最新综合决策支持系统
决策支持系统概述
决策支持系统概述决策支持系统（DSS）是一种帮助管理者做出决策的信息系统。
它集成了数据收集、数据分析、模型构建和解决方案评估等技术工具，以提供定性和定量的决策支持。
DSS的目标是通过使管理者能够更好地评估和选择各种决策方案来提高决策质量和效率。
决策支持系统的基本构成包括数据仓库、模型和分析工具以及用户接口。
数据仓库用于存储和管理各种关键数据，包括历史数据、实时数据和外部数据等。
模型和分析工具提供了各种算法和方法，如统计分析、优化模型、模拟和决策树等，用于分析数据并生成决策结果。
用户接口是管理者与DSS交互的方式，可以是图形用户界面、自然语言处理或者其他形式。
1.数据分析：决策支持系统能够从数据仓库中提取数据，并通过各种分析工具对数据进行定性和定量的分析。
这些分析可以帮助管理者了解当前的业务情况和趋势，从而作出合适的决策。
2.模型构建：决策支持系统能够根据具体的问题和需求构建各种模型。
这些模型可以是统计模型、优化模型、模拟模型等，通过运行模型可以产生各种方案，并对不同方案进行评估。
3.解决方案评估：决策支持系统能够对各种决策方案进行评估和比较。
它可以根据不同的指标和权重对方案进行综合评估，并为管理者提供决策参考。
4.知识管理：决策支持系统可以帮助管理者收集和管理各种关键知识和信息。
它可以通过知识库、专家系统和数据挖掘等技术，将知识和经验转化为可用的决策支持。
5.沟通和协作：决策支持系统可以提供各种协作工具，帮助多个决策者之间进行沟通和协作。
这些工具可以包括电子邮件、在线会议和共享文档等，以促进团队决策的效率和准确性。
使用决策支持系统可以带来许多好处。
首先，它可以提高决策的质量和效率，通过提供准确和全面的信息，帮助管理者做出明智的决策。
其次，它可以降低决策的风险，通过模拟和评估不同的方案，管理者可以更好地估计每个方案的风险和回报。
最后，它可以提高组织的竞争力，通过加强决策者之间的沟通和协作，决策支持系统可以促进团队决策的效率和准确性，从而提高组织的整体竞争力。
第七章 综合决策支持系统
二、新决策支持系统的特点
(1) 数据仓库和联机分析处理的数据组 织方式是多维数据
数据库的数据是二维平面结构形式 ( 如关 ),而数据仓库的数据组织已经把 系数据库 ),而数据仓库的数据组织已经把 它扩展为空间的多维结构形式。这样,数据 它扩展为空间的多维结构形式。 这样, 仓库就集中了更多的数据, 仓库就集中了更多的数据 ,便于用户从大量 数据中提取各自的辅助决策数据和信息。 数据中提取各自的辅助决策数据和信息。
7.2 综合决策支持系统
（Synthetic Decision Support System—SDSS） ）
一、体系结构 二、综合决策支持系统的主体
一、体系结构
问题综合与交互系统
模型库管理系统 模型库
知识库 推理机 管理系统 知识库
决策信息 知识 信息
数据开采
OLAP
数据库管理系统 数据库 综合决策支持系统结构
二、综合决策支持系统的主体（续） 综合决策支持系统的主体（
综合体系结构的三个主体既可以相互补充, 综合体系结构的三个主体既可以相互补充,又 可以相互结合。根据实际问题的规模和复杂 可以相互结合。 程度决定是采用单个主体辅助决策还是采用 两个或是三个主体的相互结合辅助决策。 两个或是三个主体的相互结合辅助决策。 传统决策支持系统： (l) 传统决策支持系统：利用第一个主体 模型库和数据库结合) (模型库和数据库结合) 的辅助决策系统就是 传统意义下的决策支持系统。 传统意义下的决策支持系统。 智能决策支持系统： ( 2 ) 智能决策支持系统 ： 利用第一个主体和 第三个主体(专家系统和数据开采)相结合的 第三个主体 ( 专家系统和数据开采 ) 相结 合的 辅助决策系统就是智能决策支持系统。 辅助决策系统就是智能决策支持系统。
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单一产品的生产优化决策
▪ x<Q，对新增设备，扩大设备生产能力引起的盈亏变化 情况具体分析，作出决策： ➢ （２）原最大产品产量x＞Q０ ➢ 将新增设备后的产品产量x’销售所得的利润R’与原产 量x销售所得的利润R比较，如R’ ＞＝R，则扩大设备 生产能力的决策可取 ➢ 反之，可考虑维持原有的设备生产能力，销售损失， 可以提高价格，最大限度的减少损失．
▪ 5000元
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压缩固定成本总额决策
▪ 某企业生产A产品,最大产量为500台,单位 销售价格为60元,单位变动成本为40元,固 定成本由8000元压缩为6000元.试计算固 定成本压缩后的利润增加额?
