如何设计商业决策支持系统
mbs商业智慧系统设计方案
mbs商业智慧系统设计方案MBS商业智慧系统设计方案1. 系统介绍:商业智慧系统（MBS）是一种基于数据分析和洞察力的决策支持系统。
它利用数据挖掘技术，帮助企业管理层了解市场趋势、客户需求和竞争对手动态。
通过收集、整理和分析数据，MBS能够提供相关的商业智慧，以帮助企业制定战略决策和优化业务运营。
2. 系统需求:MBS需要满足以下需求来实现有效的商业智慧分析和支持:2.1 数据收集和整理:MBS需要能够从多个数据源（如企业内部系统、第三方数据提供商等）收集数据，并进行适当的整理和清理。
这些数据可以包括销售数据、客户数据、市场数据、竞争对手数据等。
2.2 数据存储和管理:MBS需要有一个强大的数据存储和管理系统，以便有效地存储和管理大量的数据。
数据应按照一定的结构组织，以便进行快速和准确的查询和分析。
2.3 数据分析和挖掘:MBS需要具备功能强大的数据分析和挖掘能力。
它应能够对数据进行统计和分析，提供相关的商业智慧。
这包括通过数据模型和算法识别趋势、预测市场需求、评估竞争对手策略等。
2.4 可视化和报告:MBS需要能够将分析结果以易于理解和使用的方式呈现给用户。
这可以通过图表、图像、报表等形式实现。
此外，MBS还应能够生成定制化的报告，以满足不同用户的需求。
2.5 决策支持:MBS的最终目标是为企业管理层提供决策支持。
它应能够根据分析结果和商业智慧，为管理层提供有针对性的建议和意见。
这可以通过定制化的仪表盘、提示和提醒来实现。
3. 系统设计:3.1 架构设计:MBS的架构应包括数据收集、数据存储和管理、数据分析和挖掘、可视化和报告等几个核心模块。
这些模块可以通过合适的技术和工具实现，如数据仓库、数据挖掘算法、可视化工具等。
3.2 数据整合:MBS需要整合多个数据源的数据，这可能涉及到不同格式和结构的数据。
为了实现数据整合，可以使用ETL（Extract-Transform-Load）工具来提取、转换和加载数据，将其导入到统一的数据存储中。
如何建立高效的决策支持系统
如何建立高效的决策支持系统如今，企业在快速发展的商业环境下，决策的质量和效率对于企业的发展至关重要。
为了能够在竞争激烈的市场中保持竞争力，企业需建立一个高效的决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）。
本文将从评估需求、设计系统、数据收集与分析、技术实施以及持续改进等方面介绍如何建立高效的决策支持系统。
第一步是评估需求。
在建立决策支持系统之前，企业需要明确其决策的类型和所需的决策信息。
不同的决策类型需要不同的信息支持，如战略决策、管理决策和操作决策等。
通过深入理解决策需求，可以更加准确地确定决策支持系统所需的功能和特性。
第二步是设计系统。
在设计决策支持系统时，应考虑以下几个方面。
系统的界面应该简洁直观，用户可以快速上手并迅速了解到所需信息。
系统应该具备灵活度和扩展性，能够随着企业的变化和需求进行调整和改进。
系统应该支持多种决策模型和方法，以满足不同的决策需求。
第三步是数据收集与分析。
决策支持系统的核心是数据，因此需要确保数据的准确性和完整性。
在收集数据时，应选择合适的方法和工具，如问卷调查、数据挖掘和市场研究等。
同时，要对数据进行分析和解释，以提取有价值的信息和洞察，支持决策过程。
第四步是技术实施。
决策支持系统的技术实施是关键环节之一。
在选择技术方案时，应根据企业的规模、预算和技术能力来确定。
一般来说，可以考虑使用数据仓库、数据挖掘、人工智能和机器学习等技术，以提升决策支持系统的效率和准确性。
系统的安全性和稳定性也是需要重视的方面，要保护数据的机密性和完整性。
最后一步是持续改进。
决策支持系统不是一次性的工程，而是需要持续改进和优化。
通过监测系统的使用情况和效果，可以发现潜在的问题和改进的机会。
同时，可以充分利用用户的反馈和建议，进行不断的改进和优化，以适应企业的发展和变化。
总之，建立一个高效的决策支持系统对于企业的发展至关重要。
通过评估需求、设计系统、数据收集与分析、技术实施以及持续改进等步骤，企业可以建立一个满足决策需求的决策支持系统，从而提升决策的质量和效率，迅速适应市场的变化并取得更大的竞争优势。
决策支持系统设计计划
决策支持系统设计计划本次工作计划介绍:本次工作计划旨在设计和实施一个决策支持系统,以帮助我们的部门更有效地做出决策。
该系统将基于最新的技术和数据分析方法,准确、及时和可靠的信息和分析结果,以支持我们的决策过程。
该系统的主要内容包括需求分析、系统设计、数据采集和处理、系统开发和实施、测试和培训等。
与各部门紧密合作,确保该系统能够满足他们的需求和期望。
数据分析将是该系统的核心部分。
采用先进的数据分析技术,包括机器学习和数据挖掘,以从大量的数据中发现有用的模式和趋势,并有关市场趋势、客户需求、竞争情况等方面的有价值的信息。
实施策略包括确定系统开发的优先级、制定详细的项目计划和时间表、确定资源需求和分配、风险管理等。
采用敏捷开发方法,确保系统能够快速上线并不断优化和改进。
该系统的目标是提高我们部门的决策效率和质量,从而提高整个公司的竞争力和盈利能力。
我们相信,通过该系统的实施,能够更好地应对市场变化和挑战,并取得更好的业绩。
以下是详细内容一、工作背景随着市场竞争的加剧和信息量的爆炸式增长，我部门面临着越来越复杂的决策环境。
传统的人工分析方法已经无法满足快速、准确决策的需求。
因此，我们需要设计并实施一个决策支持系统，以提高决策效率和质量，增强我部门的竞争力。
二、工作内容1.需求分析：通过与各部门的深入沟通，了解他们的决策需求，收集相关数据和业务流程信息。
2.系统设计：根据需求分析结果，设计系统架构、模块功能、数据流程等，确保系统易用、高效、稳定。
3.数据采集与处理：搭建数据采集模块，对原始数据进行清洗、转换和整合，以满足系统需求。
4.系统开发与实施：采用敏捷开发方法，分阶段完成系统编码、测试和优化工作，确保系统按时上线。
