决策支持系统数据挖掘概述
决策支持系统概述
决策支持系统概述决策支持系统（DSS）是一种帮助管理者做出决策的信息系统。
它集成了数据收集、数据分析、模型构建和解决方案评估等技术工具，以提供定性和定量的决策支持。
DSS的目标是通过使管理者能够更好地评估和选择各种决策方案来提高决策质量和效率。
决策支持系统的基本构成包括数据仓库、模型和分析工具以及用户接口。
数据仓库用于存储和管理各种关键数据，包括历史数据、实时数据和外部数据等。
模型和分析工具提供了各种算法和方法，如统计分析、优化模型、模拟和决策树等，用于分析数据并生成决策结果。
用户接口是管理者与DSS交互的方式，可以是图形用户界面、自然语言处理或者其他形式。
1.数据分析：决策支持系统能够从数据仓库中提取数据，并通过各种分析工具对数据进行定性和定量的分析。
这些分析可以帮助管理者了解当前的业务情况和趋势，从而作出合适的决策。
2.模型构建：决策支持系统能够根据具体的问题和需求构建各种模型。
这些模型可以是统计模型、优化模型、模拟模型等，通过运行模型可以产生各种方案，并对不同方案进行评估。
3.解决方案评估：决策支持系统能够对各种决策方案进行评估和比较。
它可以根据不同的指标和权重对方案进行综合评估，并为管理者提供决策参考。
4.知识管理：决策支持系统可以帮助管理者收集和管理各种关键知识和信息。
它可以通过知识库、专家系统和数据挖掘等技术，将知识和经验转化为可用的决策支持。
5.沟通和协作：决策支持系统可以提供各种协作工具，帮助多个决策者之间进行沟通和协作。
这些工具可以包括电子邮件、在线会议和共享文档等，以促进团队决策的效率和准确性。
使用决策支持系统可以带来许多好处。
首先，它可以提高决策的质量和效率，通过提供准确和全面的信息，帮助管理者做出明智的决策。
其次，它可以降低决策的风险，通过模拟和评估不同的方案，管理者可以更好地估计每个方案的风险和回报。
最后，它可以提高组织的竞争力，通过加强决策者之间的沟通和协作，决策支持系统可以促进团队决策的效率和准确性，从而提高组织的整体竞争力。
大数据支撑的决策分析与决策支持系统研究
大数据支撑的决策分析与决策支持系统研究随着信息化技术的高速发展，大数据正逐渐成为各个领域的关键资源之一。
在现代商业和企业管理中，决策是关键的环节，而大数据的应用正为决策提供了无限的可能性。
大数据支撑的决策分析与决策支持系统因此成为了研究的热点之一。
本文旨在探讨大数据支撑的决策分析与决策支持系统的研究进展和应用前景。
首先，我们需要明确大数据支撑的决策分析与决策支持系统的定义。
决策分析是指通过收集、整理和分析大量的数据，从而形成可靠、科学的决策依据。
决策支持系统是利用大数据技术和算法进行数据挖掘和数据分析，为决策者提供决策所需的信息和工具。
它不仅能够帮助决策者理解和解释现象，还能为决策者提供各种决策方案的评估和预测结果。
大数据支撑的决策分析与决策支持系统的研究在实际应用中具有广泛的意义。
首先，通过对大量的数据进行分析和挖掘，可以识别出隐藏在数据中的规律和模式，帮助决策者对问题进行全面、深入的分析。
其次，大数据支撑的决策分析与决策支持系统能够提供实时、准确的数据，支持决策者在实时环境下做出决策。
最后，该系统还可以辅助决策者进行决策的评估和预测，通过数据模型和算法，为决策者提供不同决策方案的可行性和效果评估。
大数据支撑的决策分析与决策支持系统的研究中存在一些具体问题需要解决。
首先，如何有效地收集和处理大量的数据成为了一个亟待解决的问题。
在现代社会中，数据的产生速度非常快，如何快速、准确地进行数据的预处理和清洗，成为了决策分析中的一个重要问题。
其次，如何利用大数据技术和算法进行决策分析和决策支持系统的搭建也是一个挑战。
大数据技术中的数据挖掘、机器学习等算法需要结合实际情况，设计出高效、准确的决策模型。
最后，如何将大数据支撑的决策分析与决策支持系统与实际决策过程相结合，实现科学决策和专业决策，也是一个需要进一步研究的问题。
尽管存在一些问题和挑战，大数据支撑的决策分析与决策支持系统在实际应用中也取得了一些重要的成果。
行业数据挖掘与分析决策支持系统方案
行业数据挖掘与分析决策支持系统方案第1章项目背景与需求分析 (3)1.1 行业数据挖掘的背景 (3)1.2 决策支持系统的需求分析 (3)1.3 项目目标与意义 (3)第2章行业数据资源概述 (4)2.1 数据来源与类型 (4)2.2 数据质量与数据处理 (4)2.3 数据安全与隐私保护 (5)第3章数据挖掘技术与方法 (5)3.1 数据挖掘基本概念 (5)3.2 常见数据挖掘算法与应用 (5)3.3 行业数据挖掘关键技术与挑战 (6)第4章数据挖掘在行业的应用场景 (6)4.1 行业主要业务领域 (6)4.2 数据挖掘在行业的具体应用 (7)4.2.1 公共服务 (7)4.2.2 社会管理 (7)4.2.3 经济调控 (7)4.2.4 城市规划 (7)4.2.5 环境保护 (7)4.3 应用案例与效果分析 (7)4.3.1 公共交通优化 (7)4.3.2 税收征管改革 (7)4.3.3 环境保护政策制定 (8)第5章决策支持系统架构设计 (8)5.1 系统总体架构 (8)5.2 数据层设计 (8)5.3 模型层设计 (8)5.4 应用层设计 (8)第6章数据挖掘模型构建与优化 (9)6.1 数据挖掘模型构建流程 (9)6.1.1 数据预处理 (9)6.1.2 数据划分 (9)6.1.3 特征选择与提取 (9)6.1.4 模型训练 (9)6.2 特征工程与模型选择 (9)6.2.1 特征工程 (9)6.2.2 模型选择 (10)6.3 模型评估与优化 (10)6.3.1 模型评估 (10)6.3.2 模型优化 (10)第7章决策支持系统功能模块设计 (10)7.1 数据管理模块 (10)7.1.1 数据采集与整合 (10)7.1.2 数据存储与管理 (10)7.2 数据挖掘模块 (11)7.2.1 数据预处理 (11)7.2.2 数据挖掘算法与应用 (11)7.3 决策分析模块 (11)7.3.1 决策模型构建 (11)7.3.2 决策支持 (11)7.4 系统管理与维护模块 (12)7.4.1 用户管理 (12)7.4.2 系统监控 (12)7.4.3 日志管理 (12)7.4.4 系统升级与维护 (12)第8章系统实施与部署 (12)8.1 系统开发环境与工具 (12)8.1.1 开发环境 (12)8.1.2 开发工具 (12)8.2 系统实施流程与策略 (13)8.2.1 需求分析与设计 (13)8.2.2 系统开发 (13)8.2.3 系统测试 (13)8.2.4 系统部署与培训 (13)8.3 系统部署与运维 (13)8.3.1 系统部署 (13)8.3.2 系统运维 (13)第9章行业决策支持系统应用案例 (14)9.1 案例一：宏观经济分析 (14)9.1.1 背景介绍 (14)9.1.2 系统构建 (14)9.1.3 应用效果 (14)9.2 案例二：公共安全监测 (14)9.2.1 背景介绍 (14)9.2.2 系统构建 (14)9.2.3 应用效果 (15)9.3 案例三：智慧城市建设 (15)9.3.1 背景介绍 (15)9.3.2 系统构建 (15)9.3.3 应用效果 (15)第10章项目总结与展望 (15)10.1 项目总结 (16)10.2 项目效益分析 (16)10.3 未来发展展望与建议 (16)第1章项目背景与需求分析1.1 行业数据挖掘的背景信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
决策支持系统的数据库、方法库与知识
目录
• 决策支持系统概述 • 数据库在决策支持系统中的作用 • 方法库在决策支持系统中的作用
目录
• 知识在决策支持系统中的作用 • 决策支持系统的未来发展
01
决策支持系统概述
定义与特点
定义
人机交互性
决策支持系统（Decision Support System，简称DSS） 是一种辅助决策者通过数据、 模型和知识，以人机交互方 式进行半结构化和非结构化 决策的计算机应用系统。
THANKS
感谢观看
知识审核
对新增或更新的知识进行审核，确保质量和准确性。
知识的获取与学习
知识获取
通过数据挖掘、信息抽取等技术，从不同来源获取知识。
知识学习
利用机器学习、深度学习等技术，从历史数据和经验中学习并优化决策支持系统中的知识。
05
决策支持系统的未来发展
智能化决策支持系统
01
基于人工智能和机器学习技术，实现决策过程的自动化和智 能化，提高决策效率和准确性。
过程仿真
对生产过程或业务流程进行仿真，优化资源 配置和生产计划。
04
知识在决策支持系统中的 作用
知识的表示与存储
01
结构化知识
02
非结构化知识
03
半结构化知识
使用表格、关系数据库等形式表 示和存储知识，便于查询和检索。
通过文本、图像、音频等形式表 示和存储知识，便于理解和解释。
结合结构化和非结构化知识，利 用XML、JSON等格式表示和存 储知识，便于灵活处理。
发展历程
从早期的管理信息系统（MIS）到后来的决策支持系统（DSS），再到智能决策支持系统 （IDSS）和群体决策支持系统（GDSS），决策支持系统的功能和性能不断提升。
基于数据挖掘技术的企业决策支持系统研究
基于数据挖掘技术的企业决策支持系统研究随着信息技术的不断发展，数据变得越来越容易获得和积累。
但是数据的管理和分析是一项复杂的工作。
在商业领域，企业需要根据大量的数据做出决策。
这就需要采用数据挖掘技术来分析和挖掘数据中隐藏的信息，以提升企业的决策能力。
本文将介绍基于数据挖掘技术的企业决策支持系统的研究。
一、企业决策支持系统的定义企业决策支持系统（DSS）是一种应用计算机技术和信息技术的管理信息工具，旨在辅助人类在复杂决策情境下作出理性和有效的决策。
DSS采用各种技术，包括数据挖掘、人工智能、专家系统和模拟，以及其他决策支持工具。
它们可以使用现有的数据和信息，同时也可以利用外部数据来支持决策。
二、数据挖掘技术在企业决策支持系统中的应用数据挖掘是一种从大型数据集中提取知识的过程。
它利用计算机技术来分析数据，揭示数据中隐藏的模式和关系。
数据挖掘技术在DSS中的应用非常广泛，包括以下方面：1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，目的是将原始数据转换为便于分析的数据。
常见的数据预处理包括数据清理、数据集成、数据转换和数据归约等步骤。
2. 模式识别模式识别是数据挖掘的重要任务之一，主要用于寻找数据集中的异常和规律。
模式识别技术包括聚类、分类、关联规则挖掘和异常检测等。
3. 决策树决策树是一种重要的数据挖掘技术，它可以将决策问题转化为一棵树。
在该树的每个节点上，都是一个决策的结果。
而在每个分支上，都是一个问题的选项。
决策树可以帮助企业管理者以可视化的方式了解决策问题的过程。
4. 聚类分析聚类分析也是企业决策支持系统中的重要技术之一。
它可以将数据集中的对象分成若干个组，使得同一组内的对象具有相似的性质。
聚类分析可以帮助企业管理者在大量的数据中寻找到一些共性和规律，为做出决策提供依据。
5. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种在数据集中查找频繁项集（即一组经常同时出现的项）和关联规则（即一些项之间的关联）的技术。
它可以帮助企业管理者找到产品之间的关系，或是分析市场的趋势和客户的需求信息等。
高级决策支持系统中的数据挖掘技术
、
兰
高级 决 策支 持 系统 中 的数 据 挖 掘技 术
杜 鹃
（ 黄河 水 利 职 业 技 术学 院信 息 工 程 系 ， 封 ４ ５ ０ ） 开 ７ ０ ４
．
摘