▪ 2000元
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▪ b>Q, x=Q; x>Q, ?; x<Q, ? ▪ b<Q, x<Q; 单一产品的盈亏分析原理，对
x<Q时的单一产品的生产作出决策
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基本概念
▪ 单位边际贡献＝单位产品售价－单位变动成本 ▪ 品种边际贡献＝销售收入总额－变动成本总额 ▪ 品种边际贡献＝单位边际贡献＊产品销售量 ▪ 边际贡献包含：固定成本和利润 ▪ 实质反映的是产品为企业赢利所能作出的贡献大
➢ 若x’＞Q’０，扩大设备生产能力的决策可取 ➢ 若x’<Q’０，企业一般不宜扩大设备生产能力．？ 可
以考虑提高单位产品销售价格或减少生产经营费用投 入等措施，再运用盈亏分析原理，对其生产与否决策： 降低盈亏平衡点，但应保证企业产品市场销售量 Q>=x．同时 x＞Q’０ ，则生产该产品可取，否则，停 止生产．
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设备生产能力扩大决策
决策支持系统(DDS)
综述： 综述：决策支持系统的基本特征
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； 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； 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； 方式使用； 4、强调对用户决策方法改变的灵活性及适 、 应性； 应性； 5、支持但不是代替高层决策者制定决策。 、支持但不是代替高层决策者制定决策。
决策支持系统的分类
(1)结构化决策，是指对某一决策过程的环境及规 结构化决策， 结构化决策 能用确定的模型或语言描述， 则，能用确定的模型或语言描述，以适当的算法产 决策按其性质可分 生决策方案，并能从多种方案中选择最优解的决策； 生决策方案，并能从多种方案中选择最优解的决策； (2)非结构化决策，是指决策过程复杂，不可能 非结构化决策，是指决策过程复杂， 非结构化决策 用确定的模型和语言来描述其决策过程， 用确定的模型和语言来描述其决策过程，更无所谓 最优解的决策； 最优解的决策； (3)半结构化决策，是介于以上二者之间的决策， 半结构化决策，是介于以上二者之间的决策， 半结构化决策 这类决策可以建立适当的算法产生决策方案， 这类决策可以建立适当的算法产生决策方案，使决 策方案中得到较优的解。 策方案中得到较优的解。
• 核心数据库主要任务 在于支持银行交易处 理系统、 理系统、保证银行的 日常运行、 日常运行、正确记录 客户数据信息、 客户数据信息、追求 数据的绝对精确和可 靠，数据来自银行联 机交易处理系统
银行数据仓库与核心数据库的 区别
• 数据仓库重在收集具 有一定含义的信息及 数据， 数据，对具体数据源 抽象和概括， 抽象和概括，目的是 向银行管理决策提供 支持， 支持，为银行决策服 务。
决策支持系统
决策支持系统决策支持系统（DDS）是一种基于计算机技术和信息技术的系统，用来辅助决策者进行决策过程中的信息获取、分析、评估和选择等环节。
