该文阐述了数据仓库的基本概念和方法,探讨了数据仓库作为决策支持系统的一种有效和可行的体系化解决方案包括的三个方面的技术内容:数据仓库技术.联机分析处理技术(OLAP)和数据挖掘技术,并详细论述了一个基于数据仓库技术的销售分析系统的设计实现和几个数据挖掘算法的具体实现.数据仓库是一种解决问题的方案,而不仅仅是技术和产品.数据仓库以传统的数据库技术作为存储数据和管理资源的基本手段,以联机分析处理(OLAP)技术作为分析数据和提取信息的有效方法,以数据挖掘、人工智能技术作为发现知识和规律的途径.因此,它是诸多学科相互交叉、综合应用的技术.作为数据仓库的重要工具之一的OLAP,是一种新型的决策支持工具.它以多维分析为特征,支持复杂的分析操作,侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持,可以应分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理,并以一种直观易懂的形式将分析结果提供给用户.该文共六章.第一章介绍了数据库、数据挖掘的发展及现状,以及该文的主要工作.在第二章介绍了数据仓库的数据组织、系统结构,多维数据模型和OLAP的有关知识.在第三章里,以一个销售分析系统为例,讨论了基于数据仓库的决策支持系统的具体设计和实现方法.第四章讨论了数据挖掘的有关概念、挖掘过程和方法等.第五章研究了关联规则和分类挖掘的几个算法及具体的程序实现.最后一章是结论和展望,总结了该文完成的主要工作,并对数据仓库和数据挖掘技术未来的发展和研究方向予以展望.