DSS(决策支持系统)
智能决策支持系统
智能决策支持系统一、智能决策支持系统的定义决策支持系统(Decision Support System,简称DSS),就是以管理科学、运筹学、控制论、与行为科学为基础,以计算机技术、仿真技术与信息技术为手段,针对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。
该系统能够为决策者提供所需的数据、信息与背景资料,帮助明确决策目标与进行问题的识别,建立或修改决策模型,提供各种备选方案,并且对各种方案进行评价与优选,通过人机交互功能进行分析、比较与判断,为正确的决策提供必要的支持。
它通过与决策者的一系列人机对话过程,为决策者提供各种可靠方案,检验决策者的要求与设想,从而达到支持决策的目的。
决策支持系统一般由交互语言系统、问题系统以及数据库、模型库、方法库、知识库管理系统组成。
在某些具体的决策支持系统中,也可以没有单独的知识库及其管理系统,但模型库与方法库通常则就是必须的。
由于应用领域与研究方法不同,导致决策支持系统的结构有多种形式。
传统DSS 采用各种定量模型,在定量分析与处理中发挥了巨大作用, 它也对半结构化与非结构化决策问题提供支持, 但由于它通过模型来操纵数据,实际上支持的仅仅就是决策过程中结构化与具有明确过程性的部分、随着决策环境日趋复杂,DSS的局限性也日趋突出, 具体表现在:系统在决策支持中的作用就是被动的, 不能根据决策环境的变化提供主动支持, 对决策中普遍存在的非结构化问题无法提供支持,以定量数学模型为基础,对决策中常见的定性问题、模糊问题与不确定性问题缺乏相应的支持手段。
[1]DSS应具备以下特征[2]:●系统的主要功能就是为管理人员提供决策支持,其目的就是帮助管理人员进行决策而不就是代替她们,就是为了提高决策的效能而不就是组织的管理效率;●传统数据管理技术与有关的模型技术、分析技术相结合;●系统应该有很强的灵活性、适应性、便于用户使用。
智能决策支持系统(IDSS)就是决策支持系统与人工智能技术相结合的系统[3],她包括决策支持系统所拥有的组件,包括数据库系统、模型库系统与人机交互系统,同时集成了最新发展的人工智能技术,如专家系统、多代理以及神经网络与遗传算法等。
决策支持系统
型库、方法库、知识库及对话管理等子系统为基
本部件构成的多库系统结构；另一类以自然语言、
问题处理、知识库等子系统为基本部件构成的系 统结构。
由于应用领域和研究方法不同，导致决策支持 系统的结构有多种形式。 ⑴ 三角式结构
对话管理 子系统
数据库 管理系统
模型库 管理系统
数据库 管理系统
对话管理 子系统
活动提供支持。 （5）强调交互式的处理方式 决策者通过系统对决策行调查、分析和研究，系统及时
地回答决策者所提出的问题，输入不同的资料（数据、偏 好、价值准则等）将会产生不同的方案。这样即充分发挥 了决策者的经验、智慧和观察能力，也充分利用了系统本 身所具有的大量的信息及基于对模型计算比较的分析能力。 4. DSS的功能 （1）DSS的目标： DSS的目标就是要在人的分析与判断能力的基础上借助计
半结构问题：介于二者之间，决策问题有一定的 规律可循，但又不有完全确定，决策数据不全， 或者是通过数理统计得到的，能建立适当的模型， 但无法确定最优解。
2.决策支持系统的定义： DSS是一种以计算机为工具，应用决策科学
及有关学科的理论与方法，以人机交互方式辅助 决策者解决半结构化和非结构化决策问题的信息 系统"。
1.功能
具有捕获数据及提取数据的能力，具有将各种数据源结 合起来的能力；
具有快速增删数据源的能力；
具有利用用户的语言描述数据逻辑结构的能力；
具有能处理个人和非官方的数据能力；
具有管理数据的能力。
2.结构框架
外部数据源
数据的捕捉 析取和输入
第一节 决策支持系统的概念
一、决策支持系统的产生和发展
⑴ 70年代中期： Keen和Scott Morton首次提出了"决策支持系统
管理信息系统第9章决策支持系统(DSS)介绍
第二节 决策支持系统的组成
（一）三角式结构
用户
对话管理 子系统
用户
对话管理 子系统
