论文摘要
随着信息技术的发展,企业与信息系统之间的联系越来越紧密。另外,中国加入WTO以后,很多跨国企业进入中国市场,中国的企业面临着更激烈的市场竞争,这竞争在带来机遇的同时也带来了巨大的挑战。由于业务数据是海量的,而从业务数据中找出隐藏商业信息和规律的商业智能已经开始在国外企业中应用,传统的决策支持系统已经无法满足当今中国决策者的对信息的需求。把数据仓库、联机分析处理和数据挖掘结合在一起是如今决策支持系统的新方向之一,其中数据仓库是基础。这种新型决策支持系统以数据仓库作为存储数据和管理资源的手段,以联机分析处理作为提取数据的方法,以数据挖掘技术作为发现规律和知识的途径。建立新型的决策支持系统是提高企业核心竞争力的武器,帮助企业管理者制定更科学更有效的决策。本文先介绍了决策支持系统、联机分析处理和数据挖掘的背景知识,Microsoft决策树和Microsoft聚类算法。在分析了传统决策支持系统的不足后,提出把数据仓库、联机分析处理和数据挖掘结合在一起用于决策支持的新解决方案,形成新决策支持系统。然后结合食品超市的销售信息开发了B/S模式的应用了新方案的超市决策支持系统。重点从应用角度详细分析了数据仓库和多维数据集的构建过程,在常规的信息管理功能的基础上,构建了基于Microsoft聚类算法的客户细分模型和基于Microsoft决策树的会员卡模型,实现了数据挖掘技术在客户关系管理中的应用。超市的业务数据很大,海量的业务数据为数据挖掘的应用提供了良好的数据平台。本文把数据挖掘功能应用到超市客户管理中,对数据挖掘的推广和应用有一定的参考价值。