决策支持系统项目解决方案

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宽带数据业务运营及决策支持系统的解决方案

宽带数据业务运营及决策支持系统的解决方案


2 — 9
网络 茸 通信
宽 带 数 据 业 务 运 营 及 决 策 支 持 系 统 , 一 套 宽 带 增 值 业 是 () 现 与 现 有 运 营 支撑 系 统 的 良好 接 口 , 其 具 有 统 3实 使

务 运 营 支 撑 和 分 析 决 策 软 件 , 件 体 系 结 构 见 图 1 系 统 将 软 。
不 同步 , 不 到 应 有 的 作 用 。 起 1 2 项 目概 述 以 及 主 要 工 作 .
开 发 、 供 新业 务 , 为之 提 供 灵 活 可 定 制 的 计 费 模 式 成 了 提 并 电信 运 营 商 的 竞 争 关 键 。 同 时 也 为 I 据 计 费 的技 术 迅 速 P数
括 传 统 的 时长 、 离 , 包 括 业 务 类 型 、 务 质 量 Q 距 还 服 OS和 数 据 安 全 级 。随 着 互 联 网 业 务 的竞 争 曰益 激 烈 , 出 市 场 需 求 超
支 撑 系 统 和 决 策 系 统 数 据 交 互 不及 时 , 计 分 析 与 实 际 情 况 统
服 务 内容 等 依 据 进 行 计 费 。
综合结算 、 值业 务管理等多种计 费相关业务 。 增
() 务 支 撑 和 业 务 分 析 分 离 : 项 目产 品 根 据 电信 业 3业 本 务 数 据 建 立 面 向 主 题 的 数 据 仓 库 , 运 营 支 撑 系 统 具 有 了 强 使
发 展 提 出 了挑 战 。 、 当前的 I P技 术 发 展 现 状 如 下 :
宽带数据业 务运营及 决策支持系统将 窄带拨号业务 、 宽 带拨 号业务 、 线用户 、 专 内容 增 值 业 务 等 多种 数 据 业 务 统 一 到 一 个 系 统 平 台 上 , 供 业 务 分 析 和 决 策 管 理 能 力 。在 项 目 提

电力营销决策支持系统技术解决方案

电力营销决策支持系统技术解决方案

b h l crc ma k t g i fr to n e rto lto m.Un e h l crc ma k t u i e srqur me t h y t e ee ti r ei n o mai n i tg ain p afr n d rt e ee ti r e i b sn s e ie n s,t e ng
De iin S p r y tm cso up o tS se
L G in xo g ON Ja — in ( o e eo p l d S in e& T c n l y B in no nvri , e ig 1 2 0 , h a C l g f p e ce c l A i e h o g , e igU i U ie t B i n 2 0 C i ) o j n sy j 0 n
d cso u p r y tm is h v e n s le n a c mp e e sv lo i e iin s p o ts se k t a e b e ov d a d o r h n ie ag rt hm fr d cso u p r a b e — o e iin s p o h s e n a t c e e n t e b sso h s i . B h r ci a p lc to s,t e a ay i e o t n h r d cin e au to s hiv d o h a i ft e e kt s y t e p a tc la p ia in h n lssr p rsa d t e p e ito v l ai n o h lc rc ma k t frt e ee ti r e i u i e s c n b r c s e e i l t h s s se . ng b sn s a e p o e s d f x by wih t i y tm l Ke y wor :e e ti r e ig;d c so u p r y t m ;d t r h us ds lc rc ma k t n e iin s p o ts se a a wae o e;o -i e a ay i r c s ; i fr to n l n l ss p o e s n o main n

管理决策支持系统解决方案

管理决策支持系统解决方案
基于业务指标间的相关性及时间序列特性,利用计量经济学和统计学理论基础,自主研发并建立了标准的、可移植的、可扩展的模型库,对不同指标进行短期和中长期预测及预警。
利用计量经济学和统计学理论,构建了运营商管理决策支持系统模型库,支持对财务及运营指标进行短期和中长期预测。
Trend extrapolation
山西国资委、中钢集团、中海油等政府机构和企业希望我公司协助其建设管理决策支持系统
国际知名厂商,如SAP、Oracle和IBM等明确提出与我公司合作,将管理决策支持系统包装成BI应用产品进行联合对外推广
河南、辽宁、新疆已经完成决策支持系统部署;浙江、北京、内蒙古、山东等省公司亟需将总部管理决策支持系统中的模型库等进行移植
引入EVA的益处
管理信息系统部早在2007年就开始管理决策支持相关的技术储备和前瞻性研究。基于研究成果,于2008年实施部署了EVA分析专题,全方位实现了EVA的结构分析、深度钻取、预实分析、动因分析以及告警提示等功能。2010年1月22日公布了新修订的《企业负责人经营业绩考核暂行办法》。本系统完全可以满足EVA考核的要求。
Copula
Method -Two step -Joint -KendallFamily -Frank -Gumbel -Clayton -Gauss
Medium & long-term
Short-term
Linear Regress
UnivariateMultivariate
ARIMA
AutoregressMoving AverageARMA
财务分析-EVA
财务分析-收入分析
财务分析-成本分析
财务分析-利润分析
财务分析-现金流量分析
财务分析-资产负债分析

决策分析的决策支持系统

决策分析的决策支持系统

决策分析的决策支持系统决策是指在面临多种选择的情况下,选择一种或多种行动方案的过程。

在现代社会中,决策对于个人和组织来说都是至关重要的一环。

然而,由于信息的不完全性和复杂性,决策过程常常面临困难和挑战。

为了帮助人们更加科学地进行决策,决策支持系统应运而生。

一、决策支持系统的定义和作用决策支持系统(Decision Support System,简称DSS)是一种通过使用计算机技术和数学模型,提供决策过程中所需信息和分析方法的工具。

