经济全球化导致企业间竞争进一步加剧，迫使企业不断改进管理水平，提高市场竞争力！信息技术的迅速发展与广泛应用，为企业改造传统管理模式提供了新方法。随着国内外企业信息化工作的不断深入，ERP软件被大量应用于企业管理，减轻了企业中层和底层管理人员的工作负担，提高了工作效率，给企业带来了经济效益，为企业积累了大量业务数据；但是，如何充分利用已有的数据资源来进一步提高企业高层管理人员的决策水平，则是企业在大量使用ERP系统后所产生的一个更高需求！决策支持系统（DSS）及相关技术的迅速发展，为解决上述问题提供了答案。由于传统DSS系统是由模型驱动的，系统开发难度较大，影响了其广泛应用；数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）等新技术的出现，为DSS系统的发展与应用提供了新的途径！笔者在前期开发ERP系统的基础上，选择“工业企业市场营销决策支持系统开发与研究”作为本文研究课题，其目的是：从应用角度探讨如何用DW、OLAP和DM三种技术开发MDSS系统，弥补ERP系统对企业高层管理决策支持能力的不足。围绕上述研究目的，本文主要完成了以下研究工作：①对研究对象——工业企业市场营销进行了系统分析，阐述了工业企业市场营销的特点、影响因素、管理过程和决策内容；②在系统分析基础上，设计了市场营销决策系统（MDSS）的体系结构，将其分为信息采集、源数据库、数据仓库、后台处理、前台服务五个层次，并定义了每层的功能；设计了MDSS系统的功能结构，将其分为营销管理、市场研究、营销决策、营销控制、系统管理五大模块，并细分了每个模块的功能；围绕划分的五个层次，探讨了MDSS系统如何与企业原有ERP系统集成和开发人员应如何设计数据仓库、如何在后台实现OLAP和数据挖掘、如何开发前台客户程序等技术问题，并用具体开发工具对部分功能进行了实现；③由于微软提供的决策树和聚类两种挖掘算法不能用于连续型数据目标的预测，而类似于销售预测这类问题在实际开发DSS系统时会经常遇到，本文于是在研究回归分析原理的基础上，用类C语言设计了相应挖掘算法，并将其用于MDSS系统的销售预测，对其挖掘效果进行了验证。