销售利润的决策支持系统
市场营销管理与决策支持系统
市场营销管理与决策支持系统面对激烈的市场竞争，我国企业不仅急需在市场营销理论上有更深入的认识和观念更新，而且更需要一套规范化、实用化、高效率的技术手段和方法。
为此，需要开发先进的营销决策系统来提高企业营销管理和决策的科学化水平。
由于信息技术的发展，为开发市场营销管理与决策支持系统(MarketingManagement&DecisionSupportedSystem，MMDSS)提供了技术上的支持。
如，企业资源计划（ERP)系统，可为开发和运行MMDSS提供充分的内部信息支持；因特网的日益普及和完善，使市场外部环境信息的获取变得越来越经济和便捷，而最新的数据处理和知识表达技术也为处理结构和变化规律都不确定的市场信息提供了有效的工具。
1.MMDSS在CIMS中的地位和作用由于市场的不确定性，仅仅依赖现有的快速响应体系是不充分的，为解决决策滞后问题，必须重视市场营销环节。
虽然ERP中包括了销售管理模块(合同管理、客户档案管理、应收帐款管理等)和采购管理模块(供应商档案管理、采购订单的生成与管理等），但缺少营销管理与决策支持功能。
为此，本文提出了完整的市场营销管理与决策支持解决方案，包括对各种市场信息的收集与管理、营销决策支持工具、营销风险评价与预警等。
只有具备这些功能，企业的各项先进的设计制造技术才能真正面对市场需求发挥作用。
1.1MMDSS是企业集成化管理与决策支持系统的重要组成部分图1是企业集成化管理与决策支持系统（Inte-gratedManagement&DecisionSupportedSystem，IMDSS)的一个构成方案。
该系统由企业资源计划、市场营销管理与决策、执行信息系统（EIS)、电子商务(EC)和办公自动化（0A)五部分构成。
企业内部管理功能，如计划管理、车间任务与作业管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、设备管理等，由ERP实现;MMDSS提供与市场环境有关的功能，如市场调研、营销情报、价格管理、促销管理、分销渠道管理、营销风险评价与预警等;销售管理和采购管理可根据企业具体情况在ERP或MMDSS中实施，但必须注意实现二者的无缝集成。
决策支持系统
决策支持系统一、决策支持系统（DDS）的概述1、问题的提出随着办公自动化系统(OA系统)、,MIS、MRPⅡ、ERPCRM等具有鲜明信息时代特征的技术、方法的不断开发与应用，标志着企业信息化的不断发展。
目前，尽管有些企业开发了决策支持系统并在应用上取得了一定的效果，但还面临着开发与应用上的许多问题。
随着Intemet 技术的迅速发展，为世界经济带来了大的变化。
特别是先进的数据仓库和Web技术，逐渐渗透到企业网络的建设中，从而对DSS在组织中使用产生相当大的影响。
2、DDS的组成决策支持系统基本结构主要由四个部分组成，即数据部分、模型部分、推理部分决策支持系统和人机交互部分：（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。
3、DDS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；（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。
4、DDS的结构特征（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。
二、DDS相关技术系统1、智能决策支持系统在早期DSS两库结构的基础上，随着DSS向非结构化问题领域的拓展，引入人工智能的手段和技术，增加知识部件，即将DSS与专家系统(Es)相结合。
这种DSS与Es结合的思想在80年代初提出，构成了智能决策支持系统(IDSS)的初期模型。
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——案例及案例分析随着互联网技术的不断发展，大量数据被生产出来，这些数据中蕴含着巨大的商业价值。
商务智能和决策支持系统可以利用这些数据，提供决策制定者与业务分析师期望的数据驱动洞察，以优化业务决策。
以下是几个商务智能和决策支持系统的案例及案例分析。
案例1：超市销售决策支持系统在某家超市中，决策制定者需要决策哪些产品需要采购、以及量级的大小，以及哪些产品需要促销，以达到推广和促进销售的目的。
为了实现这些目的，该超市实现了一个决策支持系统。
决策支持系统采用商务智能数据仓库，从行业数据中导入了大量销售数据，包括每天、每周、每月、甚至每小时的交易、营销、库存和采购等数据。
该系统采用了高级数据可视化来表示销售数据，以帮助决策制定者快速识别有趣的数据趋势。
该系统还使用了预测分析，以辅助决策制定者预测某种产品的销售情况，并为其提供推荐；也使用了关联分析，以查找哪些产品最常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常在一起出售。
通过使用这个决策支持系统，超市看到了显着的效益。
决策支持系统帮助他们预测哪些产品将具有更高的需求，帮助他们采购了更合适的库存量，以及哪些产品需要进行促销以提高销售。
超市转型成了一个以数据为驱动的企业。
案例2：在线零售商的数据分析一家在线零售商使用商务智能、数据挖掘与分析技术来对订单，商品，顾客及销售数据进行分析，以帮助经营者做出更加精准的商业决策。
他们使用了大量的内部和外部数据来源，以建立一个全面的数据仓库，数据包括订单历史、销售历史、客户数据、产品数据和行业趋势等。
他们使用了数据挖掘和预测性分析来发现顾客的需求以及未来销售趋势。
通过分析他们的数据，该在线零售商能够快速识别哪些产品的销售量增加，哪些产品的销售量下降，哪些产品的客户评分较低，并能及时调整库存和价格等策略来优化他们的销售。
此外，经营者能够更好地识别他们的目标客户及其需求，以提供更好的客户服务。
决策支持系统在企业管理中的应用
决策支持系统在企业管理中的应用在当今竞争激烈的商业环境中，企业管理者们需要迅速做出明智的决策来应对各种挑战。