要 ： 决策 支持 系统是 一 个基 于计 算机 的人 机 交 互 决 策 制 定 系统 ，其技 术 已从 早 期 的 以数 据 、 信 息 为 中心发 展 到 现 代 的 以知识 和 智能 为 中心 的 高级 决 策 支持 系统 。 决策 支持 系统 中采 用 以 的 数 据挖 掘 技 术作 为 考 察 角度 ， 讨数 据 挖 掘 和 决 策 支持 系统 之 间的 关 系。 探
ｔ ｎＣ ａ ｎｌ） ｉ ｈ ｎ ｅ 网络 ． ｏ ｓ 网络 中的每个 节点是 一个 信 息 阀
（ ａｖ ）信 息 阀有 两个 状 态 ： 动 和 非 活 动 ， 且 信 息 Ｖｌ ； ｅ 活 并
阀可 以与噪音信息频道相连 信息只能从 活动的信息
阀 中 流过 现 假 设 两 个 节 点 Ｘ． Ｙ在 当前 的 网络 结 构 中
ＸｃＩＹｃＩ 且 Ｘｆ Ｙ： ． 并 ３ ，规则 Ｘ Ｙ 在交 易 集 Ｄ中 的 支 持 度 （ ｕ ｐ ｒ） 交 易 集 Ｄ 中包 含 ｘ 和 Ｙ 的 交 易 数 Ｓ ｐ ｏｔ是 与所 有 交 易 数 之 比 ， 为 ｓ ｐ ｏ （ 记 ｕ ｐ ｒ Ｘ￣Ｙ） 即 ： ｔ ，
ｓ ｐ Ｘ￣ Ｙ） ｌＴＸＵＹ Ｔ， ｕ（ ＝｛： ∈Ｄ｝ Ｉ ＩＤＩ ／ （） ５
图 中 的每 一 个 结 点 均 表 示 一 个 随机 变 量． 中两 结 点 问 图
若 存 在 着 一 条 弧 ．则 表 示 这 两 结 点 相 对 应 的 随 机 变 量 是 概 率 相 依 的 ．反 之 则 说 明 这 两 个 随 机 变 量 是 条 件 独 立 的 应 用 贝 叶斯 网络 分 类 器 进 行 分 类 主要 分 成 两 阶 段 第 一 阶段 是 贝 叶斯 网络 分 类 器 的学 习 ： 二 阶 段 是 第
决策支持系统名词解释
管理信息系统：是在数据处理系统的基础上，采用管理科学的方法和现代信息技术，对管理信息进行收集、存储、维护、加工、传递和利用，实现广泛的业务规划、管理运行、调控和预测的信息系统。
数据仓库：是从数据库发展而来的一种为决策服务的数据组织、存储技术。
数据仓库由基本数据、历史数据、综合数据和元数据组成，能提供综合分析、时间趋势分析等辅助决策信息。
新决策支持系统：数据仓库、联机分析处理和数据挖掘结合起来形成的决策支持系统。
数据挖掘：是指从大量数据中提取出隐藏在数据中的有用信息，为正确决策提供帮助。
信息经济学：将其理论与方法用于解决计算机产生的软件问题而逐步形成了一个新的研究领域，后来被人们称之为信息经济学。
结构化决策过程：是指分析决策模型，计算和、比较决策结果，最终结合风险选择决策的过程。
知识库子系统：就是要提供一种（或几种）知识表示方法和的存储、管理形式，以使得人们能够很方便地表达他们的知识、能够很方便地存储和调用这些知识为DSS的运行。
原型法：原型法即经过一系列短时间的开发步骤，在这些步骤中有来自用户的中间反馈，根据反馈修改系统，并反复迭代，以包括开发的正确进行。
图标模型：图标模型是最不抽象的一种模型，它是系统的物理复制，通常是原型的不同比例，是根据向色性理论指导的按原系统比缩小的实物。
模拟模型：在不同的物理学领域的系统中，各自的变量有时服从相同的规律，根据这个共同的规律可以制定出物理意义完全不同的比拟和类推的模型。
仿真模型：仿真模型是通过数字计算机、模拟计算机和混合计算机上运行的程序表达的模型。
数学模型：数学模型是由字母、数字和数学符号构成的等式或不等式，用来描述系统的内部特征或与外界和的联系计量经济学：计量经济学是以数学和统计学的方法确定经济关系中的具体数量关系的科学，又称经济计量学。
模型库：模型库是提供模型存储的表示模式的计算机系统，是DSS的共享资源，它有一些具有支持不同层次的决策活动的基本模型。
政府行业数据挖掘与决策支持方案
行业数据挖掘与决策支持方案第一章数据挖掘概述 (3)1.1 数据挖掘的定义与意义 (3)1.2 行业数据挖掘的重要性 (3)1.3 数据挖掘技术发展现状 (3)第二章行业数据资源梳理 (4)2.1 行业数据资源分类 (4)2.2 数据资源整合与清洗 (4)2.3 数据质量评估与优化 (5)第三章数据预处理 (5)3.1 数据清洗 (5)3.1.1 异常值检测与处理 (5)3.1.2 数据缺失处理 (5)3.1.3 数据重复处理 (6)3.2 数据转换 (6)3.2.1 数据标准化 (6)3.2.2 数据归一化 (6)3.2.3 数据离散化 (6)3.3 数据集成 (6)3.3.1 数据源识别与整合 (6)3.3.2 数据属性匹配与转换 (7)3.3.3 数据一致性检查 (7)第四章数据挖掘方法与应用 (7)4.1 描述性分析 (7)4.2 预测性分析 (7)4.3 关联性分析 (8)第五章决策支持系统设计 (8)5.1 系统架构设计 (8)5.2 功能模块划分 (8)5.3 系统安全与稳定性 (9)第六章数据挖掘在行业的应用案例 (9)6.1 公共安全领域 (9)6.1.1 案例背景 (9)6.1.2 案例描述 (10)6.2 财政税收领域 (10)6.2.1 案例背景 (10)6.2.2 案例描述 (10)6.3 教育卫生领域 (11)6.3.1 案例背景 (11)6.3.2 案例描述 (11)第七章数据挖掘与决策支持策略 (11)7.1 数据挖掘策略 (11)7.1.1 数据来源与整合 (11)7.1.2 数据预处理与清洗 (12)7.1.3 数据挖掘方法选择与应用 (12)7.1.4 模型评估与优化 (12)7.2 决策支持策略 (12)7.2.1 决策支持系统构建 (12)7.2.2 决策模型与方法 (12)7.2.3 决策流程优化 (12)7.2.4 决策评估与反馈 (12)7.3 政策制定与优化 (13)7.3.1 政策制定原则 (13)7.3.2 政策制定流程 (13)7.3.3 政策优化策略 (13)第八章数据挖掘与决策支持技术框架 (13)8.1 技术框架构建 (13)8.1.1 框架概述 (13)8.1.2 数据采集与预处理 (13)8.1.3 数据存储与管理 (14)8.1.4 数据挖掘与分析 (14)8.1.5 