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基于数据仓库的决策支持系统的设计与实现的中期报告

一、研究背景

随着互联网技术的快速发展，国内外企业对业务数据的管理和分析需求日益增长。传统的数据处理方式已经无法满足企业的实际需求，通过数据仓库技术来进行数据处理和分析已成为越来越多企业的选择。

数据仓库是一个集成的、主题导向的、面向主题的、稳定的、非易失性的数据集合，用于支持企业领导层的决策制定和业务分析。数据仓库技术通过抽取、转换和加载（ETL）数据，将分散的、异构的数据源集中到一个中央数据仓库中，并通过数据挖掘算法和OLAP工具进行数据分析和挖掘。

决策支持系统是一种基于计算机和网络技术，以提供准确、及时、完整的信息为基础，为管理者决策制定、问题解决和计划实施提供支持的系统。它可以帮助企业的高层管理者更好地了解企业的业务情况、市场状况和竞争环境，从而更加准确地制定战略和决策。

二、研究目的和方法

本项目旨在基于数据仓库技术，设计和实现一个决策支持系统。具体目的如下：

1.建立企业的数据仓库，将各个数据源整合到一个数据仓库中，并提供数据清洗和转换功能。

2.运用数据挖掘算法和OLAP工具，对数据仓库中的数据进行分析和挖掘，从而得到在企业决策中有意义的信息。

3.设计和实现一个决策支持系统，根据企业的需求提供决策支持功能。

本项目采用实验方法来进行研究。具体方法包括：

1.调研数据仓库、数据挖掘技术和决策支持系统的相关知识，了解各种技术的优缺点。

2.建立数据仓库，包括ETL功能的设计和实现。

3.利用数据挖掘算法和OLAP工具对数据仓库中的数据进行分析和挖掘。

4.设计和实现一个决策支持系统，根据企业的需求提供决策支持功能。

三、预期成果

1.本项目的主要成果是设计和实现一个决策支持系统，可以帮助企业高层管理者更好地了解企业的业务情况、市场状况和竞争环境，从而更加准确地制定战略和决策。

2.在实现过程中，我们还将熟悉和掌握数据仓库、数据挖掘和决策支持系统的相关知识，提高对企业数据处理和分析的理解。

四、研究现状

数据仓库技术已经得到了广泛的应用，在各个领域都有不同程度的应用。在金融、保险、电信、制造业等行业中，数据仓库技术已经成为数据管理和分析的主要方式。在数据仓库的实现上，大多数企业或者机构采用ETL工具来实现。

数据挖掘技术被广泛地应用于数据仓库中的数据分析和挖掘，包括分类、聚类、关联规则、异常检测等常用算法。

决策支持系统已经成为企业决策的重要工具。在实现上，决策支持系统主要包括决策制定、方案评估、情况分析等功能。

五、初步进展

1.完成对数据仓库、数据挖掘和决策支持系统的相关知识的调研工作。

2.设计并构建了数据仓库系统。

3.选择并实现了常用的数据挖掘算法，包括决策树、聚类和关联规则算法。

四、总结

本项目将通过数据仓库技术及数据挖掘算法来构建决策支持系统。在前期调研的基础上，我们已完成了数据仓库系统的设计与建设，并且实现了常用的数据挖掘算法。在后续的研究中，我们将开始着手设计和实现决策支持系统，并通过测试验证系统的功能和性能。