基于数据仓库、OLAP和数据挖掘的智能决策支持系统研究
数据仓库和数据挖掘的OLAP技术
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大数据OLAP技术可以提供多 维度的数据分析，帮助用户 深入了解数据的内在联系和 规律。
云端OLAP
01
云端OLAP技术将OLAP服务部署在云端，为用户提供灵活、可伸缩的数据分析 服务。
02
云端OLAP技术可以利用云计算的优势，实现快速部署、自动扩缩容和按需付 费等特性，降低用户的IT成本。
03
云端OLAP技术可以支持多用户同时访问和操作，提高数据分析的效率和协作 性。
雪花模型
维度表之间存在层级关系，数据结构 复杂，适用于数据量较大的情况。
多维数据的存储
分布式存储
将数据分散存储在多个节点上，提高存储容量和查询效率。
压缩存储
对数据进行压缩，减少存储空间占用，但会增加查询时的解压缩开销。
多维数据的查询
MDX查询语言
用于查询多维数据的专用语言，功能强大且灵活。
SQL查询
数据挖掘利用机器学习、统计学等方法，从大量数据中发现有价值的模式和规律，为企业提供新的商业 机会和竞争优势。
06
OLAP技术的发展趋势
实时OLAP
01
实时OLAP技术能够提供实时 的数据分析和查询，满足用户 对数据实时性的需求。
02
实时OLAP技术通过采用高性 能的数据存储和查询技术，如 列式存储、分布式计算等，提 高了数据查询的响应速度。
OLAP技术通过多维数据分析模型， 提供交互式的查询、报表、仪表板 等功能，使得用户能够从多个角度 分析数据，获得深入的业务洞察。
决策支持系统
决策支持系统（DSS）是利用数据仓库和OLAP技术，为决策者提供数据 分析和决策建议的系统。
DSS通过整合企业内外部数据，提供多维度的数据分析工具，帮助决策者 了解业务状况、预测未来趋势，从而做出科学、合理的决策。
数据仓库与OLAP在营销决策系统中应用
以纺织公司营销决策支持系统为例探讨了利用基于数据仓库的OLAP进行联机分析的方法，首先介绍了数据仓库的基本特征和结构模型，以及OLAP技术的功能和实现方式，然后以基于数据仓库的阜新市经纬纺织公司营销决策系统原型为实例，把抽象的理论具体化，最后探讨了数据仓库发展的必然趋势和最终目的，并提出了关于OLAP研究方向的观点。
0 引言在当今信息化社会中，随着数据量爆炸式的增长和各行业对计算机应用需求的多样化、深入化，信息系统的用户需要从大量事务数据中归纳出业务的规律性及其发展趋势，以支持决策制定，传统的OLTP分析方法己不能满足需求。
要提高分析决策的效率和有效性，决策型分析处理及其数据必须与操作型事务处理及其数据相分离，这种分离导致以单一数据库为中心的数据环境发展为体系化环境，而数据仓库则是体系化环境的核心，是建立决策支持系统的基础，以数据仓库为基础的数据库应用已成为主流之一。
1 数据仓库的概念和结构模型（1）概念和基本特征公认的数据仓库之父W.H.Inmon将其定义为“数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的，但信息本身相对稳定的数据集合，用以支持管理决策过程”。
数据仓库的几个基本特征：“面向主题”主题是一个在较高层次将数据归类的标准，每一个主题对应一个宏观分析领域。
“集成”是指原始数据进入数据仓库前，必须先经过加工与集成，统一原始数据中的矛盾之处，并将原始数据的结构从面向应用转换到面向主题。
“随时间变化”是指数据仓库内的数据是历史数据，数据时限长，且数据包含时间项属性。
“稳定”是指数据集成进入数据仓库后极少或根本就不改变。
（2）结构模型数据仓库定义了结构元素来实现数据的结构模型：事实、维度、粒度。
事实：所分析的目标数据，如：销售量、销售额、库存量、库存额等；维度：事实信息的属性，如：销售发生的时间、客户、地区、销售产品的品种、规格等；粒度：划分维度的单位，就好比数轴的单位，如时间维度可按日计，也可按旬、月、年计等。
基于数据仓库和OLAP的移动通信决策支持系统
策有决定意义 袭策支持包括收集 清理 管理ｉ分 这些数据 数据转化 ２ ［ ． ３毅握；控 ２
为有用的信息．然巨及时丹发 企业各处 用于裴善生斋决策．
