管理信息系统第9章决策支持系统(DSS)介绍

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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〕，是以管理科学、运筹学、控制论、和行为科学为根底，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，针对半构造化的决策问题，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、信息和背景资料，帮助明确决策目标和进展问题的识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并且对各种方案进展评价和优选，通过人机交互功能进展分析、比较和判断，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，检验决策者的要求和设想，从而到达支持决策的目的。

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*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，但模型库和方法库通常则是必须的。

由于应用领域和研究方法不同，导致决策支持系统的构造有多种形式。

传统DSS 采用各种定量模型,在定量分析和处理中发挥了巨大作用, 它也对半构造化和非构造化决策问题提供支持, 但由于它通过模型来操纵数据,实际上支持的仅仅是决策过程中构造化和具有明确过程性的局部. 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构造化问题无法提供支持,以定量数学模型为根底,对决策中常见的定性问题、模糊问题和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]：●系统的主要功能是为管理人员提供决策支持,其目的是帮助管理人员进展决策而不是代替他们,是为了提高决策的效能而不是组织的管理效率；●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〕是决策支持系统与人工智能技术相结合的系统[3],他包括决策支持系统所拥有的组件，包括数据库系统、模型库系统和人机交互系统，同时集成了最新开展的人工智能技术，如专家系统、多代理以及神经网络和遗传算法等。

决策支持系统

决策支持系统的形成：计算机技术在企业管理领域的应用重点逐渐转移到了信息处理和决策支持上，由管理信息系统发展为决策支持系统，管理信息系统是将管理科学与计算机数据处理系统相结合而发展起来的，它使计算机的应用由数据处理领域扩宽到业务管理领域，使计算机面向社会和家庭。

运筹学和系统工程利用计算机技术后，形成了模型辅助决策系统，由于采用的模型主要是数学模型，它辅助决策的能力主要表现在定量分析上，决策支持系统则把管理信息系统和模型辅助决策系统结合起来，将管理信息系统与模型的数值计算融为一体，提高了辅助决策的能力。

决策支持系统的发展：决策支持系统（DSS）是美国Scott Morton教授在《管理决策系统》中首次提出来的，它是在管理信息系统和运筹学的基础上发展起来的。

管理信息系统MIS定义：管理信息系统是在数据处理系统的基础上，采用管理科学的方法和现代信息技术，对管理信息进行收集、存储、维护、加工、传递和利用，实现广泛的业务规划、管理运行、调控和预测的信息系统。

特点：1、管理信息系统是一种人机系统，主要功能是事务处理，它包括对信息的收集，传输，存储，检索等低级处理，也包括一些模型计算在内的高级处理。

2、管理信息系统是一种综合系统。

包含多个数据处理系统，每个数据处理系统DSP面向一个管理职能，主要是代替人完成以往传统的数据处理工作。

3、管理信息系统是为管理决策服务的系统。

4、MIS具有系统的一切特征，它由若干个子系统构成，通过各子系统之间的信息联系，构成一个有机整体以实现总体管理目标，5、MIS是实际管理系统的一部分，管理信息系统依赖于实际管理系统，后者对前者的功能，组织结构具有决定性的作用。

6、MIS是以数据库系统为基础建立起来的，具有集中统一规划的数据库是管理信息系统成熟的重要标志。

管理信息系统功能：1事务处理，任何部门都会有各种事务需要对数据进行处理2数据库的更新和维护，管理信息系统应具有对数据库中的数据进行提炼，并以报表的形式呈给用户的功能4查询处理，查询处理有预先设置好的常规查询和应付某些特殊用途的查询5用户与系统的交互作用，管理信息系统应有和用户交流信息的功能，用户可以通过选择某种方式使用管理信息系统或对系统进行提问以获取辅助决策信息。

DSS(决策支持系统)