数据库 管理系统
模型库 管理系统
数据库
方法库
模型库
管理系统 管理系统 管理系统
数据库
模型库
a 两库模型
数据库
方法库
模型库
b 三库模型
第二节 决策支持系统的组成
（二） 其他结构 以对话管理子系统牵头，将模型库与数据库以直线方式联 接的串连结构。 结构特点：对话子系统不直接与数据库子系统联系，而是 通过模型库子系统转达操作请求。
将数据库子系统与模型库子系统融为一体的融合式系统结 构。
结构特点： 数据库子系统与模型库子系统互不独立，既可以说是模型 库子系统建立在数据库子系统的基础上，也可以说是数据库 子系统被嵌入模型库子系统之中，模型库中的模型运行时直 接调用数据库中的数据。
第九章 决策支持系统（DSS）
思考题： 1、决策支持系统可辅助决策者解决什么类型的决策问题？ 2、决策支持系统如何定义？ 3、MIS与DSS的关系？ 3、DSS的三角式两库系统结构图？ 4、DSS的三角式三库系统结构图？
定义：DSS是一种以计算机为工具，应用 决策科学及有关学科的理论与方法，以人机交 互方式辅助决策者解决半结构化和非结构化决 策问题的信息系统。
第一节 决策支持系统（DSS）的概念
三、决策支持系统与管理信息系统的关系
主要观点有以下四种： 1、MIS是一个总概念，DSS是MIS发展的高级 阶段或高层子系统。 2、DSS是鉴于MIS的不足而推出的目标不同于 MIS的新型系统。 3、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。 4、有广义与侠义之分，就侠义而言，MIS与 DSS是不同的系统，就广义而言，DSS是MIS的分 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。
决策支持系统名词解释
决策支持系统名词解释决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是一种通过信息技术提供决策制定者有效信息和工具来支持决策制定过程的系统。
DSS结合了数据分析、模型建立、信息管理和决策方法等技术，帮助管理者进行决策。
决策支持系统通常包含以下几个主要组成部分：数据库管理系统（Database Management System，DBMS）：用于存储和管理决策所需的数据。
DBMS可以根据用户的需要提供数据查询、更新和删除等功能，为决策者提供数据支持。
模型管理系统（Model Management System，MMS）：用于管理和执行决策所需的数学模型。
MMS可以帮助决策制定者构建和分析决策模型，以便在决策过程中提供科学依据。
决策分析系统（Decision Analysis System，DAS）：用于分析和评估不同决策方案的潜在风险和机会。
DAS可以根据已有的数据和模型，对不同的决策选项进行详细的分析和比较，以帮助决策者做出合理的决策。
用户接口（User Interface）：用于决策制定者与决策支持系统进行交互的界面。
用户接口通常提供数据输入、模型选择、结果展示等功能，以便用户能够方便地使用系统进行决策。
决策支持系统的主要特点包括以下几点：1. 及时性：决策支持系统能够实时获取和处理数据，为决策者提供及时的信息，以便快速做出决策。
2. 灵活性：决策支持系统具有较强的灵活性，可以根据不同决策的需求进行定制和扩展，以满足用户的特定需求。
3. 多功能性：决策支持系统不仅能够提供数据查询和展示功能，还能够进行数据分析、模型建立和决策评估等多种功能，为决策者提供全面的决策支持。
4. 用户友好：决策支持系统通常具有友好的用户界面和操作方式，便于用户学习和使用，提高工作效率。
5. 决策辅助：决策支持系统并非直接代替决策制定者进行决策，而是通过提供信息和工具来辅助决策制定者进行决策，提高决策的科学性和准确性。
决策支持系统名词解释管理学
决策支持系统名词解释管理学决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是管理学领域中的一个重要概念，指的是一种基于计算机技术的系统，旨在辅助管理者在复杂的决策环境中进行决策制定和分析。