熬据东掘主要是提供穗 告在数据背后的相关数据之间 联系． 并对不同的园
决策支持的宴夏万式多种多样． 其基本体系结构往往包括三＾部分 熬据 素发生变化 其地因素立何发兰变亿 对趋势 ［ 作出 预测． 数据挖掘使用 统 仓库 多罐分析和数据挖担（ 见圉１ ）
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１ 九 年代 十 来． 动通 奸 豹 营网 管 统 综 务 统 计费 统 办公自 化等 统 投 使 这 计 １ 信 业 运 络 理系 移 合 系 系 动 系 继 Ａ了 用． 些 ｌ 算机 用 运 积累 量 史数 但 很多 况 这 量 据在 有的 业 统中 法 炼 为 的 应 暮统 矧． 了 的 据 在 情 下 些海 鼓 原 作 系 无 提 并升 有用 信 １ 息 时 供 划 人 与 理 策 。 此 管 者 决 者 望 储 系 口 数 能 挥 用 麓 直 自 ． 速 及提晕 务析 员管决 者 因 理 和 荒 肴 存 在 统 的 据 发 ． 够 接 由快
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１
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２１数据仓库 ．一ｒ ，析等数学方法 厦 器学 ｝ 霸神经网络等人工智能方式∞ 在 数据 仓库约 数据至可 挖掘出 业务＾罡意想不到的 信息， 穹比多维分析更进一步
基于数据仓库和OLAP技术的医院决策支持系统
第 ８ 第 ５期 卷
基 于 数 据 仓 库 和 ＯＬ 术 的 医 院 决 策 支 持 系统 Ａ Ｐ技
杨 凤 娟
（ 建 工 程学 院 ， 福 福建 福 州 ３ ０ １ ） ５ ０ ４
【 摘 要 】 以医院项 目为背景， 出了一绅基 于数据仓 库技术≠ 联机 分析处理 的医院决策支持 系统的实现方案： 给 口 立用数撂仓库技术解决 了医院“ 数据丰富但信 息贫乏” 的尴尬 局面， 用 Ｏ Ａ 利 Ｌ Ｐ技术 可以多角度 、 多层次快速观 察
持（ Ｓ ） ， 共 存 于同一 个数 据 库 系统 中时 ， 两 Ｄ Ｓ应 Ｅ ｝ ｊ 这 种类型 的处理就会 产生 明显 的冲突 。应用数 据仓库 和联机分 析 技 术 能 有效 地 解 决 分 析 处 理 和 决 策 支 持。
本文采用 数 据 仓 库 和 ０ Ａ Ｌ Ｐ技 术 研 究 医 院决 策支 持系统 ， 实现利用 Ｄ Ｓ工 具直 接从 信息 池 中随 Ｓ 机地 提取 、 析数据 ， 医院提 供 及 时 、 确 的分 析 分 为 准 和预 测数据 ， 使医 院管 理 者能 够真 正有 效地 加 快决 策速 度 ， 提高 医院管 理决策水 平 ：
２ 医院决 策 支持 系统 的分 析 与设 计
医院决策 支持 系统包括决 策支持 和数据 仓库 的 管理 。其 中决 策 支持 包 括预 测 、 析 和决策 。预测 分 包括 门诊和住 院就诊 容量 的预 测 、 种 的分 布预测 、 病
多人决策支持系统类型综述——DDSS
多人决策支持系统类型综述——DDSS【摘要】本文首先简述了传统的决策支持系统，总结了现有的多人决策支持系统的概念和类型。
在此基础上重点总结了分布式决策支持系统(DDSS)的国内外研究现状，提出了分布式决策支持系统的体系结构模型：通过将Mobile Agent技术引入，然后分别从系统模型、体系结构、系统组织等方面进行了深入的研究。
【关键词】多人决策支持系统DDSS Mobile Agent技术一、多人决策支持系统决策支持系统(Decision Supporting System,简称DSS)自二十世纪七十年代提出以来将管理信息系统和模型辅助决策结合起来，使得数值计算和数据处理融为一体，在企业发展、市场经营以及军事指挥等重大决策问题上发挥了显著作用[1]。
传统DSS辅助决策的对象为个体决策者，且模型库中的模型以数学模型为主，决策的结果表现为定量分析。
因此传统DSS所求解的决策问题通常比较简单、单一。
并且因为基于传统DBMS的DSS只能提供辅助决策过程中的数据级支持，而现实决策所需的数据却往往是分布、异构的。
