第2章：决策支持系统概述
《管理信息系统》教学大纲
《管理信息系统》课程教学大纲一、说明（一）课程基本信息［课程名称］管理信息系统［英文名称]Management Information System[课程代码］040183［课程类别]专业基础课[学分］3学分[总学时］48 学时.其中理论32学时、实验16学时。
[适用对象］工商管理、市场营销、旅游管理等专业[先修课程］管理学原理、计算机基础(二）课程介绍《管理信息系统》课程是在管理科学、系统科学、行为科学、应用数学、计算机技术和网络互联等学科的基础上逐步形成和发展起来的一门新兴边缘学科，其依据的理论基础和实现的技术手段还处在不断的发展之中。
该课程注重于开发出满足用户需要的管理信息系统软件所依据的理论、方法、原则、技术和工具,并结合管理工作实际,对管理信息系统软件开发过程进行计划、组织、协调和控制.（三）教学目的与要求教学目的《管理信息系统》课程是工商管理、市场营销、旅游管理等专业基础课。
学生通过学习该课程后，在知识和能力等方面应达到的目标是让学生从管理、组织和技术等多个角度来认识管理信息系统,了解组织如何使管理信息系统与业务战略、组织控制以及业务流程有效结合在一起，获得竞争优势。
授课内容主要侧重于学科基础知识，包括管理信息系统的概念，各种应用系统的介绍，信息技术的基础，系统的开发的基本知识。
在教学案例中，讨论了现代管理信息系统与企业可持续竞争优势之间的关系，管理信息系统与组织控制、业务流程之间的关系等问题。
教学要求第一，知识、能力素质基本要求知识要求：掌握管理信息化建设中的管理信息系统开发从系统规划、分析、设计到实施各个阶段的基本理论知识和基本方法。
能力素质要求:掌握信息化管理建设过程中的信息系统开发步骤、具有运用所学管理信息系统知识挖掘出企业系统应具备的功能的能力.第二，教学模式基本要求课程设计是本门课程的一个特点，所以，将课堂理论教学、案例启发教学、课外调研、课后指导等有机结合起来，提高教学效率。
管理层决策支持系统
数据分析和预测功能 了解市场趋势
管理层决策支持系统的功能
数据收集和整合 采集数据 整合数据
数据分析和挖掘 分析数据 挖掘信息
பைடு நூலகம்
决策模型构建 构建模型 优化模型
可视化报表生成 生成报表 展示数据
管理层决策支持系统的应用领域
管理层决策支持系统在金融行业、制造业、零 售业和医疗保健行业等领域得到广泛应用，帮 助企业提升决策效率和决策准确性。
管理层决策 支持系统
汇报人： 时间：2024年X月
●01
第1章 管理层决策支持系统简 介
什么是管理层决策支持系统？
信息技术工具
01 帮助管理层做出有效决策
数据分析
02 提供支持，提升决策效率
模型构建
03 帮助提升决策准确性
管理层决策支持系统的重要性
日益复杂的商业环境 管理层面临挑战
应对快速变化的市场 管理层的需求
数据库管理 数据存储
案例分析和发展趋势
企业风险管理 降低风险
人力资源优化 提升效率
市场营销决策 促进销售
展望未来发展
未来的管理层决策支持系统将更加个性化，根 据不同企业的需求定制不同的决策支持方案。 同时，实时数据分析将得到加强，帮助管理层 更快速地做出决策。多维度的决策支持将成为 发展的趋势。
●06
第6章 管理层决策支持系统的 总结与展望
决策支持系统的 定义和重要性
决策支持系统是一种利用计算机技术、模型、 数据和分析工具辅助管理层进行决策的系统。 它的重要性在于能够提供可靠的数据和分析， 帮助管理层做出更明智的决策。
系统架构设计和关键技术
前端界面设计 用户友好
数据分析算法 决策支持
数据隐私保护与合规性
专家与决策支持系统
③
评价等级：IV
④
汽车掉漆缺陷等 级为IV级
单项缺陷智能评价系统 缺陷 状况 描述
①
描述处理模块
②
④
③
缺陷 评价
智能评价模块
解释机
推理机 知识库
1.2 决策支持系统概述
1.2.1 决策支持系统的形成和发展 1.2.2 决策支持系统的概念
1.2.2 决策支持系统的概念
• 如何区分问题的结构化程度？ – 问题形式化描述的难易程度 – 解题方法的难易程度 – 解题中所需计算量的多少
1.2.2 决策支持系统的概念
二、决策支持系统的定义： – R.H.Spraque 和E.D.Carlson的定义：决策支持系统具 有交互式计算机系统的特征，帮助决策者利用数据 和模型去解决半结构化问题。 – P.G.W.Keen的定义：决策支持系统是“决策”(D)， “支持”(S)，“系统”(S)，三者汇集成的一体,即 通过不断发展的计算机建立系统的技术，逐渐扩展 支持能力，达到更好的辅助决策. – S.S.Mittra的定义：决策支持系统是从数据库中找出 必要的数据，并利用数学模型的功能，为用户产生 所需要的信息。
1.2.2 决策支持系统的概念
四、DSS与MIS的关系 • DSS是从MIS的基础上 发展起来的，都是以数 据库系统为基础，都需 要进行数据处理，也都 能在不同程度上为用户 提供辅助决策信息。 • DSS与MIS比较，具有 以下不同：
MIS
中层管理人员 事务处理 以数据库为基 础，数据驱动 查询报表固定 追求处理效率 结构化决策
1.2.1 决策支持系统的形成和发展
二、决策支持系统的发展 • 从管理科学的模型辅助决策发展到决策支持系统，经 历了如下几个阶段： ① 单模型辅助决策 ② 交互建模的DSS ③ 组合模型的DSS ④ 智能的DSS
决策支持系统(DSS)是支持解决半结构化或非结构化问题的...