决策支持系统 (14)8.2 技术选型与评估 (14)8.2.1 技术选型 (15)8.2.2 技术评估 (15)8.3 技术实施与推广 (15)8.3.1 技术实施 (15)8.3.2 技术推广 (15)第九章数据挖掘与决策支持项目管理 (15)9.1 项目管理流程 (15)9.1.1 项目立项 (15)9.1.2 项目规划 (16)9.1.3 项目实施 (16)9.1.4 项目验收与交付 (16)9.2 项目风险管理 (16)9.2.1 风险识别 (16)9.2.2 风险评估 (16)9.2.3 风险应对策略 (17)9.3 项目评估与优化 (17)9.3.1 项目评估 (17)9.3.2 项目优化 (17)第十章数据挖掘与决策支持的未来展望 (17)10.1 技术发展趋势 (17)10.2 政策法规完善 (18)10.3 数据挖掘与决策支持的融合创新 (18)第一章数据挖掘概述1.1 数据挖掘的定义与意义数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据集中通过算法和统计分析方法，挖掘出有价值的信息和知识的过程。
决策支持系统的数据库、方法库与知识
关系数据库
关系数据库使用表格结构来组织和管理数据，适用 于结构化的数据和复杂的关联查询。
NoSQL数据库
NoSQL数据库是一种非关系型数据库，能够处理非 结构化数据和大规模分布式系统。
基于规则的决策支持系统
决策规则
基于规则的决策支持系统使用预定义的规则和条件， 自动进行决策和推荐。
决策树
决策树是一种图形化的决策模型，通过分支和节点 来表示不同的决策路径。
Hale Waihona Puke 数据整合数据库能够整合来自不同来源的数据，提供全面的信息视角，避免信息孤岛。
决策支持系统方法库
决策过程
方法库提供了各种决策模型和方法，辅助决策者进 行全面、科学的决策过程。
数据分析
数据分析方法库帮助决策者挖掘数据中的关键信息， 提供清晰的决策指引。
风险评估
通过方法库中的风险评估工具，决策者可以识别和 评估决策中的潜在风险。
未来，决策支持系统将进一步融合大数据、云计算和人工智能技术，提供更 智能、高效的决策支持。
决策支持系统的数据库、 方法库与知识
决策支持系统中的数据库扮演着至关重要的角色，它们储存、组织和管理大 量的数据，为决策提供支持和依据。
数据库的作用
数据存储
数据库存储决策支持系统所需的海量数据，包括实时数据和历史数据。
数据分析
通过数据库中的数据分析和挖掘，发现数据背后的规律和趋势，为决策提供洞察力。
知识管理在决策支持系统中的应用
1 知识共享
通过知识管理系统，决策者可以共享和传递专业知识，提高决策的质量和效率。
2 知识发现
知识管理系统可以帮助决策者发现隐藏在数据中的知识，提供新的见解和创新思路。
3 知识更新
决策支持系统概述
第1章决策支持系统概述▲数据：记载下来的事实，客观属性的值▲信息：构成一定含义的一组数据▲系统：由假如干相互联系相互制约的元素结合在一起，并具有特定功能的有机整体。
▲系统的组成：1、系统由各元素或子系统组成2、至少包含两个以上的元素3、各元素之间相互联系或相互制约4、具有目的性5、适应环境的变化▲数据处理系统：是对大量数据进展收集、组织、存储、加工与传播的总和▲数据处理系统的特征：1、数据量大；2、没有特别复杂的运算；3、时效性强▲管理信息系统MIS：运用系统管理的理论方法，以计算机网络和现代通信技术为手段，对信息进展收集、组织、存储、加工、传播和使用的人机系统。
▲管理信息系统的根本组成：管理业务应用系统、数据库系统▲管理信息系统特点：1、以数据库系统为根底；2、数据录入；3、数据传输；4、数据存储；5、数据查询；6、数据统计；7、指标计算▲决策支持系统：以管理科学、运筹学、行为科学、控制论为根底，以计算机技术、模拟技术、信息技术为手段，面向半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。
▲决策支持系统主要特征：1、关注上层管理人员经常遇到的结构化程度不高、标准化不明确的问题2、把模拟或分析技术与传统的数据存取和检索技术结合起来3、易于非计算机专业的人员，以交互会话的方式使用4、强调对环境及用户决策方法改变的适应性和灵活性5、提供决策的良好效果▲DSS的功能：1、管理并提供外部信息2、收集、管理并提供内部信息3、收集、管理并提供反响信息4、存储和管理数学模型5、修改和添加数据、模型、方法6、加工、汇总、分析、预测数据、7、具有人时机话和图像输出功能以满足数据查询需求8、提供良好的数据通信功能9、合理的加工速度和响应时间▲决策支持系统的形成过程1、科学计算为管理信息系统奠定了算法根底2、运筹学的开展为模型辅助决策奠定了模型根底3、管理信息系统4、模型辅助决策系统5、决策支持系统▲分布式决策支持系统DDSS：研究由多个物理位置上别离的决策体如何并发计算、协调一致地求解问题▲DDSS分为：同步系统：有时间压力下参与者之间同时同地和同时异地的信息交换。
数据挖掘技术在智能决策支持系统中的应用
信 息技 术
构架 被提 出 ： 智 能 化 的决 策 支 持 系统 Ｉ Ｄ Ｓ Ｓ （ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ Ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ￣Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ） 和 三 维 智 能化 的 决 策 支 持 系 统（ Ｉ ３ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ Ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ￣Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ） 。首 先 是 美
