研究决策支持

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。

随着计算机和自动数据收集工具的广泛应用，大量数据持续被采集和存储在数据库中，从而形成了对大数据挖掘的巨大需求。在现有的数据挖掘技术基础上，提出了一种集成化的关联规则挖掘方法，该方法综合了联机分析处理技术和关联规则挖掘Cube_DM算法，通过决策分析工具软件DBMiner系统，能够有效地分析数据挖掘结果。

在粮食轮换决策过程中，国家粮食存储企业面临许多挑战。近年来，粮食管理信息系统的广泛应用使得粮食数据信息大量积累。通过数据挖掘中的决策树分类方法，该粮食轮换决策支持系统在丰富的粮食轮换样本数据的基础上，成功提取出有效的决策知识。这些知识不仅支持粮食轮换决策的科学化和合理化，还在某地区粮食管理部门与企业的试运行中表现稳定，有效提升了粮食轮换的决策效能。

研究内容涉及 MapReduce 在决策树算法中的并行实现。

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。

决策树模型在解决实际问题中展现出显著的优越性。通过构建清晰的树状结构，决策树能够有效地处理复杂的多因素问题，并提供直观易懂的决策路径。

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。