本文将详细解释决策支持系统的概念、特点、构成以及在管理学中的应用。
一、决策支持系统的概念决策支持系统是一种集成了数据仓库、数学模型、人工智能等技术手段的信息系统。
其核心目标是为决策者提供必要的信息和分析工具，支持其在信息不完整、不确定的决策环境中，实现决策的科学化、合理化和高效化。
二、决策支持系统的特点1.针对性：决策支持系统针对特定的决策问题，提供定制化的信息支持。
2.交互性：系统允许决策者与系统进行交互，调整参数、假设，观察决策结果的变化。
3.集成性：系统集成了多种数据来源和分析工具，为决策者提供全面的决策支持。
4.智能性：利用人工智能等技术，实现对数据的自动分析和处理，减轻决策者的工作负担。
三、决策支持系统的构成决策支持系统主要由以下几个部分构成：1.数据仓库：存储和管理大量数据，为决策提供数据基础。
2.模型库：集成了多种数学模型，用于对数据进行分析和预测。
3.知识库：存储了专家的知识和经验，为决策提供智力支持。
4.人机交互界面：决策者与系统进行交互的界面，允许决策者输入指令、查看结果等。
四、决策支持系统在管理学中的应用在管理学中，决策支持系统被广泛应用于企业的战略决策、市场营销、生产管理等领域。
例如，企业战略决策者可以利用决策支持系统分析市场环境、竞争对手情况，制定合适的战略方向。
市场营销人员可以通过系统分析消费者行为、市场需求，制定精准的市场营销策略。
生产管理人员可以利用系统优化生产流程，提高生产效率和质量。
五、总结综上所述，决策支持系统是一种基于计算机技术的信息系统，具有针对性、交互性、集成性和智能性等特点。
它主要由数据仓库、模型库、知识库和人机交互界面等部分构成，在管理学中被广泛应用于企业的各个领域，为企业决策提供科学有效的支持。
简述决策支持系统的运行过程。
简述决策支持系统的运行过程。
1.引言1.1 概述决策支持系统（DSS）是一种通过数据分析和模型建立来辅助决策的信息系统。
它利用计算机技术和各种决策模型，帮助管理者从海量和复杂的信息中获取有用的知识，支持并优化决策过程。
DSS的运行过程可以简单描述为以下几个步骤。
首先，系统需要获取大量的数据，这些数据可以来自内部的企业数据库、外部的市场调研报告等。
然后，数据会被整理和清洗，以便进一步的分析处理。
接下来，DSS 会利用各种数学和统计模型对数据进行分析，比如回归分析、决策树、人工神经网络等。
这些模型可以帮助管理者发现数据中的规律和趋势，从而提供决策的参考依据。
在分析完数据后，DSS会提供输出结果和建议，这些结果可以是图表、报表或者是一些决策参数。
同时，DSS还可以提供不同决策方案的评估和比较，帮助管理者选择最优的方案。
最后，系统会根据决策结果的反馈，不断地进行更新和改进，以提高系统的准确性和效率。
总的来说，决策支持系统是一个复杂的信息处理系统，基于数据分析和决策模型，帮助管理者做出更科学、更合理的决策。
它的运行过程可以通过数据获取、分析处理、结果输出和反馈改进这几个步骤来概括。
随着技术的不断发展，决策支持系统将会在未来发挥更重要的作用，为各个领域的决策者提供更智能化的决策支持。
1.2 文章结构本文将围绕决策支持系统的运行过程展开讨论，主要分为三个部分：引言、正文和结论。
引言部分将概述决策支持系统的背景和重要性，并对文章的目的进行阐述。
正文部分将深入介绍决策支持系统的定义和概念，包括其基本特征、功能以及在实际应用中的作用和意义。
接着，正文将着重探讨决策支持系统的各个组成部分，例如数据采集和预处理、模型建立和优化、决策分析和结果展示等方面，以便读者对决策支持系统的运行过程有一个全面而深入的了解。
结论部分将对决策支持系统的运行过程进行总结，强调其在提高决策效率和质量方面的优势，并对未来决策支持系统的发展进行展望。
DSS决策支持系统
DSS决策支持系统DSS是Decision Support System的缩写，意为决策支持系统。
它是一种通过整合多种信息和技术来辅助管理人员进行决策的系统。
DSS能够帮助管理人员在复杂和不确定的环境中进行决策，提供有关决策问题的数据、模型和分析工具，以支持对各种决策方案的评估和选择。