先提出了决策支持系统 （ Ｄ Ｓ Ｓ ） 的基本概念¨ ］ 。与传统 的管理信息系统 （ Ｍ Ｉ Ｓ ） 不同， Ｄ Ｓ Ｓ 模型并非仅仅是信息 数据管 理 ， 亦 不是 数据模 型 的计 算 ， 而是将 “ 决 策” 、
“ 支持” 和系统进行 了有机 的融合 Ｊ ， 以计算机技术为 基本支撑平台 ， 将数据管理和知识管理构架在其中 ， 为
Ｉ Ｄ Ｓ Ｓ ／ Ｉ ３ Ｄ Ｓ Ｓ智 能 化 提 升 的重 要 理论 基 础 就 是 数 据挖 掘 （ Ｄ ａ ｔ ａ Ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ， Ｄ Ｍ） 理 论 的各 项 技 术 ， 这 些 理 论 和技术 为 自动知 识获 取 ， 为数 据 库 的知识 发 现 （ Ｋ ｎ ｏ ｗ １ ． ｅ ｄ ｇ ｅ Ｄ ｉ ｓ ｃ ｏ ｖ ｅ ｒ ｙ ｉ ｎ Ｄ ａ ｔ ａ ｂ ａ ｓ ｅ，Ｋ Ｄ Ｄ） 提 供 了所 需 的必 要
信 息 技术
２ ０ １ ３ 年（ 第４ ２ 卷） 第４ 期
数 据 挖 掘 技 术 在 智 能 决 策支 持 系统 中的应 用
李旭东 ， 王 燕
７ ３ ０ ０ ５学院 ， 甘肃 兰州
摘 要： 随着信息科技的不断完善和发展， 企业对于信息产品的应用和依赖性也逐步提升。随着信息产品在各企业的各
数据挖掘概述
数据挖掘是20世纪90年代中期兴起的决策支持新技术，是基于大规模数据库的决策支持系统的核心，它是从数据库中发现知识的核心技术。
数据挖掘能够对数据库中的数据进行分析，以获得对数据更加深入的了解。
数据挖掘技术经历了三个演变时期。
第一时期称为机器学习时期，在这时期人们将已知的并且已经成功解决的事例输入计算机，由计算机对输入的事例进行总结产生相应的规则，在把总结出来的这些规则应用于实践；第二时期称为神经网络技术时期，这一时期人们关注的重点主要是在知识工程领域，向计算机输入代码是知识工程的重要特征，然而，专家们在这方面取得的成果并不理想，因为它投资大、效果差。
第三时期称为KDD时期，即数据挖掘现阶段所处的时期。
它是在20世纪80年代神经网络理论和机器学习理论指导下进一步发展的成果。
当时的KDD全称为数据库知识发现。
它一般是指从样本数据中寻找有用信息或联系的全部方法，如今人们已经接受这个名称，并用KDD这个词来代替数据挖掘的全部过程。
这里我们需要指出的是数据挖掘只是整个KDD过程中的一个重要过程。
数据仓库技术的发展促进了数据挖掘的发展，因为数据仓库技术为数据挖掘提供了原动力。
但是，数据仓库并不是数据挖掘的唯一源泉，数据挖掘不但可以从数据库中提取有用的信息，而且还可以从其它许多源数据中挖掘有价值的信息。
数据挖掘(Data Mining，DM)，也称数据库中知识发现(knowlegde discovery in database，KDD)，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的及随机的实际数据中提取隐含在其中的、未知的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
现在与之相应的有很多术语，如数据分析、模式分析、数据考古等。
我们从数据挖掘的定义中可以看出它包含了有几层意义：所使用的样本数据一般要求是有代表性的、典型的、可靠的；在样本数据中发现的规律是我们需要的；在样本数据中发现的规律能够被我们理解、接受、运用。
数据挖掘过程从数据库中发现知识，简称KDD，是20世纪80年代末开始的，现在人们把KDD 过程可定义为从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可以理解的模式的高级处理过程[14]。
数据分析与决策支持系统
数据分析与决策支持系统数据分析与决策支持系统（Decision Support System, DSS）是一种基于大数据技术的智能系统，通过收集、整理和分析各类数据，为管理者提供决策制定过程中的可靠信息和专业支持。
本文将从DSS的定义、功能、实施步骤及在各个领域中的应用等方面展开讨论。
一、DSS的定义数据分析与决策支持系统是一种集成了人工智能、计算机技术和管理理论等多学科知识的高效工具，旨在辅助管理者进行决策分析和决策制定。
它能够提供关键性的数据、模型和方法，帮助管理者快速、准确地进行决策。
二、DSS的功能数据分析与决策支持系统具有以下功能：1.数据收集与整理：通过各种方式收集和整理相关数据，为后续分析提供支持。
2.数据分析与挖掘：运用统计学、机器学习和数据挖掘等方法，对数据进行深入分析，发现数据背后的规律和趋势。
3.决策模型构建：根据分析结果，建立决策模型，帮助管理者做出更加科学和准确的决策。
4.决策辅助与评估：为管理者提供决策相关的信息和数据，同时通过评估模型对决策结果进行预测和评估。
5.决策结果可视化：将复杂的决策结果通过图表、报表等形式展示出来，直观清晰地呈现给管理者。
三、DSS的实施步骤数据分析与决策支持系统的实施通常包括以下步骤：1.需求分析：明确决策者的需求和目标，确定系统的设计和功能。
2.数据收集与整理：收集与决策相关的数据，并对其进行组织和整理。
3.数据分析与挖掘：利用统计学和数据挖掘等方法对数据进行深入分析，提取有价值的信息。
4.模型建立与评估：根据分析结果建立决策模型，并通过评估模型对决策结果进行评估和优化。
5.系统应用与维护：将系统应用到实际决策中，并进行系统的维护和更新。
四、DSS在各个领域中的应用数据分析与决策支持系统广泛应用于各个领域，如金融、医疗、物流、市场营销等，为决策者提供支持。
以下是几个具体的应用案例：1.金融行业：DSS可用于风险评估、投资决策、信贷管理等，提高金融机构的风险控制和决策效率。
智能警务中的数据挖掘和决策支持技术研究