因此，经过30多年的发展，决策支持系统已经从最初的支持个人决策扩展到群体和组织这类多人决策，并且出现了组织决策支持系统(ODSS)、群体决策支持系统(GDSS)、分布式决策支持系统(DDSS)和定性群决策支持系统(QGDSS)、智能群体决策支持系统(IGDSS)以及基于CBR与MAS的群体决策支持系统(MGDSS)等。
本文主要研究分布式决策支持系统(DDSS)的研究现状和发展前景。
二、DDSS国内外研究现状1、DDSS概念及其关键技术随着计算机技术、网络以及分布式数据库技术的发展，DSS技术出现了分布式决策支持系统，即DDSS。
DDSS是研究分布于多个物理位置上的决策体如何并发计算、协调一致地求解问题[2]。
这些分布在不同物理位置上的决策体构成计算机网络，网络的每个结点至少含有一个决策支持系统或有若干辅助决策的功能。
智能决策支持系统介绍及案例
专家系统（ES）
人
专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大 量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类
工
专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。
智
神经网络是通过采用物理可实现的器件或采用计算机
能
来模拟生物体中神经网路的某些功能与结构，神经网
路属于基于案例学习的模型。
神经网络（ANN）
IDSS特性：
减少经济损失； ……
【注】：以《交通事故管理智能决策支持系统设计初探》一文为例，作者：张晴，赵晶心，董德存。
案例研究 模型库设计
模型库
基本数学模型库
事故检测模型库
存放一些具有无针对 性的基本数学模型和 算法,如初等模型、 微分方程模型、图论 及网络分析模型以及 概率统计模型等,支 持其他模型库的运行。
知识库管理系统
增、删、改、查等数据库操作
知
识
库 子
知识库
存储不能用模型描绘的专家经验
系
统
推理机
从已知事实推出新知识
研究现状
目前，按照智能决策方法，大致可以把IDSS分为三类：基于人工智能、基于数据仓库和基 于范例推理的IDSS。
基于人工智能的IDSS
基于专家系统 基于机器学习
基于智能代理
IDSS
பைடு நூலகம்基于数据仓库的IDSS
自然语言处理系统
<#include studio.h> int i , j; select food where “she likes”; return i=banana; but she has banana yesterday; If(apple != yesterday’s food )
数据仓库中的OLAP与数据挖掘技术
数据仓库中的OLAP与数据挖掘技术数据仓库是一个存储大量数据的系统，用来支持管理决策或进行分析工作。
而在数据仓库中，OLAP（联机分析处理）和数据挖掘技术是两个非常重要的组成部分。
本文将分别介绍OLAP和数据挖掘技术在数据仓库中的应用，以及它们之间的关系。
一、OLAP技术在数据仓库中的应用OLAP技术是一种多维数据分析技术，它能够帮助用户从不同的角度来分析大量的数据。
在数据仓库中，OLAP技术通常用来进行交互式的分析，通过多维数据立方体来显示数据的不同维度和度量。
这种分析方式可以帮助用户从不同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性，帮助管理者做出更加准确的决策。
1.1多维数据立方体在数据仓库中，多维数据立方体是OLAP技术的重要组成部分。
它是一个由多维数据组成的数据模型，可以用来展示多个维度和度量的交叉分析结果。
用户可以通过多维数据立方体来进行交互式的数据分析，例如可以通过不同的时间维度来观察销售额的分布情况，或者通过不同的产品维度来观察销售数据的变化趋势。
1.2 OLAP操作OLAP操作是指用户对多维数据立方体进行的各种分析和查询操作。
常见的OLAP操作包括切片、切块、旋转、钻取和钻取等。
这些操作可以帮助用户对数据进行更加深入的分析，发现数据之间的关联性和趋势性。
例如，用户可以通过切片操作来对数据进行过滤，只展示特定条件下的数据分析结果；通过切块操作来对数据进行分组，观察不同组别之间的数据分布情况。
