏好和需求，从而制定更精确的营销策略。
其次，在金融领域，数据挖掘可以用来建立风险评估模型，预测股票价格的波动，进行信用评级等。
另外，在医疗领域，数据挖掘可以用来诊断疾病、预测疾病的发展趋势，帮助医生做出更准确的诊断和治疗决策。
除此之外，数据挖掘还在科学研究、网络安全、交通管理等方面有着广泛的应用。
三、数据仓库与数据挖掘的关系数据仓库和数据挖掘是紧密相关的。
数据库数据仓库与数据挖掘
数据库数据仓库与数据挖掘数据库数据仓库与数据挖掘在信息时代中扮演着极为重要的角色。
随着信息技术的不断发展，数据规模不断增加，而如何高效地管理和利用这些数据成为了一个亟待解决的问题。
数据库数据仓库和数据挖掘技术应运而生，为我们提供了一种有效的方式来管理和分析大规模数据。
本文将介绍数据库数据仓库和数据挖掘的概念、应用和发展趋势。
一、数据库数据仓库的概念和应用数据库数据仓库是指将分散的、异构的、分布在不同业务系统中的数据整合到一个统一的数据集合中，通过数据预处理、清洗、转化和建模等技术手段，以满足数据分析和决策支持的需求。
数据仓库的建设可以提供全局视角，帮助企业管理层更好地了解和把握经营情况，从而做出基于数据的决策。
数据仓库可以应用于不同领域，包括但不限于商业、金融、医疗、教育等。
在商业领域，通过数据仓库可以对销售情况、客户行为、市场趋势等进行深度分析，为企业的市场决策和运营管理提供支持。
在金融领域，数据仓库可以帮助银行等金融机构进行风险评估、信贷管理、反洗钱等工作。
在医疗领域，数据仓库可以用于病例分析、医疗资源调配和疾病监测等方面。
二、数据挖掘的概念和技术数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏在其中的、之前未知的、有用的模式和知识的过程。
数据挖掘技术可以帮助我们从海量数据中提取出有价值的信息，并用于预测、分类、聚类、关联分析等任务。
数据挖掘有很多有力的技术手段，包括聚类算法、分类算法、关联规则挖掘算法、异常检测算法等。
聚类算法可以将数据集中相似的数据对象划分到一起，形成不同的簇；分类算法可以根据已知的数据样本训练一个分类模型，然后将新的数据对象划分到不同的类别中；关联规则挖掘算法可以发现数据项之间的频繁关联和依赖关系；异常检测算法可以识别出与预期数据模式明显不同的异常数据。
三、数据库数据仓库与数据挖掘的关系数据库数据仓库和数据挖掘是紧密相关的，彼此之间相互促进、相互支持。
数据库数据仓库提供了数据存储和管理的基础，为数据挖掘提供了可靠的数据源。
数据仓库与数据挖掘的关系与应用
数据仓库与数据挖掘的关系与应用随着信息技术的快速发展，数据已经成为人类社会最宝贵的资源之一。
数据不仅可以用来支持业务决策，还可以挖掘出隐藏在其中的有价值的信息。
在数据分析领域，数据仓库和数据挖掘是两个重要的概念。
本文将重点介绍数据仓库与数据挖掘之间的关系以及它们在现实世界中的应用。
数据仓库是一个特定的数据管理系统，用于集成、存储和管理组织内各种不同来源的大量数据。
数据仓库的主要目标是将数据从多个实时操作数据库中抽取，清洗并转换为可用于分析和决策的格式。
它通常基于主题建模，将数据组织成以主题为中心的形式，以便用户可以针对特定的业务问题进行查询和分析。
数据仓库允许用户从不同维度和粒度上对数据进行分析，以更全面地了解业务运营情况。
数据挖掘是从海量数据中发现隐藏模式、关联规则和趋势的过程。
数据挖掘技术使用统计学、机器学习和人工智能等方法来分析数据，并通过构建模型和算法来自动挖掘出有用的知识。
数据挖掘可以帮助组织发现市场趋势、预测未来发展、优化业务流程和增加竞争力。
与传统的统计分析相比，数据挖掘更注重在数据中寻找隐含的、未知的信息并进行预测和分类。
数据仓库和数据挖掘之间存在着密切的关系。
数据仓库提供了一个强大的数据基础设施，为数据挖掘提供了必要的数据源和环境。
数据仓库中存储的大量历史数据和实时数据是数据挖掘的重要输入。
数据仓库提供的专门和优化的数据结构和查询机制方便了数据挖掘任务的进行。
