现代企业竞争异常激烈，商业环境千变万化，企业能否快速和正确地对其外界或内部的各种发展变化做出反应并制定相应策略，是企业争取时间，从而最终取得市场竞争优势的关键。在信息技术飞速发展，信息数据迅猛增长的今天，企业快速有效的分析决策越来越依赖于其信息系统的设计开发。其中，数据挖掘及决策支持系统的作用至关重要。相应地，运用人工智能把数据挖掘技术与决策支持系统充分集成这一技术在近年来便受到普遍关注和充分重视。 随着企业规模的扩大，企业数据库日渐庞大，跨域甚至跨洋的实时信息存储调用愈发常见，对系统整合与知识信息共享交流的需求越来越大，人工智能辅助的决策支持系统的复杂性也不断地提高。这种集成技术在实际开发和实施中面临的挑战也越来越大。 本文的主旨是研究由人工智能中数据挖掘技术集成的实用决策支持系统。首先运用人工智能、数据挖掘与决策支持系统理论，对该实用的决策支持系统所必须面对的问题作出分析，并对在实际应用中由人工智能体充分集成的技术进行了探讨研究；本文通过运用事件驱动和任务驱动式数据挖掘器、用户辅助器和知识管理器等人工智能体，来构建支持群组决策流程的新颖架构；为了进一步说明将人工智能体构建在决策支持系统中的实用性及灵活性，本文通过分析在Internet环境下市场决策的开发实例，充分展示了基于互联网的决策支持系统原型及应用，并综述了该系统的设计思路，以及推广这种应用时的研究开发注意事项。 本文的研究在一定程度上将总结决策支持理论的研究成果，说明最新科技发展对决策支持系统的影响，并通过结合人工智能与数据挖掘的集成技术，对该决策支持系统进行研究及实用开发，文中还阐述了在目前日趋膨胀的企业数据和日趋复杂的商务环境下，这种集成技术对企业决策支持的研究意义及应用前景。