5.测试与培训：组织系统测试，确保各项功能正常运行。
为部门员工系统操作培训，提高使用效果。
三、工作目标与任务目标：通过决策支持系统的实施，提高我部门的决策效率和质量，实现业务增长和盈利能力提升。
决策支持系统建设方案
决策支持系统建设方案1. 简介决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是一种帮助管理者进行决策的信息系统，通过收集、处理、分析大量的数据，为决策者提供准确的决策支持。
本文将介绍决策支持系统建设方案，具体包括需求分析、系统设计、系统实施、系统评估等几个重要步骤。
2. 需求分析在决策支持系统建设之前，需要进行充分的需求分析，明确系统的功能和性能要求。
需求分析的目标是明确系统需要解决的问题、决策者的需求和决策过程中需要的信息。
以下是需求分析的几个关键步骤：1.定义问题：明确系统需要解决的问题，例如市场营销决策、生产计划决策等。
2.收集需求：与决策者进行面对面的沟通，了解他们对系统的期望和需求。
同时，也需要与其他相关人员进行交流，包括决策支持系统开发团队、信息技术部门等。
3.分析需求：对收集到的需求进行整理和分析，明确系统的功能和性能要求。
这包括系统的数据处理能力、分析算法、用户界面等方面的需求。
4.需求确认：与决策者进行确认，确保对需求的理解和达成一致。
这是一个持续的过程，在整个系统开发过程中需求可能会发生变化，需要及时进行调整和确认。
系统设计是指根据需求分析的结果，对决策支持系统进行整体设计和详细设计。
系统设计包括以下几个方面：3.1 架构设计架构设计是指对决策支持系统的整体结构进行设计，包括系统的组成部分、模块之间的关系、数据流等。
常见的架构设计包括集中式架构、分布式架构等。
3.2 数据模型设计数据模型是指对系统中使用的数据进行描述和组织的模型，包括数据的结构、关系、属性等。
常见的数据模型包括层次模型、关系模型、面向对象模型等。
3.3 界面设计界面设计是指对系统的用户界面进行设计，包括界面布局、交互方式、界面元素等。
良好的界面设计能够提高用户的使用体验和效率。
3.4 算法设计算法设计是指对系统中使用的数据分析算法进行设计，根据系统需求和数据特点选择适合的算法。
常见的算法包括决策树算法、聚类算法、回归算法等。
商业智能决策支持系统设计与实现
商业智能决策支持系统设计与实现随着信息化时代的发展，企业要想保持竞争力，已经不能仅仅依赖人力进行管理决策。
商业智能决策支持系统（Business Intelligence Decision Support System，简称BI-DSS）的应用，成为企业进行决策时的强有力武器。
本文将从BI-DSS的定义入手，对BI-DSS的功能模块、体系结构以及实现方法进行讨论，希望为读者提供一些参考。
一、BI-DSS的定义商业智能决策支持系统，是一种基于数据仓库、数据挖掘技术，以及决策支持技术集成而成的系统。
它能够快速深度地对企业内外部大量数据进行分析，提供支持决策的信息，帮助企业管理者在合适的时间内做出正确的决策。
其中，数据仓库是指企业内部多个系统中的数据的集成，数据挖掘是指在海量数据中挖掘规律和趋势，决策支持技术是指基于模型、算法等技术对数据进行分析、评估，以支持管理者做出、优化决策。
二、BI-DSS的功能模块1.数据集成在BI-DSS中，数据集成是第一步。
它是将企业原有的、分散的数据收集到数据仓库中，经过清洗、整合、标准化后形成一套可管理、可查询、可分析的数据源。
2.数据挖掘在数据仓库中，大量的数据需要进行分析、评估，挖掘出有效的信息。
数据挖掘技术可以将企业的历史数据、规律、趋势等信息分析、挖掘出来，以便于管理者做出决策。
3.分析处理对数据进行处理分析，提取重要的信息，为企业管理者提供有效的支持依据。
分析处理可以使用多种统计学方法，如回归分析、时间序列分析、聚类分析等。
4.报表生成企业的管理者需要及时了解企业各项指标、绩效以及行业动态等信息，BI-DSS可以根据需求，生成针对性的报表，提供及时准确的支持信息。
报表可以是表格式的、图表式的、文字式的、以及管理仪表盘式的等。
三、 BI-DSS的体系结构BI-DSS的体系结构主要包括以下三个层次：1.数据仓库层数据仓库是BI-DSS的基础，整个BI-DSS的数据源，它可以接受来自多个数据源的数据，并将这些数据整合成一套完整的、可管理、可查询的数据源。
决策支持系统的设计和实现要点
决策支持系统的设计和实现要点随着信息技术的快速发展，决策支持系统 (Decision Support System, DSS) 已经成为越来越多组织和企业的重要工具。
它可以帮助用户基于数据和模型做出更明智的决策，提高组织的效率和竞争力。
然而，要想实现一个高效、可靠的决策支持系统并不容易。
本文将讨论决策支持系统的设计和实现要点。
1. 用户需求分析首先需要进行用户需求分析，明确用户的需求和期望。
不同的用户可能会有不同的需求，例如，高层管理者通常需要有关关键绩效指标的信息，而操作人员可能更关心流程细节和操作流程。
了解用户需求可以帮助设计师确定系统的功能和界面设计。
2. 数据采集和管理DSS 需要基于可靠、准确的数据进行分析和预测。
因此，数据采集和管理是关键的。
数据可以通过内部或外部渠道获取，包括数据库、电子表格、Web 爬虫，交易记录、调查问卷等。
数据应该存储在可靠的数据库中，并赋予适当的安全性和隐私保护。
3. 模型开发和选择决策支持系统需要基于数据模型进行决策分析。
对于已有的模型，可以直接在系统中集成，可始用现有的专业化模型和算法，比如某些机器学习模型和人工智能模型。
如果系统涉及到新的问题领域，可能需要自行开发新模型。
开发和选择适当的数学模型对于决策的准确性非常重要。
4. 数据可视化和用户交互决策支持系统的界面设计也非常重要，需要考虑用户体验、易用性和可操作性。
数据可视化是关键因素之一，色彩感知度、细节深度、图表风格和动态反馈等技术可以帮助用户更加直观地理解和分析数据。