通过整合和分析大量的数据和信息，DDS可以提供可靠的决策支持，为决策者提供决策的依据，帮助其做出准确、高效和科学的决策。
下面将从DDS 的定义、特点、功能和应用等方面进行详细介绍。
首先，DDS的定义。
DDS是一种以计算机技术和信息技术为基础的决策辅助系统，通过收集、分析和应用大量的数据和信息，帮助决策者进行决策过程中的信息获取、分析、评估和选择等环节，提供决策的依据和支持。
DDS可以采用各种技术和方法，如数据挖掘、模型建立、信息检索和智能算法等，以实现对数据和信息的高效利用和全面分析。
然后，DDS的功能。
DDS主要包括信息获取、数据分析、决策评估和决策选择等功能。
信息获取是DDS的基础功能，通过收集和整合各种数据和信息，形成决策的数据源和知识库。
数据分析是DDS的核心功能，通过应用数据挖掘、模型建立和统计分析等方法，对数据进行分析和挖掘，提取有用的信息和规律。
决策评估是DDS的关键功能，通过对决策的各种方案和选项进行评估和比较，提供决策的可行性和优劣性评价。
决策选择是DDS的最终功能，通过综合分析和评估的结果，帮助决策者做出最佳的决策选择。
最后，DDS的应用。
DDS可以应用于各个领域和行业，如企业管理、金融投资、物流运输、市场营销、医疗健康等。
在企业管理中，DDS可以帮助企业管理者进行决策支持，优化生产计划、供应链管理和资源配置等方面的决策。
在金融投资中，DDS可以帮助投资者进行数据分析和风险评估，提供投资决策的参考和建议。
在物流运输中，DDS可以帮助物流管理者进行路径选择和货物配送等决策，提高物流的效率和质量。
在市场营销中，DDS可以帮助市场营销人员进行市场分析和目标客户的选择，制定合适的市场营销策略。
在医疗健康领域中，DDS可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的选择，提高医疗的质量和效果。
综合决策支持系统
产品盈亏 边际贡献与销售量之间的关系
收入 成本
销售收入线
盈亏平衡点
Q0
Q
总成本线 变动成本
固定成本 销售量Q
单一产品的生产优化决策
▪ x<Q，对新增设备，扩大设备生产能力引起的盈亏变化 情况具体分析，作出决策： ➢ （１）原最大产品产量x<Q０ ➢ 固定成本增加，盈亏平衡点上升 ➢ 若x’＞Q’０，扩大设备生产能力的决策可取 ➢ 若x’<Q’０，企业一般不宜扩大设备生产能力．？ 可 以考虑提高单位产品销售价格或减少生产经营费用投 入等措施，再运用盈亏分析原理，对其生产与否决策： 降低盈亏平衡点，但应保证企业产品市场销售量 Q>=x．同时 x＞Q’０ ，则生产该产品可取，否则，停 止生产．
x<Q时的单一产品的生产作出决策
基本概念
▪ 单位边际贡献＝单位产品售价－单位变动成本 ▪ 品种边际贡献＝销售收入总额－变动成本总额 ▪ 品种边际贡献＝单位边际贡献＊产品销售量 ▪ 边际贡献包含：固定成本和利润 ▪ 实质反映的是产品为企业赢利所能作出的贡献大
小 ▪ 盈亏平衡点销售量＝固定成本／单位边际贡献
▪ 在上例中,假定原有最大产量x=150件,增加 设备后的最大产量x’=200件,固定成本增加 120万元,市场销售量为200件,其他条件不 变,问是否应扩大设备生产能力?
▪ 不应扩大,会使企业利润下降
提高产品销售价格的决策
▪ 某企业生产A产品,最大产量为500台,单位 变动成本为20元,固定成本为6000元,如果 销售价格由40元提高到50元,产品仍能全部 售出,试计算提价后的利润增加额?
