基于数据仓库的汽车配件销售决策支持系统

作为新兴技术的数据仓库,它为决策支持系统（DSS）的发展和全面应用提供了有利的技术基础。文章介绍了一种基于数据仓库技术,用于汽车配件销售DSS,能有效地提高企业的决策水平。     

干部选拔决策支持系统中数据仓库的设计

基于数据仓库的决策支持系统是现今决策支持技术应用的主流。本文结合数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库系统、知识库系统等技术提出了一个干部选拔决策支持系统的解决方案，并就干部选拔数据仓库的设计和实现进行了分析和探讨。     

基于数据仓库连锁店决策支持系统模型的研究

面对连锁店日益增长的海量数据,给出了一个完整的决策支持系统模型,包括决策支持系统的体系结构、主要功能、OLAP系统与数据挖掘应用的建立,重点论述了连锁店数据仓库的设计与实现过程,并对创建系统模型时应注意的问题做了相应的阐述。     

基于数据仓库和OLAP的移动通信决策支持系统

计算机应用在移动通信行业已经有十几年的发展，每天的业务处理都会产生大量的数据。怎样利用这些数据，深层次地挖掘数据资源并进行分析，使移动公司的决策者能及时掌握公司的运营情况，并根据这些分析的结果指定长远的政策，从而提高公司的业务发展和竞争优势，成为移动公司目前努力的方向。     

应用数据仓库技术实现决策支持系统

本文简述了数据仓库、联机分析处理、数据挖掘的概念和技术。提出和实现了一种利用数据仓库技术及其工具 ,结合传统DSS的四库结构 ,设计和实现决策支持系统的新方法。     

基于数据仓库技术和OLAP的决策支持系统

数据仓库技术和联机处理是近年来信息领域迅速兴起的计算机技术。本文以“菜蓝子”工程决策支持系统（ＤＳＳ）为背景,给出一种基于数据仓库技术和联机分析处理（ＯＬＡＰ）的专用ＤＳＳ实现方案。应用数据仓库技术解决了长期困扰ＤＳＳ的数据管理问题,ＯＬＡＰ则使用户能以统一界面多角度地快速观察分析数据。     

基于数据仓库的决策支持系统的分析与研究

为解决传统决策支持系统（DSS）中存在的不足问题，本文重点论述了数据仓库技术及其体系结构，在此基础上分析了基于数据仓库技术、OLAP及其数据挖掘技术的决策支持系统的体系结构及其开发过程。     

基于数据仓库的电信事业决策支持系统

针对当前电信事业,建立了以数据仓库技术、OLAP技术、数据挖掘技术相结合的电信事业决策支持系统。     

基于数据仓库与数据挖掘技术的决策支持系统

本文提出了一种基于数据仓库的数据挖掘系统的决策支持系统的框架。该系统把数据仓库、数据挖掘工具和知识库结合在一起,提高了数据挖掘的效率。     

基于数据仓库和数据挖掘的国防生培养决策支持系统

在论述数据仓库、数据挖掘和决策支持系统关键技术和体系结构的基础上，根据国防生管理的实际需求，提出了基于数据仓库和数据挖掘的国防生培养决策支持系统的解决方案，并针对国防生流失问题，构建了国防生流失数据仓库，进行了OLAP分析和决策树挖掘，分析得出了影响国防生流失的因素，实验结果与现实情况基本符合，一些事先并没有预料的结果，也客观地反映了实际情况，这也充分表明了国防生培养决策支持系统是一个强有力的辅助决策工具。     

数据仓库在决策支持系统中的应用

网络信息化时代的不断发展,产生了大量的各种各样的数据信息,如何能够有效地从众多信息中提取出有用信息,已成为大家普遍关注和研究的重要问题。对于决策者来说,从众多信息中筛选分析出对自己有用的信息是常见的一种工作过程,计算机给人类带来巨大方便的同时,如何能帮助决策者处理这些杂乱无章的数据,帮助决策者做出正确决策也是我们研究的问题。而基于数据仓库的决策支持系统是解决该问题很好的一种技术解决方案。文章介绍了数据仓库的概念和决策支持系统的概念,阐述了如何在决策支持系统中建立数据仓库及其数据仓库的维护。     

基于数据仓库OLAP在决策支持系统中的应用研究

在21世纪的今天,以信息爆炸为特征的互联网时代,越来越多的企业决策需要根据企业以往的业务数据做参考,因此,需要建立一个可靠的决策支持系统(DSS)。决策支持系统(DSS)中一种通用的决策分析方式是建立在数据仓库的基础的,通过在线联机分析处理(OLAP)技术来实现的。文章主要讲述决策支持系统(DSS)中的数据组织方式、以及数据仓库(DW)的基本知识、联机分析处理(OLAP)的基础体系结构、及其决策分析的实现过程等方面的研究。并结合实际应用中的某大商场的销售分析决策系统为实例,分析企业如何把业务经营同市场需求联系起来,并在此基础上建立数据仓库系统,为企业做出科学、正确的决策。从而更加全面深入的分析整个企业的业务数据,从不同的角度来评估销售情况,这样方能给企业管理层人员提供更真实、客观的、全面的参考数据,提高整个企业的销售水平。     

基于数据挖掘的智能决策支持系统

传统决策支持系统由于其功能的不足.不能满足现代企业的决策需求.而数据挖掘技术是解决该问题的有效途径之一.文章分析了数据挖掘技术在决策支持系统中的应用现状.提出了一种基于数据挖掘的智能决策支持系统的体系结构,并给出了总体结构模型和各子系统功能描述.     

基于数据仓库的决策支持系统

基于传统数据库的决策支持系统存在数据分散、数据规范不统一、数据可分析能力低等缺点，文中针对这些缺点提出基于数据仓库的决策支持系统概念模型，并以实际应用说明、验证其概念模型。     

基于数据仓库的决策支持系统的分析与研究

为解决传统决策支持系统(DSS)中存在的不足问题,本文重点论述了数据仓库技术及其体系结构,在此基础上分析了基于数据仓库技术、OLAP及其数据挖掘技术的决策支持系统的体系结构及其开发过程。     

基于数据仓库的投资项目决策支持系统研究

以投资项目决策支持系统IPDSS为例,研究了数据仓库技术在决策支持系统中的应用。介绍了决策支持系统的概念和作用,以及建立投资项目决策支持系统的意义,并在数据仓库、联机分析处理和数据挖掘的理论基础上,提出了基于数据仓库的决策支持系统的体系结构。然后,在此基础上建立了IPDSS,并分析了IPDSS的主要模块和模型、C／S体系的三层结构以及数据仓库管理系统。IPDSS的实际应用效果表明,将数据仓库技术应用到决策支持系统中。能够提高系统的性能和决策支持效果,是DSS未来发展的新方向。     

基于数据仓库和数据挖掘的中国科技股投资决策支持系统研究

首先讲述证券业的特点及数据仓库和数据挖掘技术在其中的应用前景,然后分析数据仓库和数据挖掘技术。接着提出了一个科技股投资决策支持系统,重点论述该系统的体系结构,详述各组成部分的功能及相互关系,并且还指出采用SQLServer2000来建立数据仓库。