电子政务决策支持系统的设计与实现

随着通信、互联网技术和计算机技术的发展，电子政务越来越受到人们的关注，而数据仓库的广泛应用，使基于数据仓库的决策支持系统得到了很大的发展．构造基于java分布式技术的电子政务决策支持系统移植性强，基于浏览器的客户端界面友好，使用方便、简洁，系统扩展性强。     

基于电子政务平台的政府决策支持系统设计

设计了基于电子政务平台的政府决策支持系统的总体框架与结构,重点讨论了数据仓库子系统、模型库子系统和知识库子系统.     

ERP系统中实现决策支持的方法研究

数据仓库和数据挖掘是近几年迅速发展起来的技术，主要用于构建企业的决策支持系统．根据数据仓库和数据挖掘技术的特点，针对传统ERP系统在决策方面的不足，提出把数据仓库和数据挖掘应用到ERP中，以数据仓库作为企业底层的数据源，使用各种数据挖掘技术，以提高ERP中的决策支持功能．①     

基于数据仓库ODS的电子政务决策支持系绞

目前国内已掀起电子政务的应用热潮，随着其应用的不断深入，对电子政务的决策支持系统的需求也迫在眉睫。目前通用的DB-DW体系并不适用于电子政务的决策支持系统的具体要求，而基于DB-ODS-DW的3层结构的体系，是当前电子政务决策支持系统的最佳选择。     

一种医药制造企业的数据分析与决策支持方法

数据分析和决策支持是现代企业信息化的重要组成.该文提出一种医药制适企业的数据分析和决策支持设计方案,实现多维数据仓库基础上的高效分析,继而进行分级决策支持.     

决策支持在新农合管理中的研究和应用

新型农村合作医疗信息管理系统建设期间,积累了大量的基本数据资源。如何从这些基本数据中分析和挖掘出更深层次的信息,从而为整体医疗资金的使用和决策提供重要的科学依据,显得尤为迫切和重要。决策支持系统作为信息系统研究的最新发展阶段,已经成为解决这一问题的重要研究课题。本文针对新型农村合作医疗救助制度,提出了基于数据仓库的决策支持系统的设计方法。     

基于数据仓库的医疗保险决策支持系统设计与实现

针对传统数据库管理系统存在的数据分散、不统一、可分析能力低等缺点,提出了基于数据仓库的医疗保险决策支持系统的体系结构,探讨了数据仓库的逻辑模型,介绍了相关的数据挖掘技术的应用,实现了由原始数据到统一数据的转换和挖掘,进而实现了辅助决策的功能。     

数据仓库技术在决策支持中的应用

为了辅助决策者作出更加及时和明智的行为决策,将数据仓库用于决策支持系统,从而改变了传统决策过程的片面性和猜测性     

面向科技电子政务的决策支持系统研究

介绍了山西省科技厅科技业务管理系统,并对基于数据仓库技术的决策支持系统做出进一步研究.     

企业管理信息决策支持系统的建立

叙述了数据仓库的体系结构和决策支持系统 ,分析企业管理信息系统对数据仓库和Internet/Intranet的需求 ,以及决策分析系统设计需要解决的几个问题 ,并给出一个企业管理信息决策设计的实例     

基于数据挖掘的白酒企业决策支持系统研究

以数据仓库,联机分析处理(OLAP)和数据挖掘技术构建白酒企业决策支持系统.系统通过数据仓库对来自不同数据源、历史的数据进行存储;采用联机分析处理技术对数据仓库中的数据进行多角度、多层次等分析;通过数据挖掘,从数据仓库中识别和提取隐含的知识,为企业决策人员提供强有力的决策辅助支持.     

Model-Apriori模型在医疗决策支持系统中的应用

本文主要讨论了Model-Apriori模型在医疗决策支持系统中的应用。模型Model-Apriori是单维关联规则挖掘模型。它主要用于完成从医院现有数据库中挖掘知识,以便使医院的管理者通过挖掘到的知识来调整对医院的管理。本模型主要应用关联规则中的Apriori算法。     

电信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,本文利用数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库系统、知识库系统等技术给出了电信企业的决策支持系统的逻辑架构和物理架构,并简单介绍了该系统中的几种数据挖掘方法。     

电信决策支持系统的设计与实现

决策支持系统是现代化管理的重要手段之一，在对电信决策支持系统研究的基础上，给出了电信决策支持系统的整体结构，并对其采用的3个主要技术即数据挖掘，数据仓库，在线分析做了介绍。     

企业数据仓库与决策支持系统

介绍了数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM）的概念和功能,提出了将DW,OLAP和DM三种技术相结合的企业决策支持系统结构框架。     

基于数据仓库与数据挖掘的会计决策支持系统研究

随着市场竞争的加剧和信息社会需求的发展,从大量数据中提取(检索、查询等)用于决策和分析的信息就显得越来越重要.通过会计数据仓库设计、会计数据抽取、会计数据维护、会计决策需求设计、挖掘算法设计,以及挖掘操作、结果表达和解释等,可以从海量的财务数据中发掘有用的、重要信息组合,为企业发展、领导决策等提供科学的技术支持.     

以数据仓库为基础的决策支持系统

在分析了传统决策支持系统存在的问题的基础上，阐述了数据仓库对决策的支持，并提出了基于数据仓库的决策支持系统解决方案。