它能够帮助决策者更好地理解问题、分析决策方案、评估风险以及做出最佳决策。

决策支持系统在决策过程中发挥着关键的作用。

首先,它能够收集和整合各种信息,包括内部数据、外部数据以及行业研究报告等,为决策者提供全面、准确的信息基础。

其次,决策支持系统能够应用各种数学和统计方法,进行数据分析、模拟和预测,帮助决策者理清问题的本质和关键因素。

最后,决策支持系统还能够提供多种决策方案的比较和评估工具,帮助决策者选择最佳的方案并降低风险。

二、决策支持系统的组成和功能决策支持系统由数据管理子系统、模型管理子系统、知识管理子系统和用户接口子系统组成。

下面分别介绍各个子系统的功能:1. 数据管理子系统:负责收集、存储和处理各种数据,包括历史数据、实时数据以及用户输入的数据。

它能够提供数据清洗、数据集成和数据挖掘等功能,为其他子系统提供所需的数据支持。

2. 模型管理子系统:负责管理和运行各种决策模型,包括统计模型、优化模型和仿真模型等。

它能够通过数学运算,对数据进行分析和建模,并生成决策方案的评估结果。

3. 知识管理子系统:负责管理和运行专家系统和规则引擎等知识表达工具。

它能够将领域知识和专业经验转化为计算机可执行的规则和推理过程,为决策者提供专业意见和建议。

4. 用户接口子系统:提供用户与决策支持系统之间的交互界面,使决策者能够方便地输入数据、选择模型和查看结果。

它通常采用图形化界面和交互式操作方式,提高用户的易用性和体验。

自来水管网决策支持系统项目建议书

自来水管网决策支持系统项目建议书

自来水管网决策支持系统项目建议书包头自来水管网决策支持系统项目建议书一、系统概述城市自来水管网是一个纵横交错的巨大网络,具有十分复杂的空间和非空间属性。

传统工作方式中,这些信息一般经图纸图表描述(例如,施工和竣工资料图表),采用人工管理,长期以来,我们在管网资料的管理方面一直沿用这种做法。

各种图档资料的不齐全使在管理这样一个庞大的管网时感到力不从心。

自来水输配调度缺乏依据,遇到紧急情况无法及时得知有关信息采取相应措施。

有关资料只存在一些有经验的技术人员的头脑里,因大规模市政建设而日益变化的参考建筑,使有些管网资料失去了其原有的价值,设备管理相当困难,管网设计也很难优化。

为了彻底改变这一现状,必须引入计算机技术—地理信息系统来管理我们的管网资料。

利用GIS技术存储、管理和更新城市自来水管道网络的空间数据库;通过与GPS、无线通讯、Internet、虚拟现实等高新技术的有机结合,在GIS的数据操作及空间分析技术的辅助下,建立广泛的实时数字自来水管道信息用户服务体系,实现全数字化自来水管道信息的实时发布、存储与检索,为自来水管道管理、调度及居民需求等提供有效的技术支持;实时地根据用户需求对自来水管道网络的属性特征进行分析和描述,辅助自来水管道路线选择、区位分配分析等,并对自来水管道网络进行实时优化,使自来水管网输配调度更加科学经济。

二、系统建设必要性(一)是城市建设的需要,也是自来水公司发展的需要随着城市的发展,基础设施建设的步伐加快,地下各种设施的日益增多,在维修和新增地下设施时,如果没有精确的资料,有可能在开挖时损坏其他设施。

目前包头市尚未建成统一的城市建设地理信息系统,上述现象时有发生,造成不必要的损失,带来不好的社会影响。

因此,建立城市建设地理信息系统意义重大。

地下管网作为城市基础设施建设的重要组成部分,由于其埋于地下,具有隐蔽性,又由于多年来管网设计、施工、竣工资料的管理方面存在缺陷,造成许多管网资料存在部分人的大脑中。