为了帮助他们更好地制定策略和解决问题，决策支持系统（Decision Support Systems，简称DSS）成为了企业管理中不可或缺的工具。
决策支持系统通过整合和分析数据，提供有效的信息和判断，协助管理者做出更明智的决策。
决策支持系统的主要功能之一是数据收集和整合。
企业内部和外部的数据都可以被决策支持系统采集和整理。
这些数据包括销售数据、采购数据、市场数据、财务数据等。
通过集成和整合这些数据，决策支持系统能够提供对企业运营的全面了解，并帮助管理者识别出潜在的问题和机会。
决策支持系统还能够通过数据分析和模型建立来揭示数据背后的趋势和规律。
数据是企业决策的基础，但仅仅依靠海量的数据并不能解决问题。
决策支持系统能够通过使用数据挖掘和预测模型，对数据进行深入分析，并为管理者提供有针对性的信息。
管理者可以利用这些信息来理解市场趋势、顾客需求、竞争对手动态等，从而更好地制定战略和决策。
除了数据分析和模型建立，决策支持系统还可以通过决策树、专家系统等方式提供决策辅助。
决策树是一种按照逻辑顺序进行决策的图形化工具，它可以帮助管理者更好地理解问题和解决路径，从而进行决策。
专家系统则是基于专家知识和经验进行决策的工具，将专家的知识转化为决策规则和算法来辅助决策。
这些决策辅助工具能够帮助管理者在复杂的决策环境中快速而有效地做出判断。
决策支持系统不仅能够优化企业内部的决策过程，还能够提供外部决策支持。
例如，决策支持系统可以帮助企业进行供应链管理，通过分析和预测供应链中的数据，提供优化的供应链策略。
此外，决策支持系统还可以帮助企业进行风险管理，通过对风险数据的分析和建模，提供风险评估和决策建议。
通过这些外部决策支持，企业可以更好地掌握市场机会和应对风险挑战。
决策支持系统在企业管理中的应用已经成为了越来越多企业的选择。
一个公司销售决策支持系统的设计与实现的开题报告
一个公司销售决策支持系统的设计与实现的开题报告一、研究背景及意义在当前商业环境下，各种行业的竞争都变得更加激烈，企业需要通过改善其业务决策制定能力来保持其竞争优势。
然而，市场动态变化频繁，这就要求企业更加专注于既定目标，并能够快速做出反应，以便适应当下的商业环境。
针对这种情况，一款高效、准确的决策支持系统往往可以帮助决策者们更好地做出决策，同时提供高效的资源管理和业务管理。
本文旨在设计和开发一个决策支持系统，以便为经理和其他决策者提供能够加强其业务决策制定能力的工具和资源。
二、研究目的和内容本项研究的目的是设计和开发一款决策支持系统，可为企业的决策者们提供经济、财务、战略、流程、竞争和客户市场数据的分析工具，并为其制定更加准确的业务决策提供可靠依据。
而为实现这一目标，本研究将在以下三个方面进行工作：1. 调研市场所需要的决策支持系统的功能和性能，并分析目标用户的需求。
2. 设计和开发具有分析能力的数据处理和挖掘系统，以支持获取数据资源、数据分析和报表生成等功能。
3. 建立一个用户友好的Web基础平台，用于可视化数据和分析结果的呈现和交互操作，以便更加方便和直观地让决策者们观察、解读和分享这些数据。
三、研究方法本研究将联合利用各种高效的统计数据分析方法、文本挖掘技术以及相关的机器学习算法，并结合数据库技术和数据可视化方法，为用户建立一个完整可靠的数据分析平台。
在具体实施上，本研究将按照以下流程进行：1. 需求调研: 获取目标用户、业务需求和设计含义方面的相关信息。
2. 数据收集和分析: 收取各种数据类型的系统数据（例如财务、经济、竞争和技术相关数据），并进行数据预处理和数据分析。
3. 建立模型方法: 将数据分析和挖掘完成的数据转化为模型，并通过模型的应用和定制化设计，应对不同的业务问题和需求。
4. 数据可视化: 使用图表、折线、柱状图、热力图等方式可视化分析模型的结果，以便于更加直观和易于理解。
5. 报表生成: 将处理完的数据呈现在报表中，以便进行更深入的分析和决策制定，从而达到支持商业决策的目的。
决策支持系统
促使决策支持系统（DSS —Decision Support System®发展的原因（ 1 ）企业面临着日益激烈的国内外竞争；（2）企业已有的计算机系统不能支持增加效率、利润和进入赢利市场的目标；（3）信息系统部门已不能满足企业不断的需求和某些管理决策需求的特殊性，而且在已有系统中还没有所需要的分析功能。
决策支持系统的特性（1）用定量方式辅助决策，而不是代替决策（2）使用大量的数据和多个模型（3）支持决策制定过程（4）为多个管理层次上的用户提供决策支持（5）能支持相互独立的决策和相互依赖的决策（6）用于半结构化决策领域管理信息系统（Management Information Systems , MIS）是一种以计算机为基础支持和管理功能的信息系统。
MIS 的特性（1）主要功能是事务处理（2）包含多个电子数据处理系统（EDP）（3）为结构化决策服务的（4）具有系统的一切特征（5）是管理系统的一部分（6）以数据库系统为基础MIS 的功能（ 1 ）事务处理（2）数据库的更新和维护（3）产生各类报表（4）查询处理（5）用户与系统的交互作用（用户界面）群决策支持系统GDSS 的特性①GDSS是一个支持群决策的支持系统，它需要专门设计，不是多个DSS的简单组合。
②GDSS能减少群中部分消极行为的影响。
③GDSS能完成群决策过程和得出群决策方案，并在组织管理者指导下得到群决策结果。
④GDSS能支持在一个地点举行的群决策会议，也能支持远程的决策会议，并得到决策问题的结果。
群決策的方法头脑风暴法（Brainstorming）名义群体法（Norminal Group）德尔菲法（Delphi Methods）决策支持系统的发展经历了如下几个阶段：（1）单模型辅助决策管理科学、运筹学模型的应用。
（2）交互建模的DSS 人机交互建立模型，可以修改模型（变量、系数或常数等参数）。
（3）组合模型的DSS 解决复杂的决策问题，多个模型以某种方式组合。
决策支持系统 考试名词解释
决策支持系统的定义:决策支持系统是综合利用大量数据，有机组合众多模型，通过人机交互，辅助各级决策者实现科学决策的系统。
