决策支持系统介绍及案例分析
商务智能与决策支持——案例及案例分析
商务智能与决策支持教学案例案例1:光大银行商务智能系统得实施一、案例内容成立于1992年8月得光大银行, 作为国内最大得股份制商业银行,拥有众多客户群,几百个分支机构遍布国内外;同时光大银行以领先得理念为客户提供种类繁多得金融服务。
对于一个如此庞大得机构,如此繁多得金融服务,管理得复杂性可想而知。
近年来,通过综合柜台业务系统、阳光卡系统、网上银行系统与办公自动化系统等一系列信息化基础建设,光大银行率先实现了业务系统全国联网与总行数据大集中。
在成功实现业务系统全国联网与总行数据大集中后,经营管理分析方面又出现了一些亟待解决得新问题,如:统计数据不够及时准确、对决策分析缺乏专业化系统化支持、报表处理效率低、数据共享差、难以为以客户为中心得经营管理模式提供充足得信息支持、业绩考核没有理想得IT系统为支撑等等。
众多新问题得出现就是银行管理层始料未及得。
为了尽快突破海量数据得“封锁”,挖掘其中蕴涵得知识与信息,光大银行决策层于2002年初开始立项商业智能及数据仓库系统。
光大银行根据自身情况,以实际需要为导向,对各家方案得优劣进行仔细分析、反复考察、综合考虑。
最终,菲奈特软件公司得高端商务智能产品BI、Office以其领先得技术与简便得操作从众多竞争者中脱颖而出,赢得了光大银行决策层得一致青睐。
经过商议,双方在国际结算业务统计分析、对公业务统计分析、信贷风险管理、客户经理业绩考核等方面签定了一系列合作计划。
为了降低实施风险,将从国际结算业务统计分析系统开始,各个项目逐步实施。
成功得选型就是光大银行商业智能应用系统成功实施得开始。
国际业务部商业智能得应用证明,光大银行所采取得“以部门为基础实施数据处理”得决定就是正确得,也就是务实得。
从2002年12月开始,菲奈特BI、Office商业智能应用平台相继应用于光大银行其她几个业务部门,形成相应部门得商业智能系统。
这些商业智能系统以数据仓库技术为基础,把分散在各个业务系统得数据进行整合,数据经过清洗、转换,加载到数据仓库;再采用OLAP与Data Mining等技术,为管理决策人员提供强大、灵活得日常查询与决策支持。
应急决策支持系统
系统的重要性
提高应急响应速度
通过快速获取和处理信息，缩 短应急响应时间，降低损失。
提高决策质量
基于数据分析和专家知识，提 高决策的科学性和准确性。
优化资源配置
通过对资源需求的快速分析和 预测，优化资源配置，提高资 源利用效率。
增强协同能力
促进各部门、各地区之间的信 息共享和协同工作，提高整体
应急响应能力。
隐私保护
在采集、传输、处理和使用应急数据的过程 中，严格遵守隐私保护的相关法律法规，确
保个人隐私不被泄露。
04
应急决策支持系统的应用场 景
自然灾害应急
01
02
03
地震
通过实时监测和分析地震 数据，为救援队伍提供快 速准确的救援方案。 Nhomakorabea洪水
利用气象和水利数据，预 测洪水趋势，及时发布预 警信息，指导防汛抗洪工 作。
应急决策支持系统是一种综合运用信息技术、数据挖掘、 专家咨询等技术手段，为应急决策者提供快速、准确、科 学的决策支持的计算机系统。
综合性
整合多种资源和技术手段，提供全方位的决策支持服务。
实时性
能够快速获取和处理突发事件信息，为决策者提供实时数 据和信息支持。
科学性
基于数据分析和专家知识，为决策者提供科学依据和解决 方案。
THANKS
台风
分析台风路径和强度，提 前制定疏散和防范措施， 减少人员伤亡和财产损失 。
事故灾难应急
火灾
01
通过智能感知设备，实时监测火情，迅速定位火灾地点，为消
防部门提供救援支持。
交通事故
02
整合交通管理部门的数据资源，快速响应交通事故，协调救援
力量，保障道路交通安全。
决策支持系统简介
1.决策支持系统的基本模式决策支持系统的基本模式如图 9-12 所示。
完整的决策支持系统模式可以表示为决策支持系统本身以及它与“真实系统”、人和外部环境的关系。
管理者处于核心位置，他运用自己的知识和经验，结合决策支持系统的响应输出，对他管理的“真实系统”进行决策。
对一个真实系统而言，提出的问题和操作的数据是输出信息流，而人们的决策则是输入信息流。
图的右边是决策支持系统，由模型库系统、数据库系统和人机交互系统等组成。
图 9-12 决策支持系统的基本模式基本的决策支持系统是人机交互系统、数据库系统和模型库系统三个子系统的有机结合。
人机交互系统是DSS 与用户的接口，其突出特点是灵活方便。
DSS 中的数据，既包括企业内部的数据，也包括与企业有关的来自外部的数据，在决策过程中，特别是对高层决策者来说，外部数据极为重要。
但是，数据是面向过去的，因为它反映了已经发生过的事实，利用 DSS 中的模型，就可以把面向过去的数据转变成面向现在或者将来的有意义的信息，模型体现了决策者解决问题的方法。
