决策支持系统实例
研究生第四章决策支持系统的开发与实例
层次模型概述
▪ 层次模型的基本结构 ▪ 应用层的概念 ▪ 任务层的概念 ▪ 功能层的概念 ▪ 物理层的概念
层次模型的基本结构
▪ 通用系统理论（GST）
➢ 通用系统理论（General System Theory）是由 Bertalanffy等人于1968年创立并由Mesarovic和Takahara 等人发展起来的理论。
DSS的开发策略、方法
▪ 开发策略 ▪ 开发方法 ▪ 开发步骤
DSS的开发策略、方法
▪ 开发策略
➢ （1）编制一个用户定制化的DSS ➢ （2）采用DSS集成开发工具 ➢ （3）利用专用DSS生成器
DSS的开发策略、方法
▪ 开发策略
➢ 编制一个用户定制化的DSS
这种策略采用一种通用编程语言（GPL),如Pascal语言和 C语言；或者采用第4代编程语言（4GL),例如面向对象的 语言（Delphi和Visual C++）、表格和面向财务的语言。
DSS的开发策略、方法
▪ 开发策略
➢ 用专门领域的DSS生成器
专用DSS（SDSS）实际上是执行决策支持的系统。这 些系统可以辅助开发高度结构化的专用DSS，因此常常 被某些职能部门使用。
专用DSS包含一组计算机软件和硬件，支持一个或一群 决策者，处理一批相关的决策问题，例如，实现复杂统 计功能的SAS，用于金融分析的Commander FDC。
应用层的概念
▪ 层次模型的最高层－－应用层表示问题求解活动在决策支 持系统上的语义描述，也就是说，应用层需要描述系统所 处的外部环境、系统所要表达的问题、以及系统和用户是 怎样来解决问题的。因此，DSS的任何问题求解活动都应 该有应用层的描述。应用层为特定DSS提供了一种模型。
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。
人工智能技术在决策支持系统中的应用案例
人工智能技术在决策支持系统中的应用案例随着科技的发展和人们对决策的需求越来越高，人工智能技术逐渐应用于各个领域，其中决策支持系统是其中之一。
决策支持系统是指通过数据分析、算法模型、专家系统等多种技术手段，为决策者提供相关信息和分析结果，从而帮助决策者做出更为科学和有效的决策。
本文将介绍几个人工智能技术在决策支持系统中的应用案例。
案例一：金融领域的风险评估在金融领域，风险评估是一项至关重要的工作。
传统的风险评估方法往往需要依赖大量的数据和复杂的统计模型。
而借助人工智能技术，决策支持系统可以通过聚合各种金融和经济数据，结合机器学习算法对风险进行分析和预测。
系统可以自动识别和分析不同的风险因素，并生成相关的报告和建议，帮助决策者更好地管理和控制风险。
案例二：医疗保健的疾病诊断在医疗保健领域，疾病诊断是医生面临的一项重要任务。
传统的疾病诊断需要医生凭借经验和专业知识进行判断，而人工智能技术的应用使得决策支持系统能够通过对大量病例数据的学习，辅助医生进行疾病诊断。
通过对患者的病症和检查结果进行分析，系统可以给出可能的疾病预测，并提供治疗建议，帮助医生做出更准确和及时的决策。
案例三：物流管理中的路径优化物流管理中的路径优化是一个复杂且具有挑战性的问题。
传统的物流路径规划往往需要依赖专业团队的知识和经验，并且容易受到各种约束和不确定性的影响。
而基于人工智能技术的决策支持系统，可以通过对大量历史数据和实时交通信息的分析，结合智能算法进行路径优化。
系统可以根据订单、交通拥堵情况、配送限制等因素，自动寻找最优路径，并为物流公司提供实时的配送计划和更新。
这些案例只是人工智能技术在决策支持系统中的应用的冰山一角。
随着人工智能技术的不断发展和创新，决策支持系统将在更多的领域发挥重要作用。
人工智能技术的应用不仅可以提高决策的科学性和准确性，还可以节省时间和资源成本，为决策者提供更全面和可靠的信息支持。
相信在未来，人工智能技术将继续为决策支持系统的应用提供更多的可能性。
决策支持系统在企业管理中的应用案例
决策支持系统在企业管理中的应用案例引言：随着信息技术的飞速发展和企业管理日益复杂化，决策的质量和效率成为企业成功的关键。