决策支持系统（DSS）结构图，三部件结构图。
决策制定是由决策支持系统和它的用户共同完成的。
决策问题的结构化分类:决策问题按结构化程度分类，即对决策问题的内在规律能否用明确的程序化语言给以清晰的说明或者描述.，如果能够描述清楚的，称为结构化问题；不能描述清楚，而只能凭直觉或者经验作出判断的，称为非结构化问题；介于这两者之间的，则成为半结构化问题。
三部件结构 1.对话部件：是决策支持系统与用户的交互界面，用户通过“人机交互系统”控制实际决策支持系统的运行。
2.数据部件：数据部件包括数据库和数据库管理系统。
3.模型部件；模型部件包括模型库和模型库管理系统。
DSS与MIS的不同：1.MIS是面向中层管理人员，为管理服务的系统。
DSS是面向高层人员，为辅助决策服务的系统。
2.MIS按事务功能（生产，销售，人事）综合多个事务处理的EDP。
DSS是通过模型计算辅助决策。
3.MIS是以数据库系统为基础；以数据驱动的系统。
DSS是以模型库系统为基础的，以模型驱动的系统.4.MIS分析着重于系统的总体信息的需求，输出报表模式是固定的。
DSS分析着重于决策者的需求，输出数据的模式是复杂的°5.MIS系统追求的是效率，即快速查询和产生报表。
DSS追求的是有效性，即决策的正确性。
6.MIS支持的是结构化决策。
这类决策是经常的、重复发生的。
DSS支持的是半结构化决策。
这类决策是指既复杂又无法准确描述处理原则又涉及大量计算，既要应用计算机又要用户干预，才能取得满意结果的决策。
决策过程中四大步骤可以分成更详细的八个步骤：提出问题；确定目标；价值准则；拟定方案；分析评价；选定方案；试验验证；普遍实施。
决策体系与决策信息:决策体系由决策系统、参谋（智囊）系统、信息系统、执行系统与监督系统这五大部分组成一个统一整体。
税务工作中的决策支持系统建设与应用
税务工作中的决策支持系统建设与应用随着社会经济的不断发展，税收管理工作变得越来越复杂。
税务机关需要处理大量的纳税人信息，并进行税情分析、风险评估等工作，以支持税务决策的科学性和准确性。
在这样的背景下，决策支持系统成为税务工作中的重要工具。
本文将探讨税务工作中决策支持系统的建设与应用。
一、决策支持系统的定义与作用决策支持系统（Decision Support System，DSS）是应用信息技术和决策分析方法，为决策者提供辅助决策的工具和环境。
它通过收集、组织和分析数据，利用模型和算法进行决策分析，帮助决策者做出合理的决策。
在税务工作中，决策支持系统的建设与应用旨在提高税种管理效益，优化税收征管流程，增强税务机关的决策能力。
决策支持系统可以通过自动化处理大量数据，提供高效的查询和分析功能，帮助决策者发现税收管理的问题和趋势，为制定更有针对性的政策和措施提供依据。
二、决策支持系统的建设1. 数据采集与整理税务决策支持系统的建设需要大量的数据支撑。
税务机关应通过与其他政府部门和金融机构的数据互联互通，采集相关的纳税人和财务数据，并进行合理整理和分类。
数据采集的过程中，需要充分注意数据的准确性和完整性，以保证决策支持系统的分析结果的准确性。
2. 决策模型与算法的构建决策支持系统的核心是决策模型和算法的构建。
针对税务管理中的各种问题和需求，需要建立相应的模型和算法，以支持决策者对问题的分析和决策。
例如，可以构建税收风险评估模型、税收收入预测模型等。
这些模型和算法需要经过严密的验证和调整，确保其在实际应用中的准确性和可靠性。
3. 用户界面与操作方式为了让决策支持系统能够方便、高效地被使用，需要设计用户界面和操作方式。
用户界面应该简洁明了，操作方式应该符合用户的习惯和需求。
同时，还可以考虑引入可视化技术，通过图表、地图等方式展示数据和分析结果，使决策过程更加直观和可理解。
三、决策支持系统的应用1. 税收征管风险评估通过决策支持系统对纳税人数据进行分析和评估，可以判断纳税人的风险程度，对可能存在的问题进行预警和干预。
案例：企业销售决策支持系统
案例：企业销售决策支持系统(ESDSS) • 二、ESDSS的结构与组成
人机对话系统 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
案例：企业销售决策支持系统(ESDSS) • 二、ESDSS的结构与组成
ESDSS的数据库存储各种从MIS中析取的销售预 测与销售决策依据数据、公用的数据字典与数据表字 典，以及运行过程中使用的临时表等。 模型库中单元模型用程序方式存储，以两级模型 字典描述和管理。单元模型的组合根据他们的依赖关 系，通过建立临时空间来实现，模型的运行通过指南 式的人机逐步对话触发。较特别的是各种销售预测与 销售决策的方法也存储于模型库中。销售预测与销售 决策所采用的方法与模型分别列于表10.1与表10.2。
案例：企业销售决策支持系统(ESDSS) • 三、ESDSS的应用
3、 市场需求预测
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 或价格下降到38.42元时，可以达到销售童增长大约 10%的目标。
案例：企业销售决策支持系统(ESDSS) • 二、ESDSS的结构与组成
ESDSS的结构设计采用数据库、模型库、方案库 “三库一体”，以“方案驱动”运行，以数据库管理 模式进行模型管理的设计思想。 ESDSS在结构上是新 颖的三角式的三库系统，其特色是提出了“方案库” 的概念和“方案驱动”的构思，并与以实现。系统的 逻辑结构如下图。
地区内贸运输 量X3（百万台)
64.47 58.35 51.40 71.42 106.67
2000
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
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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，
决策支持系统