数据仓库中的数据可以分为维度和事实以及聚集表等不同层次，为数据挖掘任务提供了多样化的数据选择和分析方法。
数据挖掘与数据仓库之间的关系也是相互促进的。
数据挖掘在数据仓库中扮演着一个重要的角色，通过挖掘出隐藏的模式和知识，可以帮助数据仓库提供更高质量的数据服务。
由数据挖掘得到的知识可以被应用于数据仓库的设计与优化，以进一步提高数据仓库的性能和效果。
数据挖掘可以发现数据维度之间的关联性和规律，帮助设计更合理的数据仓库模型和查询语句。
数据仓库与数据挖掘
VITAL定义了85种信息仓库组件，包括 PC、图形化界面、面向对象的组件以及 局域网等。至此，数据仓库的基本原理、 技术架构以及分析系统的主要原则都已 确定，数据仓库初具雏形。
（2）探索阶段
• 20世纪80年代中后期，DEC公司结合MIT的研究结
论，建立了TA2（Technical Architecture2）觃范， 该觃范定义了分析系统的四个组成部分：数据获取、 数据访问、目录和用户服务。这是系统架构的一次 重大转变，第一次明确提出分析系统架构并将其运 用于实践。
（3）雏形阶段
迁移后，不再需要本地系统，能够极 大地降低管理、支持和许可成本；借助 IBM DB2 可降低许可费用，简化管理并减 少员工教育及培训；整合的存储有助于降 低成本，而 IBM DB2 深度压缩将会降低 总体存储需求；总成本估计减少 20%。
（6）未来展望
1. 综合决策支持系统的兴起 数据仓库提供综合信息和预测信息辅助 决策，但未明确提出利用模型的问题。 现 在，数据仓库在逐步增加各种模型， 来提 高辅助决策效果。即：数据仓库和 模型库 结合。
农业、食品和化工集团Agrofert 发现，随着企业 的快速发展，旗下子公司已经有 160 多个不同的系 统在运行。很难提供统一的报告，而且支持和许可 成本也不断上升。如果每新购一个系统就扩大一次 基础架构，显然不是一种可以扩展的战略。 1.问题出现，解决方案？？
Agrofert采用 SAP ERP 应用程序作为其部 分子公司的共享服务，目的是将其逐渐推广到整 个企业，这些应用程序在两个地点 的 IBM Power Systems 服务器上集中管理。公 司从混合数据库环境（包 括 Oracle 和 Microsoft SQL Server）迁移 到 IBM DB2，将 IBM DB2 作为其标准数据库， 同时还为关键的业务数据部署集中的存储系统。 2.采用这种方案能带来什么好处？？
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决策支持系统的特点就是增加了模 型库和模型库管理系统，它把众多的模 型有效地组织和存储起来，并且建立了 模型库和数据库的有机结合。这种有机 结合适应人机交互功能，自然促使新型 系统的出现，即决策支持系统的出现。
决策支持系统结构
用户
人机交互及问题综合系统 （综合部件）
模型库管理系统
数据库管理系统
模型库
可拓知识＝拓展式（基础知识） ＋变换蕴含式（变 化知识） ＋关联函数（量化知识）
12.2.2 从数据挖掘到可拓数据挖掘
客户i
客户j
客户k
网络 环境
数据库服务器
（DBS）
数据仓库服务 (DWS)
模型服务器 （MS）
知识服务器 (KS)
联机分析与数据挖掘服务器 (ODS)
12.2 可拓数据挖掘
12.2.1 可拓学基本原理 12.2.2 从数据挖掘到可拓数据挖掘 12.2.3 可拓数据挖掘理论 12.2.4 可拓数据挖掘实例
k(x) = (x, X0)
D(x, X0, X )
X0=<a，b>，k(x)>0 是正域区间，即量变区间， X=<c，d>，k(x)<0 是负域区间，即质变区间。
6. 可拓知识
可拓学的拓展式是可拓知识的基础知识； 可拓学的传导原理的变换蕴含式是变化知识。 可拓学引入关联函数将矛盾问题进行量化处理， 称它为量化知识。 它们共同构成了可拓知识
12.1.3 综合决策支持系统发展趋势
1. 综合决策支持系统的兴起 数据仓库提供综合信息和预测信息辅