▪ 5000元
压缩固定成本总额决策
▪ 某企业生产A产品,最大产量为500台,单位 销售价格为60元,单位变动成本为40元,固 定成本由8000元压缩为6000元.试计算固 定成本压缩后的利润增加额?▪ 2000元ຫໍສະໝຸດ 联机分析处理与 数据挖掘服务器
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。
综合决策支持系统
数据库服务器 DB1
DB 2 DB 3 DB 4
3 客户机与模型服务器的通信协议
客户机与模型服务器的通信需要双方遵守共同的协议来完 成相互之间的协调运行。
客户机要调用模型服务器中某模型的运行，需要写成命令 语言由网络通信传给模型服务器。
服务器在接受到该命令后，执行该命令完成模型的运行， 先要返回给客户机，说明模型运行是否正常结束的说明信 息。
6.4.1.3 C/S结构的数据库服务器 1. 客户机/服务器系统有三个主要部件：数据库服务器、客户应
○ 用程序和网络。 2. 客户端应用程序
○ 提供用户与数据库交互的界面 ○ 向数据库服务器提交请求并接收来自数据库服务器的信息 3. 数据库服务器
○ 数据库安全性的要求 ○ 数据库访问并发性的控制 ○ 数据库前端的客户应用程序的请求服务 4. 网络
在网络上建立知识服务器提供知识服务，发挥同模 型服务器一样的辅助决策作用。
在网络上是以模型服务器和知识服务器作为共享决 策资源，在客户机上按用户的决策问题需求，组合 模型计算和知识推理形成的网络环境的传统决策支 持系统。
通过方案的模型计算、知识推理和多维数据 分析，并通过方案的修改或综合，
逐步逼近解决决策问题的系统。
6.4 网络环境的综合决策支持系统
6.4.1 客户/服务器结构与数据库服务器
计算机联网可以使得某些服务在服务器系统上执行，而另一些任务 在客户机系统上执行，这种工作任务的划分，形成了客户机/服务 器系统。
网络环境的决策支持系统示意图
客户机
网络
网络
网络
模型服 务器
数据库服 务器
网络环境的决策支持系统结构图
客户机k
客户机i
网络
综合决策支持系统
（3）联机分析处理提供多维分析手段 联机分析处理所提供的多维分析手段有切片、 切块、 联机分析处理所提供的多维分析手段有切片 、 切块 、 旋转、上下钻取等多种形式， 旋转、上下钻取等多种形式，便于用户从不同角度 提取所需要的数据和信息。 提取所需要的数据和信息。 （4）数据挖掘时从数据中挖掘出隐藏知识 数据挖掘开始于人工智能的机器学习， 96年正式把 数据挖掘开始于人工智能的机器学习 ， 96 年正式把 挖掘知识的各种方法和技术称为数据挖掘， 挖掘知识的各种方法和技术称为数据挖掘，它是知 识发现（KDD）的一个步骤。 识发现（KDD）的一个步骤。 国内外已经相继推出了知识发现和数据挖掘的 产品。例如，Clementine、 产品。例如，Clementine、SAS/Enterpreise Miner、 Intelligent Miner等。
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存储和综合， 联机分析处理（ OLAP） 存储和综合 ， 联机分析处理 （ OLAP ） 实现多维数据分 析，数据挖掘（DM）能挖掘数据库和数据仓库中的知 数据挖掘（DM） 识 。 DW+OLAP+DM 形成的新决策支持系统是利用数 DW+OLAP+DM形成的新决策支持系统是利用数 据资源辅助决策的。 数据中蕴涵大量信息和知识 ， 据资源辅助决策的 。 数据中蕴涵大量信息和知识， 通 过数据仓库的综合和趋势分析， 过数据仓库的综合和趋势分析 ， 通过联机分析处理的 多维数据分析了解现状和各种变化趋势， 多维数据分析了解现状和各种变化趋势 ， 为决策者制 定政策和策略。 定政策和策略 。 从数据挖掘中获取的知识主要是关联 知识和分类知识。 新决策支持系统主要针对商场、 知识和分类知识 。 新决策支持系统主要针对商场 、 银 行、顾客、销售等获取企业外部社会上的信息。 顾客、销售等获取企业外部社会上的信息。 传统决策支持系统利用模型资源和知识资源， 传统决策支持系统利用模型资源和知识资源 ， 区 别于新决策支持系统利用数据资源获取信息和知识辅 别于 新决策支持系统利用数据资源获取信息和知识辅 助决策。 这两者是完全不同的辅助决策方式， 助决策 。 这两者是完全不同的辅助决策方式 ， 两者不 能相互代替， 更应该是相互结合 。 通过结合 ， 能相互代替 ， 更应该是相互结合。 通过结合， 充分发 挥数据、模型、知识这3种不同的决策资源， 挥数据、模型、知识这3种不同的决策资源，获取企业 或组织的内部和外部相互补充的信息和知识， 或组织的内部和外部相互补充的信息和知识，才能为 12
