行政支持系统

深交所的行政支持系统项目，不仅提升了深交所内部的工作效率，还大大改善了信息共享和决策支持能力。通过集成人力资源管理、财务管理等多个系统，项目打破了传统的手工管理模式，了实时的信息工具，让领导能够更好地掌握人力资源和财务数据。比如，自动化的考勤、出差、休假、加班流程，既减少了人工操作，也加强了管理层的决策支持。财务管理方面，报销流程的在线化，让费用审核更透明、快速，简化了许多复杂流程。综合来看，这个系统不仅提升了深交所的管理效率，也为未来的扩展了基础。如果你正在考虑实施类似的系统，强烈建议看看这个项目，结合你们的实际情况，肯定能收获不少经验哦。

决策支持系统整合大量数据，结合模型，通过人机交互协助决策者科学决策。涵盖传统决策支持系统、智能决策支持系统、数据仓库与数据挖掘、综合决策支持系统。

PL/SQL Developer 9.0.3 支持 Windows XP、Windows Service 和 Windows 7 系统。

数据仓库（Data Warehouse）和数据集市（Data Mart），是决策支持系统（Decision Support System）中的重要组成部分。它们支持联机分析处理（OLAP）、ROLAP和MOLAP，利用元数据（Meta Data）来定义分析指标（Measure）和维度（Dimension）。数据模型包括星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snow Schema），同时支持数据钻入和数据钻出（Drill Down / Drill Up）、表旋转（Table Rotation）以及数据挖掘（Data Mining）。

Oracle数据库11g 支持的各系统下载地址 Oracle数据库11g支持多种操作系统，您可以通过以下链接下载适合的版本： Windows：下载地址 Oracle官网 Linux：下载地址 Oracle官网 Solaris：下载地址 Oracle官网 MacOS：下载地址 Oracle官网 根据您的系统版本选择合适的安装包进行下载。

利用构件化生长模型开发的作物管理决策支持系统，提高农作物生产效率。

数据仓库技术是在充分利用信息资源的迫切需求下迅速发展的国际前沿研究领域。分析了传统决策支持系统开发中存在的问题，并探讨了数据仓库技术在决策支持系统建设中的应用。文章提出了基于决策支持系统的基本结构框架，并讨论了数据仓库在数据组织与设计、数据挖掘以及知识发现等关键技术层面的应用。最后详细阐述了系统建设的方法。

数据仓库里的数据太多怎么办？新一代决策支持系统就挺适合拿来这些东西的。它不光能做简单查询，像OLAP、数据挖掘啥的也不在话下，算是商务智能里的多面手了。嗯，用它来辅助管理层做判断，还挺有的。

电信企业可利用数据仓库技术建立决策支持系统，架构包含逻辑架构和物理架构。逻辑架构运用数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库、知识库等技术；物理架构则负责数据存储和处理。此外，该系统还支持数据挖掘方法，为决策提供依据。

电力营销综合管理与决策支持系统（LDMDS）集成了统计分析、专家系统、人工神经网络和模糊逻辑等多种技术，提升电力企业的数据处理能力和智能化管理水平。系统基于管理信息系统（MIS），通过建立模型库、方法库和知识库，对电力生产、销售和宏观管理进行定性和定量分析。利用专家系统和人工智能技术，LDMDS能够在复杂或不确定的情况下提供决策建议，实现对电力系统智能化管理。系统采用数据仓库技术，通过DB2 Warehouse Manager整合、清洗和规范海量电力营销数据，生成多维数据表，支持在线分析处理（OLAP）和管理报表。LDMDS还利用IBM DB2 Intelligent Miner进行科学建模，