第六章 决策支持的新技术知识 决策支持系统课件.pptVIP

决策支持系统;引例：信息共享是国土安全部门国家安全战略的核心要素;主要内容及学习目的和要求;6.1 数据仓库技术(1/14);传统的数据问题(2/4);6.1 数据仓库技术(5/14);数据仓库的定义(1/2);W.H.Inmon： 《建立数据仓库》;数据仓库与数据库的区别;数据集市(1/3);数据集市(2/3);;数据仓库系统的结构;;常用元数据类型;;6.1 数据仓库技术(14/14);6.1 数据挖掘技术(1/9);6.1 数据挖掘技术(1/9);6.1 数据挖掘技术(1/9);从大量数据中寻找其规律的技术，是统计学、数据库技术、人工智能技术和机器学习等的综合。;数据挖掘的分类;数据挖掘的优点和缺点;数据挖掘的基本过程和步骤(1/2);数据挖掘的主要工作流程;数据挖掘的典型方法(1/2);关联规则;数据挖掘与数据仓库的关系;6.2 联机分析处理技术(1/12);联机分析处理的含义(2/2);联机分析处理的相关概念(1/2);例;联机分析处理的数据组织;星型模型;订货单 销售员号 客户号 产品号 日期标识 地区名称 数据量 总价;OLAP的多维数据分析方法;Location=“Vancouver”;;;从技术角度看，商务智能的过程是企业的决策人员以企业中的数据仓库为基础，经由联机分析处理工具、数据挖掘工具加上决策规划人员的专业知识，从数据中获得有用的信息和知识，帮助企业获取利润。 ;数据仓库;在理论研究上，OLAP技术的研究人员主要来自数据库界，重点研究CUBE压缩与计算、实体化视图的选择与维护、多维数据的索引和多维查询处理等技术，以便能够在海量数据上提供秒级的分析请求响应时间。数据挖掘技术的研究人员来自人工智能、统计、数据库界，其研究主要集中在各种挖掘算法和评价方法上，研究可伸缩的数据挖掘方法、基于约束的挖掘方法、复杂数据类型的挖掘等。 联机分析处理和数据挖掘是数据仓库之上的增值技术。这两类技术如果能够在一定程度上融合，会使分析操作智能化，使挖掘操作目标化，从而全面提升商务智能技术的实用价值。即：一方面，联机分析技术可以为数据挖掘提供预期的挖掘对象和目标，避免挖掘的盲目性。另一方面，数据挖掘技术可以使联机分析处理智能化，减少分析人员手工操作的繁杂性，减轻分析人员的负担。;本章小结