DSS通常由三个主要组成部分组成。
第一个组成部分是数据仓库，它用于收集、存储和管理大量的数据。
数据仓库不仅包含来自内部系统的数据，还可以整合来自外部数据源的数据，例如市场调研数据、竞争对手的信息等。
数据仓库提供了一个单一的数据源，使管理人员能够方便地访问和分析数据，以支持他们的决策过程。
第二个组成部分是模型和分析工具。
这些工具可以帮助管理人员对数据进行建模和分析，以了解数据之间的关系和趋势。
模型可以使用统计技术、预测技术、优化技术等来揭示数据的潜在规律和趋势。
分析工具可以帮助管理人员解读数据并做出决策。
第三个组成部分是用户界面。
用户界面是管理人员与DSS系统交互的平台。
它可以是一个图形用户界面，也可以是一个Web界面。
通过用户界面，管理人员可以访问数据仓库、运行模型和分析工具，以及查看和分析结果。
用户界面通常设计得直观而易用，以便管理人员能够快速理解和操作系统。
DSS能够应用于各种不同的领域和行业。
例如，在制造业中，DSS可以帮助管理人员进行生产调度、库存管理和供应链优化等决策。
在市场营销领域，DSS可以帮助管理人员进行市场定位、产品定价和促销策略等决策。
在金融领域，DSS可以帮助管理人员进行风险评估、投资决策和资产配置等决策。
虽然DSS可以提供有价值的信息和工具来支持决策过程，但它并不是一个完全自动化的系统。
最终的决策还是需要由管理人员来做出。
DSS的目的是辅助决策，提供有关决策的数据和分析结果，而不是替代决策过程。
DSS还有一些潜在的挑战和限制。
首先，它需要大量的数据支持，因此在数据不完整或不准确的情况下，DSS的效果可能会受到影响。
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决策支持系统管理的核心是“决策”。
全球经济一体化的进程以及信息技术的发展，消除了许多流通壁垒。
企业比以往任何时候都面临着更为复杂的生存环境，更难以形成并维护其竞争壁垒。
竞争的压力对企业制定决策的质量、速度都有更高要求。
决策支持系统作为一种新兴的信息技术，能够为企业提供各种决策信息以及许多商业问题的解决方案，从而减轻了管理者从事低层次信息处理和分析的负担，使得他们专注于最需要决策智慧和经验的工作，因此提高了决策的质量和效率。
现代企业的管理决策一、管理和决策制定60年代末，明茨伯格(Mintzberg)对5位总经理的工作进行一项仔细的研究。
他发现，管理者扮演着十种不同的但却是高度相关的角色。
这十种角色可以进一步分为三方面：人际关系、信息传递和决策制定，如下表所示：在这三方面中，决策制定是管理最核心、最实质性的角色。
所有的管理活动都围绕着决策。
决策的整体质量对企业的成败有重大影响。
二、现代企业决策的挑战在过去许多年，管理者制定决策是一门纯粹的艺术，是通过很长一段时间的经验所获得的一项天赋。
管理之所以被看成一门艺术，是因为许多个体风格被用于处理并成功地解决了同一类型的管理问题。
这些风格源于创造力、判断力、直觉和经验，而不是建立在科学方法基础上的系统化的定量分析方法。
但是，今天管理所面临的外部环境正在发生迅速变化。
商业及其本身的环境也比以往更加复杂，而且这种复杂性日益增加。
这些都对现代企业的管理决策带来了新的挑战：1. 决策质量的要求更高随着技术的迅速发展，客户获得产品和服务的渠道更为畅通，客户的选择余地更大。
同时大规模生产使得产品出现了供过于求的状态。
客户成为最稀缺的资源。
这迫使企业必须采取“以客户为中心”的经营策略，努力提高产品和服务的质量。
2. 决策时要考虑的因素更复杂随着经济全球化的趋势，尤其是中国加入WTO之后，无论是否愿意，企业都将面对全球的竞争者和全球范围的消费市场；随着环境的恶化、消费者权益意识的增强等，政府颁布了更详尽的法令和制度来约束企业的经营行为。
企业管理者在进行决策时需要考虑更多、更复杂的制约因素，3. 决策速度要求更快随着通讯方式的发展、交通的便利以及金融体系的完善，企业更难以长久维持自己的竞争优势。
企业必须不断地创新，从以规模取胜转变到以速度取胜。