1.3 OLAP技术的优势OLAP技术在数据仓库中有很多优势。
首先，它可以帮助用户从不同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性，帮助管理者做出更加准确的决策。
其次，它可以帮助用户进行交互式的数据分析，用户可以根据自己的需求来灵活地对数据进行查询和分析。
最后，它还可以帮助用户进行数据的可视化分析，通过图形化的方式来展示数据的分布情况和变化趋势。
二、数据挖掘技术在数据仓库中的应用数据挖掘技术是一种从大量数据中发现隐藏的模式和规律的技术，它可以帮助用户从海量的数据中发现有价值的信息。
数据仓库和OLAP技术在卫生统计决策支持系统中的应用
时 间不断 变化 （ ｌ ａｉｎ ） ＴｍｅＶ ｒ ｔ 的数据 集合 。它是 一个 ａ 信 息 提供平 台 ，为用户 提供 各种 手段 从数 据 中获取 信息
和知识。也就是说 ，数据仓库为支持海量存储和高层决
策分 析 提 供 了一 种 解 决 方 案＿。其 主 要特 点 ： （ ） ２ 】 １ 面
理 决策过 程 的 、面向 主题 的 （ ｕ ｉｃ ｅ ｔｄ） Ｓ ｂｅ ｔ ｒ ｎｅ 、集 Ｏｉ
成 的 （ ｎｅ ｔ １ｔｇｒ ｅ）、不 可更 新 的 （ ｎ Ｖ ｌｔｅ）、随 ａ Ｎｏ — ｏａｉ ｌ
ＯＬ Ｐ Ａ 技术 彻底打破 以记录 为单位 的数据浏览 方式 ，
而将数据先进行汇总，再分离为 “ 维度 （ ｉｅ ｓ ｎ） Ｄｍ ｎｉ ” ｏ
库 ：从 历 史 的 角度 提 供信 息 （比如过 去５ Ｏ ）。 数 —１ 年
据仓 库 中的每 一 个关键 结 构都 隐式 或显 式地 包含 时 间元
素 ，而操作数据库中的关键结构可能就不包括时间元 素。 （ 数据不易丢失。尽管数据仓库中的数据来 自 ４）
于操 作 数据 库 ，但他们 却是 在 物理 上分 离保 存 的。操 作 数据 库 的更 新不 会 出现 在 数据 仓库 环境 下 ，不需 要事 务
数据 ，提供特定主题的简明视图。如本文研究 医院出院
病人 、人 力资 源 、设 备 资源 等 。 （ 数 据 集成 。 数据 ２） 仓 库 是 通过 集 成 多个 异 种数 据 源来 构 造 的 。 （ 随 时 ３）
间而变化。数据仓库的时间范围比操作数据库系统要长 得多。操作数据库系统 ：主要保存 当前数据。数据仓
各 自的ＯＬ 解 决 方 案 ，并 发 布 了相 应 的产 品。 国 内 ＡＰ Ｊ 市场 常见 的０Ｌ Ｐ 品主 要有 ：Ｈ ｐ ｏ ｓ ｂ ｓ 、 Ａ 产 ｙ ｅ ｉｎＥ ｓ ａ ｅ ｒ
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务， 辅助决策人 员作出决策判断。
库、 模 型库 、 方法库 、 知识库 ） 结构 ， 直到现 在 ， 人们把数据 仓
库、 Ｏ Ｌ Ａ Ｐ 技术引进 到决策 支持系统中， 可 以说， 决策支持系统正
一
步 步走 向完善。 而０ Ｌ Ａ Ｐ 和数据挖 掘是密不可分的， 我们把数
６ 基于数据仓库、 ＯＬ Ａ Ｐ 和数据挖掘的决策支持系统
数据仓 库和０ Ｌ Ａ Ｐ 技术 的发展为决 策支 持系统注 入了新的 活 力， 而Ｏ Ｌ Ａ Ｐ 与数 据挖 掘 的有 机 融合更是 决策支 持系统 的一
技 术主要基于数据仓库执行。
（ 下转第１ ５ ４ 页）
・
医学科技
数字融合媒体处理器集拼接 与融合于 一身， 可以提 供强大 （ １ ） 可 以显示大分 辨 率 的图像 ； （ ２ ） 可 以显 示一 幅完 整 的画
块） 、 ｔ ｕ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ／ ｐ ｉ ｖ ｏ ｔ（ 旋转／ 转轴、 ｄ ｒ ｉ ｌ ｌ （ 钻 取） 。
４ 数据挖掘
含在 其中的、 人们事先不知道 的但 又可能有用的信息和知识 。
图１基于数据仓库、 该部分提供了一个用户与机器交互的一个平台。 首先， 该部
． １人机交 互接 口 数据挖掘 的任务是从大 量数据中发现有用的数据 ， 提取隐 ６
・
实验研 究
基于数据仓库 、 ＯＬ ＡＰ 和数据 挖 掘 的智能决策支持系统研究