用户交互可以通过开发“即时反馈”和“自我学习”功能，使用户可以迅速获取结果及时得到反馈。
5. 分析结果评估和反馈最后，在使用决策支持系统之后需要进行评估，以便提高其准确性和实用性。
评估可以通过定量和定性方法进行，包括问卷调查、测试、用户反馈等。
同时，系统应该可以自动收集用户的反馈结果，并用于改进系统的性能和功能。
总之，决策支持系统的设计和实现需要根据用户需求而定，并包括数据采集、模型开发、数据可视化及用户交互和分析结果评估四个关键要点。
电子商务平台决策支持系统的设计与应用
电子商务平台决策支持系统的设计与应用随着互联网的普及和数字经济的快速发展，电子商务已经成为各行各业亟需探索的新领域。
在这个领域，电商平台决策支持系统成为了一个至关重要的部分，可以帮助电商平台实现智能化经营，提高运营效率，优化管理流程。
本文将从设计与应用两个方面，谈论当前电子商务平台决策支持系统的现状和发展趋势。
一、设计：系统体系结构的设计电子商务平台决策支持系统的设计是一个复杂的过程，需要考虑到企业的具体情况和经营规模，针对不同的电商平台进行不同的设计。
在系统设计过程中，需要考虑到以下几个方面：1. 数据库设计数据是电商平台决策支持系统的核心，需要进行完善的数据库设计。
这个数据库可以收集平台上的所有数据，包括销售数据、订单数据、客户数据、产品数据、广告数据等等。
同时，也需要考虑如何处理这些数据，如何建立数据仓库，如何利用大数据和AI技术进行分析和预测。
2. 用户界面设计用户界面是电商平台决策支持系统中需要重点考虑的一个方面。
一个好的用户界面可以为用户提供更加直观和易于操作的环境。
在界面设计中，需要充分考虑可视化展示的重要性，如何利用图表、地图、表格等方式，以便让决策者更加清晰地看到数据关系。
3. 算法和技术电商平台决策支持系统需要借助各种算法和技术，如数据挖掘、机器学习、模型预测等等。
需要根据不同的业务场景，选用不同的算法和技术，以便帮助决策者更好地制定和实施决策。
同时，对于这些技术的应用，也需要考虑如何实现算法的可解释性、可信度等问题，以便提高用户的信任度。
二、应用：实现数字化经营电子商务平台决策支持系统的应用，可以帮助电商平台实现数字化经营，提高企业的效率和竞争力。
1. 实时监测销售和运营情况电商平台决策支持系统可以实时监测销售和运营情况，帮助决策者了解市场情况和趋势，洞察消费者的需求和行为。
这样，可以帮助企业及时调整经营策略，适应市场的变化，提高销售效率和客户满意度。
2. 实现精准营销电子商务平台决策支持系统可以帮助企业实现精准营销，根据不同的用户群体、用户行为、购买历史等因素，制定个性化的广告投放和促销策略。
基于大数据的商业决策支持系统设计与实现
基于大数据的商业决策支持系统设计与实现在大数据时代，企业需要依靠数据来进行商业决策。
为了更好地支撑商业决策，企业需要建立一个基于大数据的商业决策支持系统。
这个系统需要具备以下几个方面的功能：数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化等。
在本文中，我们将会介绍如何设计和实现这样一个基于大数据的商业决策支持系统。
1、数据采集数据采集是商业决策支持系统中最基础、最重要的环节之一。
一个好的数据采集系统可以采集到更多、更全面、更准确的数据。
在实际操作中，数据采集可以通过直接从企业内部系统中获取数据，或者通过第三方数据提供商获取数据。
为了确保数据采集质量，我们还需要对数据进行清洗和去重等处理。
数据清洗可以帮助我们排除因为数据格式不一致或者数据缺失带来的影响，确保数据的准确性和一致性。
同时，去重操作可以帮助我们消除数据冗余，让数据库中的数据得到更有效的利用。
2、数据处理经过数据采集和清洗之后，我们需要对数据进行处理。
首先，我们需要对数据进行存储和管理。
通常来说，我们需要使用分布式数据库来存储海量数据，并且通过数据分片、备份等手段来确保数据安全。
其次，我们还需要对数据进行处理。
常见的数据处理方式包括数据压缩、数据加密、数据转换等。
这些处理能够帮助我们减少数据存储空间、提高数据安全性、改变数据结构等。
3、数据分析数据分析是商业决策支持系统中的核心环节。
数据分析可以帮助我们深入了解数据之间的关系，发现数据的潜在价值，提取有价值的信息。
在数据分析过程中，我们需要使用各种数据挖掘和机器学习算法。
这些算法可以帮助我们对数据进行聚类、分类、预测等操作，从而实现对业务的深度分析。
数据分析之后，我们需要对分析结果进行总结和分类。
这样做可以使得数据分析结果更加直观、清晰，能够帮助企业更好地得知商业运营情况，并作出更好的决策。
4、数据可视化数据可视化是商业决策支持系统中的另一核心环节。
数据可视化可以将数据呈现出来，更有利于我们理解数据信息。
基于大数据分析的商业智能决策支持系统设计与实现
基于大数据分析的商业智能决策支持系统设计与实现商业智能决策支持系统是指利用大数据分析技术和信息技术来帮助企业管理者进行决策的一种信息系统。
它通过对企业内外部各种数据进行收集、存储、处理和分析，从而提供决策者所需的有效信息和决策支持。
基于大数据分析的商业智能决策支持系统的设计与实现可以通过以下几个步骤来完成。
首先，系统要明确的目标和需求，包括决策支持的具体问题，以及需要分析和处理的数据类型。
例如，系统的目标可能是帮助企业管理者制定销售策略，需求包括对市场数据、客户数据和产品数据等进行分析。
其次，系统需要进行数据的采集和存储。
这些数据可以来自于企业内部的各个部门，也可以来自于外部的市场调研机构、第三方数据提供商等。
系统应该在数据采集前进行数据规划和设计，确保数据的准确性和完整性。
然后，系统需要对数据进行清洗和整合。
大数据分析涉及的数据往往是杂乱无章的，包含了重复、缺失、错误等问题。
系统应该对数据进行清洗和去重，保证数据的质量。
同时，系统还需要将来自不同数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据仓库。