助决策，未明确提出利用模型的问题。
现在，数据仓库在逐步增加各种模型， 来提高辅助决策效果。即：数据仓库和 模型库结合。
以客户为中心的银行数据仓库使用模型:
1. 分销渠道的分析模型 2. 客户利润贡献度模型 3. 客户关系（信用）优化模型 4. 风险评估模型
Tu v
可拓变换T包括：置换、增加、删减、扩大、 缩小等。
置换变换： T( A ) A'
增加变换：T( A ) A A1
扩缩变换： T( A) A
3．可拓信息
可拓信息是解决矛盾问题的信息。可拓学的基 元（物元、事元、关系元）是可拓信息的基础 信息。可拓学的变换是变化信息，通过变换才 能变矛盾问题为不矛盾问题。
1. 新决策支持系统与传统决策支持系统的比较
（1）新决策支持系统中数据挖掘获取的知识与传统决策 支持系统的知识推理中的知识是不相同的。
（2）新决策支持系统中没有充分利用模型和模型组合来 辅助决策。
（3）决策支持系统的技术还没有完全成熟。 传统决策支持系统和新决策支持系统结合起来，
一方面可以相互促进、互相结合，对已成熟的技术可 以先结合起来，逐步扩展到后成熟的技术。
12.2.1 可拓学基本原理
可拓学的理论和方法，具体来说就是通 过可拓变换与可拓知识来改变问题的目 的或条件，去解决矛盾问题。可拓学是 我国学者蔡文教授提出的原创性理论和 方法。
可拓学的详细内容参见《可拓逻辑初步》 等书。
1．可拓学的基础信息
可拓学将客观世界的物、事、关系表示为物元、
事元、关系元，把它们统称为基元，它们是可拓学的
数据库
多模型组合的自动运行为改变方案中的模 型和数据带来了方便。在系统方案中采用不同 的模型或数据的组合将形成不同的方案，故决 策支持系统为解决半结构化问题（部分由计算 机完成，部分由人来完成的问题）成为可能。
DSS语言应是两类语言（数值计算语言和 数据库语言）的综合。
12.1.1 从管理科学到决策支持系统
传统决策支持系统是以模型和知识为决策 资源，通过模型的计算和知识推理为实际决策 问题辅助决策。
新决策支持系统与传统决策支持系统在本 质上是不一样的，也就是说不能用新决策支持 系统来代替传统决策支持系统。为了更有效地 辅助决策，应该将新决策支持系统和传统决策 支持系统结合起来。
3. 综合决策支持系统结构
12.1.1 从管理科学到决策支持系统
2. 决策支持系统 管理科学与运筹学是运用模型辅助决策，
体现在单模型辅助决策上，模型所需要的数据 在计算机中以文件形式存储。
对多模型辅助决策问题，在决策支持系统 出现之前是靠人来实现模型间的联合和协调。
决策支持系统的出现是要解决由计算机自 动组织和协调多模型的运行和数据库中大量数 据的存取和处理，达到更高层次的辅助决策能 力。
1.管理科学 管理科学(MS)的传统名字叫运筹学(OR) 。
管理科学是对管理问题用定量分析方法，建立数 学模型，通过求解计算，达到辅助管理决策的一门学 科。
管理科学是用数学模型方法研究经济、国防等部 门在环境的约束条件下，合理调配人力、物力、财力 等资源，通过模型的有效运算，来预测发展趋势，制 定行动规划或优选可行方案。
数据仓库与联机分析处理和数据挖掘三者 结合起来辅助决策能力有极大的提高，它们应 用于实际决策问题而形成的决策支持系统是一 种新型决策支持系统。
新决策支持系统的典型特点是从数据 中获取辅助决策信息和知识。它们以数 据仓库中的大量数据为对象，数据仓库 本身能提供综合信息和预测信息；联机 分析处理提供多维数据分析信息；数据 挖掘提供所获取信息和知识，共同为实 际决策问题辅助决策。
公司A 银行B 100万元 合同
2．可拓变换
解决矛盾问题的工具是可拓变换。通过可拓变换，使 求知问题中不可知问题变为可知问题，使求行问题中 不可行问题转化为可行问题，使假命题变为真命题， 即通过可拓变换变矛盾问题为不矛盾问题。
可拓变换是把一个对象变为另一个对象，即可拓变换T 将基元u变成基元v，表示为：