吉林大学硕士生论文
２０ 世纪 ７０ 年代，管理信息系统（Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ—ＭＩＳ） 应运而生，使信息处理进入了一个新阶段。管理信息系统是一个由人和计算 机结合的对管理信息进行收集、存储、维护、加工、传递和使用的系统。管 理信息系统是由大容量数据库支持、以数据处理为基础的计算机应用系统。 它包含多个电子数据处理系统（ＥＤＰ），每个 ＥＤＰ 面向一个管理职能，如财务 ＥＤＰ，劳资 ＥＤＰ，库存 ＥＤＰ。ＭＩＳ 由若干个子系统构成，通过各子系统之间的 信息联系，构成一个有机整体以实现总体管理目标。由于管理信息系统从系 统的观点出发，把分散的、孤立的信息组织成一个比较完整的，有组织的信 息系统，从而提高了信息处理的效率，也提高了管理水平。 四、决策支持系统
管理信息系统只能帮助管理者对信息做表面上的组织和管理，而不能把 信息的内在规律更深刻地挖掘出来为决策服务。人们期望一种新的用于管理 的信息系统，它能把人的判断能力和计算机的信息处理能力结合在一起，提 高决策者的效能而又不妨碍他们的主观能动性，使计算机成为决策者的强有 力助手，为决策者提供一些切实可行的帮助。７０ 年代末以来，运筹学、数理 统计方法，人工智能的知识表达技术、专家系统语言，数据库及其管理系统， 各类软件开发工具等学科的发展与完善，以及小型、高效、廉价的微机及工 作站的出现为广泛的研究和应用决策支持系统提供了良好的技术准备。
定量测定结论 .....................................................................................59 主要定性结论 .....................................................................................61
管理信息系统课后习题答案(全)
管理信息系统课后习题答案(全)管理信息系统课后习题答案第一章：引言管理信息系统（MIS）是现代组织中非常重要的一部分，它能够帮助组织有效地管理和利用信息资源。
本文将回答一些关于管理信息系统的课后习题，以便加深对该领域的理解。
第二章：信息系统基础知识1. 信息系统的定义是什么？信息系统是由人员、技术、过程和数据组成的一个整体，目的是收集、存储、处理和传递信息来支持组织的运营和管理决策。
2. 信息系统的基本组成部分有哪些？信息系统的基本组成部分包括硬件、软件、数据、人员和过程。
3. 信息系统开发的生命周期是什么？信息系统开发的生命周期包括需求分析、系统设计、系统实施、系统运维和系统维护。
第三章：信息系统与组织战略1. 信息系统如何与组织战略相互关联？信息系统能够支持和促进组织战略的实施，同时组织战略也会影响信息系统的规划和发展。
2. 什么是信息系统规划？信息系统规划是指根据组织的战略目标和需求，制定和实施信息系统的整体规划和发展策略。
3. 信息系统如何支持组织的竞争优势？信息系统可以提供实时的、准确的和可靠的信息，帮助组织进行战略决策和快速反应市场变化，从而获得竞争优势。
第四章：数据与信息管理1. 什么是数据？数据是描述事物属性或特征的符号化形式。
2. 什么是信息？信息是根据特定目的对数据进行加工和解释得到的结果。
3. 数据库管理系统（DBMS）的作用是什么？数据库管理系统是一种软件工具，用于管理和操作组织的数据，实现数据的存储、访问、更新和删除等功能。
第五章：网络与通信技术1. 什么是计算机网络？计算机网络是由若干台计算机及其相关设备通过通信线路相互连接并共享资源的系统。
2. 什么是局域网（LAN）？局域网是指在有限地理范围内连接计算机和设备的计算机网络。
3. 什么是广域网（WAN）？广域网是指通过计算机网络连接较大地理范围内的计算机和设备。
第六章：电子商务与电子政务1. 什么是电子商务？电子商务是通过互联网和其他网络技术进行商业活动的过程，包括在线购买、在线支付和在线服务等。
农业大数据驱动的智能化种植决策支持系统
农业大数据驱动的智能化种植决策支持系统第一章绪论 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (3)1.3 研究方法 (4)第二章农业大数据概述 (4)2.1 农业大数据概念 (4)2.2 农业大数据来源与类型 (4)2.2.1 数据来源 (4)2.2.2 数据类型 (5)2.3 农业大数据应用现状 (5)2.3.1 农业生产管理 (5)2.3.2 农产品市场分析 (5)2.3.3 农业政策制定与执行 (5)2.3.4 农业科技创新与人才培养 (5)2.3.5 农业环境保护与可持续发展 (6)第三章智能化种植决策支持系统设计 (6)3.1 系统总体设计 (6)3.1.1 设计目标 (6)3.1.2 设计原则 (6)3.1.3 系统架构 (6)3.2 系统模块划分 (6)3.2.1 数据采集模块 (7)3.2.2 数据处理模块 (7)3.2.3 决策支持模块 (7)3.2.4 用户界面模块 (7)3.3 系统关键技术 (7)3.3.1 大数据技术 (7)3.3.2 机器学习技术 (7)3.3.3 智能算法 (8)3.3.4 Web技术 (8)第四章数据采集与处理 (8)4.1 数据采集技术 (8)4.1.1 传感器技术 (8)4.1.2 遥感技术 (8)4.1.3 物联网技术 (8)4.1.4 移动通信技术 (8)4.2 数据预处理 (8)4.2.1 数据清洗 (9)4.2.2 数据整合 (9)4.3 数据存储与管理 (9)4.3.1 数据存储 (9)4.3.2 数据管理 (9)4.3.3 数据挖掘与分析 (9)第五章数据分析与挖掘 (10)5.1 数据分析方法 (10)5.1.1 描述性统计分析 (10)5.1.2 相关性分析 (10)5.1.3 因子分析 (10)5.2 数据挖掘算法 (10)5.2.1 分类算法 (10)5.2.2 聚类算法 (10)5.2.3 关联规则挖掘 (10)5.3 农业大数据挖掘应用 (10)5.3.1 土壤质量评价 (11)5.3.2 作物产量预测 (11)5.3.3 病虫害防治 (11)5.3.4 农业生产优化 (11)5.3.5 农产品市场分析 (11)第六章智能决策模型构建 (11)6.1 决策模型概述 (11)6.2 模型构建方法 (11)6.2.1 数据采集 (11)6.2.2 数据处理 (12)6.2.3 模型构建 (12)6.2.4 模型应用 (12)6.3 模型评估与优化 (12)6.3.1 模型评估 (12)6.3.2 模型优化 (13)第七章智能化种植建议 (13)7.1 建议方法 (13)7.1.1 数据来源与预处理 (13)7.1.2 特征工程 (13)7.1.3 建议算法 (13)7.2 建议内容优化 (13)7.2.1 建议内容分类 (13)7.2.2 建议内容优化方法 (14)7.3 建议系统实现 (14)7.3.1 系统架构 (14)7.3.2 关键技术 (14)第八章系统集成与测试 (14)8.1 系统集成 (15)8.2 系统测试 (15)第九章农业大数据驱动的智能化种植决策支持系统应用案例 (16)9.1 案例一：作物种植结构调整 (16)9.1.1 案例背景 (16)9.1.2 应用过程 (16)9.2 案例二：病虫害防治 (17)9.2.1 案例背景 (17)9.2.2 应用过程 (17)9.3 案例三：农业资源优化配置 (17)9.3.1 案例背景 (17)9.3.2 应用过程 (17)第十章总结与展望 (18)10.1 研究工作总结 (18)10.2 研究不足与展望 (18)10.3 未来研究方向 (18)第一章绪论1.1 研究背景我国农业现代化的推进，农业大数据的应用日益广泛。
第二章决策支持系统的理论基础和基本构架
数据库系统：存储、管理、提供与维护用于决策支持数据 的DSS基本部件，是支撑模型库子系统的基础。
包括数据库、数据析取模块、数据查询模块、 数据库管理系统、数据字典等部件组成。
2.4 决策支持系统的结构形式
“三部件”结构形式
优点：
➢ 与MIS相比，多出模 型库系统且做为核心
（1） 明确了“三部件”的接口与集成➢型部关与件E系S和相，数比便据，于部是件D通S的过S定模的
是DSS开发最基本的技术层次，包括新的用 于特殊目的的语言、支持对话方式的改进了 的操作系统，以及彩色图形显示的硬件和支 持软件，可以开发专用的DSS，也可以开发 DSSG。
典型例子： GADS就是用FORTRAN语言编写的
2.5 决策支持系统的应用层次
技术层次 专用DSS DSS生成器
DSS工具
2.4 决策支持系统的结构形式
“三部件”结构形式 “三系统”结构形式 统一结构形式
2.4 决策支持系统的结构形式
“三部件”结构形式
1980年Sprague提出著名的决策支持系统的三
部件结构，包括三个子系统：人机交互子系统、
模型库子系统和数据库子系统。
对话部件
模型部件
数据部件
2.4 决策支持系统的结构形式
2.2 决策支持系统的理论 与技术基础
计算机硬件
计算机软件
影响和制约着DSS实现的进度
例如，计算机应用初期，存储硬件紧张，需 借助于软件技术，而集成技术的发展已经实
现了硬件的海量存储。
DSS是一种开放的技术，一般来说，只要能面向计算机并给 决策人员提供帮助，DSS都可以转化为自己的技术。
2.3 决策支持系统基本原理
决策支持系统辅助决策的方式
MIS管理信息系统各章节简答题
第一章：组织、管理和网络化企业一、为什么信息系统对企业运营管理非常重要?(P10）1.答:企业持续寻求改进其运行效率以求达到高获利,信息系统和技术有助于企业提高效率和生产效率，配合企业过程和管理行为的改变.2.信息系统和技术是公司创造新产品和新服务甚至整个新企业模式的重要驱动器.3.利用信息系统和信息技术可以更好的服务顾客,拉近与顾客的距离，增加收入和利润，更好的与供应商来沟通以便降低成本。
4.信息系统有助于企业获得更准确的数据,以便做出更好的决策。
5.信息系统有助于企业形成自己的竞争优势.6.企业也投资于运营企业所必需的信息系统和技术。
二、什么是信息系统?信息系统的三个基本活动是什么？三个维度是什么？（注：学会用三个维度来分析案例）(P12）1.含义:信息系统技术上可以定义为相互连接的部件的集合,它可以进行信息收集、处理、储存和分发,以支持一个组织的决策和控制。
信息系统包括组织内或围绕它的环境的主要人员、地点和事情的信息。
2.三个基本活动：在一个信息系统中，生产信息主要有三个主要活动，这些活动是输入、处理和输出。
输入是在组织内部或其外部环境中捕捉或收集原始数据.处理是把这些数据转换成较有意义的形式。
输出是将处理后的信息转交给使用它的人或其他活动。
3.三个维度：组织维、管理维、技术维。
组织维:组织是由不同的层次和专业任务组成的结构。
管理维：管理工作在于对企业所面临的许多情况进行感知，作出决策,列出解决企业问题的正式计划。
技术维：计算机硬件是在信息系统汇总进行输入、处理和输出的物理设备。
计算机软件由详细的预编指令组成，用它来再一个信息系统中协调和控制计算机硬件.数据管理技术包括管理物理存储介质上数据的软件。
网络和通信技术由物理设备和软件组成，连接各种软件硬件，由一个地点到另一个地点传送数据。
三、辅助资产是什么?（P1801.辅助资产是由初始投资中引导出价值所需的资产。
主要的辅助资产有组织资产、管理资产和社会资产。
决策支持系统概述
第1章决策支持系统概述▲数据：记载下来的事实，客观属性的值▲信息：构成一定含义的一组数据▲系统：由假如干相互联系相互制约的元素结合在一起，并具有特定功能的有机整体。
▲系统的组成：1、系统由各元素或子系统组成2、至少包含两个以上的元素3、各元素之间相互联系或相互制约4、具有目的性5、适应环境的变化▲数据处理系统：是对大量数据进展收集、组织、存储、加工与传播的总和▲数据处理系统的特征：1、数据量大；2、没有特别复杂的运算；3、时效性强▲管理信息系统MIS：运用系统管理的理论方法，以计算机网络和现代通信技术为手段，对信息进展收集、组织、存储、加工、传播和使用的人机系统。
▲管理信息系统的根本组成：管理业务应用系统、数据库系统▲管理信息系统特点：1、以数据库系统为根底；2、数据录入；3、数据传输；4、数据存储；5、数据查询；6、数据统计；7、指标计算▲决策支持系统：以管理科学、运筹学、行为科学、控制论为根底，以计算机技术、模拟技术、信息技术为手段，面向半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。