2.决策支持系统的基本结构决策支持系统的基本结构大致有两大类：一类由语言系统、问题处理系统和知识系统为基本部件构成，称为基于知识的 DSS 结构；另一类是由各类库和库管理软件以及对话生成管理子系统为基本部件构成的多库DSS 结构。
（ 1 ）基于知识的 DSS 结构。
这种结构形式由语言系统（ LS ）、知识系统（ KS ）和问题处理系统（ PPS ）三个部分组成（ 2 ）多库 DSS 结构。
这种结构一般包括各类库和库管理软件以及对话生成管理系统。
不同的系统所包括的库的类型可能不完全一样，但它们的基本组成框架是类似的。
系统组成的差别可能主要体现在库的类型上，如二库结构，即系统包括数据库和模型库；三库结构，即系统包含数据库、模型库和方法库；加入知识库后的四库结构的系统。
[案例4] 企业销售决策支持系统企业销售决策支持系统(ESDSS)为案例，介绍实际DSS的构造及其具体的应用，以便直观地帮助我们学习和认识DSS。
智能决策支持系统介绍及案例
【注】：以《交通事故管理智能决策支持系统第设8页计/初共探15》页一文为例，作者：张晴，赵晶心，董德存。
案例研究 模型库设计
模型库
基本数学模型库
事故检测模型库
存放一些具有无针对 性的基本数学模型和 算法,如初等模型、 微分方程模型、图论 及网络分析模型以及 概率统计模型等,支 持其他模型库的运行。
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案例研究 知识库设计
知识库
事实库
事故描述事实库
存放“事故A为追尾事故”、“事 故B为货货相撞事故”等对事故现 象进行描述的事实。
处理策略事实库 存放对各种交通事故处理方案的 描述。
疏导策略事实库
存放对各种交通管理措施和诱导 策略的描述。
第11页/共15页
规则库
实际上是事故描述 事实库与事故处理 和疏导策略事实库 的映射关系。它的 描述需要专家的经 验,是交通事故管 理智能决策支持系 统能否有效地对事 故管理决策进行支 持的关键。
感谢您的观看！
第15页/共15页
统计分析来自各检测器 的数据。统计ADT(日交 通量)、AADT(年均日交 通量)、WADT(周均日交 通量)、MADT(月均日交 通 量 ) 、 PHF( 高 峰 小 时 系 数 ) 、 C( 道 路 通 行 能 力)、高峰时段等数据。
存储模型库模型和其 它数据分析工具对源 数据分析处理的结果: 交通流模型参数、 C1( 事 件 发 生后 道 路 通行能力)、RT(事件 响应时间)、CT(事件 清除时间)等。
自然语言处理系统
<#include studio.h> int i , j; select food where “she likes”; return i=banana; but she has banana yesterday; If(apple != yesterday’s food )
决策支持系统(DDS)
综述： 综述：决策支持系统的基本特征
1、对准上层管理人员经常面临的结构化程 、 度不高、说明不充分的问题； 度不高、说明不充分的问题； 2、把模型或分析技术与传统的数据存取技 、 术检索技术结合起来； 术检索技术结合起来； 3、易于为非计算机专业人员以交互会话的 、 方式使用； 方式使用； 4、强调对用户决策方法改变的灵活性及适 、 应性； 应性； 5、支持但不是代替高层决策者制定决策。 、支持但不是代替高层决策者制定决策。
决策支持系统的分类
(1)结构化决策，是指对某一决策过程的环境及规 结构化决策， 结构化决策 能用确定的模型或语言描述， 则，能用确定的模型或语言描述，以适当的算法产 决策按其性质可分 生决策方案，并能从多种方案中选择最优解的决策； 生决策方案，并能从多种方案中选择最优解的决策； (2)非结构化决策，是指决策过程复杂，不可能 非结构化决策，是指决策过程复杂， 非结构化决策 用确定的模型和语言来描述其决策过程， 用确定的模型和语言来描述其决策过程，更无所谓 最优解的决策； 最优解的决策； (3)半结构化决策，是介于以上二者之间的决策， 半结构化决策，是介于以上二者之间的决策， 半结构化决策 这类决策可以建立适当的算法产生决策方案， 这类决策可以建立适当的算法产生决策方案，使决 策方案中得到较优的解。 策方案中得到较优的解。
• 核心数据库主要任务 在于支持银行交易处 理系统、 理系统、保证银行的 日常运行、 日常运行、正确记录 客户数据信息、 客户数据信息、追求 数据的绝对精确和可 靠，数据来自银行联 机交易处理系统
银行数据仓库与核心数据库的 区别
• 数据仓库重在收集具 有一定含义的信息及 数据， 数据，对具体数据源 抽象和概括， 抽象和概括，目的是 向银行管理决策提供 支持， 支持，为银行决策服 务。
决策支持系统的研究与应用
