基于数据仓库和数据挖掘的企业决策支持系统研究的开题报告一、选题背景与意义随着现代企业的不断发展，企业内部的各类信息也在不断增加，这些信息的管理和利用已经成为企业决策的重要一环。传统的数据处理方法已经无法满足企业对数据处理的高效性和准确性的需求，因此企业需要建立一种新的决策支持系统，以便为企业决策提供高质量和高效的信息处理和分析。数据仓库和数据挖掘技术是当下比较流行且十分实用的技术，在企业决策支持系统中的应用也越来越普遍。数据仓库是一种面向主题的、集成的、历史的、可变化的数据集合，它对于企业来说是非常重要的，因为它可以为企业提供一个全面的、一致的、可靠的数据集合。而数据挖掘则是从大规模数据集中提取出有价值的信息，通过特殊方法对数据进行分析和处理，以便帮助企业进行预测和决策。这两种技术的结合，企业决策支持系统可以更好地解决企业数据管理和处理过程中的种种问题。因此，本文旨在研究基于数据仓库和数据挖掘技术的企业决策支持系统，通过分析和处理企业数据，为企业决策提供准确、及时的信息支持。二、研究内容和方法本研究的主要内容将围绕以下几个方面展开：1.数据仓库的构建和管理：通过分析企业数据需要和现有数据仓库的结构来确定数据仓库的设计，然后将企业数据进行归档、清洗、集成和转换，最终将数据存放到数据仓库中。同时还需要建立数据仓库的维护和管理体系，确保数据仓库的长期稳定运行。2.数据挖掘技术的应用：该部分主要探讨如何利用数据挖掘技术挖掘企业数据中潜在的价值，帮助企业识别和理解数据中的模式和趋势，为企业提供诸如预测、分类、关联规则和异常检测等策略。3.企业决策支持系统开发：该部分将要构建一个企业决策支持系统，以数据仓库和数据挖掘为基础，并进一步将信息可视化和用户交互功能纳入考虑范围，以便为企业决策提供高质量、多样化的信息支持。本文研究的方法主要包括文献综述法、实证分析法、案例分析法和系统开发法。在研究中将采用文献综述法探讨数据仓库和数据挖掘的理论基础和发展趋势；实证分析法研究企业数据的分析和处理；案例分析法结合实际案例，分析企业数据处理过程中的问题及其解决方法；系统开发法设计和开发企业决策支持系统。三、预期目标1.探究数据仓库和数据挖掘技术在企业决策支持系统中的应用，提高企业决策的效率和准确性。2.构建一个基于数据仓库和数据挖掘技术的企业决策支持系统，满足企业决策业务需求。3.通过实验证明数据仓库和数据挖掘技术的实用性，为企业提供更好的信息处理和分析方案。四、论文结构本文将分为以下几个部分：第一章：绪论。主要介绍选题背景、意义和研究内容，明确研究的目的和意义。第二章：数据仓库和数据挖掘技术的应用。该章节将详细论述数据仓库和数据挖掘技术的基础理论和应用方法。第三章：企业数据分析与处理。主要探讨企业数据分析和处理的基本方法及其步骤，以此为基础为决策支持系统提供可靠的业务数据。第四章：企业决策支持系统开发。该章节将对企业决策支持系统的设计、构建和测试进行详细介绍。第五章：实验验证与分析。本章节将使用实际数据对企业决策支持系统进行验证和分析，评估系统的性能和推广价值。第六章：结论与展望。总结本文的研究成果，将展望未来数据仓库和数据挖掘技术在企业决策支持方面的进一步发展。五、参考文献Li,S.(2016).Anintegratedapproachofdatawarehousinganddataminingtechniquestodesignadecisionsupportsystemforenterprisebusinessintelligence.Decisionscienceletters,5(4),529-538.Chen,J.(2018).Theapplicationofdatawarehouseinenterprisedecisionsupportsystem.Journalofintelligent&fuzzysystems,35(3),3459-3467.He,Y.(2017).Researchondecisionsupportsystembasedondataminingtechnology.Internationaljournalofintelligentsystemsandapplications,9(4),64-72.