▲决策支持系统主要特征：1、关注上层管理人员经常遇到的结构化程度不高、标准化不明确的问题2、把模拟或分析技术与传统的数据存取和检索技术结合起来3、易于非计算机专业的人员，以交互会话的方式使用4、强调对环境及用户决策方法改变的适应性和灵活性5、提供决策的良好效果▲DSS的功能：1、管理并提供外部信息2、收集、管理并提供内部信息3、收集、管理并提供反响信息4、存储和管理数学模型5、修改和添加数据、模型、方法6、加工、汇总、分析、预测数据、7、具有人时机话和图像输出功能以满足数据查询需求8、提供良好的数据通信功能9、合理的加工速度和响应时间▲决策支持系统的形成过程1、科学计算为管理信息系统奠定了算法根底2、运筹学的开展为模型辅助决策奠定了模型根底3、管理信息系统4、模型辅助决策系统5、决策支持系统▲分布式决策支持系统DDSS：研究由多个物理位置上别离的决策体如何并发计算、协调一致地求解问题▲DDSS分为：同步系统：有时间压力下参与者之间同时同地和同时异地的信息交换。
规则推理(RBR)的智能决策支持系统
摘要本文通过对智能决策支持系统及其相关理论的研究，将规则推理系统应用到石油储运安全生产管理系统当中，帮助决策者迅速地高效地解决日常生产和应急决策问题。
论文首先介绍了决策支持系统和智能决策支持系统的发展、基本概念、功能和结构，并重点说明了它们的模型库在整个系统中的核心作用；接着介绍了知识的表示方式，主要介绍了三种知识表示形式，即：产生式规则、语义网络和框架，并通过对其优、缺点的比较，最后采用了产生式规则来进行知识表示；基于对产生式规则的知识表示，论文又研究了基于规则的推理系统。
针对基于产生式规则的推理形式，以及石油储运过程中需要处理的问题,本文采用ID3算法进行数据挖掘。
通过将数据按属性分类，建立表格形式，进行数据计算，最后产生决策树，生成规则，并把规则输入到基于规则推理的决策支持系统之中，以完善系统的知识库。
论文同时给出了ID3计算公式的C语言编程和实现决策树的Java程序段。
最后介绍了智能决策支持系统在大庆石油储运安全生产管理当中的应用，将论文前面介绍的理论进行实际的操作，给出了比较完整的工作流程设计，经理论分析表明这种思路及其应用的算法是可行的。
关键词：智能决策支持系统；知识表示；ID3；产生式规则ABSTRACTAccording to the research about Intelligent Decision Support Systems and its related theories, this thesis applies Reasoning Based on Rule System to Daqing petroleum storage and transportation safety production management system in order to help decision makers solve the daily and urgent support problems.The article firstly introduces the basic development, concept, function and structure of DSS and IDSS which point is the model house’s core function in the whole sys tem; Then it introduces the knowledge expression way, and mainly introduces three kinds of knowledge expression ways: productive rule, semantic network and frame, Through the comparison between their advantages and shortages, finally I choose Productive rule in knowledge expression; Based on the knowledge expression way of Productive rule, the article researches the Reasoning Based on Rule System.Directing to productive rule account of rule reason and the problems to be dealt with in petroleum storage and transportation safety production management, I put forward Interactive Dichotomic versions 3 to carrying out data mining. The article provides the C language programming of the calculate formula and formula paragraph in theform of Java language to set up decision tree.In the end, this thesis applies the IDSS theory to Daqing petroleum storage and transportation safety production management system, and gives the whole design process of computing that is comparable integrity. The theoretical analysis shows that this kind of way of thinking and its practical algorithm are feasible.Key words: Intelligent Decision Support Systems; knowledge expression; Interactive Dichotomic versions 3; productive rule第1章绪论 51.1 概述 51.2 选题背景和目标 51.3 目前研究状况及发展前景 61.4 论文完成的主要工作 7第2章决策支持系统和智能决策支持系统 82.1 决策支持系统 82.1.1 决策支持系统及其功能 82.1.2 决策支持系统的基本模式 102.1.3 