问题分析与解决方案如何应对企业内部决策不够及时的问题

问题分析与解决方案如何应对企业内部决策不够及时的问题

问题分析与解决方案如何应对企业内部决策不够及时的问题企业在运营过程中,面临着众多的挑战与契机。

而决策的及时性对于企业的成功至关重要。

然而,有时候企业内部的决策却不够及时,给企业带来了一系列问题。

本文将分析这一问题的原因,并提出相应的解决方案。

问题分析1. 没有明确的决策流程:企业内部决策不够及时往往与决策流程不清晰有关。

如果企业没有明确的决策流程,决策者会面临更多的不确定性,导致决策时间拖延。

2. 缺乏有效的信息沟通机制:信息的准确和及时性对于决策至关重要。

但如果企业内部缺乏有效的信息沟通机制,信息流通困难,决策者无法及时获取到关键信息,从而影响决策的及时性。

3. 管理者缺乏决策意识:有些管理者对决策的重要性认识不足,不重视决策的及时性。

他们可能过于追求完美的解决方案,花费过长的时间进行研究和分析,导致决策推迟。

解决方案1. 建立明确的决策流程:企业应当建立完善的决策流程,明确每个决策的责任人和角色,并制定相应的决策时间节点。

例如,对于重大决策,可以设定决策小组,并规定每个阶段的时间限制,以确保决策能够及时推进。

2. 加强信息沟通与共享:企业应当建立高效的信息沟通机制,确保关键信息能够及时传达给决策者。

可以通过定期的会议、内部邮件、即时通讯工具等方式,促进信息的畅通流动。

此外,企业还可以建立知识库或内部网站,方便员工共享有价值的信息资源。

3. 提升管理者的决策意识:企业应当加强管理者的决策培训,提升他们的决策能力和意识。

培养管理者在制定决策时有战略眼光和敏锐的判断力,同时也要强调决策的及时性。

此外,企业可以设立决策奖励制度,激励管理者更加重视决策的及时性。

4. 推行智能化决策支持系统:随着技术的发展,企业可以借助智能化决策支持系统,提高决策的效率和准确性。

这种系统能够通过数据分析和模型预测,为决策者提供准确的数据和决策参考,帮助他们更加科学地做出决策。

结论企业内部决策不够及时可能导致效率低下、错失市场机会等一系列问题。

连锁销售决策支持系统解决方案研究

连锁销售决策支持系统解决方案研究

业 的 管理水 平 和竞 争优 势 [。 2 ]
DW +OL AP+D - DS M - S架 构 , 一 种 新 型 的  ̄ 是
D S系统 解决 方 案 , 中数 据 仓 库用 于 数 据 的存 储 和 S 其
组织 ,L O AP集 中于数 据 的分 析 , 据挖 掘则致 力 于知 数
识 的 自动 发现 。
连 锁销 售是 指 流 通领 域 中若 干个 同行 业 商店 , 以 共 同进 货 、 同 经营 同类 商 品 、 共 共享 经 营理 念 的方式 连 结 起 来 , 同一 商业 形 象 下 共 享规 模 效 益 的一 种 经 营 在
模 式 。要 想在竞 争 中取 胜 , 获得更 大 的收益 , 须利 用 必
描 记 账 提供 关 于 产 品 流动 的 数 量 和时 间 的细 节 信 息 ,
策 支 持 技 术 , 在 已经 被 各 行 各 业 , 种 领 域 广 泛 应 现 各 用, 成为继 Itre 之 后信 息科 学界 的热 点 研究 课题 。 nent
连 锁销 售 决 策 支 持 系统 ( S S ) 是 将 三 者 无 缝 连 C D S就
Re e r h o a n— l cso p r y t m l i n s a c n Ch i Sae De ii n Su po tS s e So o s ut
陈 青 邵 玉祥
( 武汉 工程 大 学 武 汉
4 0 7 ) ( 国地 质 大学 武 汉 3 0 3 中
【 关键 词】数 据仓 库 ,联 机分 析处 理 ,数据 挖掘 ,连 锁销 售 决策 支持 系统
中 圈分 类 号 :T 2 4 P 7 文 献 标 识 码 :A
ABS TRACT I t g a i n o a a wa e o s o —i e a ay i p o e sn n a a mi i g i man d r c i n t t d e ii n s p o t n e r to fd t r h u e, n l n l ss r c s i g a d d t n n i ie to o s u y d cso u p r n s s s e ,i ih d t r h u e i s d t t r a a, n l e a a y i p o e sn o u e n a a y i g d t n n wl d e i y tm n wh c a a wa e o s s u e O s o e d t o —i n ls s r c s i g f c s s o n l zn a a a d k o e g s n

决策支持系统(DSS):第一讲 DSS概述

决策支持系统(DSS):第一讲 DSS概述

信息管理系
38
2、管理信息系统 MIS(Management Information Systems): 整体分析,系统设计,信息共享,部门协
调。缺点: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。
2021/4/6
信息管理系
39
2.1、定义 管理信息系统(management information
人—机系统:在系统中真正起到执行管理命令 ,对组织的人、财、物、资源、以及资金流、物流 进行管理的主体是人,计算机始终只是一种管理 工具。
2021/4/6
信息管理系
41
分析、计划、预测、控制功能:强调管理方 法的应用和对信息的进一步深加工,即利用信 息分析组织的生产经营状况,利用各种模型对 组织的生产经营活动的各个环节进行分析预测 ,控制各种可能影响实现组织目标的因素,以 科学的方法,最优地分配各种资源(设备、任务 、人、资金、原料、等),合理地组织生产(计 划,调度,监督等)。
2021/4/6
信息管理系
2
课程讲授方式
课堂讲解,实验。 实验工具:Clementine12.0
2021/4/6
信息管理系
3
课程成绩
选修课。 考试。 成绩计算 综合成绩=平时成绩*30%+期末考试成绩 *70%; 其中平时成绩=考勤*50%+作业*50%。
2021/4/6
信息管理系
4
眼花缭乱的名词,do you know?
2021/4/6
信息管理系
36
二 DSS的产生背景
电子数据处理—EDP(Electronic Data Processing)
管理信息系统—MIS(Management Information Systems)

决策分析与解决方案

决策分析与解决方案

决策分析与解决方案
《决策分析与解决方案》
决策是每个人生活中都会面临的重要环节,无论是关于工作、学习还是生活的方方面面,都需要做出决策。

然而,有时候我们可能会感到困惑,不知道应该选择哪个方案才是最好的。

这时,决策分析就显得尤为重要。

决策分析是一个系统性的过程,它通过收集和分析相关信息、评估不同选择的风险和回报,帮助我们做出明智的决策。

在决策分析中,我们通常会使用一些工具和方法,比如决策树、成本效益分析、风险评估等。

这些工具和方法可以帮助我们更清晰地了解每个选择的后果,从而帮助我们做出更合理的决策。

而一旦我们做出了决策,接下来就需要采取相应的解决方案来实施我们的决策。

解决方案通常是通过计划和行动来实现我们的目标,它可能包括分配资源、制定时间表、跟踪进展等步骤。

在实施解决方案的过程中,我们可能会遇到一些问题和挑战,需要及时调整和优化我们的计划,以确保我们的决策能够顺利实施并取得预期的效果。

在日常生活中,我们需要做出许多决策,比如选择工作、制定消费计划、规划旅行等。

因此,决策分析和解决方案的能力对每个人都非常重要。

通过学习和实践,我们可以提升我们的决策分析能力,从而做出更明智的决策;同时,我们也可以学习如何制定和实施解决方案,以确保我们的决策能够顺利实施并取得成功。

希望《决策分析与解决方案》这本书能够帮助读者
更好地理解和运用决策分析和解决方案的方法,从而在各个方面取得更好的成绩和效果。

电厂运行优化决策支持系统设计方案

电厂运行优化决策支持系统设计方案

电厂运行优化决策支持系统设计方案摘要:本文首先分析了决策支持系统理论,然后阐述了电厂运行优化目标,最后对电厂运行优化决策支持系统总体结构设计做了简单的探讨,供相关的人员参考。

关键词:发电厂;运行优化;决策支持系统1 决策支持系统理论分析利用计算机软硬件、网络通信设备等,可以加速信息的收集、传输、加工、存储、更新和维护,帮助决策管理者实现目标。