决策支持系统是一种使用计算机技术和数据分析的工具，可帮助管理者在制定决策时提供准确的信息和精确的分析。
本文将通过介绍几个真实的案例，详细说明决策支持系统在企业管理中的应用。
案例一：供应链优化决策支持系统在制造业中的应用某汽车制造公司利用决策支持系统来优化供应链管理，提高运营效率。
该系统整合了公司内部和供应商的相关数据，实现信息共享和协同决策。
系统通过对订单数据进行分析，优化供应商的选择、订货量和库存水平，减少了库存积压和订单延误。
此外，该系统还利用模拟技术和预测分析，帮助公司预测销售趋势和变动，以便更好地调整生产计划和物流策略。
案例二：金融风险管理决策支持系统在银行业中的应用一家银行引入决策支持系统来帮助管理风险，并防范可能的金融危机。
该系统通过整合各部门的交易数据、市场数据和客户数据，建立了一个综合的风险分析模型。
系统可以对不同类型的风险进行评估和监控，如信用风险、市场风险和操作风险。
通过对数据进行实时分析和预警，银行可以更及时地发现潜在的风险和异常情况，并及时采取相应的措施来降低风险。
案例三：营销决策支持系统在零售业中的应用一家连锁超市使用决策支持系统来帮助制定营销策略，提高销售额和客户满意度。
该系统通过对销售数据、客户数据和市场数据进行分析，帮助超市识别潜在的销售机会、客户需求和市场趋势。
系统可以为超市提供个性化的定价策略、促销活动和产品组合推荐，以及预测销售额和市场份额。
通过优化营销决策，该超市实现了销售额的大幅增长和客户满意度的提升。
案例四：人力资源决策支持系统在人力资源管理中的应用一家跨国公司引入决策支持系统来优化人力资源管理，提高人员招聘和绩效管理的效果。
该系统整合了公司的人事信息、招聘数据和绩效评估数据，实现了人力资源的集中管理和智能决策。
系统可以帮助公司识别最适合的候选人，根据员工的绩效评估结果进行薪酬调整和晋升决策。
决策支持系统实例
决策支持系统实例物资分配调拨问题是根据各单位提出对物资的需求申请，按仓库的库存情况制定分配方案，再根据分配放案以及仓库和单位的距离制定物资运输方案。
最后按照物资运输方案制定各仓库的发货表和各单位的接收表，修改各仓库库存数和各单位的物资数。
该决策问题需要设计多个数据库和多个模型共同求解。
总的处理流程如图：图1 物资分配调拨流程图一、物资申请和库存的计划汇总1、各单位按自己的需求提出对各物资的申请申请数据库为：D i={SQ(W1)，SQ(W2)，… } i=1,2,3…（1.1）其中D i表示第i各单位，SQ(W j)表示申请物资W j的需要数量。
将各单位的申请数据库汇总成各单位对物资的需求量，形成总申请数据库。
W j={ SQ(D1)，SQ(D2)，…} j=1,2，3…(1.2)其中SQ(D i)表示第i个单位对物资W j的申请数量。
该项数据处理需要编制程序，类似于数据库的旋转来完成。
2、 各仓库度物资的可供应情况K i ={XY(W 1)—KD(W 1)，XY(W 2)—KD(W 2)，…} i=1，2，… （1.3） 其中K i 表示第i 个仓库；XY(W j )， KD(W j )分别表示该仓库中物资W j 的现有数量和最低储备量；XY(W j )—KD(W j )表示物质W j 的可供量。
各仓库的多物资的可供应情况汇总成某一物资个仓库的可供量，形成总库存数据库。
Wj={XY(K 1)—KD(K 1)，XY(K 2)—KD(K 2)，…} （1.4） 该项数据处理工作，要在数据库中计算出可供量后，再进行类似于数据库旋转来实现。
该计划汇总工作构成数据处理模型，它与数据库的关系如图：图2 计划汇总模型与数据库的关系二、 制定物资的分配方案物资分配方案是利用物资分配模型来完成的，该分配模型是通过一系列公式实现。
1、比较分配情况对同一物资W j 计算总可供量S （各仓库可供量之和）与总申请量Q （各单位申请量之和）的大小。
决策支持系统应用案例
广东国税局税务分析与决策支持系统应用案例——信息XXXX班XXX XXXXXXXXXXXX广东国税局采用菲奈特软件公司商业智能系统平台，共同打造广东国税的税务分析与决策支持系统。