决策支持系统的研究与应用传统的决策方式往往需要采集大量的信息、数据和情报，并开展复杂的分析和评估工作，以获得针对特定问题的最优解。
但由于数据量大、分析复杂、时间拖延等问题的存在，常常导致决策失误或者不够科学化。
因此，越来越多的组织和企业开始利用计算机技术提高自身的决策效率和精度，而决策支持系统便应运而生。
决策支持系统是一种计算机应用工具，可以为决策者提供信息、数据、分析方法和模型，以帮助其做出正确的决策。
简单来说，决策支持系统所提供的信息是基于数据挖掘、模拟、数据可视化、知识管理等技术的分析结果。
决策者根据这些信息进行判断，确定如何进行决策。
决策支持系统的研究与应用历史已有几十年之久，且正在不断发展和完善。
由于数据科技的进步和计算机算力的普及，决策支持系统不仅在国外广受青睐，在国内也取得了良好的应用效果。
目前，它已经在金融、医疗、市场营销、公共管理等领域广泛应用，并有效地提高了决策者的效率和精度。
一、决策支持系统的结构和分类在决策支持系统的构建中，通常包括以下三个关键要素：1、数据收集：可以通过网络爬虫、传感器等方式采集海量数据，将其存储到数据仓库或数据湖中。
2、数据分析：可以使用数据挖掘、机器学习等技术对海量数据进行分析，获得有助于决策的模式或规律。
3、决策模型：可以根据具体的决策问题建立相应的决策模型，支持决策者进行相关的决策。
依据应用范围和决策目标，决策支持系统可以分为专家系统、智能决策系统、战略决策支持系统、企业决策支持系统等类型。
其中，专家系统可以应用在医疗、法律等领域，帮助决策者进行特定领域的决策；智能决策系统则更注重应用在基于数据的决策过程中，如基于推荐算法、搜索算法的信息检索和推荐；战略决策支持系统可以为企业的高层决策提供有效的支持，帮助企业确定发展战略；企业决策支持系统能够为企业业务运营、市场营销、供应链等方面的决策提供有效的支持。
二、决策支持系统的应用案例1、医疗智能诊断利用大数据和机器学习技术可以帮助医疗机构建立人工智能诊断系统。
建设方案中的决策支持系统和数据分析
建设方案中的决策支持系统和数据分析随着科技的不断发展，建设项目的规模和复杂性也在不断增加。
为了更好地进行决策和管理，建设方案中的决策支持系统和数据分析变得越来越重要。
本文将探讨这两个方面在建设项目中的应用和作用。
一、决策支持系统在建设方案中的应用决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是一种基于计算机技术和信息系统的工具，旨在帮助决策者进行决策过程中的问题分析、方案评估和结果预测。
在建设方案中，决策支持系统可以发挥重要的作用。
首先，决策支持系统可以提供全面的数据支持。
在建设项目中，涉及到的数据量往往非常庞大，包括工程设计、土地规划、环境评估等各个方面的数据。
决策支持系统可以将这些数据整合在一起，并通过数据挖掘和数据分析的手段，提供给决策者全面的数据支持，帮助他们更好地了解项目的情况和潜在的风险。
其次，决策支持系统可以进行多方案比较和评估。
在建设方案中，常常需要对不同的方案进行比较和评估，以选择最优的方案。
决策支持系统可以通过建立模型和算法，对各个方案进行评估，并给出相应的指标和结果。
这样，决策者可以根据这些结果，选择最符合实际需求和经济效益的方案。
另外，决策支持系统还可以进行风险分析和决策模拟。
在建设项目中，存在着各种各样的风险，如技术风险、市场风险等。
决策支持系统可以通过建立风险模型和模拟算法，对不同的风险进行分析和评估。
这样，决策者可以在决策过程中，更好地考虑到各种风险的可能性和影响，从而制定出更加科学和可行的建设方案。
二、数据分析在建设方案中的作用数据分析是指对大量的数据进行整理、加工和分析，以发现其中的规律和趋势，并为决策提供支持。
在建设方案中，数据分析可以发挥重要的作用。
首先，数据分析可以帮助决策者了解项目的需求和市场情况。
在建设项目中，了解市场需求是非常重要的，只有满足市场需求，才能够保证项目的成功。
数据分析可以通过对市场数据的分析，了解市场的规模、结构和趋势，从而帮助决策者确定项目的定位和发展方向。
基于大数据的临床护理决策支持系统
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目录 /目录
01
临床护理决策 支持系统的概 述
02
大数据在临床 护理决策支持 系统中的应用
03
临床护理决策 支持系统的实 现方式
04
基于大数据的 临床护理决策 支持系统的应 用案例
05
系统的基本构成和运行机制
基本构成：包括数据采集、数据处理、 数据存储、数据展示等模块
数据采集：通过传感器、医疗设备等 获取患者生理、病理等数据
数据处理：对采集到的数据进行清洗、 转换、整合等处理
数据存储：将处理后的数据存储在数 据库中，便于查询和分析
数据展示：将分析结果以图表、报告 等形式展示给医护人员，辅助决策
