基于数据仓库的决策支持系统解析PPT学习教案.pptx

【基于数据仓库的决策支持系统解析】 数据仓库和决策支持系统是现代企业信息化的重要组成部分，它们为企业决策者提供高效、准确的数据分析和决策依据。基于数据仓库的决策支持系统（DSS）是一种集成的技术，结合了数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM）的核心功能，旨在提升决策效率和质量。 1. 数据仓库的决策支持原理与结构 数据仓库是为决策支持设计的，它整合了来自不同源的大量历史数据，包括轻度和高度综合的信息。这些数据经过处理，可用于查询、报表、多维分析以及预测。数据仓库中的历史数据能够通过预测模型帮助决策者预见未来趋势。数据仓库与OLAP和DM的结合，使得系统可以进行深度分析，如切片、切块、钻取、旋转等操作，同时利用数据挖掘技术发现潜在的关联、时序模式、聚类、分类等知识。 2. 基于数据仓库的决策支持系统结构 该系统结构强调从数据中提炼决策信息和知识。决策用户通过系统获取综合信息和分析信息，这些信息来源于数据仓库中的综合数据、基本数据和历史数据，经过OLAP的多维分析和DM的数据挖掘，转化为有价值的决策支持。元数据在其中起着关键作用，用于描述数据仓库中数据的属性和关系。 3. 简例：航空公司数据仓库决策支持系统 以航空公司的数据仓库系统为例，其功能涵盖了市场分析、航班分析、班期分析、时段分析、效益分析和因素分析等多个方面。通过这个系统，决策者可以了解航线的市场份额、收益、计划完成情况、流量分布、机型影响等关键指标的变化，并进行深入的趋势分析和对比。例如，通过比较不同地区的航空市场，系统可以帮助识别出西南地区总周转量的负增长，并进一步分析原因，如图1至图4所示，提供具体的数据表和图表供决策者参考。 基于数据仓库的决策支持系统是通过对海量数据的管理和分析，提供实时、多角度、深入的洞察，帮助决策者做出更明智的商业决策。这种系统在各行各业都有广泛应用，尤其在需要大量数据驱动决策的领域，如金融、电信、零售和交通等行业。