导读:本文包含了数据挖掘和决策支持论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:数据挖掘,决策支持,数据仓库,支持系统,财务,病案,数据。
数据挖掘和决策支持论文文献综述写法
王志俊[1]（2019）在《数据挖掘、OLAP在决策支持系统中的应用机制探究》一文中研究指出决策支持系统作为一种信息管理系统,其将数据仓库、数据挖掘、模型库、数据库等技术集成与一体,可实现数据信息的立体化处理。本文对数据挖掘技术和OLAP技术进行分析,并从数据的采集、分类、趋势分析等方面,对其在决策支持系统中的应用进行研究。(本文来源于《通讯世界》期刊2019年07期）
卫一兰[2]（2019）在《基于数据挖掘技术的民航企业决策支持系统的设计与实现》一文中研究指出随着经济的快速发展和科学技术水平的不断提高,信息技术和网络技术在全球范围内得到了广泛应用,已经融入人们生活中的各个方面。对于现代化企业来说,管理经营已经离不开信息和网络技术的支持,由于市场竞争越来越激烈,不确定因素日益增多,为了提升企业的竞争力,需要通过信息化改造,以获得更有质量的决策信息。企业成败的决定性因素在于是否能正确地判断市场行情,继而做出周密快速的决策。传统的决策通常是参考管理者的个人体验,因此在决策过程中一般不具备目的性。由于管理科学和计算机技术的不断进步,出现了决策支持系统,可以大幅度提升企业高层决策的功效与质量。随着数据仓库以及有关技术的不断发展,给企业决策者带来的更新的创想,也推动了系统的不断提升与进步。决策支持系统与数据仓库相结合,可以实现模型决策与数据决策的统一,充分发挥两者的优势,这在提高决策的效率。本文以“上海航空公司管理信息系统项目”为依托,深入研究了决策支持系统和数据仓库,阐述了有关原理,并在数据仓库基础上建立一个决策支持系统原型。此次研究的主要内容及创新有以下几点:1、在分析数据仓库、信息系统、决策支持系统系统发展现状的基础上,明确决策支持系统的用途与发展方向,并阐释了决策支持系统的定义、类型、构成及特征,完成系统轮廓的构造。2、详细分析了数据仓库及相关技术,包括数据仓库的构成、数据准备与挖掘、联机分析处理等技术,并对数据仓库的辅助决策方法进行了探究。在此基础上,对基于数据挖掘技术的民航决策支持系统进行了设计,主要包括系统的研发方式和方向,模型子系统、数据子系统及人际交互子系统的设计,尤其突出了数据仓库对DSS系统的作用。3、实现了面向航空公司市场营销的决策支持系统,对市场营销的定义做了简单的解释,并深入分析了自主研发的决策支持系统,阐述了数据仓库与决策支持系统结合使用以及相关模型与功能实现。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-03-28）
方志坚,高滢[3]（2019）在《基于数据挖掘的高校财务决策支持系统的研究》一文中研究指出本文通过分析高校财务相关数据,构建财务数据仓库、建立分析模型并结合数据挖掘技术对高校财务决策支持系统进行研究。(本文来源于《行政事业资产与财务》期刊2019年05期）
刘超[4]（2019）在《数据仓库与数据挖掘技术在决策支持系统中的应用》一文中研究指出分析调研大量成型的科研成果,做出大量需求分析,整理出数据仓储的相关知识,建立相关知识储备库,为技术的处理和应用创造一个联机的载体和条件,运用数据的挖掘和分析处理技术进行算法原理的研究,继而建立了在数据仓库研究理论基础上的模型,为创建数据仓库系统奠定基础。(本文来源于《天津职业院校联合学报》期刊2019年02期）
英戈·汉森,孟令云[5]（2019）在《从数据挖掘到智能调度决策支持:存在问题与实施路径》一文中研究指出铁路运营决策复杂度的不断提升要求开发和运用实时智能列车调度决策支持工具.首先分析了开发智能决策支持工具的问题和主要障碍.其次阐述了计算机系统对辅助列车运行图编制和运行调整等任务的作用,其中详细分析了通过先进的统计分析工具和机器学习对运营大数据进行挖掘的方法,并说明数据挖掘可以对列车速度、正点率、能力、能耗进行较为详细精确刻画和预测;另外,阐述了铁路列车时空分布的精确建模对编制和实施具有鲁棒性的列车运行图的重要性,以及基于有效决策支持的实时调度指挥辅助系统的发展进程.最后,对在主要铁路线路和区域铁路线路上运用先进的列车运行控制和安全信号系统的全自动或半自动列车驾驶的可能性进行了论述.(本文来源于《北京交通大学学报》期刊2019年01期）
甘岱琳[6]（2019）在《企业战略管理中的财务决策支持与ERP数据挖掘》一文中研究指出本文将从企业战略管理的财务决策支持出发,对企业战略管理的ERP数据挖掘进行分析与探究,希望为相关人员提供一些帮助,更好地利用ERP数据支持财务决策。(本文来源于《中国乡镇企业会计》期刊2019年01期）