同时，该系统将在广东省国税系统全面推广。
这不但是广东国税在“科技兴税”战略实施上的又一进步，同时也标志着菲奈特软件公司商业智能系统在税务行业的成功应用。
随着电子政务系统的发展以及税务信息化程度的不断提高，在税务决策支持方面不断吸纳新的信息处理技术、提高决策的科学性和规范性，成为提高行政办公效率、促进经济发展的关键所在。
广东省国税局自“科技兴税”战略实施以来，信息化工作在网络建设、设备配置、应用系统开发应用等方面已逐步得到完善；金税工程、统一征管软件、出口退税、公文管理、人事管理等应用系统都已推广应用多年，具备一定的应用规模和应用深度,并取得了较好的应用效果。
广东国税的业务系统在满足日常税收业务需求的同时也采集了大量的业务数据。
例如，每年采集2000多万份的申报数据和2000多万份的税票数据，其中出口专用税票数据达100多万份；1999-2000年全省共采集5000多万份的专用发票数据。
这些业务数据的背后隐含了十分丰富的信息和规律，也给税务信息化建设带来一些问题，主要体现在：业务数据分散在不同的应用系统中，数据共享度低且格式不统一；数据太多而信息太少；缺乏快速、高效、便捷的获取信息的工具；基层单位的管理手段日益先进，而上级管理机关却仍然停留在以汇报和检查为主的传统的管理模式上；上级管理部门没有或很少信息，上下级税务机关形成信息不对称等方面。
为进一步加强税务信息化建设，实现对税收业务和纳税人的纳税情况进行科学分析，为管理决策提供及时准确的信息，以进一步加强税收管理，加强业务监控，促进依法治税，广东省国税提出建设税务分析与决策支持系统。
该系统作为国家税务总局关于税务信息化“一个网络，一个平台，四个系统”的总体规划的重要组成部分，其目标在于通过建立规范统一、高度共享的综合性主题数据库，并在此基础上，建设一个能够对事物(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，以及事物之间(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的平台。
决策支持系统实例课件
物资调拨数据库
仓库发物数据库 单位收物数据库 单位物资数据库
注： 程序控制线 数据存取线
DSS数据库
21
物资分配调拨决策支持系统运行结构图
开始 计划汇总
分配处理
人工干预吗 Y
N 取出 修改 送回
调拨预处理
运输处理
人工干预吗 Y
N 取出 修改 送回
调拨预处理 制表处理
修改方案否？ Y
分配处理
人工干预吗 Y
N 取出 修改 送回
调拨预处理
运输处理
人工干预吗 Y
N 取出 修改 送回
调拨预处理 制表处理
修改方案否？ Y
修改方案处理
N
结束
DSS控制程序 （综合部件）
计划汇总模型
分配模型
调拨预处理模型 实际距离矩阵 运输模型
物资调拨汇总模型
制表模型
仓库发物 报表
仓库收物 报表
DSS模型库
仓库库存数据库 单位申请数据库 总申请数据库 总库存数据库
修改方案处理
N
结束
DSS控制程序 （综合部件）
计划汇总模型
分配模型
调拨预处理模型 实际距离矩阵 运输模型
物资调拨汇总模型
制表模型
仓库发物 报表
仓库收物 报表
DSS模型库
仓库库存数据库 单位申请数据库 总申请数据库 总库存数据库
物资分配数据库 距离数据库
物资调拨数据库
仓库发物数据库 单位收物数据库 单位物资数据库
6
3. 物资调拨预处理
该模型和数据库之间关系为：
距离数据库 物资分配数据库
物资调拨 预处理 模型
某物资实际 距离矩阵
会计学中的管理会计与决策支持系统应用案例
会计学中的管理会计与决策支持系统应用案例在当今竞争激烈的商业环境中，管理会计和决策支持系统起着至关重要的作用。
它们为企业提供了必要的财务数据和信息，帮助管理者做出明智的决策。
本文将介绍几个管理会计和决策支持系统在实际应用中的案例，展示它们的重要性和价值。
首先，让我们看一个来自制造业的案例。
某汽车制造公司决定推出一款新的电动汽车，并计划投资大量的资金进行研发和生产。
在这个过程中，管理者需要准确评估产品的成本以及销售的潜力。
通过管理会计的方法，他们能够对研发、生产和市场推广等环节进行成本核算，确保投资回报率可行。
