关于research on the data warehouse and data mining techniques applying to decision assistant system综述

随着信息技术的快速发展，数据量增长迅速，数据分析变得越来越重要。数据仓库和数据挖掘技术成为了决策辅助系统中的关键组成部分。本文将综述研究数据仓库和数据挖掘技术在决策辅助系统中的应用。

数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的数据集合，用于支持企业的决策制定。它不仅仅是一个数据存储库，还包括数据清洗、数据转换、数据集成和元数据管理等功能。数据仓库可以提供高质量的数据，这些数据是从不同的数据源中提取、转换和加载的。它可以为企业提供一个一致的数据视图，使得企业可以更好地了解自己的业务和市场。

数据挖掘是从大量数据中发现有用的信息和知识的过程。它可以帮助企业发现隐藏在数据中的模式、趋势和异常行为，并提供有关未来行为的预测。数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘和异常检测等方法。

数据仓库和数据挖掘技术在决策辅助系统中的应用可以帮助企业更好地了解自己的业务和市场，并作出更好的决策。例如，数据仓库可以为企业提供实时的销售数据、库存数据和客户数据等，帮助企业了解市场需求和客户满意度。数据挖掘技术可以帮助企业发现潜在的市场机会和客户需求，提高销售和市场营销的效率。

总之，数据仓库和数据挖掘技术是决策辅助系统中不可或缺的组成部分。它们可以帮助企业更好地了解自己的业务和市场，并作出更好的决策。未来，随着大数据技术的发展，数据仓库和数据挖掘技术将会得到更广泛的应用，为企业带来更大的商业价值