决策支持系统的基本结构 112.1.4 决策支持系统的模型库系统 142.2 智能决策支持系统 172.2.1 人工智能的简述 172.2.2 智能决策支持系统的结构 182.2.3 智能决策支持系统的模型系统 192.3 本章小结 21第3章基于规则推理的知识表示系统 223.1 推理的概述 223.2 知识表示 233.2.1 产生式规则 233.2.2 语义网络 253.2.3 框架 273.3 产生式系统 293.3.1 产生式系统的组成 303.3.2 产生式系统的运行过程 303.3.3 产生式规则的程序语言实现 313.4 本章小结 32第４章ＩＤ３算法 334.1 归纳学习 334.2 决策树学习 334.3 ID3学习算法 344.3.1 信息论简介 344.3.2 基于互信息的ID3算法 374.3.3 实例计算 374.3.4 用Java语言实现的ID3算法 424.4 本章小结 47第5章智能决策支持系统在石油管理中的应用 485.1 石油储运管理决策支持系统框架结构 485.2 规则推理在石油管理智能决策支持系统中的应用 505.2.1 规则推理中应用相关技术的描述 505.2.2 规则推理的实现 505.3 本章小结 55结论 56参考文献 57致谢 58附录 59第1章绪论1.1 概述智能决策支持系统是将人工智能技术引入决策支持系统而形成的一种新型信息系统。
第2章信息系统应用体系与对管理决策的支持
第二章信息系统应用体系与对管理决策的支持第一节决策概述一、决策的含义简单地说，决策就是针对问题和目标，分析问题和解决问题的一个管理过程。
决策的含义实际上包含了以下内容：（1）决策需要有问题和目标。
目标有时是一个，有时是由相互关联的几个目标形成的一个组。
不管是一个目标或一组目标，目标都必须明确，且尽可能量化。
所需解决的问题也必须明确，并用简洁的语言加以描述。
（2）决策需要有可行方案。
决策必须在两个或两个以上的可行方案中进行选择。
这些方案是平行的，都能解决设想的问题或预定的目标，并且可以加以定量或定性分析。
（3）决策是一个方案的取舍过程。
决策面临着若干个可行方案，每个方案都具有独特的优点，也隐含着缺陷，有的方案还带有很大的风险。
决策的过程就是对每个可行的方案进行分析、判断、评价，从中选出较优的方案加以实施。
（4）决策必须有效。
决策的有效性包含两层意思：首先是决策结果必须有效，这就要求有合理的决策评判准则。
其次是决策过程的有效性，这涉及到决策的成本和经济性。
二、决策过程决策过程实际上是一个提出问题、分析问题、解决问题的过程。
广义上说，每个决策都需要经过四个阶段：情报阶段、设计阶段、选择阶段和执行阶段。
（1）情报阶段：包括找出、识别和确切地表述需要作出决策的问题或情况，即确定决策目标，也就是决定要对什么做决策。
（2）设计阶段：我们要寻找实现目标的各种途径，也就是要开发实现目标的替代方案。
此阶段可将大量的研究结果吸纳到可获得的替代方案中去。
（3）选择阶段：我们要对在设计阶段开发的各种替代方案进行评估，从中选择一项。
（4）执行阶段：就是将已选择的方案付诸实施的过程。
三、决策的类型（1）按制定决策的组织层次分①战略决策是指企业适应时刻变化着的外部环境的一种决策，具有全局性、长期性与战略性的特点。
对企业而言，战略决策是有关企业生存的重大决策，比如确定或改变企业的经营方向和经营目标、新产品开发、开拓海外市场等。
②管理决策是指对企业的人力、资金、物资等资源进行合理配置，以及改变组织机构的一种决策。
大数据时代的企业运营决策支持系统研究
大数据时代的企业运营决策支持系统研究第1章引言 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 研究内容与目标 (4)1.3 研究方法与篇章结构 (4)第二章：对大数据时代背景进行阐述，分析企业运营决策面临的新挑战和机遇。
(4)第三章：梳理大数据技术在企业运营决策支持系统中的应用，总结现有研究成果和不足。
4第四章：构建大数据时代企业运营决策支持系统框架，并对关键模块进行详细设计。
(4)第五章：选取实际企业进行案例分析，验证所构建决策支持系统的有效性和可行性。
(4)第六章：对研究结果进行总结，提出未来研究方向和对策建议。
(4)第2章大数据与企业运营决策支持系统概述 (4)2.1 大数据概念与特征 (5)2.1.1 大数据概念 (5)2.1.2 大数据特征 (5)2.2 企业运营决策支持系统发展历程 (5)2.2.1 初始阶段：基于数据的决策支持系统 (5)2.2.2 发展阶段：基于信息技术的决策支持系统 (5)2.2.3 成熟阶段：基于大数据的决策支持系统 (5)2.3 大数据时代企业运营决策支持系统的新挑战与机遇 (5)2.3.1 挑战 (5)2.3.2 机遇 (6)第3章大数据技术架构与处理方法 (6)3.1 大数据技术架构 (6)3.1.1 数据源 (6)3.1.2 数据采集与传输 (6)3.1.3 数据存储与管理 (6)3.1.4 数据分析与挖掘 (7)3.1.5 数据可视化 (7)3.2 数据采集与预处理 (7)3.2.1 数据采集 (7)3.2.2 数据清洗 (7)3.2.3 数据转换 (7)3.2.4 数据整合 (7)3.3 数据存储与管理 (7)3.3.1 关系型数据库 (7)3.3.2 非关系型数据库 (8)3.3.3 分布式文件系统 (8)3.3.4 云存储 (8)3.4 数据分析与挖掘 (8)3.4.1 统计分析 (8)3.4.2 预测模型 (8)3.4.3 关联规则挖掘 (8)第4章企业运营决策支持系统需求分析 (8)4.1 企业运营决策过程与关键要素 (8)4.1.1 企业运营决策过程 (9)4.1.2 企业运营决策关键要素 (9)4.2 决策支持系统需求分析框架 (9)4.2.1 决策目标分析模块 (9)4.2.2 决策过程分析模块 (9)4.2.3 信息需求分析模块 (9)4.2.4 决策方法分析模块 (10)4.2.5 用户需求分析模块 (10)4.3 需求分析方法与实证研究 (10)4.3.1 文献综述法 (10)4.3.2 案例分析法 (10)4.3.3 专家访谈法 (10)4.3.4 实证研究 (10)第5章决策支持系统建模方法 (10)5.1 决策支持系统建模原理 (10)5.2 数据驱动的建模方法 (10)5.3 知识驱动的建模方法 (11)5.4 