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6.2.3 新决策支持系统与商业智能
商业智能的决策支持表现为以下几方面。 1、商业智能的数据分析 （1）联机分析处理的多维数据分析
对多维数据进行切片、切块、钻取、旋转等操作来完成多维数 据的分析。 （2）what-if分析（假设分析） what-if分析为决策者提供多种参考依据，提高决策效果。 （3）建立客户购买商品的偏爱和选择模型 通过模型找出客户偏爱和选择商品的关系，扩大公司在市场中 的竞争能力。
6.2.1.2 数据仓库开发的困难
数据仓库由于数据量大（具有GB级到TB级的 数据），使得数据的存储和管理复杂，因此数 据仓库需要一个具有海量存储的硬件平台和一 个能进行并行处理的大型数据库系统。
6.2.1.2 数据仓库开发的困难
总结开发数据仓库的典型错误包括以下几方面： （1）没有理解数据的价值。 （2）未能理解数据仓库概念。 （3）未清楚了解用户将如何使用数据仓库之前，便贸然开 发数据仓库。 （4）对数据仓库规模的估计模糊。 （5）忽视了数据仓库体系结构和数据仓库开发方法。 数据仓库的开发只有克服了以上的错误观念，才能真正发 挥它的作用，得到发展。
6.1.3 传统决策支持系统的关键技术 和开发困难
DSS的关键技术：
（1）模型库系统的设计和实现。 （2）部件接口。部件接口包括对数据部件的数据的 存取，对模型部件的模型的调用和运行，以及对知识 部件的知识完成推理。 （3）系统综合集成。通过集成语言完成对各部件的 有机综合，形成一个完整的系统。
6.1.3 传统决策支持系统的关键技术和 开发困难
6、高效索引 数据仓库不仅能够方便地支持新索引的创建和装入，而且 要能够高效地访问这些索引。
6.2.1.1 数据仓库技术
7、数据仓库的特殊管理
企业决策支持系统的关键功能是什么
企业决策支持系统的关键功能是什么在当今竞争激烈的商业环境中，企业决策的正确性和及时性对于企业的生存和发展至关重要。
企业决策支持系统（Decision Support System，简称 DSS）作为一种先进的信息技术工具，能够为企业管理者提供有效的决策支持，帮助企业在复杂多变的市场环境中做出明智的决策。
那么，企业决策支持系统的关键功能究竟是什么呢？首先，数据收集与整合功能是企业决策支持系统的基础。
企业决策需要基于大量准确、及时、全面的数据。
决策支持系统能够从企业内部的各个业务系统，如财务系统、销售系统、生产系统等，以及外部的市场调研、行业报告、竞争对手数据等多个来源收集数据。
然后，对这些来源多样、格式各异的数据进行清洗、转换和整合，使其成为具有一致性和可用性的信息，为后续的分析和决策提供坚实的数据基础。
数据仓库和数据集市是实现数据收集与整合的重要技术手段。
数据仓库能够存储海量的历史数据，为企业提供长期的数据分析视角；而数据集市则针对特定的业务主题或部门需求，提供更具针对性的数据集合，提高数据访问和分析的效率。
其次，数据分析与挖掘功能是企业决策支持系统的核心。
在拥有了整合后的数据之后，系统需要运用各种分析方法和工具对数据进行深入挖掘，以发现隐藏在数据背后的规律、趋势和关系。
常见的数据分析方法包括统计分析、回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等。
统计分析可以帮助企业了解数据的分布特征、集中趋势和离散程度；回归分析能够建立变量之间的数学模型，预测未来的发展趋势；聚类分析可以将数据对象分组，发现相似的群体；关联规则挖掘则用于发现不同数据项之间的关联关系。
通过这些数据分析方法，企业可以了解市场需求的变化趋势，评估产品或服务的销售绩效，发现潜在的客户群体，优化供应链管理，以及预测财务风险等。
