【摘 要】
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数据库技术的迅速发展和广泛应用导致了“数据爆炸而知识贫乏”的现象。如何从现行管理信息系统大量的业务数据中抽取有用的知识，以辅助企业决策层进行管理决策，是企业的愿望，也
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数据库技术的迅速发展和广泛应用导致了“数据爆炸而知识贫乏”的现象。如何从现行管理信息系统大量的业务数据中抽取有用的知识，以辅助企业决策层进行管理决策，是企业的愿望，也是我们面临的关键问题。决策支持系统的产生和发展为这一问题的解决提供了有效的途径。 首先，本文详细分析了决策支持系统的研究现状和发展趋势，指出联机分析和数据挖掘技术为决策支持系统的发展提供了新的方向。在此基础上，本文提出了一个基于联机分析和数据挖掘技术的决策支持系统模型。该模型的作用对象是关系型数据库。在对数据库处理上，除了使用了一些传统的清洗手段，设计并实现了对异常数据进行检测和修正的方法。针对现有数据库表结构一般无法满足直接进行决策支持分析的问题，提出了将面向对象思想应用到数据库表结构转换的过程中，取得了很好的效果。 接着，深入研究了组成联机分析的基本元素和框架结构，在此基础上，采用MDX，ADOMD和DSO技术实现了OLAP多维查询和多维数据集的各种操作。这些操作很好地帮助管理者从各个层次、各个方面阅读和分析数据。 然后，对数据挖掘的发展原因和工作原理作了详细分析，根据ID3算法、Apriori算法和K-means算法，设计和实现了分类、关联规则和聚类挖掘，并为用户提供直观、规范的操作流程，以方便用户使用。在实现三类挖掘的过程中，提出了对原始数据进行转换以适合算法运
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