混合建模方法 (11)第6章大数据时代的决策支持算法与应用 (11)6.1 传统决策支持算法的挑战与改进 (11)6.1.1 挑战 (11)6.1.2 改进 (12)6.2 大数据环境下的新兴决策支持算法 (12)6.2.1 概述 (12)6.2.2 典型算法介绍 (12)6.3 决策支持算法在企业运营中的应用案例分析 (12)6.3.1 零售行业 (12)6.3.2 金融行业 (13)6.3.3 制造行业 (13)6.3.4 物流行业 (13)6.3.5 医疗行业 (13)第7章企业运营决策支持系统集成与实现 (13)7.1 系统集成策略与方法 (13)7.1.1 集成策略 (13)7.1.2 集成方法 (13)7.2 系统架构设计 (14)7.2.1 总体架构 (14)7.2.2 系统组件设计 (14)7.3 系统功能模块设计与实现 (14)7.3.1 数据管理模块 (14)7.3.2 决策分析模块 (15)7.4 系统测试与优化 (15)7.4.1 功能测试 (15)7.4.2 系统优化 (15)第8章企业运营决策支持系统应用案例分析 (15)8.1 制造业案例：生产调度决策支持系统 (15)8.1.1 背景介绍 (15)8.1.2 系统设计与实现 (16)8.1.3 案例分析 (16)8.2 服务业案例：客户关系管理决策支持系统 (16)8.2.1 背景介绍 (16)8.2.2 系统设计与实现 (16)8.2.3 案例分析 (16)8.3 零售业案例：智能供应链决策支持系统 (17)8.3.1 背景介绍 (17)8.3.2 系统设计与实现 (17)8.3.3 案例分析 (17)第9章企业运营决策支持系统实施策略与风险管理 (17)9.1 系统实施策略与步骤 (17)9.1.1 实施策略概述 (17)9.1.2 实施步骤 (17)9.2 系统实施中的风险管理 (18)9.2.1 风险识别 (18)9.2.2 风险评估与应对措施 (18)9.3 系统实施效果评估与持续改进 (18)9.3.1 效果评估指标 (18)9.3.2 效果评估方法 (18)9.3.3 持续改进策略 (18)第10章总结与展望 (19)10.1 研究工作总结 (19)10.2 研究局限与未来展望 (19)10.3 大数据时代企业运营决策支持系统的发展趋势与挑战 (19)第1章引言1.1 研究背景与意义信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
决策支持系统第2章DSS的基本概念
决策支持系统第2章DSS的基本概念决策支持系统（DSS）是指一种利用信息技术和决策科学方法来帮助决策者进行决策的信息系统。
DSS在实际应用中广泛运用于各种领域的决策过程中，如企业管理、市场调研、金融投资等。
本章将介绍DSS的基本概念，包括DSS的定义、功能、特点等。
首先，DSS是一种利用信息技术和决策科学方法来支持决策过程的信息系统。
它通过收集、管理、分析和展示大量的数据和信息，为决策者提供决策所需的实时和准确的信息。
与传统的决策方法相比，DSS具有更快捷、高效、精确的特点。
其次，DSS具有多种功能。
首先，它可以收集和处理大量的数据和信息，包括内部的企业数据、外部的市场数据等，通过各种分析方法和技术，将这些数据转化为结构化和有用的信息。
其次，DSS可以进行各种分析和模拟，帮助决策者识别和理解问题的本质，并提供多种决策方案的评估和比较。
最后，DSS可以支持决策者的决策过程，通过决策支持技术、算法和工具，为决策者提供决策的辅助和指导。
此外，DSS具有以下特点。
首先，它是一种面向决策者的系统，它的设计和实现目标是帮助决策者进行决策，而不是取代决策者。
其次，DSS是一个交互式的系统，它通过与决策者的交互，实现信息的收集、处理、分析和展示。
决策者可以根据自己的需要和偏好，自主地选择和调整信息和工具。
最后，DSS是一个通用的系统，它可以应用于各种领域和层次的决策过程，如战略决策、管理决策、运营决策等。
DSS的应用有很多好处。
首先，它可以提高决策者的决策效率和决策质量。
通过提供实时和准确的信息，DSS可以帮助决策者更好地了解问题的背景和情况，准确地识别问题和需求，制定更有效的决策方案。
其次，DSS可以降低决策的风险和不确定性。
通过多种分析和模拟方法，DSS可以对不同的决策方案进行评估和比较，帮助决策者选择更合适的方案，并预测和分析决策结果的可能性和影响。
最后，DSS可以提高组织的竞争力和创新能力。
通过DSS的应用和推广，组织可以更快速和准确地做出决策，适应市场的变化和竞争的压力，促使组织产生更好的创新和变革。
基于大数据的农业现代化智能种植监控方案
基于大数据的农业现代化智能种植监控方案第一章：引言 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (2)1.3 研究方法 (3)第二章：大数据与农业现代化概述 (3)2.1 大数据的定义及特点 (3)2.2 农业现代化的内涵与特征 (3)2.3 大数据在农业现代化中的应用 (4)第三章：智能种植监控系统设计 (5)3.1 系统架构设计 (5)3.2 数据采集与传输 (5)3.2.1 数据采集 (5)3.2.2 数据传输 (5)3.3 数据处理与分析 (6)3.3.1 数据清洗与预处理 (6)3.3.2 数据存储 (6)3.3.3 数据分析 (6)第四章：智能种植监控关键技术 (6)4.1 物联网技术 (6)4.2 人工智能技术 (7)4.3 数据挖掘与机器学习 (7)第五章：智能种植监控应用案例 (7)5.1 案例一：小麦智能种植监控 (7)5.2 案例二：水稻智能种植监控 (8)5.3 案例三：设施农业智能种植监控 (8)第六章：大数据驱动的农业决策支持 (8)6.1 农业决策支持系统概述 (8)6.2 大数据在农业决策支持中的应用 (9)6.2.1 数据来源 (9)6.2.2 数据处理与分析 (9)6.2.3 应用案例 (9)6.3 农业决策支持系统设计与实现 (10)6.3.1 系统架构 (10)6.3.2 关键技术 (10)6.3.3 系统实现 (10)第七章：智能种植监控系统运行与维护 (10)7.1 系统运行管理 (10)7.2 系统维护与升级 (11)7.3 系统安全与稳定性 (11)第八章：智能种植监控政策法规与标准 (12)8.1 政策法规概述 (12)8.2 农业信息化政策法规 (12)8.3 智能种植监控相关标准 (12)第九章：智能种植监控产业发展现状与趋势 (13)9.1 产业发展现状 (13)9.2 产业竞争格局 (13)9.3 产业发展趋势 (14)第十章：结论与展望 (14)10.1 研究结论 (14)10.2 研究不足与局限 (15)10.3 研究展望 (15)第一章：引言1.1 研究背景我国社会经济的快速发展，农业现代化已成为国家战略的重要组成部分。