例如，一家零售企业通过数据分析发现，购买某种品牌洗发水的顾客往往也会同时购买特定的护发素，基于这一发现，企业可以调整货架布局，将这两种商品放在相邻位置，促进销售。
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》
在当前信息化时代，企业面临了越来越复杂的经营环境和决策问题。
为了更好地应对这些挑战，决策支持系统（Decision Support System，DSS）应运而生。
DSS是一种利用信息技术和系统分析方法来帮助管理者进行决策的工具，它能够提供数据分析、模型建立、多种选择方案比较等功能，有效地辅助管理者做出决策。
针对企业在实际经营中的问题，我们可以提供以下几种DSS 解决方案：
1. 数据仓库和数据挖掘技术。
通过搭建数据仓库和应用数据挖掘技术，可以将企业的海量数据进行整合和分析，为管理者提供决策所需的数据支持。
2. 智能决策系统。
利用人工智能技术开发智能决策系统，通过数据分析和模型建立来辅助管理者做出决策，提高决策的科学性和准确性。
3. 多准则决策支持系统。
采用成熟的多准则决策模型，结合企业实际情况，为管理者提供多种决策选择方案的比较和评价，帮助其做出最优决策。
以上这些解决方案都是基于信息技术和系统分析方法的DSS 功能所提供的。
通过这些解决方案，企业可以更好地应对复杂
的经营环境和决策问题，提高决策的科学性和准确性，实现经营管理的智能化和数据化。
总之，《决策支持系统解决方案》是企业在应对复杂决策问题时的得力工具，通过利用信息技术和系统分析方法，为管理者提供数据支持、模型分析和多种选择方案比较等功能，帮助其做出更加科学和准确的决策。
希望企业可以积极应用这些解决方案，提升自身决策水平，实现可持续经营发展。
决策支持系统08语言与综合系统
解释推理结果，为用户 提供易于理解的信息和 建议。
04
决策支持系统的应用案例
企业决策支持
供应链管理
01
通过决策支持系统，企业可以优化供应链管理，降低库存成本，
提高物流效率。
市场预测
02
系统利用大数据和算法，帮助企业预测市场趋势，制定营销策
略，提高销售额。
财务分析
03
决策支持系统为企业提供财务策者需要处理的数据和信息量越来 越大，决策环境也越来越复杂。决策支持系统能够帮助决策 者快速、准确地获取和分析信息，提高决策效率和准确性， 从而为企业和社会带来更大的价值。
语言与综合系统在决策支持系统中的应用
语言处理
语言处理是决策支持系统中的一项重要技术，它能够帮助决策者快速、准确地获取和理解大量的文本信息。语言 处理技术包括文本分类、情感分析、关键词提取等，这些技术可以帮助决策者更好地理解文本信息，从而做出更 准确的决策。
信息抽取技术的发展受益于自然语言处理和机器学习 技术的进步，如命名实体识别和依存句法分析等。
信息抽取是从文本中提取结构化信息的任务， 通常涉及从非结构化文本中提取出结构化数据 。
信息抽取在许多领域都有应用，如新闻报道、社 交媒体分析、企业文档和政府报告等。
03
综合系统技术
数据集成
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数据，确保数据质量。
综合系统
综合系统是一种将多个子系统集成为一体的系统，它能够提供全面的信息支持和功能支持，帮助决策者更好地解 决复杂问题。综合系统通常包括数据管理、模型管理、知识管理等多个子系统，这些子系统可以相互协作，为决 策者提供全面的支持和帮助。
02
语言处理技术
自然语言处理
决策支持系统-20220306180337
决策支持系统20220306180337一、项目概述在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业决策的重要依据。
为了提高管理层决策的准确性和效率，公司决定开发一套决策支持系统。
该系统将整合企业内外部数据，通过先进的数据分析和处理技术，为管理层提供实时、精准的决策依据。
二、系统目标1. 数据整合：统一数据来源，消除信息孤岛，确保决策数据的准确性和完整性。
2. 分析智能化：运用数据挖掘和机器学习技术，实现数据的智能分析，为决策提供深度洞察。
3. 决策效率提升：通过系统提供的可视化报表和即时数据分析，缩短决策周期，提高决策效率。
4. 风险控制：系统将监控关键业务指标，及时发现潜在风险，为风险防控提供支持。
