决策支持

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：决策支持的数据基石 数据仓库并非简单的数据库，它以支持管理决策为核心目标，具备以下鲜明特征： 面向主题: 数据组织围绕特定主题，如“产品”、“客户”等，提供决策所需的简明信息视图。 数据集成: 整合来自多个异构数据源的数据，消除信息孤岛，构建统一数据视图。 时变性: 数据存储包含时间维度，记录历史变化，为决策提供全面的时间视角。 非易失性: 数据相对稳定，主要用于分析和查询，与实时操作数据分离，确保数据安全。 数据仓库作为决策支持数据模型的物理实现，为企业战略决策提供信息支撑，并通过整合异构数据源，构建支持结构化查询、分析报告和决策制定的体系结构。

这份微策略培训教程将带领您深入了解报表项目的设计工具，并通过完整的项目案例，展示如何利用微策略构建强大的决策支持系统。

数据采集和分析已从经验性推断演变为系统性的科学研究，为决策提供了扎实的基础。

随着医疗技术的不断进步，临床决策支持工具在医疗实践中发挥着越来越重要的作用。这些工具不仅能够提供医生们所需的关键信息，还能够辅助医疗决策过程，提升医疗服务的效率和质量。

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）。

医学器官MATLAB代码下载放射治疗决策支持是一个在线项目，协助放射治疗师及其他专家制定治疗计划，通过与我们数据库中的多个案例进行比较，来优化放射治疗方案。当前放射治疗的主要挑战之一是如何在治疗肿瘤的同时，最大限度地减少对周围健康器官的剂量影响。数据驱动的决策支持系统能够基于量化和循证的信息，提供个性化的治疗建议。

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。

电信企业可利用数据仓库技术建立决策支持系统，架构包含逻辑架构和物理架构。逻辑架构运用数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库、知识库等技术；物理架构则负责数据存储和处理。此外，该系统还支持数据挖掘方法，为决策提供依据。