添加项标题
数据处理：对采集到的数据进行清洗、整合、标准化等处理。
添加项标题
数据分析：利用大数据技术对处理后的数据进行分析，挖掘 有价值的信息。
添加项标题
决策支持：根据数据分析结果，为临床护理提供决策支持， 提高护理质量和效率。
系统的应用场景
医院：用于辅助医生进行诊断和治疗决策 社区卫生服务中心：用于提供健康咨询和健康管理服务 家庭护理：用于监测和评估患者的健康状况 远程医疗：用于提供远程诊断和治疗建议
医疗保健领域：应用于疾病诊断、治疗 方案制定、患者健康管理等方面
公共卫生领域：应用于传染病监测、流 行病学研究、公共卫生政策制定等方面
科研领域：应用于医学研究、临床试验 设计、药物研发等方面
教育领域：应用于医学教育、护理教育、 健康教育等方面
商业领域：应用于医疗保险、疗设备 销售、医疗旅游等方面
企业管理中的决策支持系统应用
企业管理中的决策支持系统应用在当今竞争激烈的商业环境中，企业管理者面临着日益复杂和多变的决策挑战。
为了在不确定性中做出明智的选择，提高决策的准确性和效率，决策支持系统（Decision Support System，简称 DSS）逐渐成为企业管理的重要工具。
决策支持系统是一种以计算机技术为基础，融合了数据处理、模型分析和人机交互等功能的信息系统，它能够为管理者提供数据支持、分析工具和决策方案，帮助他们更好地理解问题、评估选项和制定策略。
决策支持系统的核心组成部分包括数据库、模型库、方法库和人机交互界面。
数据库用于存储企业内部和外部的相关数据，如销售数据、市场数据、财务数据等。
模型库则包含了各种分析模型和决策模型，如预测模型、优化模型、风险评估模型等。
方法库提供了一系列的算法和分析方法，以支持对数据和模型的处理。
人机交互界面则是管理者与系统进行沟通和操作的窗口，它应该具备友好、直观的特点，以便管理者能够方便地输入问题、获取信息和输出决策结果。
在企业的战略规划中，决策支持系统发挥着关键作用。
通过对市场趋势、竞争对手分析和内部资源评估等数据的整合和分析，决策支持系统能够帮助企业制定长期的发展战略。
例如，一家制造业企业想要进入新的市场领域，决策支持系统可以收集和分析该市场的规模、增长率、竞争格局等信息，并结合企业自身的生产能力、技术水平和财务状况，评估进入该市场的可行性和潜在风险。
基于这些分析结果，管理者可以做出是否进入以及如何进入的战略决策。
在市场营销方面，决策支持系统也能提供有力的支持。
它可以帮助企业进行市场细分、客户关系管理和营销活动策划。
通过对客户数据的分析，决策支持系统能够识别不同客户群体的特征和需求，为企业制定精准的营销策略提供依据。
例如，一家电商企业可以利用决策支持系统分析客户的购买历史、浏览行为和评价信息，从而向不同类型的客户推荐个性化的商品，提高营销效果和客户满意度。
在生产运营管理中，决策支持系统可以优化生产计划、库存管理和供应链协调。
物联网中的云计算辅助决策支持系统
物联网中的云计算辅助决策支持系统随着物联网的迅速发展，各类智能设备和传感器的广泛应用，将海量的数据源头产生的数据转化为实际价值成为重要而复杂的任务。
为了更好地利用这些数据，提供决策支持系统已经变得尤为重要。
而云计算则因其高效、灵活和可扩展的特点，成为物联网中的理想选择。
本文将探讨物联网中的云计算辅助决策支持系统的关键点和应用案例。
一、物联网中的云计算概述云计算是一种通过互联网来提供计算资源和服务的模式。
它通过将计算资源集中管理，并按需分配给用户，实现了资源的共享和有效利用。
在物联网中，云计算可以为设备和传感器提供强大的计算和存储能力，通过将数据上传到云端进行处理和分析，为用户提供准确和实时的决策支持。
二、物联网中的数据采集和存储物联网中的数据采集是实现决策支持的重要环节。
传感器和设备通过感知环境中的数据，并将其传输到云端服务器进行存储。
物联网中的数据采集具有广泛的应用场景，如智能家居、智能交通、工业自动化等。
通过云计算技术，可以实现数据的实时采集、存储和处理，为后续的决策提供有力的支持。
三、物联网中的数据处理和分析物联网中海量数据的处理和分析是决策支持的核心环节。
云计算平台提供了强大的计算和分析能力，可以对大规模的数据进行实时处理和分析。
通过机器学习和人工智能算法，可以从海量数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供准确和可靠的指导。
例如，在智能交通管理中，通过分析交通数据中的拥堵信息，可以优化道路资源的分配，提高道路利用效率。
四、物联网中的决策支持系统应用案例1. 智能农业在物联网中，农业领域是一个重要的应用场景。
通过传感器和设备采集农田中的土壤湿度、温度、光照等数据，上传到云端进行处理和分析，农民可以实时了解农田的状态，并根据分析结果进行灌溉和施肥决策，提高农作物的产量和质量。
