一种基于云计算的营销决策支持系统框架研究

日益增长的数据对决策支持系统做出快速、正确的决策提出了挑战,快速响应市场需求成为企业领导做出营销决策的重中之重。为解决传统营销决策支持系统在辅助企业进行营销决策时缺乏处理海量非结构化数据能力的问题,文章利用云计算技术超大规模、资源池化以及泛在互联等的特点,提出了一种基于云计算的营销决策支持系统架构,将营销决策支持系统的问题处理系统、数据仓库布置在云端,利用云计算技术强大的计算和存储能力,对企业营销决策支持提供更好的支撑,也为决策支持系统的开发提供了一种新的思路。     

不完全信息动态博弈在新决策支持系统中的应用

随着全球经济一体化进程的加快和信息技术的迅猛发展，决策问题给人们提出了新的挑战：决策质量要求更高；决策速度要求更快；决策因素更复杂；信息和数据具有更大的不确定性、干扰性和易变性。这些挑战要求决策支持系统必须根据外界自然因素的变化和企业竞争对手的行动，快速制定策略，为企业提供决策支持。新决策支持系统将数据仓库联机分析处理和数据挖掘结合起来，更好地解决了这些问题。     

供水调度中实现决策支持的方法研究

针对供水调度系统在决策支持方面的不足，本文提出利用SQL Server Analysis Services在OLAP及数据挖掘方面的技术，建立数据仓库、OLAP和数据挖掘三者相结合的决策支持系统的方案，讨论了基于Analysis Services实现供水调度决策支持系统的技术。     

基于数据挖掘的物流信息系统的分析和设计

介绍了数据挖掘技术的作用、过程。针对现代物流企业中存在的大量数据,提出如何利用数据挖掘技术挖掘出有效的信息,以帮助决策者做出正确、有效地决策。     

客户管理中的数据挖掘

计算机和网络技术的发展使企业获取商业数据变得更加便捷。如何从海量的数据中提取有效信息并进行分析，进而做出快速准确的营销决策，已成为企业面临的一个课题。数据挖掘技术的应用为解决这一问题提供了有效的工具。数据挖掘就是从大量的、不完全的、模糊或者随机的数据中，提取有用的信息和知识的过程，主要特点是：处理的是海量的数据。     

物资企业机电产品库存决策支持系统的设计与应用

运用决策支持系统的思想方法，全面考虑了技术及经济的可行性、适用性和效益性，设计和实现了物资企业库存决策支持系统，能存贮和管理全部决策数据，支持库存问题的统计分析和模拟分析     

基于数据挖掘的企业营销决策体系

随着信息技术的发展和技术应用的普及,企业经营中积累了大量数据,如何从大量数据中挖掘出支持企业营销决策的信息,数据挖掘正是解决这一问题的有效技术。企业经营决策过程中可采用数据挖掘的技术和方法,获取有用的信息。辅助制定有效的市场营销决策,树立竞争优势。     

人力资源决策支持系统智能化技术的研究

为了克服传统人力资源管理的局限性,在人力资源管理领域引入了决策支持系统。智能决策支持系统是决策支持的高级阶段,通过使用模型工具、知识库来辅助决策者做出决定。本文通过描述智能决策支持系统的概念,分析相关智能技术,设计了一个人力资源决策支持系统框架,在人力资源管理智能化方面进行了有益的探索。     

科技型企业融资决策支持系统研究

根据综合科技型企业的融资需求和相关金融机构的特点,设计了科技型企业融资决策支持系统。构建科技金融各参与主体的数据库,对其进行联机分析处理和数据挖掘,分析得出影响科技型企业融资问题的关键因素,通过专家分析以及不断的改进和完善,该决策支持系统能够有效地辅助企业融资决策的制定,进而促进科技金融的有机融合。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究

数据挖掘在客户关系管理中的应用可以帮助企业在海量的客户数据中发现有价值的知识和模式，成为满足企业需求，为企业提供有效商业决策支持的技术保障。本文将对客户关系管理、数据挖掘技术，以及基于客户生命周期，数·据挖掘在客户关系管理中的应用分别加以介绍和分析。     

企业智能财务决策支持系统构建探讨

经济的全球化和飞速发展的信息技术正日益改变企业生存和发展的宏观环境，使得传统的财务管理受到新的挑战。企业运用数据仓库、数据挖掘、人工智能等技术建立具有智能特性的财务决策支持系统已是大势所趋。本文主要探讨了智能财务决策支持系统的特点、构建目标和实现功能，并给出了具体的架构模型。     