决策支持系统决策支持系统（Decision Support System，DSS）是一种基于计算机技术和信息处理的系统，旨在为决策者在复杂的情境下提供决策支持和决策分析。
随着信息技术的不断发展和应用，决策支持系统在商业、管理、政府、医疗、科学等领域中得到了广泛的应用和推广。
本文将介绍决策支持系统的定义、组成、特点以及其在实际应用中的意义和价值。
一、定义决策支持系统是一种利用计算机技术和信息处理技术来帮助决策者进行决策的系统。
它通过收集、整理、分析和展示大量的数据和信息，以辅助决策者做出准确、明智的决策。
决策支持系统旨在提供决策过程中所需的各种类型的数据、分析工具和模型，以便决策者能够更好地理解问题、评估选择和预测结果。
二、组成决策支持系统主要由以下三个组成部分构成：1. 数据管理子系统：用于收集、存储和管理各种类型的数据和信息，包括内部数据和外部数据。
数据管理子系统通过数据库管理系统（DBMS）来管理和组织数据，以确保数据的完整性、可靠性和安全性。
2. 模型管理子系统：用于建立和管理各种决策模型和分析工具。
决策模型可以是数学模型、统计模型、优化模型等，用于对决策问题进行建模和分析。
模型管理子系统可以通过算法和模型库来提供各种分析工具和模型，以供决策者使用。
3. 用户界面子系统：用于与决策者进行交互，提供友好的用户界面和操作环境。
用户界面子系统通常采用图形化界面（GUI），以便决策者可以通过各种方式（如菜单、按钮、表格等）与系统进行交互，查询数据、运行模型和生成报表。
三、特点决策支持系统具有以下几个特点：1. 面向管理决策：决策支持系统主要用于管理决策，能够帮助管理者更好地理解和分析问题，从而做出有效的决策。
它可以提供各种分析工具和模型，以支持管理者对问题进行定量分析和预测。
2. 多功能性：决策支持系统具有多功能性，可以灵活应用于各种不同类型的决策问题。
它可以适应不同的决策场景和需求，提供多种方法和工具来支持决策者的决策过程。
企业管理中决策支持系统的使用方法详解
企业管理中决策支持系统的使用方法详解决策支持系统（Decision Support System，缩写DSS）在企业管理中起着重要的作用，它能够为管理者提供数据和信息，帮助他们做出更准确的决策。
本文将详细介绍决策支持系统的使用方法，包括其定义、组成、功能和优势。
一、决策支持系统的定义决策支持系统是一种基于计算机的信息系统，旨在帮助管理者在面对复杂、不确定和多变的决策问题时做出优化的决策。
它结合了数据管理、模型分析和决策辅助等多种技术，通过提供信息和分析工具来支持管理决策。
二、决策支持系统的组成决策支持系统主要由以下几个组成部分构成：1. 数据仓库：决策支持系统通过收集和存储各类数据，构建了一个庞大的数据仓库。
这些数据包括内部数据（如企业的销售数据、财务数据等）和外部数据（如市场调研数据、竞争对手数据等）。
2. 数据分析工具：决策支持系统提供了多种数据分析工具，如数据挖掘、统计分析、预测建模等，可以帮助管理者深入挖掘数据背后的信息，发现隐藏的规律和趋势。
3. 模型构建工具：决策支持系统还提供了模型构建工具，用于构建和验证决策模型。
这些模型可以对问题进行定量化分析，准确评估不同决策方案的优劣和风险。
4. 决策辅助工具：决策支持系统还提供了多种决策辅助工具，如决策树、专家系统等，可以将复杂问题转化为易于理解和操作的形式，帮助管理者做出更加合理和科学的决策。
三、决策支持系统的功能决策支持系统具有以下几个主要功能：1. 数据管理：决策支持系统能够对大量的数据进行收集、整理和存储，保证数据的可靠性和及时性。
同时，它还能够对数据进行分析和查询，帮助管理者从海量数据中获取有价值的信息。
2. 信息展示：决策支持系统可以将数据和信息以图表、报表等形式进行直观的展示，帮助管理者更好地理解和分析数据。
同时，它还可以根据用户的需求，灵活地生成各种分析和报告。
3. 决策分析：决策支持系统提供了多种决策分析工具，可以基于不同的决策模型进行定量分析。
决策支持系统
决策支持系统1. 简介决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是一种帮助管理人员进行决策的信息系统。
它运用先进的技术和方法，将数据、模型和分析工具融合在一起，为管理人员提供决策所需的信息和支持。
决策支持系统可以根据特定的问题或任务，提供多个决策方案的评估和比较，帮助管理人员做出准确、科学和可靠的决策。
2. 架构决策支持系统通常由以下几个组件构成：2.1 数据库系统数据库系统是决策支持系统的基础，用于存储和管理各种数据、信息和知识。
它可以包括内部数据（如企业的历史数据）和外部数据（如市场数据、经济数据等）。
数据库系统提供了数据的查询、检索和更新功能，为其他组件提供必要的数据支持。
2.2 模型管理系统模型管理系统用于管理和维护各种数学模型，它可以包括线性规划模型、统计模型、决策树模型等。
模型管理系统提供模型的创建、修改、验证和应用功能，使得管理人员可以根据不同的决策问题选择合适的模型，并对模型进行参数调整和优化。
2.3 决策分析系统决策分析系统是决策支持系统的核心组件，它利用数据库系统中的数据和模型管理系统中的模型进行决策分析。
决策分析系统可以根据用户输入的决策参数，进行模型求解、模拟仿真和风险评估等分析，从而生成可行的决策方案。
2.4 用户界面用户界面是决策支持系统与管理人员进行交互的窗口。
它提供了友好的图形界面，使得管理人员可以轻松地输入问题的相关数据和参数，观察分析结果，并进行决策方案的选择和比较。
用户界面还可以支持多种可视化方式，如图表、报表等，方便管理人员对数据和结果的理解和分析。
3. 特点与优势决策支持系统具有以下几个特点与优势：3.1 实时性决策支持系统可以通过实时获取和处理数据，提供及时的决策支持。
管理人员可以随时查询和分析最新的数据，并根据需要进行决策。
3.2 准确性决策支持系统利用先进的分析工具和模型，可以对数据进行准确的分析和预测。
它能够帮助管理人员找到最佳的决策方案，并评估不同方案的风险和收益。
决策支持系统应用案例
