摘要： 本文旨在探讨数据仓库与数据挖掘在企业决策支持系统中的应用研究。数据仓库是一个集成、主题导向、稳定、随时间变化的数据集合，被广泛应用于企业决策支持系统中。数据仓库提供了对大量数据的存储和访问能力，以便进行分析和挖掘，从而帮助企业做出更明智的决策。数据挖掘作为数据仓库的一个重要组成部分，通过从大数据集中发现有价值的信息和模式，为企业提供决策支持。 关键词：数据仓库、数据挖掘、企业决策支持系统 1. 引言 随着信息时代的到来，企业面临着海量数据的挑战。在这个背景下，数据仓库和数据挖掘作为一种有效的数据管理和分析工具，被广泛应用于企业决策支持系统中。数据仓库提供了对大量数据的存储和访问能力，而数据挖掘则通过分析这些数据，挖掘出有价值的信息和模式，为企业提供决策支持。本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘在企业决策支持系统中的应用研究。 2. 数据仓库的概念与特点 数据仓库是一个集成、主题导向、稳定、随时间变化的数据集合。它从多个异构的数据源中抽取、转换和加载数据，形成一个统一的数据集合，用于支持企业决策。数据仓库具有以下特点： （1）集成性：数据仓库整合了来自不同数据源的数据，消除了数据冗余和矛盾。 （2）主题导向性：数据仓库以主题为导向，将相关的数据组织在一起，便于分析和挖掘。 （3）稳定性：数据仓库中的数据不经常改变，保证了数据的一致性和可靠性。 （4）随时间变化性：数据仓库可以存储历史数据，支持时间序列分析和趋势预测。 3. 数据挖掘的概念与方法 数据挖掘是从大规模数据集中发现有价值的信息和模式的过程。数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。其中，分类是将数据划分到不同的类别中；聚类是将数据划分为相似的群组；关联规则挖掘是发现不同数据之间的关联性。通过数据挖掘，企业可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，为决策提供支持。 4. 数据仓库与数据挖掘在企业决策支持系统中的应用 （1）基于数据仓库的分析报告：数据仓库存储了大量的历史数据，企业可以通过数据仓库生成各种分析报告，如销售报告、市场趋势报告等，帮助管理层做出决策。 （2）基于分类的决策支持：数据挖掘中的分类方法可以将数据划分为不同的类别，例如客户分类、产品分类等，从而为企业提供决策支持。 （3）基于聚类的市场细分：数据挖掘中的聚类方法可以将市场进行细分，发现不同的消费群体，为企业定制化营销提供支持。 （4）基于关联规则的推荐系统：数据挖掘中的关联规则挖掘可以发现不同产品之间的关联性，从而为企业构建推荐系统，提高客户满意度和销售额。 5. 结论 数据仓库和数据挖掘在企业决策支持系统中的应用研究具有重要意义。通过数据仓库的存储和数据挖掘的分析，企业可以从大量数据中获取有价值的信息和模式，为决策提供支持。然而，数据仓库与数据挖掘的应用还存在一些挑战，例如数据质量问题、算法选择等，需要进一步的研究和改进。 参考文献： [1] Inmon, W. H., & Hackathorn, R. D. (1994). Using the data warehouse. Wiley. [2] Han, J., & Kamber, M. (2006). Data mining: concepts and techniques. Elsevier. [3] Kimball, R., & Ross, M. (2013). The data warehouse toolkit: The definitive guide to dimensional modeling. John Wiley & Sons.