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。

决策管理-管理信息系统第九章决策支持系统

第九章决策支持系统（DSS）§9.1 DSS的概念1.DSS的产生与发展EDPS（单） EDPS（综） MIS DSS IDSS/GDSS50’s中 60’s中 70’s初70’s中 70’s末70’s末，DSS的构成包括：人机交互模型库（MK）数据库（DB）此时，是DSS的初级阶段。

80’s初，DSS的构成包括：初级DSS + 知识库（KB）+ 方法库（AB）85年，提出“决策支持中心（DSC）”的概念。

80’s末，提出构造DSS的新方法：DSS + 专家系统（ES）技术 ——〉IDSS近年来，又提出以下两种思想：⑴ 分布式DSSDSS + 网络技术 ——〉GDSS进一步，通过集成的思想，对GDSS中的DB、MB、KB等采用分布处理技术，形成DDSS（目前尚不成熟）。

⑵ I3DSS，即，智能型、交互型与集成化的DSS。

2.DSS的功能与定义⑴ 功能DSS的功能与结构相关。

总体上，DSS的功能应包括：① 组织内部的信息管理—— 与决策有关的信息，功能主要是信息的存、取。

② 组织外部的信息管理—— 与决策有关的信息，功能主要是信息的收集和存、取等。

③ 收集、管理各决策方案的反馈信息④ 常用决策模型的管理—— 包括模型的存储、调用、维护等。

⑤ 常用数学模型的管理与维护；⑥ 能回答What-if之类的问题；⑦ 通讯能力及良好的响应时间等。

⑵ 定义—— 尚无统一、公认的定义。

对此，有二种不同的观点：① 只需给出DSS的基本特征、构成即可，完整的定义会限制DSS的发展；② 应该给出DSS的定义，以便为研究人员明确其方向，同时，承认定义的可变化性、可发展性。

实际上，上述两种观点也有其共同之处 —— 都承认DSS的定义应反映其基本特征和构成。

基本特征：① DSS应面向半/非结构化问题；② 具有模型管理功能；③ 易于使用 —— 尤其是非计算机人士；④ 支持而非替代决策者的工作；⑤ 具有灵活性和适应性 —— 针对环境及决策方法的变化而言。

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。

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。

决策支持系统(DSS)：第一讲 DSS概述

信息管理系
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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。
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信息管理系
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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。
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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)。
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信息管理系
2
课程讲授方式
课堂讲解，实验。实验工具：Clementine12.0
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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%。
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眼花缭乱的名词，do you know?
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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）

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。

决策支持系统

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•⑷ 能以一定的方式存储和管理与决策问题有关的各种数学模型。如：定价模型、库存控制模型与生产调度模型等。 •⑸ 能够存储并提供常用的数学方法及算法。如：回归分析方法、线性规划、最短路径算法等。 •⑹ 上述数据、模型与方法能容易地修改和添加。如：数据模式的变更、模型的连接或修改、各种方法的修改等。
一.引言
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）决策支持系统——DSS（Decision Support Systems）
• 决策支持系统DSS（Decision Support Systems）： 70年代中期Keen和Scott Morton在《管理决
2.3 决策问题的性质和层次
作业调度运筹管理战略规划支持需求库存报表、线性规划、新厂位置结构化零件定生产调选择货度开发市场、股票管理、资本获利半结构化经费预贸易分析算
EDP MS/OR DSS
为杂志选聘用管理研究、开经验和直非结构化择封面人员发分析觉
经营预测与决策、宏观预测与决策、贯序预测
与决策、为重大决策作预备性研究等。
(2) DSS与MS/OR的关系 MS：处理结构化问题，运用分析的观点。 OR：处理结构化问题，研究对象主要集中在数学规划、决策论、对策论等理论和方法上。 DSS：处理战略、规划等半结构化和非结构化一类的决策问题。
(3) DSS与MIS的关系 MIS：收集、传递、存储、加工处理各种信息，监测运营数据，利用历史数据预测未来，用指定的数学方法分析数据，提供全面数据和分析报告。面向管理人员，提供低层次的决策支持。 DSS：面向决策者，提供适当的决策支持，是MIS的高级阶段。