智能警务中的数据挖掘和决策支持技术研究随着互联网和信息技术的发展，智能警务已成为公安系统工作的重要局面。
数据挖掘与决策支持技术的研究和应用对于推进智能警务发展，提升公安战斗力具有重要意义。
一、智能警务的概念和特征智能警务，简单来说，是利用新技术手段和现代管理理念，对公安管理的各个环节进行智能化的管理与服务。
智能警务包括了推荐系统、指挥决策辅助系统、智能视频监控及识别技术、虚拟战场实训系统等，它不仅是公安机关工作的重要突破口，更是提高公安管理的有效途径。
智能警务有很多特性。
首先，它需要充分发挥信息化和网络化的作用，打通数据孤岛，实现数据的共享与整合。
其次，它强调科技应用的主动性，把握科技发展带来的机遇，使警务工作更有针对性、便捷性和高效性。
最后，在发挥信息化、网络化的威力的同时，还需要做好规范化的管理工作。
二、数据挖掘技术在智能警务中的应用在智能警务中，数据是最重要的资源。
数据挖掘技术是对数据进行自动化分析的过程，在大量的数据中发现隐藏的信息，从而揭示有用的知识，对于公安管理具有重要意义。
1. 基础数据分析数据挖掘技术能够帮助警察局发现各种不同的犯罪行为，这样警察局就可以根据数据挖掘结果确定一定的治安措施，把重点放在治理高危地区，控制犯罪率。
2. 监测犯罪网络在智能警务中，数据挖掘技术可以自动监测不同的犯罪网络。
当犯罪分子使用不同的通信设备或者加密方式时，数据挖掘可以检测到该犯罪行为的轨迹，方便公安机关进行管控。
3. 加强训练和培训数据挖掘技术还可以为警察培训和训练提供有用的信息。
通过特定的数据挖掘技术，警察局可以获得对各种犯罪事件和犯罪行为的更深入的理解，以便更好地为公众服务。
三、决策支持技术在智能警务中的应用决策支持系统是一种软件和工具的集合，可以协助管理者进行有效的决策。
在智能警务中，决策支持技术可以帮助公安机关指挥员更好地规划并实行各种公共安全计划，同时也可以协助警方解决一些重大案件，深入了解犯罪行为背后的因素。
决策支持系统第1章DSS概述
存储专家知识和规则，用于辅助决策。
模型库
包含各种决策模型和算法，用于分析和预 测。
用户界面
提供用户与系统交互的界面，使决策过程 更直观。
决策支持系统的应用案例
企业管理
帮助管理层进行战略决策和 资源优化。
政府决策
协助政府制定政策和规划， 提高决策效率。
市场营销
提供市场分析和预测，支持 营销决策制定。
80年代，基于规则和知识的专家系
统为决策提供了更高级的支持。
3
决策支持系统整合
90年代，DSS开始将各种技术和工
具结合使用，提供全面的决策支持。
现代决策支持系统
4
21世纪，DSS利用大数据、人工智 能和机器学习等技术，提供更智能
化的决策支持。
决策支持系统的结构组成
数据仓库
用于存储和管理决策所需的数据。
决策支持系统使用不同的决策模型和算法，如决策树、聚类分析等，为决策 提供科学的依据和预测。
决策支持系统的开发与运行管 理
决策支持系统的成功开发和运行管理是确保系统可靠性和稳定性的关键，需 要合理规划和有效管理系统的各个环节。
金融决策
辅助投资和风险评估，提升 金融机构的决策能力。
医疗决策
为医生提供诊断和治疗方案， 改善医疗决策质量。
决策支持系统的优势与局限性
1 优势
2 局限性
提供准确、全面的决策信息；减少决策 风险；促进团队合作和知识共享。
依赖于数据的质量和准确性；对用户的 培训和技术要求较高；无法预测未知的 因素。
决策支持系统的未来发展
决策支持系统与人工智能的融 合
决策支持系统与人工智能的融合有助于提高决策支持的智能化水平，更好地 满足用户的个性化需求和决策场景的复杂性。
决策支持系统的数据库、方法库与知识库
数据库管理系统
1
DBMS定义
数据库管理系统的定义及其分类
2
DBMS功能
数据库管理系统的主要功能
3
常见的DBMS软件
Oracle、SQL Server、MySQL等常见数据库管理软件的介绍
数据仓库及数据挖掘
数据仓库概念
基于主题、集成、稳定的数 据储存和分析系统
数据仓库架构
数据仓库的基本架构和组成 部分
3 网络化
随着网络技术的发展， 决策支持系统的网络化 将更加普及和完善
数据库在决策支持系统中的作用
数据存储
决策支持系统需要大量数据 的支持，数据库可以提供数 据存储和管理的功能
数据分析
数据库可以为决策支持系统 提供实时的数据分析和查询 功能
数据可视化
决策支持系统通常需要通过 数据可视化的方式展现数据， 数据库可以为此提供支持
常见的决策支持系统数据库类型
关系型数据库
本体
形成一套通用的、可能被不同 用户使用或共用的字典
语义网
将知识和数据进行标准化，以 便机器可以理解和使用该知识
自然语言处理
将人类语言映射到计算机可处 理和表示的形式，以便计算机 可以在不同文本数据中自动识 别知识
知识获取和生成方法
案例学习法
以先前的经验案例为基础， 提取规律和模型
数据挖掘法
利用数据挖掘技术，挖掘隐 含在数据中的知识
数据挖掘方法
数据挖掘的基本方法和流程， 包括分类、聚类等
数据挖掘在决策支持系统中的应用
预测分析
通过挖掘历史数据，分析未来 可能发生的情况
市场分析
通过挖掘市场数据，分析市场 趋势和主要分层
生产运作的数据分析和决策支持系统
生产运作的数据分析和决策支持系统概述生产运作的数据分析和决策支持系统（DADS）是指通过收集、分析和处理生产运作过程中产生的数据，为管理层提供决策支持的系统。
随着企业规模的不断扩大和信息化水平的提高，数据分析和决策支持系统在生产运作中的应用日益广泛。
本文将介绍生产运作的数据分析和决策支持系统的基本原理、功能和应用场景。
基本原理生产运作的数据分析和决策支持系统基于大数据技术和数据挖掘算法，通过收集、存储和处理生产运作过程中产生的大量数据，提供决策支持的信息和建议。
其基本原理包括数据采集、数据存储、数据分析和决策支持。
1.数据采集：DADS通过各种传感器、监控设备、ERP系统等手段，获取生产运作过程中所产生的数据。
这些数据可包括生产设备的运行状态、产品质量指标、生产效率指标等。
