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在当今激烈的市场竞争中，现代企业组织结构都趋向于分散化、层次化和多样化，也就意味着企业关于客户、产品、销售情况在内的各种信息存在松散性和耦合性。如何更好地利用这些信息帮助企业预测和把握未来，是企业智能决策支持系统必须解决的问题。数据挖掘技术是智能决策支持系统获取信息的主要手段，传统获取信息的方式是从单数据集合挖掘知识，而忽略了多数据集合之间的协作影响。当今企业信息组织结构中，存在多个数据集各自独立而又相互协作影响的情况。考虑来自多个数据集的影响，比从独立的数据集挖掘出的知识更能反映现实的数据结构。建立一个信息协作智能决策支持系统显得尤为必要。本文以湖南某医药连锁公司海量数据为选题背景，针对企业组织分散化、层次化及信息管理方面不足的问题，深入研究信息协作智能决策支持系统应用模型，引入数据挖掘算法、数据仓库和联机分析处理技术应用于医药连锁销售信息协作智能决策支持系统(MCSICIDSS)。着重开展了以下研究工作：1．提出了信息协作智能决策支持系统，对MCSICIDSS结构进行了设计，构建了面向销售分析主题的数据仓库。通过SQL Server的Analysis Services建立多维数据集模型。2．选择合作聚类算法模型进行数据集之间的合作分析，针对应用提出协作模糊聚类算法，对选择初始中心点的方法进行了改进，实验结果说明协作模糊聚类算法在迭代次数和接近类中心程度上优于合作聚类算法。3．提出并设计和实现了信息协作分析器，以具体应用实例详细解释了实现过程，实验表明该协作分析器能用于实践辅助决策。4．以SQL Server转换服务结合后期数据更新实现数据抽取、转换和装载；就一个销售分析的实现过程为例，讨论销售分析的决策过程，实现MDX多维数据集查询技术和客户端结果展示技术。最后总结了全文的工作和创新之处，并对信息协作智能决策支持系统应用研究进行了展望。