马春艳 曲伟峰 化松收（ 辽 宁轻工职业学院， 辽宁 大 连 １ １ ６ １ ０ ０ ）
摘 要： 介绍 了 数 据仓库 ０ Ｌ Ａ Ｐ 和数 据挖 掘技 术 ， 阐述 了 传统 决 策支持 系统 与数据 仓库 ０ Ｌ Ａ Ｐ 和 数据 挖掘 技 术相 结合 的新型 智能决 策支持
面， 作为会标 、 欢迎语 、 背景、造型等 ； （ ３ ） 流媒体 文件不需要预
的实时ｆ 言 号处理能力， 可以提供非常出色 的投影效果。
（ １ ） 多通道几何校 正模块 。 投影系统 中， 投 影拼接是 个关键 先处理 ， 只要达到分 辨率就可 以播放； （ ４ ） 而采用边 缘融合技 术
该信息可以是 自然语言； 其次 ， 系 统 挖掘的结果需要进行评 价才能最终成为有用的信息 ， 按照评价 分可 以方便用户输入信息， 可 以以多种用户理 结果的不 同， 数据 可能需要反馈 到不 同的阶段 ， 重 新进行分析 返 回的结果通过 该部分清晰地 呈现给用户，
例如， 图表 、 图片、 报表 等形式 ； 最 后， 该部分提 计算 。 数据 挖掘的基本算法 包括分类规则挖掘 、 预测分析与趋 解的形式显示 ， 供用户中途退 出该 系统 的功能， 并能够对 问题进行添加、 删 除、 势分析规则、 关联算法、 聚类 算法、 统计分析算 法、 品种优化算 修改等操作。 法、 进化算法等 。
５ Ｏ Ｌ Ａ Ｐ 与数据挖掘的关系
数 据挖掘与０ Ｌ Ａ Ｐ 不同的是， 数 据挖 掘不是用于验证某 个假 定的模式 （ 模 型） 的正确性， 而是在数据库中自己寻找模 型， 没
有 目标 性。 这 两种技术 可以在一定程 度上 融合， 更好地为决 策 分析服务。
６ ． ２问题处理系统
该部分主要 是理解用户的 自 然语言， 并将 自 然语言或 其他
语言转化为计算机识别的序列， 并按 照一定的推理 策略处理 问
题。
６ ． ３ 数据 仓库 管理子 系统
数据仓库源数据来源于数据库， 这些数据并不是最 新的， 间的数据 集合。 Ｏ Ｌ Ａ Ｐ
系统的体 系框 架 。
关键词 ： 数 据仓库； ０ Ｌ Ａ Ｐ ； 数据挖 掘 ； 智能决 策 支持 系统
１ 引言
个很好 的方法。 如图１ 所示 ， 该结构是传统 的Ｄ Ｓ Ｓ 结构与数 据仓
０ Ｌ Ａ Ｐ 和数据挖 掘有机的结合起来 ， 尤其是０ Ｌ Ａ Ｐ 与数据挖 掘 决策支持系统是从管理信息系统演变 而来 ， 把信息的 内在 库、 形成新 的决策支持技术 ， 此结构将会更好地为Ｄ Ｓ Ｓ Ｊ ］ ￣ 规律挖 掘 出来为决策服 务。 众 所周 知， 决策支持系统 从传统 的 相辅相成， “ 三 库”（ 数据库 、 模型库 、 知识库） 结 构、“ 四库 ”（ 数 据库、
据仓库 、 ０ Ｌ Ａ Ｐ 和 数据挖掘 与传统的模型库 、 知识库 、 方法库结
合起 来形成综 合的智能决策支持系统 。
２ 数据仓库
数据 仓库是在管理人 员决策 中的面 向主题 的、 集 成的、 非 易失的并且随时问变化而变化 的数据 集合。 传统 的数 据库包含
的数据信 息一般 都是事务型数 据， 支持操 作； 而数 据仓库 的数 据属于分析型数据 ， 主要支持决策 分析 。 数据 仓库中的数据有 的是来源于组织中的操 作数据 ， 也有一些可能是来源于组织外
减 少投影机亮度 的损失、 提高图像亮 性步骤。由于投影 的特殊 性， 在没有 曲面矫正 的情况下， 无法保 后缩短投影机 投射距离、 证两个投 影画面 的完全重合。 图像 的曲面矫正模块 ， 可 以使得 度； （ ５ ） 支持 多画面 、 多窗 口显示， 支持标准 比例 、 非标准 比例图 投影机投 影在任何 曲面上 ， 都可 以经过矫正 以获得 一个正规 的 像， 可使一个大屏幕变为多个实时显示画面 。
部。
３ ＯＬ ＡＰ 技 术
Ｏ Ｌ Ａ Ｐ（ 联机分析处理 ） 是针对 特定问题 的联机数 据访 问和
分析。 通过对信息 （ 维数据 ） 的多种可能 的观察形式进行快速、
稳定一致和交互性 的存取 ， 允许管理决策人 员对数据进行 深入
观察。 Ｏ Ｌ Ａ Ｐ 的多维数 据分析方法主要有ｓ ｌ ｉ ｃ ｅ（ 切片） 、 ｄ ｉ ｃ ｅ（ 切