信息系统一般包括数据处理系统、管理信息系统(ManagementInformationSystems,MIS)、决策支持系统和办公自动化系统等。

决策支持系统不仅可以实现数据处理,还能结合外部环境因素,给管理决策人员提供关键信息并辅助最终决策。

DSS的概念在20世纪70年代由美国麻省理工学院的M.SMorton教授在《管理决策系统》一文中首先提出。

随后,由于其实用与高效性,DSS系统在管理信息系统和运筹学的基础上迅速发展起来。

DSS将众多辅助决策的模型有效地组织和存储,通过人机交互功能,将模型库和数据库有机结合起来。

信息管理系统与决策支持系统的特点对比如图1所示,从图1中可以看出,MIS与DSS的目标一致,均能提供相应的辅助信息,而DSS比MIS处理的信息更为复杂,辅助决策的级别相对更高,且对决策的准确度要求更高。

图1 MIS与DSS的特点对比2 电厂运行优化目标电厂机组运行优化目标包括机组当前最优化运行状况的各个性能指标和运行参数的优化目标,它为运行人员提供了机组在不同外部条件(负荷、环境等)下的最佳运行方式和参数控制,它建立在现有设备基础上(包括热力系统结构、设备的运行状态等),主要通过运行调整实现,其目的是使机组一直处于最优状态运行。

性能指标目标值以机组热耗指标为核心,可分为设计基准值、维修可达基准值、计算应达值和运行最佳值。

理论上(在不考虑机组改造等情况下),设计基准值优于维修可达基准值,维修可达基准值优于运行最佳值。

重要运行参数目标值在理论上很难确定,它实际上是以机组热耗指标最优化为目标,在机组运行性能状态空间川上的多维约束寻优问题,由于难以数学表达,故无法从理论上求解。

AIGC与智能决策支持优化决策过程的智能解决方案

AIGC与智能决策支持优化决策过程的智能解决方案

AIGC与智能决策支持优化决策过程的智能解决方案随着信息技术的快速发展和智能化水平的不断提升,智能决策支持系统逐渐应用于各行各业,并取得了显著的成效。

本文将介绍一种名为AIGC(Artificial Intelligence Decision Support System for Intelligent Optimization of Decision-making Process)的智能解决方案,该方案能够有效提升决策过程的智能化水平,并为决策者提供全面的决策支持。

一、AIGC简介AIGC是一种基于人工智能技术的决策支持系统,旨在利用大数据分析、机器学习和智能算法等技术手段,为决策者提供全面、精准的决策支持。

AIGC系统具有较强的智能化和自学习能力,能够根据历史数据和现有知识进行分析和推演,为决策者提供最佳决策方案。

AIGC 系统不仅可以应用于商业决策、金融决策等领域,还可以广泛应用于医疗、能源等各个行业。

二、AIGC的工作原理AIGC系统的工作原理主要包括数据采集、数据分析和决策支持三个环节。

1. 数据采集AIGC系统通过与企业内部系统和外部数据源对接,实时获取决策相关的数据。

数据采集方式多样化,可以是传感器、数据库、云平台等形式,保证了数据的全面性和准确性。

2. 数据分析AIGC系统使用先进的大数据分析技术,对采集到的数据进行挖掘和分析。

通过数据挖掘技术,可以发现数据中的潜在模式和规律,为决策提供依据。

同时,AIGC系统还可以通过数据分析,进行多维度的数据对比和趋势分析,为决策者提供全面、准确的数据支持。

3. 决策支持基于数据分析结果,AIGC系统能够生成多个决策方案,并根据预设的目标函数对这些方案进行评估。

评估结果可以包括成本、效益、风险等指标,决策者可以根据评估结果进行决策选择。

同时,AIGC系统还支持决策方案的智能优化,根据不同的约束条件和权重设置,生成最佳的决策方案。

三、AIGC的应用案例1. 商业决策AIGC系统可以根据市场需求、供应链、销售情况等多种因素进行决策支持。

地下水资源管理的决策支持系统应用

地下水资源管理的决策支持系统应用

多部门协同合作机制建立
1 2 3
跨部门协调机构设立
成立专门的地下水资源管理协调机构,负责统筹 协调各部门之间的合作与信息共享。
合作协议与规范制定
制定地下水资源管理合作协议和操作规范,明确 各部门的职责和协作方式,促进部门间的有效合 作。
信息平台搭建
建立地下水资源管理信息平台,实现各部门数据 资源的互通互联和共享利用,提高决策效率和科 学性。
发展历程
决策支持系统起源于20世纪70年代,随着计算机技术、人工 智能和数据挖掘等技术的不断发展,DSS逐渐从单一的数据 处理和分析工具,演变为集成多种技术和方法的综合性决策 辅助平台。
核心技术及原理
核心技术
DSS的核心技术包括数据仓库、数据 挖掘、模型库、知识库、可视化技术 等。
原理
DSS通过集成多种数据源,运用数据 挖掘、统计分析、模型模拟等方法, 对大量数据进行处理和分析,提取有 用信息和知识,为决策者提供科学依 据和决策支持。
智能算法在决策过程中作用
智能预测
利用机器学习、深度学习等智能 算法,对历史数据进行学习训练 ,构建预测模型,实现对地下水
资源未来状态的准确预测。
智能决策
基于预测结果和专家知识库,运 用智能推理技术,为决策者提供 多种可选方案及相应风险评估,
辅助决策者做出科学决策。
智能监控与预警
通过实时监测数据和智能算法分 析,对地下水资源的异常变化进 行及时预警和响应,保障水资源
面临挑战与未来发展趋势
面临挑战
随着人口增长和经济发展,地下水资源的需求不断增加,同时气候变化和环境污染等因素也对地下水资源造成了 严重影响,使得地下水资源管理面临诸多挑战。
未来发展趋势
未来地下水资源管理将更加注重综合性、系统性和科学性,通过加强监测体系建设、完善法规政策、推广先进技 术等手段,实现地下水资源的可持续利用和保护。同时,随着信息化技术的发展,决策支持系统将在地下水资源 管理中发挥越来越重要的作用。