接下来，系统需要进行数据分析和挖掘。
这一步骤是整个系统设计的核心。
系统应该使用合适的数据分析和挖掘算法来对数据进行处理和分析，提取有用的信息，并通过可视化方式呈现给决策者。
例如，可以使用聚类分析、关联规则挖掘、预测建模等技术来揭示数据中的隐含规律和趋势。
在数据分析和挖掘的基础上，系统需要生成决策支持报告和分析结果。
这些报告和结果应该是简明扼要的，能够直观地说明问题和提供相应的建议。
同时，系统还需要具备灵活性和交互性，使决策者能够根据实际需求进行自定义查询和分析。
最后，系统应该进行持续的优化和改进。
商业环境和数据需求都是不断变化的，系统需要及时跟进并进行相应的调整和改进。
这可以通过对系统的用户反馈和需求进行收集和分析来实现，同时也可以利用新兴的技术和工具来改善系统的性能和效果。
综上所述，基于大数据分析的商业智能决策支持系统的设计与实现是一个复杂而又关键的工作。
基于大数据分析的商务决策支持系统设计
基于大数据分析的商务决策支持系统设计随着信息技术的不断进步和互联网的发展，大数据分析已成为商业领域中不可或缺的一部分。
商务决策一直是商业领域中最重要的一环。
在商业运作中，每个决策都对企业的运营产生着直接或间接的影响。
因此，为了避免决策失误，商业领导者需要一个高效准确的商务决策支持系统来帮助他们做出正确的决策。
本文将讨论基于大数据分析的商务决策支持系统的设计。
第一部分：商务决策支持系统概述商务决策支持系统是一种特殊的信息系统，它结合了商业与信息技术的最前沿，为决策者提供一种多方面、全方位的决策信息。
商务决策支持系统提供了一个可视化的界面，使决策者可以快速有效地了解内部的运营数据，同时还能够对外部数据进行分析以做出合适的决策。
第二部分：大数据分析与商务决策支持系统的关系大数据分析可以让商务决策支持系统变得更加准确而且更易用。
商务决策支持系统从大数据中提取数据并将其转化为可视化图表以帮助决策者了解数据。
通过数据的可视化处理，决策者可以更直观地看到数据的内在规律与变化趋势。
第三部分：基于大数据分析的商务决策支持系统的设计要点一个好的商务决策支持系统应该是集数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化于一体的系统。
这四点是商务决策支持系统的核心要素。
在数据采集方面，商务决策支持系统需要采集相关数据，并在多个数据源之间建立链接。
由于商业领域的数据具有复杂的特征，因此需要采用一些成熟的技术，例如机器学习和自然语言处理技术，以从数据源中获取所需的数据。
在数据处理方面，商务决策支持系统需要对采集到的数据进行处理。
其中，数据清洗是必须要做的一项工作，可以有效地解决数据质量的问题。
处理后的数据会被分成不同的维度和度量，对于每一项维度和度量，系统都需要进行相应的处理。
在数据分析方面，商务决策支持系统应该提供相关的分析工具，例如人工智能算法和大数据分析工具等，以帮助决策者了解数据，并从中挖掘出有用的信息。
在数据可视化方面，商务决策支持系统应该采用界面友好、操作简单的设计原则，让用户可以直观地查看图表数据、与数据进行交互，并能够自定义相关参数，以对数据进行灵活的有效分析。
智能商务决策支持系统设计与实现
智能商务决策支持系统设计与实现随着信息技术的不断发展，智能商务决策支持系统越来越受到商界和学术界的关注。
智能商务决策支持系统可以帮助企业做出更加准确的商业决策，提高企业的效率和竞争力。
本文将从以下几个方面探讨智能商务决策支持系统的设计与实现。
一、需求分析在设计智能商务决策支持系统之前，需要对系统的需求进行充分的分析。
在需求分析阶段，需要确定系统的功能、性能、安全等方面的要求，同时也需要了解用户的期望和需求。
在对需求进行分析后，可以确定系统的整体框架，并进行系统设计。
二、系统架构设计系统架构设计是系统设计的核心环节，决定了系统的可靠性、可扩展性和兼容性。
在智能商务决策支持系统的设计中，需要考虑以下几个方面：1、数据管理：为了支持数据分析和决策支持，需要建立一个可靠的数据管理系统。
数据管理系统必须能够处理大量的数据，能够接收和处理来自不同平台的数据，并支持多用户访问。
同时，需要对数据进行分类、存储和分析。
2、算法设计：智能商务决策支持系统的核心是算法。
系统的算法需要能够准确快速地处理数据，并能够提供有用的分析结果。
为了保证算法的准确性和可靠性，需要对算法进行深入的研究和优化。
3、界面设计：用户界面是系统与用户交互的重要界面。
良好的用户界面可以提高用户的使用体验和工作效率。
在界面设计时，需要考虑用户的需求和操作习惯，并设计简单、易用、美观的用户界面。
三、系统实现在系统设计完成后，需要进行系统的实现和测试。
系统实现时需要选择合适的技术和工具，编写代码，并进行测试和调试。
在系统的测试中，需要对系统进行全面的功能测试、性能测试和安全测试。
系统测试是保证系统质量的重要手段，可以在系统正式上线前发现和解决潜在的问题和漏洞。
四、系统优化系统上线后，需要对系统进行优化和升级。
系统优化可以提高系统的性能和可靠性，增强系统的稳定性和安全性。
在系统优化中，需要进行性能分析、代码优化、数据库调优和安全加固等工作。
同时，还需要关注用户反馈，及时进行问题修复和功能升级。
大数据分析在市场营销中商业决策支持系统建设
大数据分析在市场营销中商业决策支持系统建设在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为驱动商业决策的重要工具。
在市场营销领域，企业需要了解消费者行为、市场趋势以及竞争对手的情况，以便制定精确的营销策略。
大数据分析作为商业决策支持系统的一部分，可以帮助企业更好地理解市场，并为决策提供有效的支持。
首先，大数据分析可以帮助企业了解消费者行为。
企业需要深入了解消费者的喜好、偏好和需求，以便精确地定位目标市场和推出适合消费者的产品。
通过收集和分析大数据，企业可以获得消费者的购买习惯、消费偏好、线下线上购买渠道等信息。