2. 智能城市在智能城市中，通过物联网和云计算技术，可以对城市中的各类设备和传感器进行集中管理和控制。
例如，通过监测交通流量数据，可以优化交通信号灯的调度，减少拥堵和排放。
案例1 ：企业销售决策支持系统(ESDSS)
案例1：企业销售决策支持系统(ESDSS)
在市场经济体制下，销售管理已成为企业最重要 的经济活动之一。企业销售是企业经营的起点，也是 企业效益的焦点，销售活动不仅与企业内部各部门有 密切的关系，还与外界有着广泛的交往。销售活动涉 及的许多问题具有相当的不确定性，这些问题的决策 是半结构化或非结构化的。
数据管理 模型管理 方案管理 输出管理
数据库
模型库
方案库
ESDSS逻辑结构图
5
决策支持系统案例
案例1：企业销售决策支持系统(ESDSS)
二、ESDSS的结构与组成
人机会话系统采用用户界面十分友好的
Widow格式的菜单驱动和控制，以多任务方式展开。
系统提供用户界面十分友好的多种会话方式和操作
功能，提供备种获取数据的渠道和各种形式的输出
因此用于支持企业销售决策的DSS是一种较典型 的专用DSS，以中国纺织大学宋福根教授主持开发的 企业销售决策系统(ESDSS)为案例，介绍实际的DSS 的构造及其具体的应用。
1
决策支持系统案例 案例1：企业销售决策支持系统(ESDSS)
一、ESDSS的功能
研制ESDSS是为处在竞争日趋激烈环境中 的企业提供一种分析销售因素关系及其变化规 律，抉择最优或满意营销策略的科学手段。 ESDSS的功能有销售预测和销售决策两大类， 另外还有若干辅助功能，如下图。
信息等，它在整个决策过程中起到控制机制的作用。
ESDSS的人机会话系统设有出错提示、重要操作提
供确认、无效数据处理及互斥性校验等容纠错功能，
以及多媒体形式的教学与帮助功能。
DSS建立在Windows平台上，采用Visual Basic作
为系统主程序的语言，数据库管理系统选用Access，
应急处置的智能决策支持系统
传统的应急处置方式存在信息传递不及时、决策效率低下等问题，难以满足快速响应的 需求。
智能决策支持系统的必要性
为了提高应急处置的效率和准确性，智能决策支持系统应运而生，为决策者提供科学、 快速、准确的决策支持。
研究意义
1 2
保障公共安全
智能决策支持系统可以提高应急处置的效率和准 确性，减少突发事件造成的人员伤亡和财产损失 ，保障公共安全。
高效协调
智能决策支持系统能够协调各方力量 ，确保救援行动有序进行，提高现场 指挥效率。
信息共享与分析
数据共享
系统能够实现各部门之间的信息共享，打破信息孤岛，提高信息传递效率。
数据分析
通过对历史数据和实时数据的分析，智能决策支持系统能够为决策者提供科学依据，提高决策的准确性和有效性 。
04
智能决策支持系统的关键技术
实时反馈与修正
系统能够根据实际情况实时反馈 决策效果，帮助决策者及时调整 策略，降低风险。
面临的挑战与问题
技术成熟度
目前智能决策支持系统尚处于发展阶段，技术成熟度有待提高。
数据质量
应急处置过程中涉及的数据来源广泛、质量参差不齐，对系统分析 的准确性造成一定影响。
人类专家的作用
智能决策支持系统虽然强大，但仍需要人类专家的经验和判断来进 行决策。
高效响应、资源整合、实时监测
详细描述
高效响应、资源整合、实时监测
某森林火灾救援行动
总结词
快速定位、实时调度、信息共享
详细描述
智能决策支持系统利用卫星遥感技术和物联网技术，快速定位火灾位置，实时监测火势 发展。系统实现了救援力量的实时调度和信息共享，提高了灭火效率，有效保护了森林
资源和生态环境。
决策支持系统介绍及案例分析
01
决策支持系统的技 术实现
决策支持系统的技术实现
• 请输入您的内容
01
决策支持系统案例 分析
案例一：金融风险评估决策支持系统
总结词
利用大数据和人工智能技术，对金融市场和机构的风险进行实时监测和评估，为决策者提供数据支持和预测分析 。
详细描述
该系统通过收集和处理大量金融数据，运用机器学习和统计分析方法，对市场风险、信用风险、操作风险等进行 评估，帮助金融机构及时发现潜在风险，制定相应的风险控制策略。
模型构建与仿真
模型构建
决策支持系统可以使用各种数学模型 和算法来处理和分析数据，例如线性 回归模型、决策树、神经网络等。这 些模型可以根据业务需求进行选择和 调整。
仿真与优化
通过模拟不同的决策场景，决策支持 系统可以帮助用户评估不同方案的效 果和优劣。这有助于用户做出更科学 、更合理的决策。
决策建议与优化
数据分析与挖掘
描述性分析
通过统计和可视化方法，描述性分析可以提供数据的总体 特征和趋势。例如，计算平均值、中位数、众数等，以及 制作直方图、散点图等。
预测性分析
预测性分析使用统计模型和机器学习方法来预测未来的趋 势和结果。例如，通过分析历史销售数据来预测未来的销 售量。
探索性分析