决策支持系统解决方案

决策支持系统解决方案

决策支持系统解决方案
一、简介
决策支持系统(DSS)是一种以信息技术为支持,为协助管理者决策
而开发的系统。

它可支持管理者的决策活动,从而使管理者能够更好地搜集、处理、分析数据,有效地收集、组织、表达和通讯信息来解决实际问题,从而提高管理决策的质量。

它有助于改进管理过程,可以帮助管理者
获取、分析和表达信息,以支持更有效、准确的决策,从而提高决策的可
操作性和可行性。

二、决策支持系统的组成
1)计算机数据库:用于存储和管理决策信息的数据库,使管理者能
够及时获取必要的数据,进行必要的数据分析,以便做出正确的决策。

2)模型库:用于存储决策模型,支持管理者做出正确、及时的决策。

3)决策分析系统:多层次决策分析系统,可以更加灵活地支持管理
者在复杂的多变性环境中做出正确的决策。

4)数据挖掘系统:用于发现决策分析中隐藏的潜在信息,提高管理
者做出正确决策的准确性。

5)聊天机器人:使管理者与决策支持系统更加有效地沟通,可以更
灵活地支持管理者进行决策。

一种基于.NET的投标决策支持系统解决方案

一种基于.NET的投标决策支持系统解决方案
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图 l用.E N T组 件部 署 的三 层结构 We 应 用 系统模 型 b

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收 稿 日期 :2 0 ~0 —1 08 7 6
De . 08 c2O

种基 于 . E N T的投标 决策支 持 系统解 决 方 案
文 春 生
( 南 科 技 学院 现 代 技 术 教 育 中心 ,湖 南 永 州 4 5 O ) 湖 2 1 0

要 :丈章介绍了A E E S N T技术及其特点,在基于.E N T组件的We b决策支持系统三层模型的基础上,探讨了一种用.E NT
出 了在 该 系统 中访问异 构关 系数据 库 的具体 实现示 例 。
2基于 A P N T S . E 技术的 W b e 应用系统设计
21 E E .AS N T技 术及 其特 点
AS N T是一种 基于 Mi oo .E E E c sfN T平 台的 We 应 用 系统开 发技术 ,它 构建 在 C R ( o o agae u t )之上 ,可 r t b L C mm n n ug ni L R me 以使 用.E rm w r N T Fa e ok所提 供 的全部功 能 ;可 以采用 在 A R E S N T技 术 中推 出的 We om 编程模 型 ,该模型 由底 层系 统 自动完 bF r
支持 异常 控制 、类型 安全 、继承 和动态 编译 。 AP E S . T开 发 的程序 中页面 显示部 分和 控制 逻辑 部分可 以分别 存储 在 .p N a x文件 和. 文 件 中 ,从而 实现 了页面 显示 部分 与控 s C S 制逻 辑 部分 的分离 ,大大提 高 了 We 应 用程序 的可 维护 性”。 b J

精准农业种植决策支持系统解决方案

精准农业种植决策支持系统解决方案

精准农业种植决策支持系统解决方案第一章绪论 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 研究内容与方法 (4)第二章精准农业概述 (4)2.1 精准农业的定义与发展 (4)2.1.1 精准农业的定义 (4)2.1.2 精准农业的发展 (4)2.2 精准农业的关键技术 (4)2.2.1 现代信息技术 (5)2.2.2 物联网技术 (5)2.2.3 大数据技术 (5)2.2.4 人工智能技术 (5)2.3 精准农业与传统农业的对比 (5)2.3.1 技术手段对比 (5)2.3.2 生产效率对比 (5)2.3.3 环境保护对比 (5)2.3.4 农业经济效益对比 (5)第三章系统需求分析 (6)3.1 功能需求 (6)3.2 功能需求 (6)3.3 可行性分析 (7)第四章系统设计 (7)4.1 系统架构设计 (7)4.2 模块划分 (7)4.3 系统数据库设计 (8)第五章数据采集与处理 (9)5.1 数据采集技术 (9)5.1.1 概述 (9)5.1.2 传感器技术 (9)5.1.3 监测设备 (9)5.1.4 信息传输技术 (9)5.2 数据预处理 (9)5.2.1 概述 (9)5.2.2 数据清洗 (9)5.2.3 数据集成 (9)5.2.4 数据转换 (10)5.3 数据分析与应用 (10)5.3.1 概述 (10)5.3.2 数据挖掘方法 (10)5.3.3 农业生产决策支持 (10)第六章模型建立与优化 (10)6.1 农业种植模型 (10)6.1.1 模型构建 (10)6.1.2 模型功能 (10)6.2 模型参数优化 (11)6.2.1 参数优化方法 (11)6.2.2 参数优化流程 (11)6.3 模型验证与评估 (11)6.3.1 验证方法 (11)6.3.2 评估指标 (11)第七章决策支持系统开发 (12)7.1 系统开发框架 (12)7.1.1 开发环境 (12)7.1.2 系统架构 (12)7.2 系统模块开发 (12)7.2.1 用户管理模块 (12)7.2.2 数据采集模块 (12)7.2.3 数据处理与分析模块 (13)7.2.4 决策支持模块 (13)7.2.5 系统管理模块 (13)7.3 系统集成与测试 (13)7.3.1 系统集成 (13)7.3.2 系统测试 (13)第八章系统应用案例 (13)8.1 案例一:水稻种植决策支持 (13)8.1.1 项目背景 (14)8.1.2 应用过程 (14)8.1.3 应用效果 (14)8.2 案例二:玉米种植决策支持 (14)8.2.1 项目背景 (14)8.2.2 应用过程 (14)8.2.3 应用效果 (14)8.3 案例三:小麦种植决策支持 (14)8.3.1 项目背景 (14)8.3.2 应用过程 (15)8.3.3 应用效果 (15)第九章系统评价与改进 (15)9.1 系统功能评价 (15)9.1.1 系统稳定性评价 (15)9.1.2 系统响应速度评价 (15)9.1.3 系统兼容性评价 (15)9.2 用户满意度评价 (15)9.2.1 用户界面评价 (15)9.2.3 技术支持评价 (16)9.3 系统改进方向 (16)9.3.1 提高数据采集与处理能力 (16)9.3.2 扩展功能模块 (16)9.3.3 加强系统安全性 (16)9.3.4 优化用户界面与交互设计 (16)第十章总结与展望 (16)10.1 研究成果总结 (16)10.2 研究局限与不足 (17)10.3 未来研究展望 (17)第一章绪论1.1 研究背景我国农业现代化的推进和农业产业结构的优化,精准农业种植成为农业发展的重要方向。

