决策系统

决策支持系统整合大量数据，结合模型，通过人机交互协助决策者科学决策。涵盖传统决策支持系统、智能决策支持系统、数据仓库与数据挖掘、综合决策支持系统。

数据仓库（Data Warehouse）和数据集市（Data Mart），是决策支持系统（Decision Support System）中的重要组成部分。它们支持联机分析处理（OLAP）、ROLAP和MOLAP，利用元数据（Meta Data）来定义分析指标（Measure）和维度（Dimension）。数据模型包括星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snow Schema），同时支持数据钻入和数据钻出（Drill Down / Drill Up）、表旋转（Table Rotation）以及数据挖掘（Data Mining）。

决策树，一种强大的机器学习算法，通过树形结构模拟决策过程。每个节点代表一个属性测试，分支对应测试结果，最终的叶节点则给出预测类别或输出值。 决策树的核心在于通过对输入数据进行分层分割，构建精准的预测模型。这一过程如同绘制一张路线图，引导我们根据数据的特征做出最佳决策。

传统的电力数据信息管理系统在处理海量电网调度运行数据时，存在着分析能力不足、难以挖掘数据价值等问题。为了解决这一挑战，设计并实现了一套基于数据挖掘的电力系统数据分析与决策系统。该系统能够根据用户需求，从电网数据库中提取相关数据，并进行数据清洗、整理和建模。在此基础上，系统利用数据挖掘技术，对数据集进行关联性分析和预测，挖掘潜在的知识和规律，并将分析结果以可视化的方式呈现给用户，为电力企业的决策提供数据支持。实验结果表明，该系统架构可行，能够有效分析用电数据，为电力系统决策提供有力支持。

在本数据库课程设计中，我们将设计并实现一个基于SpringBoot和MySQL的商业辅助决策系统。该系统的核心是通过数据库语句操作数据，达到为商业决策提供数据支持的目的。以下是主要模块的功能描述： 1. 数据库结构设计- 创建表格及其关系：包括用户表、订单表、商品表等。- 使用主外键关系确保数据的完整性。 2. 系统功能实现- 数据查询：提供多维度的查询功能，支持复杂业务需求。- 数据分析与展示：生成分析报告，图形展示关键数据。 3. 主要数据库语句设计- 创建表和字段：详细描述每个表的字段类型、索引等设计。- 插入、更新、删除操作：确保系统能实时更新和维护数据。 以上设计充分利用了MySQL的强大功能，结合SpringBoot的高效性，为企业提供直观的商业决策辅助。

在数据挖掘领域，设计一种优化决策支持系统的方案至关重要。

利用构件化生长模型开发的作物管理决策支持系统，提高农作物生产效率。

数据仓库技术是在充分利用信息资源的迫切需求下迅速发展的国际前沿研究领域。分析了传统决策支持系统开发中存在的问题，并探讨了数据仓库技术在决策支持系统建设中的应用。文章提出了基于决策支持系统的基本结构框架，并讨论了数据仓库在数据组织与设计、数据挖掘以及知识发现等关键技术层面的应用。最后详细阐述了系统建设的方法。

决策表中包含天气、温度、湿度、风速等多个因素，用于判断是否适合进行打垒球活动。例如，当天气为晴、温度炎热、风速弱时，取消活动；而在阴天、温度寒冷、风速正常时，可以进行打垒球。

科学决策的基石是合理的决策分析方法。决策分析作为一种系统性的分析方法，专门用于研究不确定性问题。其核心目标是改进决策过程，从众多备选方案中筛选出最佳方案，以实现特定目标。 针对不同的决策情境，我们可以采用不同的决策分析方法： 确定性情形 不确定性情形 随机性情形 多目标情形 多人决策情形