这些数据可以为企业提供有关消费者的深入洞察，帮助企业更好地了解消费者需求，并制定相应的营销策略。
其次，大数据分析可以帮助企业监测市场趋势。
市场是一个不断变化的环境，而企业需要了解市场趋势以及竞争对手的动态，以便制定有效的营销策略。
通过收集和分析大数据，企业可以跟踪市场的变化，包括新产品的推出、消费者的购买习惯变化、竞争对手的行动等。
通过洞察市场趋势，企业能够作出及时的调整，并制定出更具竞争力的营销策略。
此外，大数据分析还可以帮助企业评估营销活动的效果。
企业在进行营销活动时，需要评估其效果以及对销售业绩的影响。
通过收集和分析大数据，企业可以了解不同营销渠道的效果、广告投放的回报率以及促销活动的效果等。
这些数据可以帮助企业评估不同活动的效果，并作出相应的调整，以提高市场营销的效率和效果。
在大数据分析的基础上，企业可以建立商业决策支持系统来有效支持决策制定过程。
商业决策支持系统是一个集成了数据收集、数据分析和决策支持功能的系统。
通过建立商业决策支持系统，企业可以实现数据的自动采集和清洗，快速提取重要信息，并进行多维度的分析和决策支持。
这样的系统可以帮助企业更好地理解市场、了解消费者，并为决策提供科学依据。
然而，在建设商业决策支持系统时，企业需要注意以下几点。
首先，要确保数据的准确性和完整性。
数据是建立商业决策支持系统的基础，如果数据存在错误或者缺失，那么系统的分析结果将失去准确性和可靠性。
商业管理中的数据分析与决策支持系统
商业管理中的数据分析与决策支持系统数据分析和决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是商业管理中不可或缺的重要工具。
随着信息技术的发展，数据分析和决策支持系统为企业提供了更准确、更可靠的决策依据，帮助企业高效运行、优化资源配置、增强市场竞争力。
本文将介绍商业管理中数据分析与决策支持系统的基本概念、应用场景以及对企业决策的重要性。
一、数据分析与决策支持系统的基本概念数据分析与决策支持系统是通过收集、存储、管理和分析大量数据，为管理者提供决策支持的一种系统。
它能够将复杂的数据分析和模型建立过程简化，提供直观、准确的分析结果，并为决策者提供多种决策方案的比较和评估。
二、数据分析与决策支持系统的应用场景1. 产品定价决策在商业管理中，正确的产品定价对企业盈利能力至关重要。
数据分析与决策支持系统可以通过对市场需求、竞争对手定价策略等数据进行分析，为企业提供合理的产品定价建议。
2. 市场营销决策通过数据分析与决策支持系统，企业可以对市场营销活动进行量化分析，了解销售渠道、媒体宣传效果等因素对销售业绩的影响，并根据分析结果优化市场营销策略。
3. 生产运营决策数据分析与决策支持系统可以帮助企业优化生产计划、库存管理、物流安排等运营决策，提高供应链的效率和响应速度，降低成本，增强企业的竞争力。
三、数据分析与决策支持系统对企业决策的重要性1. 提供准确的数据支持数据分析与决策支持系统能够整合并分析各种数据来源，提供决策所需的准确数据支持，避免决策依赖主观经验或不完整的数据信息。
2. 预测和模拟多种决策方案数据分析与决策支持系统可以通过建立数学模型，预测和模拟多种决策方案的后果，在方案评估和选择过程中提供科学依据。
3. 优化资源配置通过数据分析与决策支持系统，企业能够根据实际情况对资源进行精确评估和配置，避免浪费和损失，实现资源的最优利用。
4. 帮助决策者全面了解决策环境数据分析与决策支持系统可以对外部环境、市场动态等进行实时监测和分析，帮助决策者全面了解决策所处的环境条件和趋势，做出更科学的决策。
决策支持系统的设计和优化
决策支持系统的设计和优化第一章绪论决策是企业管理活动中最为重要的环节之一，因此，不断优化决策过程、提升决策质量成为企业持续发展的重要保障。
为此，决策支持系统（DSS）应运而生。
决策支持系统是一种基于计算机技术和信息资源的管理决策模型，可以有效提升决策的准确性和效率，是实现企业信息化管理的必要手段。
本文旨在探讨决策支持系统的设计和优化。
第二章决策支持系统的设计2.1 决策支持系统的基本架构决策支持系统包括数据存储和管理子系统、模型管理和运算子系统、界面交互子系统等，其中数据存储和管理子系统是DSS的核心。
决策支持系统的基本架构如图1所示。
图1 决策支持系统基本架构决策支持系统的设计原则包括可靠性、实用性、灵活性、互动性等。
其中，可靠性是DSS最为重要的设计原则之一，保证DSS数据的精准性和完整性是保障DSS可靠性的关键。
实用性是决策支持系统的另一个重要设计原则，DSS需要着重解决实际问题和提供真实可行的解决方案。
灵活性则在于DSS的自适应和灵活性，DSS需要能够快速适应不同组织的需要。
互动性则在于用户界面的友好性和易用性，DSS需要能够简单易用，方便用户进行操作。
2.3 决策支持系统的功能模块决策支持系统的功能模块包括数据收集、分析、可视化、模型建立、模型评估、模型优化等。
其中，数据收集模块负责采集和整理数据，分析模块将数据进行归类、排序、统计等分析操作，可视化模块将决策结果可视化，模型建立模块是DSS最为重要的功能之一，模型评估模块判断模型是否准确，模型优化模块则对模型进行优化。
第三章决策支持系统的优化在DSS日常使用过程中，系统的响应速度和处理能力是决策者非常在意的问题。
为了提升DSS的性能，可以采用如下优化手段：（1）高效的数据库设计DSS数据存储子系统的设计直接影响DSS的性能。
优化数据库设计可以提高DSS的性能。
例如采用分散式数据库设计方案，采用分布式架构等。
（2）选择合适的硬件和软件环境选用合适的硬件和软件环境也是提升DSS响应速度和处理能力的关键。
面向商务智能分析的决策支持系统设计与开发
面向商务智能分析的决策支持系统设计与开发随着大数据时代到来，企业面临着海量数据的挑战和机遇。
商务智能（Business Intelligence，简称BI）的理念应运而生，它通过收集、整理和分析企业内外部数据，以帮助决策者直观地了解业务运营状况，提供决策支持信息。