探索性分析旨在发现数据中的隐藏模式和关联。例如，通 过关联规则挖掘来发现商品之间的关联关系，或者通过聚 类分析来将客户分成不同的群体。
决策建议
基于数据分析、模型预测和仿真结果，决策支持系统可以提供具体的决策建议， 帮助用户做出更好的决策。这些建议可以涉及不同的领域，如市场营销、财务规 划、供应链管理等。
优化
决策支持系统还可以通过各种优化算法来寻找最优解或近似最优解。例如，线性 规划可以用于资源分配和成本控制，遗传算法可以用于寻找复杂问题的解决方案 。
《决策支持系统应用》课件
01
根据市场需求、企业资源状况等因素，决策支持系统能够制定
合理的生产计划，优化资源配置。
生产调度与监控
02
系统可以对生产过程进行实时监控和调度，确保生产进度和质
量符合要求。
成本控制与质量管理
03
通过数据分析，决策支持系统能够协助企业控制生产成本、提
高产品质量，增强竞争力。
供应链管理
01
供应商选择与评估
无法替代人类判断
尽管系统能够提供数据支持和分析，但最终 的决策仍需依赖人类的判断和经验。
未来发展趋势
智能化发展
随着人工智能技术的进步，决策支持 系统将更加智能化，能够自动学习和 优化。
云端化部署
云技术的发展将推动决策支持系统的 云端化部署，方便用户随时随的成熟，决策支持系 统将能够整合更广泛的数据源，提供 更全面的分析。
市场预测
市场趋势分析
利用大数据和算法模型，决策支持系统能够 准确分析市场趋势，预测未来市场需求。
竞争态势评估
系统可以收集和分析竞争对手的市场表现、产品策 略等信息，为企业制定竞争策略提供依据。
营销策略优化
基于市场预测结果，决策支持系统可以帮助 企业调整营销策略，提高市场占有率。
生产计划与调度
生产能力规划
决策支持系统可以分析应聘者的简历、面试表现等信息，为企业选 拔合适的人才提供依据。
员工绩效评估与管理
系统可以对员工绩效数据进行全面分析，为企业制定合理的薪酬体 系和晋升机制提供参考。
培训与发展计划
基于员工绩效和职业发展需求，决策支持系统可以帮助企业制定个 性化的培训和发展计划，提高员工综合素质。
04
02
决策支持系统的基本原理
数据获取
政府版决策支持系统介绍(简版)
系统提供了多种分析模型，包括预测分析模型、预警分析模型、仿真分析模型、综合评价 比较模型、人口分析模型、消费行为分析模型、投入产出模型等，为领导决策提供依据。
系统提供全方位、完善、安全的用户等级权限管理体制，权限分配细到任意小的信息 单元，建立多用户、分角色的安全认证管理体系，保证了系统的安全性。
数据库
体
系
统计局
工商局
基 础 系 统 层 信息、服务发布
经贸委
计生委
国土局
信息安全支撑平台
内部安全网
核心安全网
硬件基础设施
3 功能简介
提供了多种数据集中方式，将分散于各厅局的数据上传，集中存放在系统的数据仓库 中，实现了信息资源的整合。
支持多种异构数据源，包括 Oracle、Sybase、SQL Server、DB2 等关系数据库系统， 文本数据和其他非结构化数据等。
5.2 宏观经济决策分析系统
z 预测分析 采用时序指标预测分析方法，分析经济运行形势，进行主周期分析、趋势分析、预警
分析、政策因素仿真输入，预测未来经济的发展趋势。 z 仿真分析
采用类人工神经元网络模型，把人工神经元网络模型与 GMDH 方法相结合，应用神经 网络原理自动跟踪多指标之间的经济结构变化，并可加入政策因素描述，进行仿真分析。 z 综合评价比较
内容包括：
z 政策法规 z 文献资料 z 研究报告 z 研究成果 z 重要纪事
6 产品服务
z 产品：利用现有产品的功能进行实施。 z 二次开发：对于用户特殊要求，以现有产品为基础，为用户量身定制符合用户需
求的产品。 z 模块服务：用户可以采用现有系统中的各功能模块，组成用户所需的新的应用系
决策支持系统实例
决策支持系统实例物资分配调拨问题是根据各单位提出对物资的需求申请，按仓库的库存情况制定分配方案，再根据分配放案以及仓库和单位的距离制定物资运输方案。
最后按照物资运输方案制定各仓库的发货表和各单位的接收表，修改各仓库库存数和各单位的物资数。
该决策问题需要设计多个数据库和多个模型共同求解。
总的处理流程如图：图1 物资分配调拨流程图一、物资申请和库存的计划汇总1、各单位按自己的需求提出对各物资的申请申请数据库为：D i={SQ(W1)，SQ(W2)，… } i=1,2,3…（1.1）其中D i表示第i各单位，SQ(W j)表示申请物资W j的需要数量。
将各单位的申请数据库汇总成各单位对物资的需求量，形成总申请数据库。
W j={ SQ(D1)，SQ(D2)，…} j=1,2，3…(1.2)其中SQ(D i)表示第i个单位对物资W j的申请数量。
该项数据处理需要编制程序，类似于数据库的旋转来完成。
