商务智能系统模型的研究和应用

分析商务智能所需的关键技术及其之间的关系,提出一个基于SQL Server2008的商务智能应用系统模型,并以该模型为参考开发了一个商务智能应用系统。     

基于SQL Server的OLAM的研究及应用

OLAM(On-line Analytical Mining)是当前的热点技术,是融合了联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(Data Mining)的一种新的数据挖掘技术。本文主要研究数据仓库中OLAP,On-line Analytical Processing和数据挖掘技术,这两个技术是商业智能中的核心技术和主要内容,在两者的基础上引入OLAM的概念,并阐述其基本原理和核心技术。基于微软的SQL Server平台,为一个商业案例建立数据仓库,利用Analysis Services服务,建立销售分析的多维数据集,利用OLAM的基本模型实现OLAP和聚类挖掘技术的结合,借助两者的各自优势,得到很好的客户聚类分析结果。     

面向数据仓库技术的财务决策支持系统研究

以数据仓库技术为核心,结合联机分析处理技术和数据挖掘技术的基础上,构建了财务决策支持系统,通过使用数据仓库的联机分析技术和数据挖掘技术强化了DSS的智能功能,为企业财务决策提供服务。     

基于数据挖掘的决策支持系统的应用研究

传统决策支持系统的局限性已经不能满足解决各种各样的问题的需求,基于需求的驱动,一种基于数据挖掘DSS的出现给决策支持带来了新的解决方案。讨论的是将数据挖掘集成到决策支持系统中,利用数据挖掘强大的数据挖掘方法帮助决策人员快速、准确的得到决策支持需要的信息。     

数据仓库技术在配送决策支持中的应用

文章介绍了数据仓库和数据挖掘的概念以及OLAP和ADO　MD技术,结合连锁超市配送决策支持系统,阐述数据仓库的建立过程、建立立方体的方法,并举例说明了在立方体上运用MDX语言进行数据挖掘的方法。     

SQL Server 2005的数据挖掘技术在示范性院校管理决策支持系统中的应用

分析了高校MIS的特点及DM与OLAP的作用与功能。提出了高校建立基于数据挖掘技术的管理决策支持系统的途径与方法。即在建立DW基础上进行DM,并与OLAP相结合以提高系统辅助决策能力。     

基于数据仓库的综合决策支持系统(SDSS)模型及其应用

针对传统决策支持系统存在的问题，提出了基于数据仓库，采用数据挖掘和联机分析处理技术的综合决策支持系统模型，同时介绍了该模型的应用一用于市场分析与预测的综合决策支持系统。     

基于数据仓库的决策支持系统的研究与应用

介绍了数据仓库、OLAP和数据挖掘的有关概念和内容 ,并在建立数据仓库的基础上提出了决策支持系统的理论框架 ,并提出了其在高校招生中应用的设计和实现方案。     

用SQL Server 2000构建数据挖掘解决方案

Microsoft的SQL Server2000第一次包含了数据挖掘特性。Microsoft的数据挖掘解决方案是基于针对指定的数据挖掘OLE DE上的。OLE DB是Microsoft制定的工业标准并被一系列数据挖掘ISV所支持。这种指定为数据挖掘提出了一种新的类SQL语言,这种语言使数据库开发者能更好地建立数据挖掘的应用。本文给出了一个关于运用SQL Server 2000构建数据挖掘应用的示例。     

基于数据仓库技术的决策支持系统

本文阐述了数据库与人工智能相结合的产物－－数据仓库这一新的信息管理技术对支持系统的可行性方案。     

基于数据仓库的决策支持系统研究与建设

文章首先介绍了决策支持系统（DSS）及其几点不足之处,指出新兴的数据仓库技术的固有特点可以弥补DSS的不足。在此基础上,文章提出了基于数据仓库技术的决策支持系统的体系架构,并结合实际的项目“浦东新区防灾救灾应急处理系统”阐述了这种体系架构的优越之处。     

基于ERP的决策支持系统的研究

近年来许多企业已经实施了ERP系统,并在企业中得以应用,并形成了准确的、及时的、完整的管理决策基础数据,如何利用这些信息数据,参与决策,实现决策支持已成为当前及今后ERP的发展趋势和终极目标。基于目前情况,现采用一种全新的思路,把数据挖掘技术应用到决策支持系统中,使定量分析和定性分析相结合,引入管理科学中的Spreadsheet方法,进行决策分析和风险评估,使生产力得到最为合理的组织,以获得最佳得经济效益。     

基于数据仓库的OLAP在决策支持系统中的应用研究

介绍DSS的数据组织、数据仓库的特征和结构模型、OLAP的特征和体系结构,及其实现决策分析的过程等方面的基本知识,以某大企业的基于数据仓库的销售分析系统为实例作分析.     

基于数据仓库的综合决策支持系统(SDSS)模型及其应用

针对传统决策支持系统存在的问题,提出了基于数据仓库,采用数据挖掘和联机分析处理技术的综合决策支持系统模型,同时介绍了该模型的应用―用于市场分析与预测的综合决策支持系统。     

基于数据仓库的决策支持系统设计与应用

以教学评价决策支持系统为研究背景,根据士官学校各部门信息、数据处理自身的特点,提出了基于数据仓库和数据挖掘技术的士官学校教学评价决策支持系统的总体架构,并详细介绍了数据仓库的设计.通过设计验证了此系统的可用性.通过谊系统为士官学校决策提供了科学的依据,指导发展,对教学评价具有一定的现实意义.     

数据仓库和数据挖掘在高校决策支持中的应用研究

运用高校学生成绩、学籍等相关数据,创建高校学生成绩分析的数据仓库,运用ID3算法实现基于学生成绩等级的决策树挖掘模型的构建,由决策树提取分类规则,并利用Analysis Services工具进行挖掘验证.     

基于数据仓库的城市规划决策支持系统的研究和应用

目前我国城市规划管理部门积累了大量数据资源,但传统数据处理方式很难将其有效转换为支持管理决策的信息。研究认为,数据仓库作为一门新兴技术,其应用于城市规划管理将有助于解决传统数据处理的瓶颈问题。本文提出了一种基于数据仓库的城市规划决策支持系统的设计方法和构造模型,通过该系统,可使管理部门对很多规划信息进行比对、整合并作出正确决策,从而进一步提高城市规划管理决策的科学性和规范性。     

数据仓库挖掘技术在决策支持系统中的应用研究

本文在论述数据仓库、数据挖掘和决策支持系统的基本概念决策支持系统的应用模式,针对2种典型的企业应用提出了解决方案.     

数据挖掘技术在装备保障决策支持系统中的应用

介绍了数据挖掘的基本概念，分析了装备保障决策支持系统的组成，并结合装备保障的特点对数据挖掘在装备保障决策支持系统中的应用进行了阐明。     

基于Web和数据仓库的决策支持系统研究与应用

分析了传统DSS存在的问题,提出了基于Web和数据仓库的DSS体系结构,并以电力营销为背景,对供电企业用电营销DSS进行了分析和设计。