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　　现代信息技术的发展推动着传统商业的发展，也必将引发彩票销售管理的新变革。彩票销售系统从一开始就是利用传统的文件系统和关系数据库实现的销售管理系统，和商场电子收款机、银行POS系统一样，统称联机事务处理系统(OLTP)。现在利用先进的数据仓库技术和数据挖掘技术实现的物流管理系统、客户关系管理系统，实现了商品销售中了解市场、促进销售、加强客户服务、改进业务流程等智能决策支持功能。其中有许多值得彩票发行销售部门借鉴的先进经验。实现彩票销售系统的智能决策支持，也是增强彩票发行销售部门竞争能力的有效手段。电脑彩票销售系统积累了大量的销售数据，如何从这些海量数据中挖掘规律来指导实际工作，为辅助决策者做出正确判断以满足服务消费阶段的需求，已经成为彩票销售系统提高销售量增强竞争力的热点问题。从本文中可以体会到IQ与OLAP的完美结合。

　　通过多维分析对数据统计特性以可视化图型的方式进行表示，通过对数据重新组合生成一些新的信息来更加有效的描述数据特征，通过从多种角度对数据进行快速交互地分析，为决策部门提供及时有效的决策依据。或通过基于统计学、人工智能、机器学习等技术的数据挖掘，按照一定的规则高度自动化地分析具体数据，做出归纳性的推理，发现确定有效的、有潜在使用价值的、以往不为人知的、最终可理解的信息，并对未来情况进行预测，以辅助决策者为企业良好运营作出合理决策。

　　描述性挖掘是对数据中存在的规则做一种概要的描述，或者根据数据的相似性把数据分组。描述型模式不能直接用于预测。主要有关联规则、异常检测、聚类分析等方法。异常检测是找到数据集中与大多数数据不同或不一致的数据对象。聚类分析则是把数据集分为不同的组，使得组与组之间的差别明显，而组内个体之间的差异较小。聚类分析和分类是一组互逆的过程，因此在很多分类中适用的算法也同样适用于聚类分析。关联规则是描述数据之间存在关系的规则，通过分析数据或记录间的关系，决定哪些事情将一起发生，在数据挖掘的各种方法中应用最为广泛。