DSS的理论基础和基本框架
DSS与相关技术的关系
决策与预测
➢ 决策：创造未来，基于预测，实现将来一个目标。 ➢ 预测：预言未来，基于分析、研究、仿真、实验。 ➢ 凡是决策，必须进行预测，而预测的目的绝大多数
是为了做好决策。因此，DSS与预测技术有着密切 而不可分割的关系。 ➢ 决策是在现在；而决策的付诸实施，达到决策的目 的是在将来。因此，决策方案只有在预测的基础上 才能制定出来。
11
DSS的理论基础
人工智能(Artificial Intelligence)
➢ 将人工智能技术用于管理决策是一项开拓性工作。 当前研究的IDSS就是DSS与AI技术相结合的产物， 它用领域专家的知识来选择和组合模型，完成问题 的推理和运行，为用户提供智能的交互式接口。
➢ 人工智能技术作为计算机应用研究的前沿，近十年 取得了惊人的进展，呈现了光明的前景。
2
DSS的理论基础
DSS的发展与许多学科有关。其理论基础涉及 到信息论、计算机技术、管理科学和运筹学、 信息经济学、行为科学、人工智能等。
3
DSS的理论基础
信息论
➢ 信息是现代科学技术中普遍使用的一个重要概念。 ➢ 信息论的创始人是美贝尔电话研究所的数学家香农
（C.E.Shannon1916－2001），他为解决通讯技术中的信息 编码问题，突破老框框，把发射信息和接收信息作为一个整 体的通讯过程来研究，提出通讯系统的一般模型；同时建立 了信息量的统计公式，奠定了信息论的理论基础。1948年香 农发表的《通讯的数学理论》一文，成为信息论诞生的标志。
模型库中存放问题的方程形式 方法中用算法程序表示方法 模型库淡化
33
三库结构形式
(2)“模型和方法”的第二种理解 把模型理解为算法加上数据。 这时方法库称为算法库更合适，存放按算法编制的 程序。在模型库中存放的是一个索引，该索引包括算 法程序文件的地址和它所需数据的地址。 算法和数据 分离，依靠模型来统一。
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从发展的观点看，可以将DSS看做是MIS的高级 从发展的观点看，可以将DSS看做是MIS的高级 DSS看做是MIS 阶段或高层分系统。 阶段或高层分系统。
DSS与MIS 与
DSS与MIS的主要区别是设计思想和工作对象的 DSS与MIS的主要区别是设计思想和工作对象的 的主要区别是设计思想 差别，它体现了信息处理工作的逐步深入、 差别，它体现了信息处理工作的逐步深入、逐步积 累过程的不同阶段，它们不能相互代替， 累过程的不同阶段，它们不能相互代替，各有各的 地位和作用。 地位和作用。
但是，任何一项数据的处理并不是孤立的， 但是，任何一项数据的处理并不是孤立的，它需要与其 它工作进行信息交换、资源共享。因此， 它工作进行信息交换、资源共享。因此，就必须对一个 企业或部门的有关信息进行整体分析和系统设计， 企业或部门的有关信息进行整体分析和系统设计，这样 就产生了管理信息系统 管理信息系统（ 就产生了管理信息系统（management information systems,即MIS）。它是一个由人和计算机组成的进行 systems,即MIS） 管理信息收集、传递、储存、加工、维护和使用的系统。 管理信息收集、传递、储存、加工、维护和使用的系统。
模型库 （MB） ）
数据库 （DB） ）
第2章 决策支持系统概述
内容纲要
决策支持系统的形成和发展 决策支持系统的概念 与管理信息系统的区别 决策支持系统的类型 新型决策支持系统
决策支持系统与MIS的区别 的区别 决策支持系统与
MIS
面向中层管理人员， 面向中层管理人员，为管理服务 按事务功能综合多个EDP 按事务功能综合多个
庆幸的是，20世纪70年代末以来，与完成这 一任务相关的学科都有了长足的进步!!
运筹学模型、数理统计方法及其软件 人工智能方面的知识表达技术、专家系统语言及智能用户界 面 小型、高效率、廉价的微机及工作站 数据库及其管理系统 图形专用软件 这些都为广泛的研究和 各类软件开发工具 应用DSS DSS提供了良好的 应用DSS提供了良好的 技术准备和物质准备。 技术准备和物质准备。
DSS的基本特征 的基本特征
对准上层管理人员经常面临的结构化程度不高、 对准上层管理人员经常面临的结构化程度不高、说明不够充 上层管理人员经常面临的结构化程度不高 分的问题 模型分析技术与传统的数据存取技术及检索技术结合起来 把模型分析技术与传统的数据存取技术及检索技术结合起来 易于为非计算机专业人员 非计算机专业人员以交互会话的方式使用 易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用 具有很高的灵活性及适应性 具有很高的灵活性及适应性 支持而不是代替人来 人来制定决策 支持而不是代替人来制定决策 跟踪和适应人的决策过程 人的决策过程， 是跟踪和适应人的决策过程，而不是要求人去适应系统
MIS是一个总概念，DSS是MIS发展的高级阶段或高层子系统。 MIS是一个总概念，DSS是MIS发展的高级阶段或高层子系统。 是一个总概念 发展的高级阶段或高层子系统 DSS是鉴于MIS的不足而推出的目标不同于MIS的新型系统 是鉴于MIS的不足而推出的目标不同于MIS的新型系统。 DSS是鉴于MIS的不足而推出的目标不同于MIS的新型系统。 MIS是DSS的基础部分 也即DSS包括提供决策信息的MIS 的基础部分， DSS包括提供决策信息的MIS， MIS是DSS的基础部分，也即DSS包括提供决策信息的MIS， MIS是DSS的一个子系统 的一个子系统。 MIS是DSS的一个子系统。 就狭义而言，MIS与DSS是不同的系统 就广义而言，DSS是 是不同的系统， 就狭义而言，MIS与DSS是不同的系统，就广义而言，DSS是 MIS的分系统 的分系统。 MIS的分系统。
2章 第2章 决策支持系统概述
Rome is not built in a day.
