大数据决策与优化研究内容：数据挖掘、决策模型和决策支持系统

大数据决策与优化的研究内容包括：\n\n1. 数据挖掘与分析：通过使用大数据技术和算法，提取和分析大规模数据集中的有用信息和模式，为决策提供支持。这可以包括数据预处理、特征提取、聚类分析、分类和预测等。\n\n2. 决策模型与优化：建立数学模型和优化算法，以解决大规模决策问题。这可以包括线性规划、整数规划、动态规划、模拟优化等方法，用于优化资源分配、生产计划、供应链管理等决策问题。\n\n3. 决策支持系统的开发：设计和实现用于大数据决策与优化的决策支持系统。这可以包括数据仓库和数据集成、可视化和交互界面、智能推荐和决策分析工具等，以帮助决策者更好地理解和利用大数据，并做出更准确的决策。