机构数据可视化分析决策支持系统方案

机构数据可视化分析决策支持系统方案

机构数据可视化分析决策支持系统方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目意义 (2)1.3 系统目标 (3)第二章数据采集与清洗 (3)2.1 数据来源 (3)2.2 数据采集方法 (3)2.3 数据清洗流程 (4)第三章数据存储与管理 (4)3.1 数据存储方案 (4)3.1.1 存储架构设计 (4)3.1.2 存储技术选型 (5)3.2 数据管理策略 (5)3.2.1 数据清洗与预处理 (5)3.2.2 数据索引与查询优化 (5)3.2.3 数据监控与维护 (5)3.3 数据安全与隐私保护 (5)3.3.1 数据加密 (5)3.3.2 访问控制 (5)3.3.3 数据审计 (6)3.3.4 隐私保护 (6)第四章数据分析与挖掘 (6)4.1 分析方法选择 (6)4.2 数据挖掘算法 (6)4.3 结果评估与优化 (7)第五章可视化设计 (7)5.1 可视化原则 (7)5.2 可视化工具选型 (8)5.3 可视化界面设计 (8)第六章交互式分析 (9)6.1 交互式分析需求 (9)6.2 交互式分析实现 (9)6.3 用户操作指南 (10)6.3.1 数据筛选与排序 (10)6.3.2 多维度分析 (10)6.3.3 图表联动 (10)6.3.4 自定义报表 (10)6.3.5 实时数据更新 (10)6.3.6 数据挖掘与预测 (11)第七章决策支持模型 (11)7.1 决策支持模型构建 (11)7.1.1 模型构建原则 (11)7.1.2 模型构建方法 (11)7.2 模型评估与优化 (11)7.2.1 模型评估指标 (11)7.2.2 模型优化策略 (12)7.3 模型应用案例 (12)8.1 系统集成策略 (12)8.2 测试方法与流程 (13)8.3 测试结果分析 (13)第九章培训与推广 (14)9.1 培训对象与内容 (14)9.1.1 培训对象 (14)9.1.2 培训内容 (14)9.2 推广策略 (14)9.2.1 内部推广 (14)9.2.2 外部推广 (15)9.3 成果评估 (15)9.3.1 评估指标 (15)9.3.2 评估方法 (15)9.3.3 评估周期 (15)第十章项目总结与展望 (15)10.1 项目成果总结 (15)10.2 项目不足与改进 (16)10.3 未来发展展望 (17)第一章引言1.1 项目背景信息技术的飞速发展,大数据时代已经来临,机构作为国家治理的重要组成部分,面临着海量的数据资源。

DSS六西格玛设计

DSS六西格玛设计

DSS六西格玛设计简介DSS(Decision Support System,决策支持系统)是一种计算机化系统,用于帮助组织进行决策和问题解决。

DSS可以利用数据分析和模型来提供有效的决策支持,帮助组织更好地管理和运营。

而六西格玛(Six Sigma)是一种以改进质量和增加效率为目标的管理方法。

将DSS与六西格玛相结合,可以在组织中实现高效的决策过程以及持续的质量改进。

DSS六西格玛设计原理DSS六西格玛设计的核心原理在于利用数据分析和统计方法来支持决策以及质量改进。

其设计过程可以分为以下几个关键步骤:1. 识别关键业务问题首先,需要明确组织中存在的关键业务问题。

这些问题可以是效率低下、质量不达标、成本过高等,通过识别关键问题,可以确定改进的方向。

2. 收集和分析数据接下来,需要收集相关的数据来对问题进行分析。

DSS可以帮助组织自动化地收集数据,并提供数据分析工具来发现问题的根源。

六西格玛方法可以通过收集大量的数据来确定问题的规模和重要性,并找出影响问题的关键因素。

3. 建立模型和预测在收集和分析数据的基础上,可以建立模型来预测未来的情况。

DSS可以帮助组织建立数学模型,并利用历史数据来进行预测。

通过预测未来的情况,可以为决策提供更准确的依据。

4. 制定改进方案根据数据分析和模型预测的结果,可以制定改进方案。

这些方案可以是针对业务流程的优化、产品质量的改进等,通过六西格玛方法可以确保改进方案的可行性和有效性。

5. 实施和监控改进最后,根据制定的改进方案,开始实施并监控改进过程。

DSS可以监控实施过程中的关键指标,并提供实时的反馈。

通过持续监控和调整,可以确保改进方案的成功实施,并实现组织的长期改进。

DSS六西格玛设计的优势DSS六西格玛设计在组织中具有以下几个优势:1. 数据驱动的决策通过DSS的数据分析和模型预测,可以确保决策的准确性和可信度。

数据驱动的决策可以帮助组织避免主观判断和不确定性,提供更可靠的依据。

决策支持系统案例

决策支持系统案例

决策支持系统案例决策支持系统(DSS)是指能够帮助决策者进行战略、战术及操作层面决策的信息系统。

它使用各种方法和技术来提供准确、及时和相关的信息,以支持决策者在面对复杂和不确定的问题时做出明智的决策。

下面将介绍一个决策支持系统的实际案例。

案例名:汽车公司市场扩张决策支持系统案例背景:汽车公司正在考虑在新的市场扩张,并希望通过决策支持系统来帮助他们做出合理的决策。

该汽车公司在过去几年取得了较大的成功,现在想要进一步扩大市场份额,但是他们面临着许多问题和挑战,比如如何选择合适的市场、汽车型号等。

解决方案:该汽车公司决策支持系统的设计需要包括以下几个主要的组件和功能:1.数据收集和分析:通过收集和分析内部数据、市场数据、竞争数据等信息,帮助企业了解当前市场状况和竞争对手情况。

