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基于数据仓库、OLAP和数据挖掘的智能决策支持系统研究
作者：马春艳 曲伟峰 化松收 来源：《无线互联科技》2013年第03期
摘要：介绍了数据仓库、OLAP和数据挖掘技术，阐述了传统决策支持系统与数据仓库、OLAP和数据挖掘技术相结合的新型智能决策支持系统的体系框架。 关键词：数据仓库；OLAP；数据挖掘；智能决策支持系统 1、引言
决策支持系统是从管理信息系统演变而来，把信息的内在规律挖掘出来为决策服务。众所周知，决策支持系统从传统的“三库”（数据库、模型库、知识库）结构、“四库”（数据库、模型库、方法库、知识库）结构、发展到“五库”（文本库、数据库、模型库、方法库、知识库）结构，直到现在，人们把数据仓库、OLAP技术引进到决策支持系统中，可以说，决策支持系统正一步步走向完善。而OLAP和数据挖掘是密不可分的，我们把数据仓库、OLAP和数据挖掘与传统的模型库、知识库、方法库结合起来形成综合的智能决策支持系统。 2、数据仓库
数据仓库是在管理人员决策中的面向主题的、集成的、非易失的并且随时间变化而变化的数据集合。传统的数据库包含的数据信息一般都是事务型数据，支持操作；而数据仓库的数据属于分析型数据，主要支持决策分析。数据仓库中的数据有的是来源于组织中的操作数据，也有一些可能是来源于组织外部。 3、OLAP技术
OLAP（联机分析处理）是针对特定问题的联机数据访问和分析。通过对信息（维数据）的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。OLAP的多维数据分析方法主要有slice（切片）、dice（切块）、turning/pivot（旋转/转轴、drill（钻取）。 4、数据挖掘
数据挖掘的任务是从大量数据中发现有用的数据，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又可能有用的信息和知识。挖掘的结果需要进行评价才能最终成为有用的信息，按照评价结果的不同，数据可能需要反馈到不同的阶段，重新进行分析计算。数据挖掘的基本算法包括分
基于数据仓库、OLAP和数据挖掘的智能决策支持系统研究