2、 各仓库度物资的可供应情况K i ={XY(W 1)—KD(W 1)，XY(W 2)—KD(W 2)，…} i=1，2，… （1.3） 其中K i 表示第i 个仓库；XY(W j )， KD(W j )分别表示该仓库中物资W j 的现有数量和最低储备量；XY(W j )—KD(W j )表示物质W j 的可供量。
各仓库的多物资的可供应情况汇总成某一物资个仓库的可供量，形成总库存数据库。
Wj={XY(K 1)—KD(K 1)，XY(K 2)—KD(K 2)，…} （1.4） 该项数据处理工作，要在数据库中计算出可供量后，再进行类似于数据库旋转来实现。
该计划汇总工作构成数据处理模型，它与数据库的关系如图：图2 计划汇总模型与数据库的关系二、 制定物资的分配方案物资分配方案是利用物资分配模型来完成的，该分配模型是通过一系列公式实现。
1、比较分配情况对同一物资W j 计算总可供量S （各仓库可供量之和）与总申请量Q （各单位申请量之和）的大小。
决策支持系统案例
W (W (1) W (2) W (3) W (4) W (5) )W (0)
=（0.37 0.38 0.25）
第二个方案的权重最大，因此选择地点D2最佳。。
2019/12/15
28
层次分析法在图书馆设备采购决 策中的应用
某高校图书馆为了扩展读者培训的服务范围，提高服务档 次，欲采购一批笔记本电脑用作培训用计算机，构建采购 决策的层次结构模型。
2019/12/15
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判断矩阵
判断矩阵是层次分析法的基本信息，也是计算各要素权重 的重要依据。
建立判断矩阵 A (aij )nn
aij wi / wj
假设在准则H下要素 A1 ,A2 ,,An 的权重分别为 w1 ,w2 ,,wn
即 w (w1 ,w2 ,,wn )T
2019/12/15
运用层次分析法进行决策的过程包括建立层次结构模型、构造 判断模型等内容。具体而言，层次分析法分析过程包括３步：
建立层次结构模型； 决定各层指标的权重，将同一层的指标与上一层中某个指标进
行两两成对比较，采用定性和定量标度其重要程度，构造出判 断模型，计算出各层指标的权重，并通过计算判断矩阵的一致 性来验证权重是否合理； 计算出待选方案的相对权重并排序，完成决策。
沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买 习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的 商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原 始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一 个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分 析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一 些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时 也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫 下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
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❖ 1 定义 ❖ 2 概述 ❖ 3 决策步骤 ❖ 4 特征 ❖ 5 功能 ❖ 6案例应用分析
❖
support system
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❖ 作"如来……则"方式的灵敏度分析，回答若干问题： 销售量增长10%，其他不变，广告费支出必须达到 多少?当价格下降到多少元时，销售量增长10%?经 分析可知，当广告支出为126.2486万元时或ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ格下 降到38.42元时，可以达到销售童增长大约10%的目 标
(4) 广告媒体选择决策
❖ 由于千斤顶属于工业品，工厂在广告费用的预算 上一般根据一定的利润比提取，并由主观判断安排 广告宣传，而如何优化分配，用好这笔资金一直未 作
❖ 150000 X1+24000 X2+12 0000X3≤1000000 ❖ 150000 X1≥650000 ❖ X1≥2 ❖ X2≥3 ❖ X3≤2 ❖ 4) 规划求解的结果 ❖ X1=4.33，X2=14.83，X3=0，E=1357，取整得: X1=4，
策析境、者进向用或人通
定
水工，模提信更系非机过， 平具调拟供息高统结交数简
义