这些都要求管理者能够迅速做出正确的决策。
4. 决策失败的代价更高企业中采购、生产、销售和服务等方面的联系日益紧密，企业的整个运作系统更加复杂和精密。
某一环节的判断失误将产生链锁反应，造成企业重大的损失。
面对这些趋势和变化，管理者必须变得更加精明。
他们需要新的工具和技术来帮助他们制定有效的决策。
而传统的企业信息管理系统却不具备这样强大的分析功能。
这体现在：1. 分析工作量大企业通常的运营系统只能提供面向交易的数据。
因此，许多管理者要花费80%的时间进行数据的分析，真正用于决策的时间只有20%。
而且对于许多大型企业，还必须为之配备庞大的专业分析队伍。
2. 分析结果滞后由于分析时间过长，经理们经常无法及时拿到所需的报表，因此贻误了许多商业机会。
3. 无法按照商业习惯进行分析传统的报表只能进行简单的汇总。
管理者有时为了分析一个关键的商业因素，不得不在一大堆打印的报表中前后翻阅，极不方便。
4. 无法进行复杂的分析管理者经常希望能综合多种因素来分析问题。
如，石油价格的上涨、物价指数的波动对企业各方面的影响；如果现在采取降价措施，本年度末公司的市场分额、销售额和赢利是否有所增长？哪些客户对我们企业最关键，他们有什么特征，如何增加他们对我们企业的忠诚度？等。
5. 无法提供关键问题的解决方案例如，对于大型零售企业，为了实现最高效率，如何在一个区域内设立自己的连锁店？如何制定有效的预算计划和现金流计划？如何防止客户的流失？传统的信息技术都无法提供这些关键性问题的解决方案。
6. 缺乏量化的衡定指标随着企业规模的扩大和机构的日益复杂，管理者不能只依赖经验和直觉来评价企业的整体表现，必须借助一些关键的、量化的指标。
但通常的MIS系统无法做到这一点。
决策支持系统一、决策支持系统的概念目前没有普遍接受的决策支持系统(Decision Support System, 以下简称DSS)的定义。
一个经典的定义是：不同的人对决策支持系统有着不同的理解。
DSS可以广义地作为一个包罗众多的术语，用来描述任何在组织中支持决策制定的计算机化系统。
一个组织可能拥有一个为高层经理使用的经理信息系统，各种进行市场、财务、会计的DSS系统，生产中MRP系统，和一些用于维修诊断的专家系统。
企业采用DSS后可以感受到的收益有：更高的决策质量、沟通的改进、成本的削减、生产率的提高、节约时间以及客户和员工满意度的改善。
这些可感受的收益与企业竞争的程度、行业特点、公司的规模以及DSS的用户友好性密切相关。
处于如下状况的企业会对DSS产生迫切需求：- 公司在一个不稳定的经济下运作- 公司面临国内和国外竞争的加剧- 公司在跟踪其大量业务操作时面临日益增加的困难。
- 公司现存的计算机系统无法支持提高效率、收益率和进入可赢利市场等目标。
- 信息系统部门无法致力解决公司需求的多样性或者管理上特别的查询；现行的系统不具备固有的商业分析功能。
二、现代企业的需要由于现代企业管理所面临上述的种种挑战，企业的管理者迫切需要一种计算机化的决策支持系统。
虽然每个企业的状况和需求都不相同，但是共同的原因如下：·快速的计算(Speedy computation)计算机允许决策制定者以很低的成本快速进行大量的计算(要知道高层管理者的人力成本非常之高)。
及时的决策在许多情况下非常关键，如股票交易、市场营销策略等。
·克服人在处理和存储上的限制人的智力受制于人处理和存储信息的能力。
而且，人不可能无论何时，都能准确无误地回想起信息。
·认知极限当需要许多不同的知识和信息时，个人解决问题的能力将受限制。
多集中几个人会有帮助，但是工作组中会产生协调和沟通的问题。
计算机系统能帮助人快速访问和处理大量存储的信息。
计算机还有助于减轻工作组中的协调和沟通。
·削减费用聚集一组决策制定者，尤其是专家，将是代价高昂的。
计算机化的支持能削减小组的大小，并允许小组在异地相互交流(节省旅行费用)，而且将提高支持人员的生产率(如财务或法律分析师)，对于决策这些支持是必须的。
增加的生产率就意味着更低的成本。
·信息支持通过计算机技术，管理者可以获得正确的、及时的和最新的信息来进行决策。