三、系统核心功能1. 数据采集与处理：系统将自动采集来自各部门的业务数据，并进行清洗、转换，确保数据质量。
2. 数据存储与管理：建立数据中心，对数据进行分类存储和管理，便于快速检索和分析。
3. 分析模型构建：根据业务需求，构建多种数据分析模型，如预测模型、优化模型等。
4. 决策支持报告：系统将定期决策支持报告，包括关键指标分析、趋势预测等。
四、实施步骤1. 需求分析：与各部门沟通，明确决策支持系统的具体需求，确定系统功能和性能指标。
2. 系统设计：根据需求分析结果，设计系统架构，制定技术路线和开发计划。
3. 系统开发：组织技术团队进行系统开发，包括前端界面设计、后端数据处理等。
4. 系统测试：对系统进行功能测试、性能测试，确保系统稳定可靠。
5. 系统部署与培训：将系统部署到生产环境，对用户进行操作培训，确保系统顺利投入使用。
五、预期效益1. 提高决策质量：通过系统提供的精准数据和分析报告，帮助管理层做出更明智的决策。
2. 优化资源配置：系统分析结果将指导资源合理分配，提高资源利用效率。
3. 增强市场竞争力：快速响应市场变化，提高企业市场适应能力和竞争力。
4. 促进企业文化：推动企业向数据驱动型组织转变，培养数据分析文化。
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基于数据仓库的决策支持系统
数据挖掘(Data Mining，DM)是指从大量数 据中提取出隐藏在数据中的有用信息，为 正确决策提供帮助。
▪ 数据挖掘是从人工智能机器学习中发展起 来的，是在大型数据库中知识发现中的一 个步骤。（利用特点知识获取算法，在一 定运算效率的限制内，从数据库中挖掘出 有关知识）
综合决策支持系统
传统的DSS
传统的DSS在国内进展
▪ 区域发展规划的决策支持系统 ▪ 刊物 ▪ 开发工具
传统的DSS的困境
▪ 模型库系统 ▪ 部件接口 ▪ 系统的综合集成
基于数据仓库的决策支持系统
▪ 数据仓库：数据仓库(Data Warehouse，DW)是在数据 库的基础上发展起来的。它将大量的数据库的数据按决 策需求进行重新组织，以数据仓库的形式进行存储。它 为用户提供辅助决策的随机查询、综合数据以及随时间 变化的趋势分析信息等。
数据仓库服务器
客户机i
客户机j
网 络
客户机k
数据仓库服务器
模型服务器 知识服务器
数据库服务器
联机分析处理与 数据挖掘服务器
决策支持系统的发展图
数据仓库（DW） 联机分析处理（OLAP）
数据挖掘（DM）
新决策支持系统 （NDSS）
智能决策支持系统（IDSS）
综合决策支 持系统
（SDSS）
Internet
综合DSS结构 用户 问题综合与交互系统
模型库管理系统 模型库
知识库MS 推理机 知识库
决策信息 知识 信息
数据库管理系统 数据库
数据挖掘
联机分析处理
数据仓库管理系统 数据仓库
网络环境的综合决策支持系统
▪ 网络环境的综合决策支持系统 （1）网络环境下的数据仓库、模型资源和知识资源皆以 服务器形式在网络上提供并发、共享模型服务和知识服 务。 （2）模型服务器中可以集成大量的数学模型、数据处理 模型、人机交互的多媒体模型等，为用户提供不同类型 的模型服务，也可以为用户提供组合多种类型模型的综 合服务。 （3）知识服务器中可以集中多种智能问题的知识库，或 者是不同知识表示形式的知识(规则知识、谓词知识、框 架知识、语义网络知识等)和多种不同的推理机，如正向 推理机、逆向推理机、混合推理机等
综合DSS
▪ 综合决策支持系统由3个主体组成： ▪ ①模型库系统和数据库系统结合的主体。完成多模型的
组合与大量共享数据的处理，利用模型资源辅助决策。 ▪ ②数据仓库系统与联机分析处理结合的主体。完成对数
据仓库中数据的综合、预测和多维数据分析，利用数据 资源辅助决策。 ▪ ③知识库系统(知识库、推理机和知识库管理系统)与数据 挖掘结合的主体。完成知识推理，利用知识资源辅助决 策。
基于数据仓库的决策支持系统
▪ 数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)与数据挖掘(DM) 都是决策支持新技术，但它们有着完全不同的辅助决策 方式。
▪ 数据仓库中存储着大量辅助决策的数据，它为不同的用 户随时提供各种辅助决策的随机查询、综合数据或趋势 分析信息.