为了更好地实现商务智能分析的效果，需要设计和开发一套高效、准确、可靠的决策支持系统。
一、决策支持系统架构设计决策支持系统是一个多层次的系统，包括数据获取、数据存储、数据处理和数据可视化等环节。
在设计决策支持系统的时候，应考虑以下几个方面：1. 数据获取：决策支持系统需要从各个数据源获取数据，例如企业内部的数据库、外部的市场数据、社交媒体数据等等。
在设计数据获取环节时，要考虑数据获取的频率、实时性和准确性等因素。
2. 数据存储：获取到的数据需要进行存储和管理。
一种常用的方式是使用数据仓库或数据湖来存储数据，并确保数据的完整性和一致性。
此外，还需要考虑数据的安全性和备份策略，以防止数据丢失或泄露。
3. 数据处理：数据处理是决策支持系统的核心环节，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据分析等过程。
在设计数据处理环节时，需要采用合适的算法和工具，以确保数据的准确性和有效性。
4. 数据可视化：数据可视化是将处理后的数据以图表、报告等形式呈现给决策者的过程。
在设计数据可视化环节时，要根据决策者的需求和偏好选择适合的可视化工具和技术，以提高决策者对数据的理解和分析能力。
二、决策支持系统开发方法在决策支持系统的开发过程中，可以采用敏捷软件开发方法，以快速响应决策者的需求，并逐步完善系统功能。
以下是几个关键的开发步骤：1. 需求分析：通过与决策者的沟通和理解，明确系统的功能和性能要求。
在需求分析阶段，应重点关注决策者的业务需求，以保证系统的实用性和可用性。
2. 数据建模：根据需求分析的结果，设计合适的数据模型，以支持数据的存储和处理。
数据建模的目标是提取关键数据元素，并建立它们之间的关系，为后续的数据处理提供基础。
智能商业大数据分析与决策支持系统设计
智能商业大数据分析与决策支持系统设计随着信息技术的不断发展，大数据时代的到来对商业决策提出了更高的要求。
为了应对商业中面临的复杂问题，智能商业大数据分析与决策支持系统逐渐成为企业的必备工具。
本文将讨论智能商业大数据分析与决策支持系统的设计原则、功能特点以及应用场景。
首先，设计智能商业大数据分析与决策支持系统的关键原则是满足用户需求。
用户需求包括对数据分析和决策支持的具体要求，以及系统的易用性、效果评估等方面的期望。
为了达到这一目标，系统设计师应与用户密切合作，深入了解用户的业务需求，并提供个性化的解决方案。
其次，智能商业大数据分析与决策支持系统应具备多功能性。
该系统不仅要能够对大规模数据进行高效分析，还应提供多种数据可视化方式和数据挖掘技术。
利用数据挖掘技术，系统可以从庞大的数据集中发现隐藏的关联与规律，为用户提供准确的决策支持。
此外，系统还应具备实时性和预测性，能够根据历史数据和趋势分析提供未来商业发展的预测。
智能商业大数据分析与决策支持系统设计的另一个关键要素是可扩展性与灵活性。
随着数据量和业务需求的不断增长，系统需要能够灵活地扩展和适应新的需求。
系统的设计应符合模块化原则，使各个功能模块能够独立运行和扩展。
此外，系统还应具备开放性，能够与其他商业应用集成，实现数据的交互和共享。
在实际应用中，智能商业大数据分析与决策支持系统适用于各个行业。
例如，在市场营销领域，系统可以通过分析海量的消费者数据，帮助企业精准定位目标客群，制定个性化的营销策略，提高营销效果。
在供应链管理中，系统可以通过预测市场需求和优化库存管理，帮助企业降低成本，提高效率。
在金融领域，系统可以通过分析客户的信用记录和风险偏好，辅助银行制定个性化的贷款政策，提供有效的风险管理。
总之，智能商业大数据分析与决策支持系统的设计应以满足用户需求为核心原则，具备多功能性、可扩展性与灵活性。
该系统的应用范围广泛，可以帮助企业提高决策的准确性与效率，优化商业运营，并取得更好的商业竞争优势。
电子商务大数据分析与决策支持系统设计
电子商务大数据分析与决策支持系统设计随着互联网和电子商务的迅猛发展，大数据成为了企业决策和业务发展的重要资源。
电子商务大数据分析与决策支持系统的设计与实施，对于企业在竞争激烈的市场中获取竞争优势具有重要意义。
本文将探讨电子商务大数据分析与决策支持系统的设计原则和关键要素，并示范一个基于这些原则和要素的系统设计方案。
一、设计原则1. 数据驱动决策：电子商务大数据分析与决策支持系统应以数据为基础，通过对大量的销售数据、客户数据和市场数据的收集、整理和分析，提供可靠的信息支持，帮助企业制定决策和实施策略。
2. 多维数据分析：系统应能够对多维度的数据进行分析，包括销售额、销售量、客户访问量、订单转化率等。
通过对不同维度的数据分析，可以获取更全面、准确的信息，为决策提供更有力的支持。
3. 强大的数据挖掘能力：系统设计应包括数据挖掘算法，能够提取出隐藏在大数据中的有价值的信息。
通过对数据的挖掘和分析，可以发现消费者的购买偏好、市场的趋势以及竞争对手的策略等重要信息，为企业决策提供参考。
4. 实时数据更新：电子商务大数据分析与决策支持系统应能够实时地更新数据，并将最新的数据与历史数据进行对比和分析。
通过及时更新数据，可以帮助企业及时发现市场的变化和新的机会，以便做出合理的决策。
二、系统设计要素1. 数据收集与整合：系统应能够从多个数据源（如销售系统、客户管理系统、市场调研数据等）进行数据收集，并将这些数据进行整合和清洗，保证数据的准确性和完整性。
2. 数据存储与处理：系统设计应考虑到大数据的存储和处理能力，以应对庞大的数据量和复杂的分析需求。
可以采用分布式存储和处理技术，如Hadoop、Spark等，以提高系统的稳定性和性能。
3. 可视化与报告：系统应能够提供直观、易于理解的数据可视化和报告功能，通过图表、表格等形式向用户展示分析结果，帮助用户更好地理解数据，作出决策。
4. 智能推荐与预测：系统设计还可以考虑加入智能推荐和预测功能，根据用户的喜好和历史行为，提供个性化的产品推荐和市场趋势的预测，为用户决策提供更精确的参考。
报告撰写中的决策分析和决策支持系统设计