基于分布式缓存机制与数据仓库的多式联运物流决策支持系统

为解决业务数据量的不断增加导致传统物流决策支持系统很难满足企业要求的问题,提出了基于分布式缓存机制与数据仓库的多式联运物流决策支持系统结构,给出了系统的工作流程,并且设计了高效缓存替换算法。该系统包括多数据源组成的基础层;模型库、知识库、数据仓库与式分布式缓存机制组成的处理层;联机分析处理和数据挖掘等组成的应用层,实现了定性与定量相结合的物流决策支持,提高了多式联运物流企业决策效率。     

智能决策支持系统及其应用研究

本文分析了数据挖掘的原理和技术,提出了以数据挖掘为基础的智能决策支持系统的框架,以及决策支持系统在证券行业的应用。     

数据挖掘技术在财务分析中的应用

数据挖掘技术是多学科交叉的新兴技术，它是随着数据的大量积累以及市场竞争对信息与知识的迫切需求而产生和发展起来的．并逐渐成为人们关注的热点。它将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合，为探查和分析新的数据类型以及用新方法分析旧有数据类型提供了令人振奋的机会。将数据挖掘技术应用于财务分析，不仅拓宽了财务分析的范围，而且还可以发现那些隐藏在财务报表数据中的信息，对于帮助管理层做出及时、适当的决策是很有价值的。     

SQL数据挖掘技术在物流企业管理中的应用

SQL数据挖掘是计算机数据处理技术的重要发展,是目前物流企业日常管理和商业智能的重要部分.首先概述了数据挖掘技术的概念、过程和方法,接着分析了其在物流企业业务数据挖掘中的流程和作用,重点对物流企业客户关系管理、供应链系统管理以及决策系统管理中的数据挖掘应用进行了分析,指出了SQL数据挖掘技术在上述领域应用的主要方式、作用及机制,最后就SQL数据挖掘在X物流企业中的应用进行了案例剖析,并从分析问题、准备数据、挖掘数据和应用结果四个方面详细介绍了数据挖掘过程.     

数据挖掘技术在烟草物流管理中的应用

介绍了数据挖掘的概念和主要技术,针对烟草物流运营数据特征,探讨了数据挖掘技术在烟草客户分析、仓储管理和配送线路优化的应用,帮助烟草企业进行科学的决策。     

智能审计决策支持系统浅探

智能审计决策支持系统（Intelligent Audit Decision Support System，IADSS）通常简称为智能审计系统，它是在传统审计决策支持系统（Audit Decision Support System，ADSS）的基础上结合审计专家系统（Audit Expea System，AES）和数据挖掘系统（Data Mining System，DMS）而形成的软件系统。审计决策支持系统能够借助定量化的决策支持模型来辅助审计人员进行决策，但智能性不足；审计专家系统能模拟审计专家思维来解决非结构性的问题，但审计专家知识获取和转化困难，而且不具备自我学习的功能；以神经网络为代表的数据挖掘系统具有良好的自组织、自学习和自适应能力，但其不能对自身的结论进行解释。这三种系统的优缺点恰好互补，若相互融合，则可构建一个智能审计决策支持系统。     

数据挖掘对物流园区企业迁移支持

分析了物流园区数据挖掘的重要意义和物流园区协同信息平台的数据来源。利用数据挖掘技术和园区协同信息平台的历史数据,建立基于协同信息平台的数据挖掘模型,为物流企业合理选择物流园区,辅助企业迁移、入驻等协同行为提供决策支持。     

谈数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据，按企业既定业务目标对这些数据进行数据挖掘可以帮助企业分析出完成任务所需的关键因素。文章介绍了数据挖掘技术，以实例分析了数据挖掘在电子商务中的应用，并介绍了在电子商务中如何应用数据挖掘技术。     

基于数据挖掘的图书馆科学决策模型构建研究

随着我国公益性文化事业建设的深入,图书馆馆藏图书数量不断增加,也存储着越来越多的图书信息。但是,大多数图书馆数据信息只是长期存储于系统数据库中,没有深入挖掘出有价值的决策信息,难以为管理者提供更为科学有效的决策信息。基于此,文章提出了一种基于数据挖掘技术的图书馆决策支持系统构建方案,能够从海量图书信息中挖掘出有价值的信息,以期提高图书馆的管理水平。