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决策是铁路运输中的重要环节,对于维护运输秩序、提高运输效率起着非常重要的作用。计算机辅助的铁路运输决策支持系统能够大幅度提高决策的效率和效益。但是以前我国没有建立独立完整的铁路运输决策支持系统,相关的各种铁路信息系统和统计数据分散、庞杂,无法满足各级领导和管理部门对于决策支持的迫切需要。本文针对上述需要,研究数据仓库、数据挖掘和决策支持在大型第三方物流企业信息系统中的应用,构建了铁路运输决策支持系统的基本框架,解决了系统构建中的的若干关键问题。本文首先对数据仓库、数据挖掘和决策支持技术等目前在物流信息系统中运用的比较先进的数据处理技术进行回顾,梳理出技术发展的脉络和相互之间的关系,描述了些技术在物流信息系统中运用的现状,并对现有技术中各种不同的方法方案进行比较。继而在此基础上研究建立铁路运输决策支持系统,该系统依托数据仓库,运用数据挖掘技术,力图实现信息的综合利用,并为铁路系统的各级各部门提供决策支持。其中重点研究铁路运输决策支持系统中两个子系统,即综合运输指标数据集市和客运数据集市,包括数据源的分析、数据源抽取方案设计、数据集市的模型设计、以及数据清洗、数据整理和加载方案设计。并分别针对综合运输指标数据集市和客运数据集市,研究了其在决策活动中的各种应用,包括报表应用、OLAP应用、预测应用和数据挖掘应用等。