决策支持系统应用案例决策支持系统（Decision Support System，DSS）是一种基于计算机技术和信息系统的管理工具，用于帮助决策者进行复杂决策的过程。
它通过收集、整理、分析和展示大量的数据和信息，为决策者提供决策所需的支持和建议。
以下是一些决策支持系统应用的案例：1.供应链管理决策支持系统供应链管理决策支持系统帮助企业实现供应链数据的收集、分析和决策支持。
它可以跟踪和监控库存、运输和订单等信息，并将其整合在一起，以便进行最佳的供应链决策。
例如，系统可以根据需求预测和供应链运作情况，帮助企业及时提供产品和服务，提高供应链的效率和灵活性。
2.营销决策支持系统营销决策支持系统可帮助企业在市场营销方面做出明智决策。
它可以收集和分析顾客的购买数据、市场趋势、竞争对手的活动等信息，并提供决策者所需的洞察和建议。
例如，系统可以通过分析大数据来确定目标市场和受众，制定定制化的营销策略，提高销售和市场份额。
3.金融风险管理决策支持系统金融风险管理决策支持系统可以帮助金融机构评估和管理风险。
它可以分析金融市场、经济数据和客户的信用评级等信息，以确定潜在的风险和机会。
系统可以生成报告和模拟，为决策者提供风险评估和决策支持。
例如，系统可帮助银行确定信贷风险，制定贷款政策，减少不良贷款的风险。
4.医疗决策支持系统医疗决策支持系统可以帮助医生和医疗专业人员做出诊断和治疗决策。
它可以收集和分析患者的医疗记录、实验室结果、病历数据等信息，以提供相关的诊断和治疗建议。
例如，系统可以根据患者的症状和历史数据，给出可能的诊断和推荐的治疗方案，并帮助医生做出决策。
5.生产计划决策支持系统生产计划决策支持系统可以帮助企业进行生产计划和资源分配的决策。
它可以收集和分析销售数据、库存水平、生产能力等信息，以优化生产计划和运营效率。
例如，系统可以根据市场需求和资源可用性，预测需求和产能，并帮助企业制定合理的生产计划，提高生产效率和客户满意度。
决策支持系统的开发实例
决策支持系统的开发实例决策支持系统（Decision Support System，DSS）是一种用于辅助决策制定的信息技术系统，可以利用数据分析、模型建立和算法等技术，为决策者提供决策过程中的支持和辅助。
下面将介绍一个关于销售业务决策的DSS开发实例。
假设有一家服装公司，他们销售多品牌、多品类的服装产品，目前面临一个重要的决策：如何制定合理的促销策略，以提升销售额和利润。
为了辅助决策者进行决策，可以开发一个销售业务决策支持系统。
1.数据收集与分析首先，系统需要收集和整理公司的历史销售数据，包括销售额、销售量、销售渠道、产品信息等。
这些数据可以通过企业内部的销售系统和数据库进行提取和整理。
然后，可以对数据进行分析，包括销售趋势分析、产品组合分析、渠道分析等，以了解销售业务的现状和潜在问题。
2.模型建立基于数据分析的结果，可以建立一些数学模型，来辅助决策者了解各种决策方案的潜在效果和结果。
比如，可以建立销售预测模型，用于预测不同促销方案下的销售量和销售额，以此帮助决策者选择高效的促销策略。
另外，还可以建立利润模型，根据不同促销方案的成本和销售预测结果，计算出不同方案的利润水平，以此为依据进行最优化决策。
3.算法设计与实现系统需要设计和实现一些算法，以支持决策者对销售业务进行优化。
比如，可以实现一种智能推荐算法，根据用户的历史购买记录和个人偏好，为其推荐适合的促销方案和产品组合。
另外，可以设计一种优化算法，根据销售预测和成本估计结果，自动最优的促销策略和销售方案。
4.决策分析与展示系统应该提供多种决策分析和展示方式，以便决策者能够方便地理解和比较不同方案的潜在效果。
比如，可以设计一个销售预测图表，直观地展示不同促销方案的销售量和销售额的预测结果。
另外，还可以提供一个成本盈利表，用于计算和展示不同促销方案的成本和利润水平。
此外，还可以利用数据可视化技术，将销售数据以图表、地图或其他方式可视化展示，以便决策者更好地理解问题和结果。
决策支持系统基本概念
决策支持系统基本概念总结1.1决策支持系统起源1.1.1 决策支持系统的起源：决策支持系统DSS（Decision Support Systems）：20世纪70年代中期Keen 和Scott Morton创造了“决策支持系统”一词。
目标是：用于管理的一种新型的计算机信息系统，对管理者的决策提供技术支持。
以下三种系统在DSS的产生和发展过程中起到了相当重要的作用：（1）电子数据处理EDP（Electronic Data Processing）：计算机在管理领域的应用是从进行数据处理和编制报表开始的，这类应用所涉及的技术称为电子数据处理。
提高了工作效率，把人们从繁琐的事务处理中解脱出来。
缺点：仅局限于具体信息处理，不共享，不考虑整体或部门情况。
（2）管理信息系统MIS（Management Information Systems）：对一个企业或部门的有关信息进行整体分析和系统设计，由人和计算机组成的进行管理信息收集、传递、储存、加工、维护和使用的系统。
整体分析，系统设计，信息共享，部门协调。
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挖掘出来为决策服务。
难于适应多变的内外部管理环境，对管理人员的决策帮助十分有限。
（3）系统分析SA（System Analyse）：挖掘大量信息背后所隐藏的规律，取代决策者作出决策的系统。
从以上三个系统可以看到系统由低级向高级发展的进化过程。
对于第三个系统，在解决实际问题，特别是复杂的社会、经济、环境问题时，遇到不少困难。
系统分析的许多模型、方法往往理论上可行，但不一定实用。
很多研究成果只是停留在研究和书面报告层面，真正被决策者所采纳并付诸实施的成功案例并不多。
经过反思，达成了一个共识：MIS和SA都不要企图取代决策者作出决策，决策支持才是它们的正确地位。
因此，人们研制开发了一种能够克服上述缺点，为决策者提供切实可行帮助的决策支持系统DSS。