决策支持系统则可以提供市场调研数据和销售预测，帮助管理者制定正确的市场定位和推广策略。
另一个案例涉及零售业。
一家服装零售商希望扩大市场份额，并希望了解不同产品线的盈利情况以及库存管理的最佳方案。
通过管理会计，他们可以对不同产品的成本、销售额和毛利率进行核算，确定最具盈利潜力的产品线。
决策支持系统则可以帮助他们进行库存管理，提供实时销售数据和库存水平，以便及时调整采购和销售策略。
除了制造业和零售业，管理会计和决策支持系统在服务业也有广泛的应用。
例如，一家酒店希望提高客房出租率和客户满意度。
通过管理会计，他们可以分析客房的定价策略、渠道分配成本以及市场推广费用，以便优化收益。
决策支持系统可以提供客房出租率和客户满意度的数据，并帮助管理者决定何时调整房价和推广活动。
另外一个应用案例涉及跨国公司。
一家跨国公司需要对其全球业务进行绩效评估，并决定是否关闭一些不盈利的分支机构。
通过管理会计，他们可以对不同分支机构的销售额、成本和利润进行核算，确定哪些分支机构应该关闭或重组。
决策支持系统可以提供全球业务的实时数据和关键指标，帮助管理者做出明智的决策。
总而言之，管理会计和决策支持系统在各行各业都有广泛的应用，为企业提供了重要的财务数据和决策支持。
通过准确核算成本、评估销售潜力和分析业务绩效，管理者能够做出明智和有效的决策，提高企业的竞争力和盈利能力。
决策支持系统实例
决策支持系统实例决策支持系统（Decision Support System，DSS）是一种基于计算机技术和数学方法的信息系统，目的是为决策者提供有关于特定决策问题的信息和分析。
它能够帮助决策者收集、分析和解释数据，以便做出更明智的决策。
下面将为您介绍一个决策支持系统的实例。
一个很好的决策支持系统的实例是供应链管理决策支持系统（Supply Chain Management Decision Support System，SCM DSS）。
供应链管理是一个涉及多个环节和参与者的复杂系统，包括供应商、生产商、分销商和最终消费者。
这个系统的目标是帮助组织优化其供应链的各个方面，以提高效率、降低成本和提供更好的客户服务。
SCMDSS能够帮助企业管理者在供应链中做出各种决策，包括供应商选择、库存管理、生产规划、物流安排等等。
这个系统基于大量的数据收集和分析，通过模型和算法来评估不同决策方案的优劣，并给出最佳的决策建议。
一个典型的SCMDSS包括以下几个核心组件：1.数据收集和整理：SCMDSS通过连接企业内部的各个信息系统，包括ERP系统、订单管理系统、库存管理系统等等，从中收集所需的数据。
同时，它还可以连接外部供应商和物流公司的系统，以获取更全面的数据。
2.数据分析和建模：SCMDSS使用各种分析方法和建模技术对数据进行处理和分析。
这些方法包括统计分析、数据挖掘、优化模型等等。
通过这些技术，系统能够提取出有用的信息，并建立模型来评估不同决策方案的效果。
3.决策支持和模拟：SCMDSS提供对决策过程的支持和模拟功能。
它可以根据用户的需求和决策标准，生成不同的决策方案，并对其进行评估。
系统还可以通过模拟和预测分析，帮助用户预测供应链的未来情景，并针对性地做出决策。
4.报告和可视化：SCMDSS能够生成各种报告和可视化图表，以帮助用户更好地理解分析结果和决策建议。
这些报告和图表可以展示供应链的各种指标和指标的变化趋势，帮助用户发现问题和机会，以及做出相应的调整。
财务分析和决策支持系统的实际应用案例
财务分析和决策支持系统的实际应用案例在当今复杂多变的商业环境中，财务分析和决策支持系统（Financial Analysis and Decision Support System，FADSS）起着至关重要的作用。
本文将介绍一些实际应用案例，展示FADSS如何帮助企业进行财务分析和决策。
案例一：投资决策支持假设一个制造业公司正在考虑购买新的生产设备。
通过FADSS，公司能够进行财务分析，评估投资的可行性和潜在风险。
首先，FADSS可以帮助公司计算投资回报率（Return on Investment，ROI）和净现值（Net Present Value，NPV）。