例如,可以收集销售数据、市场调研数据、竞争对手销售数据等,分析当前市场规模、销售趋势、竞争对手品牌定位等。

2.模型建立和分析:基于收集到的数据,可以建立模型来分析不同市场扩张策略的效果。

例如,可以建立销售预测模型,根据市场规模、竞争对手定价、消费者需求等因素预测不同市场扩张策略下的销售额和市场份额。

3.决策支持:在数据分析和模型分析的基础上,为决策者提供有用的信息和建议,帮助他们做出最佳的决策。

例如,系统可以生成报告、可视化图表等形式的结果,展示不同市场扩张策略的利弊,并提供相应的建议。

4.决策结果监控:一旦决策执行,系统可以对决策结果进行监控,并根据市场反馈和实际销售数据来评估决策的有效性。

如果需要,系统可以根据监控结果调整原有的决策或制定新的决策。

该决策支持系统的实施将有助于该汽车公司更好地理解市场需求、竞争对手和消费者行为,并为他们提供更有效的决策信息,支持他们在新市场的扩张决策过程中做出明智的决策。

通过决策支持系统,该汽车公司能够更好地选择适合的市场扩张策略,从而提高销售额和市场份额。

同时,系统的使用也能够帮助该公司更好地了解和掌握竞争对手的动态,及时调整市场策略,从而增加竞争力并获得持续的竞争优势。

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目录1 工程背景和依据 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 编制的依据 (3)2 决策支持建设现状 (4)2.1 建设基础 (4)2.2 需求分析 (4)3 指导思想、建设原则 (6)3.1 指导思想 (6)3.2 建设原则 (6)4 总体目标 (7)4.1 总体目标 (7)5 总体框架和体系 (8)5.1 总体框架 (8)5.2 技术路线 (9)6 主要任务 (11)6.1 完善信息基础设施 (11)6.2 建立信息资源中心 (11)6.3 搭建应用支撑平台 (11)6.4 建立决策支持应用 (12)6.5 完善相关支撑体系 (13)7 重点工程 (15)7.1 市领导辅助决策支持系统 (15)7.1.1 市级领导应用 (15)7.1.2 办公厅及部门应用 (15)7.2 市领导空间决策支持系统 (16)7.3 市领导智能决策支持系统 (17)7.4 市领导多媒体协同办公系统 (18)7.5 决策分析政务数据交换平台 (19)7.6 领导决策综合数据库 (20)8 保障措施 (22)8.1 加强组织体系建设 (22)8.2 完善相关政策和制度 (22)8.3 加强资金保障 (23)8.4 加强项目培训和咨询 (23)8.5 强化标准规范建设 (23)9 计划安排及投资类别 (24)9.1 总体安排 (24)9.1.1 工程一期 (24)9.1.2 工程二期 (24)9.2 投资类别 (25)1 工程背景和依据1.1 项目背景贯彻党的十六大报告要求“进一步转变政府职能,改进管理方式,推行电子政务,提高行政效率,降低行政成本,形成行为规范、运转协调、公正透明、廉洁高效的行政管理体制”。

贯彻党的十七大报告要求“推进决策科学化、民主化,完善决策信息和智力支持系统”。

《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》:“各级各部门要高度重视电子政务建设工作,切实纳入重要议事日程。

主要领导要及时掌握情况,解决问题,加强督促,有计划、有力度地搞好工作推进。

”。

《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》:“整合各专业数据系统的关系型数据、非结构化数据,以及多媒体数据,建设全省电子政务数据仓库,利用数据整合、数据分析、数据挖掘技术,建立全省电子政务决策支持系统,为各级领导提供决策支持。

”哈尔滨市已经具备决策支持建设的条件和环境,《哈尔滨市国民经济和社会信息化“十一五”发展规划》指出:“在应用系统建设方面,统一建设了公文传输、信息管理、督办管理、目标管理、议案管理和政务值班管理等6个政务应用系统,在工商、税务等各业务部门分别建设各自业务应用系统的基础上,建设完成了全市企业基础信息共享平台、城市空间地理基础信息共享平台等跨领域、跨部门的应用系统,工商、建委、市政、市长热线和政务呼叫中心等电话呼叫系统,提高了政府为民排忧解难的服务效率”。

1.2 编制的依据《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》《哈尔滨市国民经济和社会信息化“十一五”发展规划》2 决策支持建设现状2.1 建设基础“重点业务系统建设情况我市政府各部门利用电子政务网平台,大力发展应用系统建设,逐步取消纸介质办公和单机操作,推行网络化办公。

建立和推进跨部门业务应用系统建设。

在政务信息资源开发方面,启动建设企业法人、地理信息、人口、宏观经济基础数据库,并建设了公文、法律法规、统计、政务、农业、企业、人才、招商引资、俄罗斯经贸等数据库和信息库。

已形成以“中国哈尔滨”市政府门户网站为龙头、56个政府部门网站和19个区、县(市)政府网站为子网站的市政府公众信息网网站群,在政务公开、公众服务方面的作用日趋明显。

机房实行统一管理、统一配电、统一平台架构、统一网络出口(电子政务网络出口100M,互联网出口1000M)、统一安全体系,降低了建设成本,提高了网络性能和资源利用率,加强了网络安全。

截止2006年底,我市以电子政务网络中心平台为中心枢纽的互联互通的网络体系基本建成。

”2.2 需求分析用户范围。

市级领导,相关委办局的领导、区(市、县)领导,归口业务管理人员(发改委、统计局、财政局等)。

为各级领导宏观决策提供全面、准确、及时、可靠的信息,增强宏观决策的有效性和科学性,满足城市运行、经济发展,提升宏观决策能力。

业务管理。

要为领导提供日常工作的信息辅助支撑,掌握和了解日常工作情况。

要为领导提供监控预警、预测分析、综合统计、查询分析的指标体系,以定量为主,定性为辅的综合分析,对区域经济、重大活动、公共安全、国民经济发展、城市综合管理等各项综合指数和各项指标的综合情况把握。

