山东大学硕士学位论文图表目录

山东大学硕士学位论文

图表目录

图2．1DSS三库逻辑结构图I l

表格2．1典型的关键性能指标17

图3．1数据仓库体系化环境21

图3．2数据仓库的数据组织结构23

图6．1深度优先搜索36

图6．2规则存储结构39

图6．3决策树存储结构39

图6．4图6．3中每个节点的结构40

图7．1DSS构架图43

图7．2数据库设计52

图7．3系统界面53

图7．4系统输入输出界面53

图7．5商品目录54

图7．6数据仓库平台．．54

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山东大学硕士学位论文中文摘要

山东大学硕士学位论文

中文摘要

本课题“基于数据仓库的决策支持系统(DSS)研究”利用数据仓 库技术建立了一个实际的流通企业决策支持系统，并且在该系统设计中 提出和应用了一种结合决策树和规则技术思想的效率更高的改进决策树 技术模型。

，

l数据仓库、数据挖掘是现今新一代计算机技术发展的代表之一，它

们与决策支持系统相结合，能够更好地支持人们的决策。数据仓库就是 面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合，人们 可以利用OLAP等技术从数据仓库的大容量数据中得到所关心的数据， 用以支持经营管理中的决策制定过程。数据挖掘是从大型数据库或数据 仓库中发现并提取隐藏在其中的信息的一种新技术，它能从数据仓库中 自动分析数据，进行归纳性推理，从中发掘出潜在的模式，或产生联想， 建立新的业务模型，帮助决策者调整市场策略，做出正确的决策。但由 于数据仓库的海量存储、OLAP处理的高复杂性以及数据挖掘中采用的 复杂的算法和推理，使它们在推广应用中受到一定的限制，因此对相关 技术的改进、优化一直是当前数据库系统应用研究的焦点问题。

决策树作为当前数据挖掘的常用方法之一，是一种能看作一棵树的 预测模型，在树的生长中每个分节点能够对当前数据集合空间进行分裂， 以找出人们感兴趣的问题空间，在生长过程中允许选择分裂条件和修剪 规则以限制其过度生长，但现有的生长限制方法有一定的局限性，因而 剪枝效率不高；而另一种方法——关联规则，由于其计算量特别大，而 且容易忽略有价值的数据，在使用中也有一定的缺陷J本文提出了一种 结合规则技术思想的决策树的改进方法，利用数据挖掘所产生的规则对 决策树每个分支节点的分裂条件进行判断，既能限制决策树生长，又能 帮助选择最优线路，从而使决策效率明显提高。

通过对一个实际的流通企业决策支持系统的构建、实施，验证了使

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山东大学硕士学位论文用这种改进决策树技术会使整个系统的决策效率得到明显的提高，对管

山东大学硕士学位论文

用这种改进决策树技术会使整个系统的决策效率得到明显的提高，对管 理者的分析、判断和决策提供了强有力的支持，肯定会对加强企业在市 场中的竞争力、提供全面的管理解决方案做出贡献。

关键词：决策支持系统；数据仓库：数据挖掘；决策树；关联规则

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山东大学硕士学位论文ABSTRACT

山东大学硕士学位论文

ABSTRACT

This thesis—A Study of Decision Support System Based 0n Data Warehouse—has built an actual decision support system for circulation enterprises by using the technique of data warehouse．In addition．an efficient improved model of decision tree，which combines the theory of decision tree and the idea ofrole technique，was also proposed in the design ofthis system．

Data warehouse and data mining belong to one of the representative computer technologies of the modem generation．Together wim decision—making system，they exhibit better support to people’S decision-making．Data warehouse is a set of data that are subject·oriented， integrated，non·renewable and time-dependent．With the help of OLAP

technology,people Can acquire their conce