数据仓库和数据挖掘在决策支持系统中的应用

介绍了决策支持系统的发展过程，基于数据仓库、数据挖掘、OLAP等技术的决策支持系统为在大数据量的情况下，方便、快捷、自动地进行决策提供了一个新的思路。     

数据仓库和数据挖掘在决策支持系统中的应用

介绍了决策支持系统的发展过程,基于数据仓库、数据挖掘、OLAP等技术的决策支持系统为在大数据量的情况下,方便、快捷、自动地进行决策提供了一个新的思路。     

数据仓库和数据挖掘技术浅析

介绍了数据仓库和数据挖掘的相关知识。包括数据仓库的概念、结构、设计以及应用,数据挖掘的概念、技术以及在此基础之上的联机分析业务。     

数据挖掘和数据仓库技术在个人信用系统中的应用

对数据挖掘和数据仓库技术在个人信用系统中的应用做研究,构建多维信用系统数据仓库与信用评估模型并实现相关算法。     

数据仓库和决策支持系统

文中论述了数据仓库和决策支持系统是一项基于数据管理和利用的综合性技术和解决方案,在未来大规模经济环境下,数据仓库和决策支持系统必将成为企业获得竞争优势的关键武器,同时也将成为下一代应用系统的重要组成部分。     

基于数据仓库的决策支持系统研究

传统的基于数据库的决策支持系统无法满足企业管理决策的需要。引入数据仓库技术构建决策支持系统 ,并对系统的优越性、所用到的技术、创建过程以及系统功能等进行了深入研究     

基于Web的数据仓库与数据挖掘技术

The paper discusses the Web-based data warehousing and data mining technologies, analyzes the similarities and differences between the traditional data warehousing and data mining and the Web-based data warehousing and data mining. The architecture of the Web-based data warehousing is presented. The problems that should be solved are pointed out and some solutions are given.     

数据仓库与决策支持系统

本文从数据仓库的概念入手，首先提出了基于数据仓库的决策支持系统及解决方案；深入地分析了数据挖掘的方法及过程；最后阐述了数据仓库在银行业、证券业、制造业的应用。     

浅析数据仓库与数据挖掘的应用

<正>传统的数据库是面向事务并存储在线交易的数据捕获设计,难以实现对于数据分析的处理要求,数据处理多样化的要求,因此出现了数据仓库。数据仓库是面向主题的并来源于其他数据库处理,这种新技术还是用关系数据库管理系统来管理其中的数据。通过数据归类来帮助决策者选择最优的方案决解决问题。     

基于数据挖掘的电信业务决策支持系统

本文针对目前电信业的信息系统分散的现状提出建立一个基于数据仓库、在线分析处理及数据挖掘的电信业务分析决策支持系统的解决方案，很好的解决了收集分散数据，进行历史数据分析，为业务发展决策提供依据。     

数据仓库与决策支持系统

本文介绍了数据仓库的有关概念和决策支持系统的一般框架,并在数据仓库的基础上提出了远程网络教学决策支持系统的数据模型和功能结构。     

数据挖掘及数据仓库综述

介绍了数据挖掘的基本概念及常用数据挖掘技术,叙述了数据仓库的概念,最后结合上面提及的相关内容,提出本文所采用的研究技术路线（数据挖掘和数据仓库技术在临床信息分析系统中的应用）。     

基于数据仓库的图书借阅数据挖掘

本文通过构建图书借阅的数据仓库,建立了多维图书借阅数据集,使用数据挖掘中的决策树算法,对目标数据进行了分析,并从中得到了一些有关读者借阅图书的规则,可使图书馆了解读者借阅图书的特定取向,使得其在图书添加、图书摆放上更加合理,从而为读者提供方便,同时使图书馆对学校教学的辅助功能得到更加有效的发挥。     

浅谈数据仓库与数据挖掘技术及应用

数据仓库技术是基于信息系统业务发展的需要,基于数据库系统技术发展而来,并逐步独立的一系列新的应用技术。数据挖掘技术为应对信息爆炸、海量信息的处理提供了科学和有效的手段。本文简单介绍了关系数据仓库、数据挖掘的概念、结构、基本原理、技术和应用领域。     

基于数据挖掘的智能决策支持系统综述

数据挖掘技术的应用是一个具有广阔应用前景和极富挑战性的研究领域,本文在充分讨论数据挖掘技术和智能决策支持系统的基础上,阐述了结合数据挖掘、数据仓库和联机分析技术的智能决策支持系统体系结构,并总结了其结构特点。     

数据仓库和数据挖掘在客户关系管理中的应用

介绍了CRM的基本概念,分析了在CRM中运用数据仓库和数据挖掘技术的必要性,给出了综合数据仓库和数据挖掘技术的CRM体系结构及其工作流程。     

数据仓库和数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用

中国的银行业在发展过程中，已逐步积累了大量的客户数据和经营数据。利用这些数据，发掘有价值的信息，已经成为今天中国银行业普遍关心的问题。解决问题的关键就是建立银行企业级的数据仓库，在数据仓库的基础上，施行客户关系管理，以满足银行客户分析需要和管理决策需要。本文旨在分析数据仓库和数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用和实施层次。     

数据仓库与数据挖掘实例分析

数据仓库与数据挖掘技术的应用主要在于构建企业的决策支持系统,以协助企业提高自身竞争力。作为近年来刚刚兴起并逐步发展起来的一门新兴交叉学科,数据仓库与数据挖掘涉及到了许多领域的知识,也包括许多概念、理论、设计方法及挖掘算法,这些内容比较繁杂且不易理解,对于初学者而言,学习起来颇为困难。针对此问题,通过实例加以说明,以期为初学者提供某些帮助。     

面向CALIS系统的数据挖掘与数据仓库应用研究

本文给出了数据挖掘、数据仓库及文献保障系统的概念。在分析三者关系的同时，提出了将数据挖掘及数据仓库技术应用于文献保障系统的新思想。     

数据仓库和数据挖掘在高校教学管理中的应用研究

数据挖掘通常又称为数据中的知识发现（KDD）,是自动或方便地提取代表知识的模式。本文以高校教学管理中的数据为研究对象,使用关联规则Apriori算法,对教学管理信息系统中产生的数据进行数据挖掘,取得频繁项集,为教务管理工作提供指导和分析,并为教务工作提供了一种研究思路和分析方法。