数据可能存储在组织的不同数据库中，还可能在组织之外。
数据可能包括声音和图象，必须从很远的位置迅速传输过来。
计算机能快速经济地查询、存储和传输需要的信息。
·质量支持计算机能提高决策的质量。
例如，可以评价更多的备选方案，快速进行风险分析，以很低的代价迅速收集专家的意见(这些专家可能分散在各地)。
许多专业知识甚至可以直接由计算机系统导出。
利用计算机，决策制定者可以执行复杂的模拟，检查各种可能的情况，快速经济地评定不同的影响。
所有这些都将导致更好的决策。
·有助于业务流程重组和员工授权竞争的压力使得制定决策的工作更困难。
竞争不仅仅在于价格，还在于质量、及时性、产品的定制以及对客户的支持。
组织必须迅速经常地改变它们的运作模式、重组它们的流程和结构、授权给员工并进行创新。
决策支持技术，如专家系统，使得欠缺知识的人也能作出良好的决策。
这样就可以进行有意义的授权。
决策支持系统还可用于业务流程重组中：研究竞争者的活动、定制产品、优化生产流程等等。
三、决策支持系统的主要应用企业根据自己的情况可以实施不同的DSS应用。
最主要的应用有：1、销售支持：每日按地区、部门、销售员和产品生成销售情况的汇总，给高级经理提供支持。
这些报告标识了丢失的业务、挽回的业务和新的业务。
根据需要还可以定制额外的周期报表，这些特殊的报表给经理提供了比较和趋势分析，有助于确定问题和机会。
DSS应用能够分析和评价以往产品的销售，以确定产品成功或失败的因素。
借助DSS，可以利用全公司的数据来推测一个决策所隐含的利润和收入。
2、客户分析和市场研究：DSS应用可以利用统计工具来分析每天收集的交易数据，以确定各种类型客户的消费模式，然后采取相应的营销措施，从而实现最大的利润。
对于重点客户要提供更好的服务和更优惠的价格策略。
对于潜在客户要进行促销以争取。
对于易流失的客户要分析原因以挽回。
市场研究包括：利用预测模型分析得出每种产品的增长模式，以便作出终止或者扩张某种产品的适当决定；企业品牌和形象的研究，以便提高企业和品牌的知名度和美誉度；分析客户满意度；市场规模和潜在规模的研究等。
3、财务分析：按年、月、日或其它自定义周期来进行实际费用和花费的比较；审查过去现金流的趋势，并预测未来的现金需求量；复杂项目的预算计划和成本分摊；整合各分支机构的财务数据，形成正确、一致的财务报表。
4、运筹和战略计划：基于资源和时间的限制，来确定最优的项目时间表；制定工厂每日的生产计划；确定大型连锁机构中分支网点的设立, 如连锁店、加油站、通讯中继站等等；协助制定大规模资本投资计划，并计算投资风险。
5、企业分析：为了达到组织的目标所必须考虑的因素被称为关键成功因子(Critical Success Factor, CSF)。
CSF是企业级分析的焦点。
这样的因子可以是战略性的或者操作性的，主要从三个来源导出：组织性因素、行业因素和环境因素。
关键性能指标(Key Performance Index, KPI)提供了CSF在公司层次上的度量。
典型的KPI见下表：典型的关键性能指标四、决策支持系统的组件一个决策支持系统将包括如下典型的组件：·数据管理子系统：DSS的数据库通常包括在数据仓库中。
数据仓库是集成的、面向主题的数据库集合，它是用来支持决策支持功能的，其中每个数据单元都不随时间改变。
数据仓库的数据通常从内部和外部数据源中抽取。
内部数据主要来自于组织的交易处理系统。
外部数据包括行业数据、市场调查数据、人口普查数据、国家经济数据等。
·模型管理系统：一个包含有财务、统计、运筹和其它定量模型的软件包，能够提供系统的分析能力和合适的软件管理能力。
在模型库中的模型可以分为战略性的、策略性的、运营性的等等。
·知识管理系统：许多非结构化和半结构化的问题是如此的复杂以至于除过通常的DSS能力外，它们还需要特别的专业知识。
这些知识可以由专家系统或者其它智能系统提供。
因此，更高级的DSS系统还包含成为知识管理的组件。
·用户界面子系统：用户与DSS应用之间的交流。
如交互式界面、报表打印。
为了实现组织内的信息共享，还应包括Intranet/ internet的发布方式。