1.1.2 决策支持系统的产生背景：运筹学模型发展已经比较完善，多目标决策分析突破单一效用理论的框架，计算机软、硬件及网络技术的迅猛发展，人工智能特别是知识处理技术的发展，数据库技术、图形显示技术、各类工具软件的发展与完善，构成了决策支持系统形成与发展的技术基础。
营销策略决策支持系统在企业中的应用
营销策略决策支持系统在企业中的应用营销策略决策支持系统（Marketing Strategy Decision Support System，简称MSDSS）是一种利用信息技术来辅助企业制定和实施营销策略的系统。
随着信息技术的迅速发展和企业竞争的日益激烈，越来越多的企业开始意识到MSDSS在决策过程中的重要性和价值。
本文将探讨MSDSS在企业中的应用，以及它带来的优势和挑战。
首先，MSDSS在市场分析和预测方面发挥着重要作用。
利用大数据分析和市场研究技术，MSDSS能够帮助企业了解市场趋势、消费者需求和竞争对手情况。
通过收集和分析海量数据，系统可以生成全面的市场分析报告和预测模型，为企业的决策提供可靠的依据。
例如，一个电子商务企业可以利用MSDSS分析用户的购物行为和偏好，进而制定个性化推荐策略，提高销售额。
其次，MSDSS在产品定价和促销策略制定中起到了关键的支持作用。
制定正确的价格和促销策略对企业的盈利能力至关重要。
MSDSS可以结合市场分析数据、成本信息和竞争对手价格等因素，帮助企业制定精准的定价策略。
同时，系统还可以模拟各种促销活动的效果，预测销售量和利润，从而帮助营销人员做出最佳决策。
例如，一个零售企业可以使用MSDSS分析不同价格区间下的需求弹性，选择最合适的定价方案。
此外，MSDSS还能够帮助企业优化渠道选择和分配资源。
企业通常面临多种渠道选择，如直销、代理商、电子商务等。
MSDSS能够通过分析各个渠道的销售数据、利润率和市场份额等指标，为企业提供渠道选择和资源配置的决策建议。
通过合理的渠道选取，企业可以降低成本、提高效率，实现营销资源的最大化利用。
例如，一家快消品企业可以利用MSDSS分析各个渠道的销售和市场份额，以确定哪些渠道应该加大投入，并实施相应的销售策略。
尽管MSDSS在企业中有诸多优势，但也面临一些挑战。
首先是数据质量和隐私问题。
MSDSS的有效性依赖于大量高质量的数据，但企业内部和外部的数据都可能存在不准确和不完整的问题。
建立高效的业务分析和决策支持系统
建立高效的业务分析和决策支持系统高效的业务分析和决策支持系统的建立随着信息技术的快速发展和企业竞争日益激烈，建立一个高效的业务分析和决策支持系统对于企业的成功至关重要。
本文将探讨如何构建这样一个系统，并提供一些建议和实践经验。
1. 系统概述高效的业务分析和决策支持系统是一个集成的平台，它能够帮助企业收集、整理和分析海量的数据，从而提供决策者所需的必要信息和洞察力。
这个系统应该具备以下特点：准确性、实时性、可靠性、易用性和灵活性。
2. 数据收集和整理为了建立高效的业务分析和决策支持系统，首先需要收集和整理企业内部和外部的数据。
内部数据包括企业的销售数据、财务数据、人力资源数据等，外部数据包括行业数据、市场数据、竞争对手数据等。
这些数据需要进行清洗、归类和整合，以便后续的分析和利用。
3. 数据分析和挖掘数据分析是业务分析和决策支持系统的核心。
通过各种技术和工具，如统计分析、数据挖掘、机器学习等，将海量的数据转化为有用的信息和洞察力。
这些信息可以帮助企业预测市场趋势、优化业务流程、发现潜在的机会和风险等。
4. 可视化和报告为了让决策者更好地理解和利用数据，业务分析和决策支持系统应该提供可视化和报告功能。
通过图表、仪表盘、报表等方式，将复杂的数据和分析结果以直观、易懂的形式展现出来，帮助决策者做出准确、快速的决策。
5. 决策支持和预测高效的业务分析和决策支持系统应该能够为决策者提供全面的支持和预测。
通过模拟、预测模型和决策树等方法，帮助决策者评估各种决策方案的风险和效果，并提供最佳的决策建议。
6. 持续改进和优化建立高效的业务分析和决策支持系统是一个不断优化的过程。
企业应该不断地监测和评估系统的性能和效果，并根据反馈和需求进行改进和优化。
同时，与各个部门和团队保持良好的沟通和合作，以确保系统的有效运行和持续发展。
结论：建立高效的业务分析和决策支持系统对于企业的长远发展具有重要意义。
通过数据收集、整理、分析和挖掘，以及可视化和报告等功能，企业能够更好地理解和利用数据，做出准确、快速的决策，提高业务竞争力。
企业财务分析与决策支持系统的关系研究
企业财务分析与决策支持系统的关系研究在当今竞争激烈的商业环境中，企业的决策制定对于其生存和发展至关重要。
而财务分析作为企业管理的重要组成部分，为决策提供了关键的信息和依据。
与此同时，决策支持系统的出现则为企业的决策过程带来了更高效、更精准的支持。
那么，企业财务分析与决策支持系统之间究竟存在着怎样的关系呢？企业财务分析是对企业财务状况和经营成果的综合评估和深入研究。
它通过对财务数据的收集、整理、计算和分析，揭示企业的盈利能力、偿债能力、运营效率等方面的情况。
财务分析的主要方法包括比率分析、趋势分析、因素分析等。
例如，通过计算资产负债率，可以了解企业的长期偿债能力；通过分析营业收入的增长趋势，可以判断企业的发展态势。
这些分析结果能够帮助企业管理者了解企业的财务状况，发现潜在的问题和风险，为决策提供有力的支持。
然而，传统的财务分析往往存在一些局限性。
首先，它可能受到数据来源和质量的影响。
如果财务数据不准确、不完整，那么分析结果的可靠性就会大打折扣。
其次，财务分析通常是基于历史数据进行的，对于预测未来的财务状况和经营成果存在一定的难度。
此外，财务分析的结果往往是以报表和数据的形式呈现，对于非财务专业的管理者来说，理解和应用这些结果可能存在一定的障碍。
决策支持系统则是一种以计算机技术为基础，融合了数据库、模型库、知识库等多种技术的信息系统。
它能够帮助决策者收集、整理和分析相关信息，提供决策方案的模拟和评估，从而支持决策过程。
决策支持系统的特点在于其灵活性、交互性和智能化。
它可以根据决策者的需求和偏好，快速生成各种分析报告和预测结果，为决策提供多角度、多层次的支持。
企业财务分析与决策支持系统之间存在着密切的联系。