和，用决分管一。构互据称
dss)
质帮各策析理级它化方、
量助种过问系发是决式模
。
二 概述
❖ （1）数据部分是一个数据库系统; ❖ （2）模型部分包括模型库(mb)及其管理系统
(mbms); ❖ （3）推理部分由知识库(kb)、知识库管理系
❖ 结构特征： 1、数据库及其管理系统；
❖
2、模型库及其管理系统；
❖
3、交互式计算机硬件及软件；
❖
4、图形及其他高级显示装置；
❖
5、对用户友好的建模语言
❖ 1 EDSS
五、 ESDSS的功能
图
的 功 能 结 构
表1 销售预测采用的方法与模型
表2 销售决策采用的方法与模型
六、ESDSS的案例应用分析
表3 案例背景企业1998一1997年 各年销售因素数据
接上表
具体分析该表
❖ 模型运行后的统计量表明模型的拟合良好 (R2=0.99903)，误差较小(标准差=1.92287)。根据 预测模型对1997年市场需求进行验算，价格 =41.26383，广告支出=114.18541，汽车产量=157， 计算得1997年需求约为270.4，与实际情况 265.32130基本符合。
(3) 市场需求预测
❖ 影响该厂销售情况的主要因素是价格、广告 支出以及汽车产量，1988一1997年各年的数 据见表3。
❖ 根据表中数据，应用ESDSS的销售量预 测功能，由回归分析建立企业的需求预测模 型:
❖ y=106.04684-0.28891X1+1.15190 X2+0.28487 X3
(2) 问题的提出
随着市场经济的进一步发展，千斤顶行业的竞争日趋 激烈。该厂的市场占有率较大，指定的价格通常处于 一个领导价格的地位，因此如何及时地把握市场机会 ，准确地预测市场需求，如何根据市场需求及时调整 自己的营销策略等问题对公司高层决策层提出了更高 的要求。但长期以来，管理部门在决策时往往采用经 验估计、定性分析等方法，一般决策者的经验和水平 无法满足要求，也难以借鉴他人的经验和获得有效的 决策数据，常局限于一种决策方案而缺乏多方案的制 定与比较。鉴于此，公司领导希望能够有一套使用方 便、切实有效的计算机系统来支持公司进行决策。
❖ 过认真的考虑。 ❖ 工厂主要使用的广告媒体为户外广告、专业杂志
和其他形式。根据工厂的经验，各种媒体的加权展 露数为:户外广告192、专业杂志36、其他形式12。 现要应用ESDSS促销手段决策功能，由线性规划模 型作广告费优化分配方案，以得到最大的展开效果。
❖ 1) 建立决策变量 ❖ X1 ----- 分配给户外广告的设置次数 ❖ X2 ----- 分配给专业杂志的刊登次数 ❖ X3 ----- 分配给其他广告形式的次数 ❖ 2) 建立目标函数
❖ (2)用概率定量地描述每个方案所产生的各种结局的可能性； ❖ (3)决策人员对各种结局进行定量评价，一般用效用值来定量
表示。效用值是有关决策人员根据个人才能、经验、风格以 及所处环境条件等因素，对各种结局的价值所作的定量估计； ❖ (4)综合分析各方面信息，以最后决定方案的取舍，有时还要 对方案作灵敏度分析，研究原始数据发生变化时对最优解的 影响，决定对方案有较大影响的参量范围。
❖ Max E(X)=192 X1+36 X2+12 X3 ❖ 3) 确定约束条件 ❖ 户外广告每次的设置费用为150000元/年，专业杂志上刊登广告的费
用为24000元/年，其他广告形式平均为120000元/年。其中户外广告的 投入不得少于650000元，次数不得少于2次，专业杂志的刊登不得少于3 次，其他广告形式尽可能少于2次，由此确定模型的约束条件如下:
❖ (1) 应用企业简介 ❖ 某集团公司下属千斤顶厂是研究、开发与制造各类
液压千斤顶的专业企业，拥有各种千斤顶装配线20 条，年生产能力超过280万台。工厂的销售工作主 要由集团的销售公司负责，销售公司设有四个业务 科以及计划、储运和财务等职能科室，在国内设有 天泽、武汉、广州和华东分公司，并在欧美设有分 部。公司销售"决策的主要参与人员由集团总裁、销 售公司经理和财会人员组成
四、决策支持系统（DSS）的特 征
❖ 基本特征：1、对准上层管理人员经常面临的结构化程度不高、说明不 充分的问题；
❖
2、把模型或分析技术与传统的数据存取技术检索技术结合起来；
❖
3、易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用；
❖
4、强调对用户决策方法改变的灵活性及适应性；
❖
5、支持但不是代替高层决策者制定决策。
统(kbms)和推理机组成 ❖ （4）人机交互部分是决策支持系统的人机交
互界面，用以接收和检验用户请求，调用系 统内部功能软件为决策服务，使模型运行、 数据调用和知识推理达到有机地统一，有效 地解决决策问题。
三 决策步骤
❖ (1)发现问题并形成决策目标，包括建立决策模型、拟定方案 和确定效 果度量，这是决策活动的起点；