决策支持系统

决策支持系统一、DSS的概念决策支持系统（DSS，Decision Supporting System），是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，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。

它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，提供各种备选方案，并且对各种方案进行评价和优选，通过人机交互功能进行分析、比较和判断，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。

根据定义，DSS的主要任务是：（1）分析和识别问题；（2）描述和表达决策问题及决策知识；（3）形成决策方案；（4）构造决策问题的求解模型；（5）建立评价决策问题的各种准则。

二、DSS软件介绍1.决策支持系统组成部件从计算机软件系统的角度来看，一个DSS中主要的成分是可以互相通信的、有机联系着的三个子系统（DSS的两库系统）：数据管理子系统、模型管理子系统和会话管理子系统。

2.数据管理子系统主要成分包括数据库、数据字典和数据库管理系统，存储着与决策问题有关的数据，数据库中的数据通常可分为：（1）事务数据是组织或企业日常生产和管理中发生的数据。

根据数据的来源又可分为（是DSS的基础数据）：内部数据：内部数据的大部分都是事务数据（库存数据，生产数据，销售数据等）；外部数据：指来源于企业外部经营环境的数据，如企业所在行业的统计数据，市场调研的结果，税务状况，政府的政策规定等（对决策产生重大影响）。

（2）个人数据指特定的决策者所收集和使用的数据，对这类数据，DSS中应有严格的保密措施以保证其安全性（个人的用户分析资料数据，是决策者决策行为的重要依据——同一问题，不同的决策）。

3.模型管理子系统模型管理子系统包括模型库、模型库管理系统、该子系统与其他子系统的接口等。

模型库中一般应包含在特定领域中常用的数学模型，这些模型决定了系统可提供的分析能力（是DSS功能强大与否的重要指标）。

DSS(决策支持系统)

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。

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。

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。

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。

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。

企业决策支持系统的关键功能有哪些

企业决策支持系统的关键功能有哪些在当今竞争激烈的商业环境中，企业面临着越来越多的挑战和不确定性。

为了在复杂多变的市场中做出明智的决策，企业决策支持系统（Decision Support System，简称 DSS）应运而生。

企业决策支持系统是一种基于计算机技术和数据分析的工具，旨在帮助企业管理层收集、分析和处理信息，以支持决策制定过程。

那么，企业决策支持系统究竟具备哪些关键功能呢？一、数据收集与整合功能数据是决策的基础，企业决策支持系统的首要功能就是能够从各种来源收集大量的数据，并将其整合到一个统一的数据库中。

这些数据来源可能包括企业内部的业务系统，如财务系统、销售系统、生产系统等，也可能包括外部的市场调研数据、行业报告、竞争对手信息等。

通过数据收集与整合功能，企业能够打破数据孤岛，实现数据的集中管理和共享，为后续的分析和决策提供全面、准确的数据支持。

例如，一家零售企业的决策支持系统可以收集来自各个门店的销售数据、库存数据、顾客购买行为数据等，同时还可以整合来自市场调研公司的消费者偏好数据、竞争对手的价格策略数据等。

这样，企业管理层在制定营销策略时，就能够基于全面的市场信息做出更精准的决策。

二、数据分析与挖掘功能收集到大量的数据只是第一步，更重要的是能够从这些数据中提取有价值的信息和知识。

企业决策支持系统具备强大的数据分析与挖掘功能，能够运用各种统计分析方法和数据挖掘算法，对数据进行深入分析，发现数据中的潜在模式、趋势和关系。

常见的数据分析方法包括描述性统计分析、回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等。

通过这些分析方法，企业可以了解市场需求的变化趋势、产品销售的季节性规律、客户的细分特征等，从而为产品研发、市场营销、生产计划等决策提供依据。

例如，通过对销售数据的回归分析，企业可以发现广告投入与销售额之间的关系，从而优化广告预算的分配；通过对客户购买行为数据的关联规则挖掘，企业可以发现哪些产品经常被一起购买，从而进行捆绑销售或优化货架布局。

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。