2.数据存储：DADS将采集到的数据存储在数据库或数据仓库中，实现数据的长期保存和快速检索。
3.数据分析：DADS利用数据挖掘和统计分析等方法，对采集到的数据进行处理和分析，提取有价值的信息和规律。
常见的数据分析方法包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
4.决策支持：基于分析结果，DADS为管理层提供决策支持的信息和建议。
例如，根据产品质量指标的分析结果，DADS可以指导生产部门调整生产工艺和质量控制措施，提高产品质量。
功能生产运作的数据分析和决策支持系统具有以下主要功能：1.数据可视化：DADS可以将分析结果通过图表、表格等形式直观地展示出来，帮助管理层更好地理解和分析数据。
2.预测分析：DADS可以基于历史数据进行趋势预测和模拟，帮助管理层预测未来的生产状况和风险。
3.故障诊断：DADS可以通过对设备运行数据的分析，及时发现设备故障和异常，帮助管理层提前采取措施避免生产延误和损失。
4.优化决策：DADS可以通过比较和分析不同方案的效益和风险，为管理层提供优化决策的依据。
例如，通过对生产线配置进行优化，提高生产效率。
5.实时监控：DADS可以实时监测生产运作过程中的关键指标，及时发现和解决问题，提高生产效率和产品质量。
人工智能在决策支持系统中的应用
人工智能在决策支持系统中的应用随着科技的不断发展，人工智能在各个领域的应用日益广泛。
其中，人工智能在决策支持系统中的应用正逐渐成为各个行业的热点。
本文将探讨人工智能在决策支持系统中的应用，并探讨其对决策过程的影响。
一、决策支持系统概述决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是一种基于计算机和信息技术的决策辅助工具，旨在帮助决策者进行决策过程中的问题分析、模拟、预测和优化。
它结合了数据分析、模型构建和决策分析的方法，用于提供决策过程中的信息和指导。
二、人工智能在决策支持系统中的应用1. 数据挖掘和预测分析人工智能技术在决策支持系统中的一个重要应用是数据挖掘和预测分析。
通过对大量的数据进行挖掘和分析，人工智能可以帮助企业和组织识别潜在的模式和趋势，从而提供预测性的分析结果。
这些分析结果可以帮助决策者更好地了解当前和未来的情况，从而做出更明智的决策。
2. 专家系统专家系统是一种基于知识库的决策支持系统。
它通过收集和整理专家的知识和经验，通过规则、推理和逻辑推断等方法，模拟专家的决策过程，为决策者提供决策建议。
人工智能在专家系统中的应用可以提高系统的决策能力和准确性，帮助决策者更好地分析和解决问题。
3. 自然语言处理自然语言处理是人工智能的一个重要分支，它主要研究计算机如何处理和理解人类的自然语言。
在决策支持系统中，自然语言处理可以帮助决策者更好地理解和处理大量的文本信息，从而提高决策的准确性和效率。
例如，通过自然语言处理技术，系统可以自动分析和归纳海量的新闻报道和社交媒体数据，提取关键信息，为决策者提供有用的参考。
4. 智能推荐系统智能推荐系统是一种基于人工智能技术的决策支持系统，它通过分析用户的行为和偏好，为用户提供个性化的推荐信息。
在决策过程中，智能推荐系统可以帮助决策者更好地选择和评估选择的选项，提高决策结果的质量。
三、人工智能在决策支持系统中的影响人工智能在决策支持系统中的应用对决策过程有着深远的影响。
数据挖掘技术在决策支持系统中的应用
数据仓库技术的出现为解决上述问题提供了新思路 。它从 大量 的 事务型数据 中抽取数据 ， 并将 其清理 、 转换为新的存储格式 ， 为决策 既 支持 目标把数据聚合在一种特殊 的格式 中， 作为决策分析的数据基础 ， 从而在理论上解决了从不 同系统的数据库中提取数据的难题 。 同时 ， 利 用联机分析处￣（Ｌ Ｐ ＯＡ ） 技术可 以对数据仓库提供的数据进一步作深加 工。例如 ， 对关键性指标数据 常常用代数方程进行处理 ， 复杂的分 对更 析可建立模型进行计算 。 Ｌ Ｐ Ｏ Ａ 技术解 决了对大量数据进行数值计算 的 问题 。 数据仓 库及 ＯＬ Ｐ技术 的出现为决策支持系统开辟了新途径。数 Ａ 据仓库侧 重于存储 和管理 面向决策 主题 的数据 ；而 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ则侧 重于数 据仓库的数据分析 ， 并将其转换为辅助决策信息。Ｏ Ａ Ｌ Ｐ的一个主要特 点是多维数据分析 ，这与数 据仓库 的多维数据组织正好形成相辅相成 的关系。从而利用 Ｏ Ａ 技术 与数据仓库 的结合较好地解决了传统决 ＬＰ 策支持系统 既需要处理大量 数据又需要进行大量数值计算的问题 。 ＯＡ Ｌ Ｐ的多维数 据分 析主要通过对多维数据 的维进行剖切 、钻 取 和旋转来实现对数据库所提供的数据进行 深入 分析 ，为决策者提供决 策支持。多维结构是决策支持的支柱， 也是 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ的核心 。多维结构中 的维与一般意义上的物理维（ 如平面 、 立体） 是有所 区别的 ， 它突破了三 维概念 ， 可以有四维 、 五维甚至更多维 的数据结构 ， 既超立方体和多立 方体的数据结构 。可以利用分析工具对 多维数据结构进行切片 、 切块 、 向上钻取 、向下钻取和旋转等处理得到所需的决策分析数据 。例如对 “ 区、 地 时间、 产品” 三维立方体进行切 片、 切块 处理得到三维立方体切 片 、 块 示 意 图 ， 图 ２所 示 ： 切 如
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2.数据仓库的元数据
（2）关于数据模型的元数据
① I/O对象：支持数据仓库I/O操作的各种对象； ② 关系：两个I/O对象之间的关联； ③ 关系成员：描述每个关系中两个I/O对象的具体