报告撰写中的决策分析和决策支持系统设计引言报告撰写是公司和组织中的重要工作之一，它对管理决策和业务推进起到至关重要的作用。
在报告撰写的过程中，决策分析和决策支持系统设计是必不可少的。
本文将探讨在报告撰写中如何进行决策分析以及决策支持系统的设计。
决策分析1. 数据收集和整理决策分析的第一步是收集和整理相关的数据。
通过调研、问卷调查、市场分析等方式，收集与报告主题相关的数据。
然后，将数据按照一定的分类和排序方式整理，以便将其用于后续的分析。
2. 数据分析和解释在数据收集和整理完成后，对数据进行深入分析和解释，以提取有用的信息和结论。
常用的数据分析方法包括统计分析、图表分析、趋势分析等。
通过对数据的分析和解释，可以帮助决策者快速理解现状并做出决策。
3. 决策评估在数据分析和解释的基础上，进行决策评估。
评估不同决策方案的优缺点、风险和效果等，以便为决策者提供可靠的信息支持。
常用的决策评估方法包括成本效益分析、风险评估等。
通过决策评估，决策者可以更加全面地了解不同方案，并做出最佳的决策。
决策支持系统设计1. 决策支持系统的概念和功能决策支持系统是指基于计算机技术和信息系统进行决策分析和决策支持的系统。
它可以帮助决策者收集、整理和分析大量的数据和信息，并提供多种决策方案的模拟和评估。
决策支持系统的功能包括数据管理、模型建立、决策分析和决策模拟等。
2. 决策支持系统的设计原则在设计决策支持系统时，需要遵循一些原则。
首先，系统应具备良好的可用性和易操作性，以便决策者能够快速掌握和运用系统。
其次，系统应具备强大的数据分析和模型建立能力，以支持决策者进行全面的决策分析和评估。
最后，系统应具备灵活性和可扩展性，以适应不同决策场景和需求。
3. 决策支持系统的开发步骤决策支持系统的开发包括需求分析、系统设计、系统实现和系统测试等步骤。
在需求分析阶段，需要明确系统的功能和需求，并与决策者进行充分的沟通和确认。
在系统设计阶段，需要根据需求分析的结果，设计系统的结构、界面和功能模块。
电商平台营销活动决策支持系统设计与优化
电商平台营销活动决策支持系统设计与优化随着互联网的普及和电商行业的蓬勃发展，各个电商平台都在不断提升自身的营销效果，以吸引更多的用户和提高销售额。
而要做到这一点，一个高效的电商平台营销活动决策支持系统就显得非常关键。
本文将探讨电商平台营销活动决策支持系统的设计与优化，为电商平台提供指导。
一、系统设计1. 数据收集和整理电商平台运营需要大量的数据来支持决策，因此，系统设计应首先考虑数据的收集和整理。
可以通过引入数据采集工具，结合用户访问日志、订单信息、商品数据等各类数据源，将原始数据进行清洗、加工和整理，以便后续的分析和决策支持。
2. 数据分析和建模基于收集到的数据，系统设计应支持数据分析和建模。
通过使用数据挖掘、机器学习等技术手段，对数据进行挖掘和分析，以发现潜在的消费者需求、用户行为等信息，为决策者提供有价值的洞察。
此外，系统还应具备建立模型的能力，通过预测和模拟等方法，帮助决策者评估不同营销策略的效果，并提供决策建议。
3. 决策支持和优化为了支持决策者的决策过程，系统设计应提供决策支持和优化功能。
通过将数据分析和模型计算结果呈现给决策者，帮助其理解当前情况和潜在机会，并提供针对性的决策建议。
同时，系统还应支持优化算法，通过对不同营销策略进行测试和评估，找到最优的策略组合，提升营销活动的效果。
二、系统优化1. 数据质量的提升数据质量是影响系统性能的重要因素之一。
在数据收集和整理阶段，需要确保数据的完整性、准确性和时效性。
系统设计应该充分考虑数据源的可靠性和数据采集的质量控制，确保数据的质量达到支持决策的要求。
2. 算法的优化和改进为了提高系统的性能，在数据分析和建模过程中，可以引入先进的算法和技术。
例如，可以应用深度学习算法对用户行为进行建模和预测，以提高营销策略的准确性和个性化程度。
此外，还可以通过对算法的优化和改进，提升系统的响应速度和处理能力。
3. 用户体验的改善系统的用户体验对于提升用户满意度和促进用户参与是至关重要的。
决策支持系统的设计与应用
决策支持系统的设计与应用随着信息技术的发展和普及，人们在面临各种问题时，可以通过各种数据采集和处理方式，来得到更加准确和科学的决策结果。
在这样的背景下，决策支持系统逐渐成为管理者们取得优势的重要工具。
本文将从设计和应用两方面谈一下决策支持系统。
设计方面决策支持系统是一个具有复杂性的系统，其设计需要通过对组成该系统的各个要素进行分析和认识。
其中，必须要考虑以下几个方面：1.系统的基础数据分析决策支持系统的基础数据分析是其最核心的工作，也需要付出最大的努力。
设计者需要考虑系统所收集的数据如何进行分类和储存，如何进行数据的分析，以及如何提供最终的数据通报。
因此，设计师需要了解和掌握数据分析的方法、算法和技术，以确保数据的准确性和完整性。
2.系统的算法和模型决策支持系统的算法和模型确定了系统的主要逻辑。
设计师需要了解和应用科学的算法和模型来提高系统的计算和处理能力，同时也需要考虑数据更新、缓存管理等方面，以确保系统的快速计算和准确通报。
3.系统的交互与界面设计决策支持系统的使用者非常广泛，涉及到不同领域和不同信息技术的专业人士、管理者和普通员工。
因此，界面设计和交互是决策支持系统设计中非常重要的考虑因素。
设计师需要考虑人机交互的友好程度、是否符合用户的需求和使用场景等因素，以提高用户的工作效率和体验。
应用方面决策支持系统的应用范围广泛。
例如，在企业管理中，决策支持系统可以帮助企业管理者快速获取企业运营数据、客户反馈数据等，并提供科学的数据分析和建议。
在医疗领域，决策支持系统可以协助医生进行诊断、药物选择、手术决策等重大决策。
无论在哪个领域中，应用决策支持系统都可以省去人工智能的多年工作。
尤其是在大数据方案中，人工智能的速度和效率不可能跟得上，这时决策支持系统就可以发挥最大的优势。
除此之外，决策支持系统也可以应用于政府管理中。