任月荣[7]（2018）在《基于病案大数据挖掘与决策支持体系的实现》一文中研究指出文章从大数据和病案信息大数据的本质和意义出发,并结合国家实施大数据战略精神,从统筹规划病案信息资源、建立完善病案信息管理体系、加快建立病案信息技术体系和实现卫生事业的科学化智能化的管理与决策四个方面提出病案信息数据挖掘分析与决策支持体系的构建方法。文章设计了基于病案信息数据采集、存储、数据挖掘分析和决策支持体系的架构模型,并探讨该模式下改进医疗支付方式、优化合理科学的分配医疗资源、促进医疗科研等病案个性化服务的叁个维度的应用。为卫生事业工作者做出科学的决策提供依据,提高病案信息的管理水平,提高医疗服务质量,从而为广大患者提供更好的服务。(本文来源于《中国卫生标准管理》期刊2018年23期）
吴娜,王媛[8]（2018）在《基于高校管理决策支持的档案数据挖掘研究》一文中研究指出高校管理决策支持的宗旨是辅助管理者作出合理、科学的决策。高校档案记载着丰富的教学、科研和管理信息,是高校历史真实、全面的反映,是规范管理的基础。本文研究如何挖掘档案数据价值,为高校管理决策支持服务。(本文来源于《办公室业务》期刊2018年23期）
张家国[9]（2018）在《基于数据挖掘的决策支持系统在新农合管理中的应用研究》一文中研究指出新型农村合作医疗实施过程中积累了大量的原始数据。本文对如何从这些基本数据中分析和挖掘出更深层次的信息进行研究,给出了基于数据仓库的决策支持系统的设计方法,从而为整体医疗资金的使用和决策提供重要的参考。(本文来源于《农村实用技术》期刊2018年10期）
刘存德,刘德健,蒙华[10]（2018）在《基于数据挖掘的医院决策支持系统设计与实现》一文中研究指出介绍了医院决策支持系统的建设背景,描述了在数据挖掘技术的基础上,利用基于Caché数据库的决策支持工具Speedminer建立数据仓库、数据集市和实现决策支持系统的过程,以及决策支持系统在医院管理、临床科研等方面的应用效果。(本文来源于《电脑编程技巧与维护》期刊2018年07期）
数据挖掘和决策支持论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着经济的快速发展和科学技术水平的不断提高,信息技术和网络技术在全球范围内得到了广泛应用,已经融入人们生活中的各个方面。对于现代化企业来说,管理经营已经离不开信息和网络技术的支持,由于市场竞争越来越激烈,不确定因素日益增多,为了提升企业的竞争力,需要通过信息化改造,以获得更有质量的决策信息。企业成败的决定性因素在于是否能正确地判断市场行情,继而做出周密快速的决策。传统的决策通常是参考管理者的个人体验,因此在决策过程中一般不具备目的性。由于管理科学和计算机技术的不断进步,出现了决策支持系统,可以大幅度提升企业高层决策的功效与质量。随着数据仓库以及有关技术的不断发展,给企业决策者带来的更新的创想,也推动了系统的不断提升与进步。决策支持系统与数据仓库相结合,可以实现模型决策与数据决策的统一,充分发挥两者的优势,这在提高决策的效率。本文以“上海航空公司管理信息系统项目”为依托,深入研究了决策支持系统和数据仓库,阐述了有关原理,并在数据仓库基础上建立一个决策支持系统原型。此次研究的主要内容及创新有以下几点:1、在分析数据仓库、信息系统、决策支持系统系统发展现状的基础上,明确决策支持系统的用途与发展方向,并阐释了决策支持系统的定义、类型、构成及特征,完成系统轮廓的构造。2、详细分析了数据仓库及相关技术,包括数据仓库的构成、数据准备与挖掘、联机分析处理等技术,并对数据仓库的辅助决策方法进行了探究。在此基础上,对基于数据挖掘技术的民航决策支持系统进行了设计,主要包括系统的研发方式和方向,模型子系统、数据子系统及人际交互子系统的设计,尤其突出了数据仓库对DSS系统的作用。3、实现了面向航空公司市场营销的决策支持系统,对市场营销的定义做了简单的解释,并深入分析了自主研发的决策支持系统,阐述了数据仓库与决策支持系统结合使用以及相关模型与功能实现。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数据挖掘和决策支持论文参考文献
[1].王志俊.数据挖掘、OLAP在决策支持系统中的应用机制探究[J].通讯世界.2019
[2].卫一兰.基于数据挖掘技术的民航企业决策支持系统的设计与实现[D].电子科技大学.2019
[3].方志坚,高滢.基于数据挖掘的高校财务决策支持系统的研究[J].行政事业资产与财务.2019
[4].刘超.数据仓库与数据挖掘技术在决策支持系统中的应用[J].天津职业院校联合学报.2019
[5].英戈·汉森,孟令云.从数据挖掘到智能调度决策支持:存在问题与实施路径[J].北京交通大学学报.2019
[6].甘岱琳.企业战略管理中的财务决策支持与ERP数据挖掘[J].中国乡镇企业会计.2019
[7].任月荣.基于病案大数据挖掘与决策支持体系的实现[J].中国卫生标准管理.2018
[8].吴娜,王媛.基于高校管理决策支持的档案数据挖掘研究[J].办公室业务.2018
[9].张家国.基于数据挖掘的决策支持系统在新农合管理中的应用研究[J].农村实用技术.2018
[10].刘存德,刘德健,蒙华.基于数据挖掘的医院决策支持系统设计与实现[J].电脑编程技巧与维护.2018