基于数据仓库、OLAP和数据挖掘的智能决策支持系统研究.pdf

在给定的文件信息中，我们可以提炼出关于基于数据仓库、OLAP（联机分析处理）和数据挖掘技术构建的智能决策支持系统的多个知识点。这些知识点包括数据仓库、OLAP技术、数据挖掘以及它们在智能决策支持系统中的应用。以下是对这些知识点的详细解释： ### 数据仓库 数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的并且随着时间变化而变化的数据集合，其核心功能是支持决策分析。它与传统数据库最大的区别在于，传统数据库侧重于事务处理，而数据仓库专注于数据的分析和挖掘。数据仓库的数据来源于组织内外的多个数据源，且这些数据是经过整合的，提供了面向主题的视角，并且具有时间的维度。 ### OLAP技术 OLAP是联机分析处理的简称，它是一种针对特定问题的联机数据访问和分析技术。OLAP技术允许对信息进行多维的数据访问，比如slice（切片）、dice（切块）、turning/pivot（旋转/转轴）、drill（钻取）等操作。OLAP技术的多维分析能力为决策支持系统带来了强大的数据处理能力，使得管理决策人员能够对数据进行深度观察和分析。 ### 数据挖掘 数据挖掘是从大量数据中发现有用信息和知识的过程，它提取的是那些人们事先不知道的、隐含在数据中的有用信息。数据挖掘的基本算法包括分类规则挖掘、预测分析、趋势分析规则、关联算法、聚类算法、统计分析算法、品种优化算法和进化算法等。数据挖掘的结果需要经过评价和验证，有时需要将数据反馈到不同的阶段进行重新分析和计算。 ### OLAP与数据挖掘的关系 尽管OLAP和数据挖掘都是分析技术，但它们的侧重点不同。OLAP通常用于验证既定模型的正确性，而数据挖掘则是在没有目标的情况下从数据库中寻找模型。这两种技术可以相互融合，以便更好地服务于决策分析。数据挖掘技术可以为OLAP分析提供潜在的模型和知识，而OLAP可以提供一个强大的多维分析平台，使得数据挖掘过程更加高效和精准。 ### 基于数据仓库、OLAP和数据挖掘的决策支持系统 通过将数据仓库、OLAP技术和数据挖掘与传统的模型库、知识库、方法库结合，可以形成一个综合的智能决策支持系统。该系统不仅能够提供实时的、多维度的数据分析，还能够在大量数据中发现隐藏的模式和关系，为决策者提供更为全面和深入的分析结果。 ### 人机交互接口 人机交互接口是决策支持系统中用户与计算机之间交互的平台。它支持用户输入信息，并以用户友好的方式返回结果，例如图表、图片、报表等。这个接口还允许用户中途退出系统，并进行问题的添加、删除、修改等操作。 ### 问题处理系统 问题处理系统负责理解用户的自然语言输入，并将这些输入转化为计算机可以识别的序列。它还根据预设的推理策略来处理问题，并提供用户交互的界面。 ### 数据仓库管理子系统 数据仓库管理子系统负责管理数据仓库中的源数据。这些数据来自组织内外的不同数据库，并且通常不是最新的数据，但它们是面向特定主题的、集成的、跨越不同时间段的数据集合。OLAP技术主要基于这些集成和历史的数据来执行其多维分析功能。 通过对以上概念的了解，我们可以更好地理解在构建智能决策支持系统时，数据仓库、OLAP和数据挖掘技术如何相互补充，以及它们在现代信息系统中发挥的关键作用。这些技术的应用可以帮助组织在复杂多变的商业环境中快速做出基于数据支持的决策。