冰冻三尺,非一日之寒 冰冻三尺,
第2章 决策支持系统概述
内容纲要
决策支持系统的形成和发展 决策支持系统的概念 与管理信息系统的区别 决策支持系统的类型 新型决策支持系统
第2章 决策支持系统概述
内容纲要
决策支持系统的形成和发展 决策支持系统的概念 与管理信息系统的区别 决策支持系统的类型 新型决策支持系统
开发DSS的技术难度 的技术难度 开发
DSS的两种开发思路 ：扩展、单独建立 的两种开发思路 扩展、 模型库系统的开发是一个瓶颈 DSS是一个发展迅速但尚未完全成熟的领域，某些功能 是一个发展迅速但尚未完全成熟的领域， 是一个发展迅速但尚未完全成熟的领域 的实现尚有一定难度， 的实现尚有一定难度，有赖于某些技术的解决 具有广泛的应用前景， 具有广泛的应用前景，但目前发展较缓慢
简言之， 简言之，它是一类用以辅助决策的计算机软 件系统！ 件系统！
一个决策支持系统的实例
某企业为确定生产规模和合适的库存量建立 DSS 模型库存有生产计划 存有生产计划、 模型库存有生产计划、库存模拟模型等 数据库存有历年销售量、资金流动情况、成本等 数据库存有历年销售量、资金流动情况、 存有历年销售量 决策者通过计算机终端屏幕 根据DSS DSS提供最佳订货量和重新订货时间 根据DSS提供最佳订货量和重新订货时间 相应的生产成本、 相应的生产成本、库存成本等信息 进行“如果……将会怎样 将会怎样？ 进行“如果……将会怎样？”的询问 对所提方案进行灵敏度分析 对所提方案进行灵敏度分析 或者以新的参数进行模拟 以新的参数进行模拟而得到一个新方案 或者以新的参数进行模拟而得到一个新方案
传统MIS存在的缺陷 存在的缺陷 传统
系统的设计总从原有手工方式管理的数据出发， 系统的设计总从原有手工方式管理的数据出发，而不是从 管理人员的决策的需求出发 对组织环境的变化，以及由此而产生的工作方式、 对组织环境的变化，以及由此而产生的工作方式、工作内 容、认识模式等方面变化不容易适应
随着社会和技术的发展， 随着社会和技术的发展，人们也逐步 认识到， MIS、EDP那样完成例行的日常 认识到，像MIS、EDP那样完成例行的日常 信息处理任务， 信息处理任务，只是信息系统在管理领域 中应用的初级阶段， 中应用的初级阶段，要想进一步提高它的 作用，对管理工作做出实质的贡献， 作用，对管理工作做出实质的贡献，就必 须面对不断变化的环境要求， 须面对不断变化的环境要求，研究更高级 的系统，直接支持决策。 的系统，直接支持决策。
大量的事实使人们意识到： 大量的事实使人们意识到：信息系统本身最好不要企图取代 决策者做出决策，决策支持才是它们的正确地位！ 决策者做出决策，决策支持才是它们的正确地位！
于是，人们自然期望研制开发一种能够克服上述缺点， 于是，人们自然期望研制开发一种能够克服上述缺点，为决 策者提供一些切实可行的帮助的决策支持系统（Decision 策者提供一些切实可行的帮助的决策支持系统（ 决策支持系统 Systems） Support Systems）。
DSS
面向高层管理人员， 面向高层管理人员，为辅助决策服务 通过模型计算来辅助决策
以数据库系统为基础
以模型库系统为基础
输出结果的模式是固定的
输出结果的模式是复杂的
信息处理的快速性
信息处理的有效性与正确性
支持结构化决策
支持半结构化决策
1.2.4决策支持系统与 决策支持系统与MIS的关系 的关系 决策支持系统与
对决策支持系统的发展起关键作用的 两个学科 管理信息系统 管理科学/运筹学 管理科学 运筹学
回顾： 回顾： 管理信息系统
电子计算机问世以后，很快就被应用于管理领域， 电子计算机问世以后，很快就被应用于管理领域，特别是 用于办公自动化。开始人们主要用它进行数据处理、 用于办公自动化。开始人们主要用它进行数据处理、编制 报表，这样就产生了最早的电子数据处理 电子数据处理（ 报表，这样就产生了最早的电子数据处理（electronic processing,即EDP）技术。 data processing,即EDP）技术。
DSS的基本模式 的基本模式
核心
决策 管理者 真 实 系 统 问题 操作 与人的行为 有关的信息 响应 协助 人员
DSS
处理数据 对话系统 MIS信息 信息 环境 外部数据 数据库 系统 模型库 系统
决策支持系统的结构P11
用户
人机交互系统
模型库管理系统 （MBMS） ）
数据库管理系统 （DBMS） ）
决策支持系统产生的背景原因
传统的MIS的局限是导致DSS产生的原因之一； 传统的MIS的局限是导致DSS产生的原因之一； MIS的局限是导致DSS产生的原因之一 MIS在技术及方法论上存在固有的缺陷（结构化生命周期 法），导致系统的自身僵化； 只重视“电算化”而忽视了管理和决策的效能，导致传统 MIS不能很好发挥效益。 人们对信息处理规律认识的提高是DSS产生和发展的内在动 人们对信息处理规律认识的提高是DSS产生和发展的内在动 DSS 力； 要想进一步提高信息处理的作用，对管理工作做出实质性 的贡献，就必须面对不断变化的环境要求，研究更高级的系统， 直接支持决策。
第2章 决策支持系统概述
内容纲要
决策支持系统的形成和发展 决策支持系统的概念 与管理信息系统的区别 决策支持系统的类型 新型决策支持系统
决策支持系统的类型
专家系统（Expert System） 智能决策支持系统(Intelligent DSS ) 群决策支持系统(Group DSS) 经理信息系统(Executive Info. System)
它侧重于数据处理。 它侧重于数据处理。
与EDP相比较，MIS的优点是：它把孤立的、零碎的信息 EDP相比较，MIS的优点是：它把孤立的、 相比较 的优点是 变成了一个比较完整的、有组织的信息系统， 变成了一个比较完整的、有组织的信息系统，不仅解决 了信息存储的“冗余”问题，而且提高了信息的效能。 了信息存储的“冗余”问题，而且提高了信息的效能。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