▪ 联机分析处理提供多维数据分析，进行切片、切块、钻 取等多种分析手段。
▪ 数据挖掘可用于数据仓库的海量数据，也可直接用于事 务处理的操作数据。
基于数据仓库的新DSS结构
决策用户
决策信息 ห้องสมุดไป่ตู้识 综合信息 分析信息
联机分析处理
数据挖掘 数据库
综合数据 基本数据 历史数据
元数据 数据仓库
综合DSS
▪ 综合决策支持系统结构 传统DSS和新DSS结合起来的决策支持系统称为综合决策 支持系统。
神州数码税务决策支持系统解决方案
▪ 税务决策支持系统的目标是：以数据仓库技术为基础， 逐步建立“地市－省局－总局”三级数据处理中心，将征 管数据、行政数据、外部数据按主题建立成规范统一、高 度共享的数据仓库；并在此基础上，应用联机分析处理 （OLAP）和数据挖掘（DataMining）等先进分析技术， 对事物（如：税收收入）的规模、构成、分布、发展速度、 平均水平、平衡程度等特征以及增长变化规律和发展趋势， 事物之间（如：GDP与税收收入）的相关关系、强度及 均衡性等问题进行分析、挖掘，为操作、管理、决策等各 级税务人员提供日常查询、统计监控分析和宏观经济税收 预测分析功能的数据分析利用平台。
▪ 传统DSS与新DSS的联系与区别： （1）传统DSS是以模型资源和知识资源辅助决策；新 DSS是以数据资源辅助决策。 （2）传统DSS的知识来源于专家的领域知识和经验知识， 而新DSS的知识来源于数据仓库中的数据。 （3）二者互相补充。新DSS与传统DSS的结合，称为综合 决策支持系统，它将是今后的发展方向。
网络环境下的综 合决策支持系统
（）
神州数码税务决策支持系统解决方案
▪ 20世纪90年代后期，数据仓库和在线分析(OLAP)技术及数据采掘技 术有了实用产品化的快速突破，为决策支持系统（DSS）提供了技术 上的支持，也为DSS开辟了一条新的途径。在税务系统建立数据仓库， 以联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DataMining）工具为手段进 行决策支持分析具有很强的必要性和可行性。
网络环境的综合决策支持系统
▪ 网络环境的综合决策支持系统的综合部件(问题综 合与交互系统)是由网络上的客户机来完成，即在 客户机上编制DSS控制程序，由它来调用或者组 合模型服务器上的模型并完成模型计算，调用知 识服务器上的知识，完成知识推理以及实现数据 仓库的综合信息查询，或用历史数据进行预测。
▪ 数据挖掘是挖掘数据中隐含的信息和知识，让用户在决 策中使用。
基于数据仓库的决策支持系统
▪ 新决策支持系统（基于数据仓库的决策支持系统）：数 据仓库、联机分析处理和数据挖掘结合起来形成的决策 支持系统。
▪ 多维数据分析与数据挖掘是数据仓库系统前端的重要的 分析工具，可帮助决策用户进行多维数据分析和挖掘出 数据仓库的数据中隐含的规律性。
▪ 其结构图见下页。 ▪ 网络环境的综合决策支持系统是决策支持系统的
发展方向。 ▪ 由于Internet技术的成熟和普及，这种结构形式
的决策支持系统很快就会出现
网络环境的传统DSS结构
客户机j
客户机i
客户机k
网络
模型服务器
知识服务器
数据库服务器
网络环境的新DSS结构
客户机j
联机分析处理与 数据挖掘服务器
▪ 建立决策支持系统是信息化建设的必然趋势，是建立现代化的税收 管理体系需要，也是适应市场经济发展，提高税务机关科学决策水 平的需要；税务系统已有多年的信息化建设经验，金税二期工程、 征管系统、公文管理等系统已经广泛应用，并积累了大量的业务数 据，税收业务的主题数据在税收业务的不断变化之中保持了相对稳 定和延续，全国统一的税务信息分类代码已经制定。