把数据仓库（DW）、联机分析处理 （OLAP）、数据挖掘（DM）、模型库 （MB）、数据库（DB）、知识库（KB）结 合起来形成的综合决策支持系统是更高级形式 的决策支持系统。
它们集成的综合决策支持系统(SDSS)， 将相互补充和依赖，发挥各自的辅助决策优势， 实现更有效的辅助决策。
3. 综合决策支持系统结构
12.1.2 基于数据仓库的决策支持系 统与传统决策支持系统的结合
数据仓库是为辅助决策而建立的。数据仓库所提供 的辅助决策信息是大量数据的综合信息与预测信息。
数据仓库（DW）和联机分析处理（OLAP）及数据 挖掘（DM）结合的决策支持系统，是以数据仓库为基 础的，我们称为基于数据仓库的决策支持系统。
12.1.1 从管理科学到决策支持系统
2. 决策支持系统 管理科学与运筹学是运用模型辅助决策，
体现在单模型辅助决策上，模型所需要的数据 在计算机中以文件形式存储。
对多模型辅助决策问题，在决策支持系统 出现之前是靠人来实现模型间的联合和协调。
决策支持系统（DSS）的出现是要解决由 计算机自动组织和协调多模型的运行和数据库 中大量数据的存取和处理，达到更高层次的辅 助决策能力。
蕴涵式： 可扩式：
→ (N1, c1, v1)
(N2 ,c2 ,v2 )
∧ (N1, c1, v1)
(N2 ,c2 ,v2 )
可拓学的传导原理表示为变换蕴含式，它 是变化的知识：
简写为：
Tu Tv
5. 关联函数
可拓学引入关联函数将矛盾问题进行量化处理，称 它为量化知识。关联函数公式：
其中
我们把基于数据仓库的决策支持系统称为新决策支 持系统 。
基于数据仓库的决策支持系统结构
决策用户
数据挖掘 数据库
决策信息 知识 综合信息 分析信息
联机分析处理
综合数据 基本数据 历史数据
元数据 数据仓库
1. 新决策支持系统与传统决策支持系统的比较
新决策支持系统和传统决策支持系统 几乎没有什么共同之处，它们是从不同 的角度发展起来，辅助决策的方式也不 相同。由于两者不是覆盖关系，也就不 存在相互代替的问题，而是相互补充和 相互结合的问题。
知识推理是建立从初始概念到中间概念， 最后到目标概念的推理链。
知识部件由知识库、知识库管理系统和推 理机三者组成。
智能决策支持系统结构
用户 问题综合与交互系统
模型库管理系统
数据库管理系统
知识库 管理系统
推理机
模型库
知识库
数据库
智能决策支持系统的特点是以 模型计算和知识推理的方式辅助决 策。我们称它为传统决策支持系统。
2. 新决策支持系统与传统决策支持系统的结合
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称为综合决策支持系统 (SDSS) 。
数据仓库与联机分析处理和数据挖掘三者 结合起来辅助决策能力有极大的提高，它们应 用于实际决策问题而形成的决策支持系统是一 种新型决策支持系统。
2. 新决策支持系统与传统决策支持系统的结合
u1 u2 u3 u4
打
支配对象 施动对象
时间 地点
球 小明 下午 球场
1．可拓学的基础信息
（3）关系元
关系元表示为：是关系s、特征A及量值W的三元组。
s Q (s, A,W )
a1 a2 a3 a4
w1 w2 w3 w4
借贷
前项 后项 程度 维系方式
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称为综合决策支持系统 (SDSS) 。
数据仓库与联机分析处理和数据挖掘三者 结合起来辅助决策能力有极大的提高，它们应 用于实际决策问题而形成的决策支持系统是一 种新型决策支持系统。
2. 新决策支持系统与传统决策支持系统的结合
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称为综合决策支持系统 (SDSS) 。
2.网络环境的综合决策支持系统
网络上的数据库服务器，使数据库系统从单一的 本地服务上升为网络上的远程服务，而且能对远地 多个用户的不同客户机，同时并发的提供服务。
数据仓库也是以服务器形式在网络上提供共享、 并发服务。