一方面，财务分析是决策支持系统的重要数据来源。
决策支持系统需要大量的财务数据和分析结果来构建模型和进行预测。
例如，通过对历史财务数据的分析，可以建立财务预测模型，预测未来的销售收入、成本和利润等。
另一方面，决策支持系统为财务分析提供了更强大的工具和方法。
市场营销决策支持系统概述
在现代市场经济条件下，企业面临的市场环境越来越复杂多变。
在复杂多变的市场环境下，企业如何把握好航向，如何积极有效地开展市场营销工作，进行营销决策，这是一个需要认真研究和解决的问题。
本文在分析市场营销系统及其特点的基础上，提出将DSS技术运用到市场营销决策上，开发MDSS（Marketing Decision Support System）的建议，并就MDSS的总体设计思想及研究方向作简要介绍，以明确系统的基本组成与结构。
一．何谓市场营销系统市场营销以研究综合性市场营销活动及其规律为目标，它通过发现顾客的需求，并将其转化为对产品与服务的要求，再通过有效的促销、分销渠道和价格策略来最大限度地满足顾客需求。
市场营销作为由企业、顾客、相关的环境因素组成的系统，体现了企业和顾客在一定环境条件下的相互协调关系。
由于企业的市场营销所面临的环境是复杂多变的，因而市场营销决策系统是一种半结构化系统，这类系统的决策含有大量的不确定因素，缺乏程序化的工作范式。
因此，在这种系统下企业如何有效地进行营销决策，如何更有效地开展营销活动，这一直是多年来市场营销决策理论研究的重点与难点。
二．市场营销系统有什么特点从以上对市场营销系统的分析，我们可以看到市场营销系统因受到企业外部环境多方面的影响，具有极大的随机性和不确定性，因而也反映出市场营销系统有如下特点：（1）“市场营销系统是一个动态的、有机地结合的系统。
”市场营销系统运行过程中的诸多具体决策应该在企业总的营销战略指导下，有机地结合起来。
各营销策略应在互相联系、互相配合、互相协调的基础上共同发挥作用。
另外，企业的营销活动涉及到生产过程和销售过程。
如果我们将两者割裂开来，往往会陷入生产观念、产品观念或推销观念的误区，生产的产品难于被市场所接受，造成产品的适销性问题，进而影响到企业的利润。
因此，必须把企业在生产过程中的活动和销售过程中的活动作为一个系统，为满足已选定的目标市场顾客的需求而互相配合、协调一致。
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以知识铺就成功之道，用智慧编织美好人生.销售利润的决策支持系统曹秀英梁静国(哈尔滨工程大学经济管理学院, 150001)摘要利润是企业经济效益的集中体现，而销售利润的决策中涉及到许多半结构化的问题。
鉴于此，本文构建了销售利润的决策支持系统并对其进行了系统分析，设计出销售预测等7个子系统和相应的模型。
在此基础上，对DSS的重要组成部分模型库及其与数据库和知识库的接口问题进行了探讨。
关键词销售利润决策支持系统模型库1 引言利润是企业经济效益的集中体现。
在市场经济条件下，企业提供社会所需要的商品和服务，同时追求最大的利润。
要实现最大的利润，首先要对整个生产经营的环节作出相应的管理与决策，包括生产适销对路的产品、降低产品的成本、采取各种销售策略等，从而实现利润最大化的目标。
作出正确的决策是实现销售利润最大化的前提条件。
然而有关销售利润的决策更有赖于决策者的主观判断。
因为它涉及的环境更为复杂，不只与内部各部门有关，而且与外部的市场环境、产品的销路及提供的服务有关，因此要求收集广泛的数据。
此外，在销售利润的决策中，有许多问题的决定，难以用量化的方法确定，而决策者的直觉则起着重要的作用。
基于以上特点，无论是EDP还是MIS都无法有效支持销售利润的决策，因为它是一个半结构化的过程，在很大的程度上需要人的参与，为使该过程更加有效，我们构建了一个销售利润的决策支持系统（Sale Profit Decision Support System）即SPDSS。
2 SPDSS所支持的决策问题从资金运动的角度考虑，商品销售阶段是商品价值实现、目标利润实现的最后阶段，目标利润的预测与决策又是企业生产经营活动的开始，因而销售利润的决策支持系统应支持以下决策问题。
（1）销售的预测与决策销售预测包括销售量与销售额的预测。
这里主要从两方面来考虑。
一是保本销售量和保本销售额的预测。
二是为实现目标利润的目标销售量和目标销售额的预测。
（2）目标利润的预测与决策目标利润是企业在计划期的生产经营活动中所要达到的目标，它是预计未来的一种理想的利润，是企业必须经过努力才能达到的利润。
目标利润是销售预测和产品目标成本确定的前提与基础，所以目标利润的预测与决策是企业经营管理的核心，是销售利润决策支持的主要问题。
以知识铺就成功之道，用智慧编织美好人生.（3）产品的价格决策产品的价格决策包括定价决策和提、降价决策。
一个企业推出新产品时，首先要制订产品的试销价格，随着市场需求的变化要及时调整产品的价格，这就涉及到产品的提、降价决策。
（4）促销决策选择适当的促销方法可以促进商品的销售。
促销决策包括推销人员数量决策和广告费用决策。
推销人员的数量由市场销路状况和消费群体等因素决定；广告费用不能超过因广告促销而带来的赢利增加额。
（5）销售税金预测销售税金是指从销售收入中抵扣的税金，包括增值税、消费税、城建税等，销售税金预测要分别进行各种税金的预测。
（6）赢利分配决策根据公司制企业的利润分配规定，利润总额的分配顺序是：法定盈余公积、公益金、任意赢余公积和向股东支付股利。
而股利的分配又有剩余股利政策、固定或持续增长的股利政策、固定股利支付率政策和低正常股利加额外股利政策。
3 SPDSS的软件结构根据以上对销售利润决策支持系统所支持的决策问题的分析，可以得到SPDSS的功能结构图，如图1。
图1 SPDSS的功能结构图以知识铺就成功之道，用智慧编织美好人生.在此基础上，还要进行逻辑结构分析以便于各部件的实现。
根据DSS的基本结构形式，SPDSS有四个主要部件，即数据库、模型库、知识库和人机会话系统，DSS的逻辑结构图如图2。