角色、关系度以及约束条件；
④ 关系关键字：描述两个பைடு நூலகம்/O对象如何建立关联。
决策支持系统——第四讲 决策支持的新技术
粒度和数据分割两部分内容） ③ 定义数据源 ④ 选择DW技术和平台 ⑤ 从操作型DB中提取、转换、净化并加载到DW中 ⑥ 选择访问和报表工具 ⑦ 选择DB连接软件 ⑧ 选择数据分析和数据展示软件 ⑨ 更新DW
DB数据
细节的 在存取时准确的
可更新的 操作需求事先可知道
事务驱动 面向应用 一次操作数据量小 支持日常操作
DW数据
综合或提炼的 代保过去的数据
不更新 操作需求事先不知道
分析驱动 面向分析 一次操作数据量大 支持决策需求
决策支持系统——第四讲 决策支持的新技术
3.DW是作为DSS的基础的分析型DB，用
① 提取：从操作型数据库中选择并提取所需要的字 段；
② 变换：为来自数据源的数据指定常用的格式和名 称；
③ 净化：更正错误的数据； ④ 加载：把净化过的数据载入到DW数据里； ⑤ 汇总：提前计算出任何期待的DW数据的汇总供以
后使用。
决策支持系统——第四讲 决策支持的新技术
2.建立DW的步骤
① 收集和分析业务需求 ② 建立数据模型和数据仓库的物理设计（包括划分
决策支持系统——第四讲 决策支持的新技术
第三节 联机分析处理技术
4.3.1 基本概念 4.3.2 OLAP的数据组织 4.3.3 OLAP的多维数据分析方法 4.3.4 OLAP的发展
决策支持系统——第四讲 决策支持的新技术
4.1.1 数据仓库的基本知识
一.从数据库到数据仓库
事务处理环境不适宜决策应用的主要原因： 1.事务处理环境和分析处理的性能、特性不同 2.数据集成问题 3.数据动态集成问题 4.历史数据问题 5.数据的综合问题 6.不同的使用对象
（4）关于数据仓库使用的元数据
① 元数据告诉数据仓库中有什么数据，它们是 从哪儿来的，即如何按主题查看数据仓库的 内容；
② 元数据提供已有的可重复利用的查询语言信 息。
决策支持系统——第四讲 决策支持的新技术
2.数据仓库的元数据
（5）元数据的作用——DW的核心
① 定位数据仓库的目录作用； ② 数据从业务环境向数据仓库传送时数据的目录
来存放大容量的只读数据，为制定决策提供 所需的信息。
4.DW是与操作型系统相分离的、基于标准
企业模型集成的、带有时间属性的，即与企 业定义的时间段相关的、面向主题且不可更 新的数据集合。
5.……
决策支持系统——第四讲 决策支持的新技术
三.数据仓库的特点
1.数据仓库是面向主题的。 2. 数据仓库是集成的。 3.数据仓库是稳定的。 4.数据仓库是随时间变化的。 5.数据仓库中的数据量很大。 6.数据仓库软硬件要求较高。
决策支持系统——第四讲 决策支持的新技术
4.1.2 数据仓库系统的结构
关系 数据库
数据文件
其他 数据
数据仓库 管理工具
抽取 转换 转载
元数据库
数据建 模工具
综合 数据
当前 数据
历史 数据
用户查 询工具
C/S 工具
OLAP 工具
DM 工具
决策支持系统——第四讲 决策支持的新技术
一.数据仓库管理系统
决策支持系统——第四讲 决策支持的新技术
4.1.1 数据仓库的基本知识
二.数据仓库的概念
1.W.H.Inmon
是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数 据集合，用于支持经营管理中的决策制定过程。
面向主题 集成 稳定 随时间变化
决策支持系统——第四讲 决策支持的新技术
2.SAS软件研究所的观点
2.数据仓库的元数据
（1）关于数据源的元数据
① 数据源中所有的物理数据结构，包括所有的数据 项和数据类型；
② 所有数据项的业务定义； ③ 每个数据项更新频率，以及由谁或哪个过程更新
的说明； ④ 每个数据项的有效值； ⑤ 其他系统中具有相同业务含义的数据项的清单。
决策支持系统——第四讲 决策支持的新技术
第一节 数据仓库技术
4.1.1 数据仓库的基本知识 4.1.2 数据仓库系统的结构 4.1.3 数据仓库的运行结构 4.1.4 数据集市的结构
决策支持系统——第四讲 决策支持的新技术
第二节 数据挖掘技术
4.2.1 数据挖掘概述 4.2.2 数据挖掘基本过程与步骤 4.2.3 数据挖掘的任务与挖掘方法 4.2.4 数据挖掘与数据仓库的关系
2.数据仓库的元数据
（3）关于数据仓库映射的元数据
用该类元数据反映数据仓库中的数据项是从哪个 特定数据源填充的，经过哪些转换、变换和加载 过程。 这类数据可以用来生成程序，以完成数据的转换 工作，即实现操作型数据转换为面向主体的数据 仓库的数据。
决策支持系统——第四讲 决策支持的新技术
2.数据仓库的元数据
1.定义部件 2.数据获取部件 3.管理部件 4.目录部件（元数据） 5.DBMS部件
决策支持系统——第四讲 决策支持的新技术
二.数据仓库的结构构成
1.数据仓库的构成
高度综合数据层 轻度综合数据层 当前基本数据层
历史基本数据层
决策支持系统——第四讲 决策支持的新技术
二.数据仓库的结构构成
内容； ③ 指导从当前基本数据到轻度综合数据、轻度综
合数据到高度综合数据的综合算法的选择。
决策支持系统——第四讲 决策支持的新技术
三.数据仓库的工具集
1.分析工具
（1）查询工具 （2）可视化工具
2.挖掘工具
决策支持系统——第四讲 决策支持的新技术
四.数据进入DW的过程与建立DW的步骤
1.数据进入DW的基本过程（教材p221）
决策支持系统——第四讲 决策支持的新技术
四.数据库与数据仓库的区别
1.数据库是面向业务的，使用者是企业的一般业务 人员，进行企业日常数据处理和维护工作。 2.数据仓库是面向决策的，使用者是企业的高层管 理人员，它也是使用关系数据库，当数据仓库不负 责处理业务。 3.数据库注重的是企业运行的当前数据，任务是收 集和记录企业的原始业务数据，而DW面对的是非即 时性的历史数据，通过从业务数据中提取，加工处 理后提供给决策人员。