例如，在地方政府决策中，决策支持系统可根据当地的实际情况提供合理的建议，包括人口密度、工作岗位的分布等，从而更好地解决各种社会问题。
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在 该 系 统 结 构 中 用 户 （ 户 端 ） 送 请 求 ， 过 问 题 处 理 系 客 发 通
统 （ 间 层 ） 问题 进 行 分 解 后 ， 择 相 应 的 决 策 模 型 （ 务 器 中 对 选 服
端 ） 问题进行求解并返回结果 ． 对 当然 用 户 也 可 以直 接访 问各 子 系 统 。在 这 一 结 构 中 问题 处 理 系 统 是 关 键 ，它 协 调 各 部 件 的 运 行 。 下 面 分 别 介 绍 系 统 结 构 中各 部 件 的功 能 。
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即 模 型 库 、 法 库 、 识 库 和 数 据 库 。 在 这 一 结 构 中 模 型 算 知 及 其 管 理 是 基 础 ， 是 系 统 成 败 的 关 键 。 文 章 介 绍 一 个 基 也 于 知 识 的 四 库 一 体 的 商 流 计 划 决 策 支 持 系 统 Ｓ Ｄ Ｓ的 设 计 思 ＬＳ
想 与 实 现方 法 。
１ 系统 设计 思 想和 系统 结构 ．
商 流计 划 是 大 型 商 业 企 业 对 本 企 业 商 品 购 进 、 销售 、 配 和 调
存 储各 环节 中各 种 经 指 标 制 定 的 目标 规 划 ，时 间 跨 度 一 般 为 一 年 。 商 流计 划应 明确 指 出下 一 年 度 中各 个 季 度 ，各 个 月 份 商 品
桥 梁 作 用 ，系 统 通 过 Ｐ Ｓ 决 策 问题 进行 分类 并确 定 问题 求 解 Ｐ对 的 策 略 。 为 此 ，Ｐ Ｐ Ｓ是 反 映 系 统 功 能 的主 要 部 件 之 一 ， 是 整 个 也
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持 系统 的 主要 目标 是 ：如 何 对 影 响 商 流 计 划 的 各 因素 进 行 定 性 分 析 和定 量 计 算 ， 可 能 的 帮助 决 策 者 把 握 市 场 变 化 的 幅 度 ， 尽 从 而 预测 未 来 一 年 的销 售 总 水 平 ： 据 预测 结 果 对 商 品 的 购 进 、 根 调 配 和 存 储 以及 企 业 各 种 经 营 指 标 提 出 多 种 商 流 计 划 的 可 行 方
统 能获 取 、 储 商 业 领 域 的 经 营 决 策 经 验 （ 识 ） 并 能 准 确 地 应 存 知 ，
Ｐ Ｓ根 据 商 流 计 划 的 一 般 要 求 把 商 品 分 成 了 １ 大 类 。 Ｐ ２ Ｓ Ｄ Ｓ中 的 Ｐ Ｓ根 据 商 品 的种 类 不 同 分 别 为 用 户 提 出 制 定 商 流 ＬＳ Ｐ
维普资讯
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பைடு நூலகம்
信 科 息技
胡正 南
（ 东师 范 大学 ） 华
２年 月 ０ ９ ０ ８
如何设计 商业决策支持 系统
【 要】 摘 ： 文章介绍一个商流计划决策支持 系统 的设计思想和实现方法 ， 并讨论开发基于知识 的决策支持系统的策略。文
章 对 决 策 支 持 系 统 中 的 问 题 处 理 系 统 和 模 型 库 的 组 织 提 出 了 新 观 点 ， 出 Ｐ Ｓ的功 能结 构 和 模 型 的三 层 表 示法 。把 组 件 技 术 给 Ｐ
引入 到 系统 设 计 与 实 现 中 来 ， 用三 层 ｃ ｅｔｓ ｖｒ 构 来 实 现 ＤＳ 。 ｌｎ／ ｒｅ 结 ｉ ｅ Ｓ
进 、 、 、 中各 个 经 营指 标 。 流 计 划 的 范 围 和 内容 不 同 的企 销 调 存 商 业 可 能 有不 同 的要 求 ， 一 般 应 包 括 进 、 、 、 货 物 的数 量 和 但 销 调 存 金 额 ， 利 和 利 润 额 ， 种 费 用 额 等 。商 流 计 划 决 策 是 典 型 的半 毛 各 结 构决 策 问题 ，既 需 要 对 影 响 商 流 计 划 的诸 因素 进 行 定 性 分 析 又 要对 各 因素 的影 响 程 度 进 行 定 量 计 算 。 此 ， 流计 划决 策 支 为 商
【 关键 词 】决策支持 系统 ； ： 商流计划 ； 设计与 实现
中 图分 类 号 ： Ｐ Ｔ １ 文 献 标 识 码 ： Ｂ
文章编号 ：０ ６ ０ １ （Ｏ ８Ｏ ０ ３ Ｏ １０ － ５ ２ Ｏ ）９ ６ 一 ３ ０
决 策 支 持 系 统 （ Ｓ ） 一 个 日趋 被 人 瞩 目的 计 算 机 应 用 领 Ｄ Ｓ是
案。 从 实 际 使 用 的 角 度 出 发 ，系统 应尽 可 能 地 准 确模 拟 决 策 过
程 ， 建 立 的模 型 也 应 尽 可 能 是 实 际 决 策 过 程 的描 述 ， 期 对 决 所 以
２ 问题 处理 系统 Ｐ Ｓ ． Ｐ
Ｐ Ｓ是 用 户 与 系 统 的接 口 ． 它 起 着 衔 接 用 户 与 系 统 环 境 的 Ｐ
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用 这些 经验 ； 系统 使 用 方 便 ， 应 性 强 ， 于 修 改 、 充 ； 统 能 适 便 扩 系
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友 好 ” 用 户 界 面 ： 用 较 先 进 的三 层 Ｃ ｉ ｔ ｅｖ ｒ 统 结 构 ， 的 采 ｌ ｎ／ ｒｅ 系 ｅ Ｓ 把
域。 目前 Ｄ Ｓ的 研 究 正 向 群 体决 策 支 持 系 统（ Ｄ Ｓ ， 能 决 策 支 Ｓ Ｇ Ｓ）智
组 件 技术 引 入 到 系 统设 计 和 实 现 中来 。 为此 。Ｌ Ｓ Ｓ Ｄ Ｓ的 系 统 结 构 见 图 １ ：