图2 SPDSS的逻辑结构图4 SPDSS系统模型设计4.1 销售预测子系统的模型该子系统的预测模型主要包括简单移动平均、一次指数平滑、二次指数平滑、一元线性回归、多元线性回归等。
由于用于预测的模型较多，本文用产生式规则来实现预测模型的自动选择。
表1列出了线性平滑法、回归分析法等模型的有关特征。
可以将这些特征用关系数据库存储为记录的形式，形成规则库。
通过人机对话系统，用户进行模型的特征选择，每选择一次，即可提取一组模型的特征值，然后用该组特征值去与规则库中的规则进行匹配，即可得到相应的模型。
表1 预测方法的特征比较性质、特征 移动平均法指数平滑法一元回归模型多元回归模型短期* *近期* * *中期* * 范围 长期* * 时间序列* * * * 因果型* *以知识铺就成功之道，用智慧编织美好人生.统计型 * * 非统计型 * * * 费用11364.2 促销子系统的模型 （1） 推销人员数决策模型该模型的算法如下：ILV C C S ××+=)21( 时间，为完成一次访问的平均为每年访问顾客次数，潜在顾客量，为现有顾客量，为推销人员数，式中：L V C C S 21效业务时间。
为每年每个推销员的有I （2） 广告费用决策模型该模型的算法如下：为当期广告费用支出现值以后各期净销售收入总为由广告引起的当期和式中：E M EPV M −=而PV 又根据贷款利率和广告作用逐期递减的规律，可用下式表示：UR R S PV ++Δ=)1( 速率。
为广告作用逐期递减的为银行贷款利率，总现值，和以后各期净销售收入为由广告费引起的当期式中：U R S Δ本子系统中的模型还有推销人员业绩评估、销售统计分析等。
4.3 价格决策子系统的模型本子系统的模型包括两个方面，在定价决策中，主要应用了量—本—利分析模型的保本定价法、图解定价法和目标利润定价法；关于产品的提、降价决策中应用了弹性分析模型。
4.4 目标利润预测子系统的模型该子系统的模型有目标利润率法、上年利润基数法及历史资料预测等方法。
公式如下： 利润增长率上年利润目标利润润率同类企业平均净资产利本企业净资产目标利润率同类企业平均销售利润预计销售收入目标利润×=×=×=以知识铺就成功之道，用智慧编织美好人生.4.5 税金预测子系统的模型在该子系统中，对税金的预测包括增殖税、消费税、营业税、企业所得税、城建税和资源税等。
4.6 赢利分配子系统的模型按照《公司法》的规定，公司的利润分配顺序为法定赢余公积金、公益金、任意赢余公积金和支付股利。
在本子系统中主要用到剩余股利政策、固定或持续增长的股利政策、固定股利支付率政策和低正常股利加额外股利政策等模型。
5 模型库的组织与管理SPDSS的模型库的组织采用模型的数据表示与程序表示相结合的方法。
对于模型字典，本文采用关系数据库来组织，其数据结构可用DBF文件格式，具体结构见表2。
表2 模型字典库的结构模型名 实现文件名 定义文件名 所在路径ModelName CppName HName PathName根据需要可以增加字典的字段个数，如可以加上模型的功能，模型的数据信息（包括输入、输出参数）和模型的方法信息等。
通过模型字典，管理人员可以增加、删除和修改记录，从而实现模型库的日常维护。
另外，用户可以通过模型字典来查询模型的相关信息，以助于其选择模型。
6 SPDSS的接口问题数据库与模型库的接口问题是DSS中需要解决的重要问题。
SPDSS采用VC++和VFP进行开发，VFP适合数据处理，VC++适合于数值计算，而VC中的ODBC接口恰好解决了二者之间的矛盾。
ODBC是为了给访问关系数据库的客户端应用程序访问数据库时提供的一个统一的接口。
ODBC主要包括CDatabase、CRecordset和CRecordview类。
Cdatabase对象用于建立同数据源的连接，CRecordset对象代表从数据源选出的一个记录的集合，而Crecordview 类则用于显示数据，使用对话框数据交换(DDX)和记录域交换(RFX)机制完成在Form中的控件和CRecorset域之间的交换。
参考文献：1 高洪深. 决策支持系统（DSS）理论•方法•案例（M）. 清华大学&广西科学技术出版社, 2000年版2 陈文伟. 决策支持系统及其开发（M）. 清华大学&广西科学技术出版社, 2000年版3 张维明等. 信息系统建摸技术与应用（M）. 电子工业出版社, 1997年版4 黄梯云等. 模型管理系统及其发展. 管理科学学报,1998, 1(1):57-63以知识铺就成功之道，用智慧编织美好人生.Sale Profit Decision Support SystemCao XiuYing Liang JingGuo(Economic and Management School of Harbin Engineering University)Abstract Profit is the important embody of enterprise beneficial result, the decision of sale profit is involved in some half-structured problem, so this dissertation designed a sale profit decision support system (SPDSS) and analyzed this system, gave six subsystem such as sale prediction and relevant model. On the basis of these, this dissertation discussed the Model Base which is the important ingredient of Decision Support System and the interface problem with Database and Knowledge Base.Key words Sale Profit Decision Support System (DSS) Model Base (MB)。