信息资源。

在现有信息资源基础上,进一步促进业务协同、资源整合与流程优化,提高工作效率和服务水平,加强人、财、物的管理。

应用模式。

综合所有决策支持的基本信息、重要信息、业务信息,建立城市多级、多层、多门类的指标管理体系,建设技术平台。

实现跨地域、跨部门、跨系统(异构)的横向和纵向系统或平台的业务梳理、流程优化。

3 指导思想、建设原则3.1 指导思想实事求是、务实可行。

利用已有的信息资源和系统,制定可行的目标和实施计划,确保目标按时、有质量的完成。

科学规划、突出重点。

抓领导决策的重点,总结难点,集中人力、物力、财力,保证目标的实现。

需求导向、应用先行。

结合政府职能,按“服务、监管、效率”的优先级,增强信息化对辅助决策的力度和范围。

整体设计、规划统一。

对业务模型、数据结构、标准化体系整体分析和设计。

坚持统计规划、统一实施、统一标准、统一管理的原则,形成面向决策支持的开发和管理模式。

完善基础、保障安全。

建立安全管理体系,建设安全有效系统物理环境。

处理好应用与安全、成本与效益的关系,保障决策支持系统的安全运行。

3.2 建设原则按照“统筹规划、分步实施,科学规范、坚持创新,资源共享、业务协同,突出重点、务求实效,因地制宜、急用先建”的原则进行建设,明确方向,扎实推进,实现决策支持系统信息化建设的跨越式发展。

4 总体目标4.1 总体目标面向哈尔滨市决策支持的实际需求,通过完善基础设施,建立决策支持数据中心,建设决策支持应用软件平台,整合各类信息资源,建设相关的信息化支撑环境。

领导决策科学化。

利用信息技术,挖掘和分析各类信息资源,构建决策模型,预警模型,把握行政管理需求,准确判断区域经济发展、城市规划、社会事业、人民生活、资源环境的趋势。

决策手段信息化与智能化。

消除信息孤岛,实现资源共享,运用数据挖掘、地理信息系统等实现数据整合和可视化;梳理核心业务流程,立足统一的决策支持平台,提高协同管理能力。

优化整合信息资源。

将数据有效分类,并建立数据间的关联关系,建设综合数据查询与分析系统,为各级领导及相关工作人员提供信息获取渠道。

实现数据的统一采集、统一存储、统一处理,统一的数据展示、分析平台和门户,提高数据的及时性和准确性。

推进业务协同。

运用科学管理、预测、监测方法,增强哈尔滨政府和委办局的业务协同调控、决策的定量分析,减少人为主管臆断。

5 总体框架和体系5.1 总体框架通过决策支持工程建设,各系统将协同工作,为各级领导、工作人员提供相应的服务。

辅助决策支持门户:用户的统一入口,是各类用户获取所需服务的主要入口和交互界面,由门户和访问渠道组成。

应用层:以支撑层为基础,提供业务处理功能的各类应用系统,市级。

支撑层:支撑服务层连接决策支持应用和各类数据资源,组织和整合各类数据、组件和服务,为上层应用系统的搭建和运行提供支撑服务。

数据层:包含:元数据管理、业务数据、主题数据、基础数据。

数据格式有结构化数据和非结构化数据。

基础层:网络设施、主机、存储、备份设施,以及系统软件(如操作系统、中间件系统、数据库系统等)。

支撑体系:法律、法规、规范性文件、管理办法;安全体系、标准体系、运维体系等。

5.2 技术路线采用J2EE技术架构,采用“数据仓库(DW)+联机分析处理(OLAP)+数据挖掘(DM)+GIS”等国际上比较先进的技术来进行系统的开发,并采用原型法开发模式。

解决建设所涉及到的指标体系编码、数据展现、数据仓库技术(DW)、联机分析处理(OLAP)、预测模型应用、数据挖掘、即席查询(Discoverer)、单点登录(SSO)、门户、信息检索技术、GIS等关键技术。

6 主要任务6.1 完善信息基础设施1. 网络支撑平台:具有高速度和低延时;具有较好的安全性、可靠性、灵活性和可扩充性。

2. 硬件支撑平台:包括主机、存储、备份。

管理各个系统的数据交互、数据备份,以及相关系统维护等工作;系统在运行建设中要形成有效的系统安全和保密机制。

3. 软件支撑平台:应用服务器服务、数据库服务、中间件服务等。

6.2 建立信息资源中心共享交换管理平台建设:提供决策支持信息资源的数据交换和数据目录服务管理,实现与各部门数据库互联、异构数据采集,通过数据目录服务实现跨部门的数据查询和共享。

数据加工整理平台建设:对信息资源中心的数据进行提取、路由、分发、转换、装载、比对、校核提炼有用的决策支持信息。

知识库、模型库、代码库、指标库、元数据库、业务数据库、空间地理数据库、数据仓库建设。

6.3 搭建应用支撑平台1. 门户支撑平台(单点登录、个性化)。

2. BI平台(信息展现、多维分析、即席查询)。

3. 地理信息平台(GIS)。

4. 数据挖掘平台。

5. 组件服务、安全服务、应用集成、渠道接入。

6.4 建立决策支持应用1. 应用系统建设1) 市级领导应用:建立辅助领导决策支持管理平台,为市领导和委办局领导、区(县)领导提供全面、个性化的决策支持。

2) 行业归口应用:横向业务:领导决策支持信息管理、数据报送等管理。

纵向业务:公安、城管、发改委、财政、税务、工商、审计、人口管理、安全生产等等信息系统的整合。

重点业务领域:城管、应急指挥、区域经济、国土、农业、社会保障、医疗卫生、城市交通、投资项目审批、重大工程项目进度与质量监控等领域的应用。

2. 通用工具和模型完成决策支持系统中一些核心主题决策支持和通用模型工具,及其管理系统的开发。

1) 监控预警定义和选取预警指标,监测绝对差异和相对差异的变化,不同领域的发展高低值之间的差异,设定预警指标临界值。

智能分析,分析国民经济和社会发展的各种情况和趋势,为决策提供参考。

2) 预测分析利用历史数据和现在采集的数据,运用不同的方法,预测将来发展的必然性和可能性,为政府规划工作提供依据。

3) 综合统计对行政管理中各类数据和相关业务数据的处理、统计、分析,提供数据的整合能力。

4) 查询分析建立国民经济和社会发展的年度、季度、月度的指标体系和走势,定量分析为主,定性分析为辅的综合分析和评价方法,通过综合指数和各项指标,掌握哈尔滨市社会发展和改革的进展情况,为领导业务办理和宏观调控、决策提供依据,发现运行规律和突出问题,及时采取相应措施。

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