此外，FADSS可以模拟不同的市场情景，在不同条件下预测投资收益。
最终，公司可以根据FADSS提供的数据和分析，作出是否购买新设备的决策。
案例二：预算规划与管控一家零售公司面临着复杂的预算规划和管控挑战。
通过FADSS，公司能够集中管理财务数据，并进行有效的预算规划。
FADSS可以帮助公司创建详细的财务预算模型，并将实际数据与预算进行比较。
通过实时监控和分析，公司可以及时调整预算和支出，以保持财务目标的实现。
此外，FADSS还可以协助公司进行风险评估，制定相应的应对策略。
案例三：业绩评估和分析一家跨国公司需要对其全球业务进行绩效评估和分析。
通过FADSS，公司可以整合各地分支机构的财务数据，并进行跨地区的业绩对比。
FADSS可以提供多维度的数据分析，例如销售额、利润率和市场份额。
通过对比分析，公司可以识别出在不同市场中表现强劲的产品线，并制定相应的战略决策。
案例四：风险管理与决策支持一家保险公司希望提高其风险管理水平，并做出更准确的决策。
通过FADSS，公司可以进行风险评估和模拟分析。
FADSS能够帮助公司建立风险模型，并预测不同保险产品的潜在风险。
此外，FADSS还可以帮助公司进行行业趋势分析，从而为保险产品的开发和定价提供支持。
综上所述，FADSS在实际业务中的应用具有广泛的范围和重要性。
决策支持系统的开发实例
数据库 DB
DSS 控制 系统
模型库 MB
问题综合 与 交互系统
动态 DB
推理机 和 解释器
知识库 KB
集成系统
DSS
ES
图4.16智能决策支持系统集成结构图
综合系统
4.3.5智能决策支持系统实例
松毛虫智能预测系统(PCFES)是一个智能决策支持系统。该系统把模型库、数据库、知识推理、人机交互四者有机地结合起来了。达到了定性的知识推理、定量的模型数值计算、数据库处理的高度集成。 系统结构见图4.22。
问题综合与交互系统
模型库管理系统
数据库管理系统
知识库 管理系统
推理机
用户
模型库
知识库
数据库
4.3专家系统与智能决策支持系统
4.3.1专家系统原理 1. 专家系统概念 1）专家系统定义 专家系统是具有大量专门知识， 并能运用这些知识解决特定领域中实际问题的计算机程序系统。 专家系统是利用大量的专家知识，运用知识推理的方法来解决各特定领域中的实际问题。计算机专家系统这样的软件能够达到人类专家解决问题的水平。
4.1.2 智能决策支持系统结构
1、人工智能的决策支持技术 从智能决策支持系统的概念可知智能决策支持系统中包含了人工智能技术，与决策支持有关的人工智能技术主要有： 专家系统、神经网络、遗传算法、机器学习、自然语言理解等。
1）专家系统是利用大量的专门知识解决特定领域中的实际问题的计算机程序系统； 2）神经网络是利用神经元的信息传播模型（MP模型）进行学习和应用； 3）遗传算法是模拟生物遗传过程的群体优化搜索方法；
问题综合与交互系统
数据库 管理系统
模型库 管理系统
模型库
工程造价核算中的决策支持系统应用案例分析
工程造价核算中的决策支持系统应用案例分析随着社会经济的发展和科技的进步，工程建设项目越来越复杂，造价核算也变得愈发重要。
在工程造价核算中，决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）的应用正发挥着越来越重要的作用。
本文将通过一个实际案例，探讨DSS在工程造价核算中的应用。
案例背景：某公司计划开展一项新的建筑工程项目，该项目涉及多个工程专业领域，包括土建、电气、给排水等。
为了确保项目的顺利进行，该公司决定使用DSS来辅助进行工程造价核算。
DSS在项目前期的应用：在项目启动阶段，DSS被用于进行初步的工程造价估算。
通过输入工程的基本参数，如建筑面积、楼层数、结构类型等，DSS能够根据历史数据和专业知识库，快速给出一个初步的造价估算结果。
这一结果能够帮助公司进行初步预算，为后续的决策提供参考。
DSS在设计阶段的应用：在项目设计阶段，DSS的应用更加广泛。
首先，DSS可以通过输入详细的设计方案，包括施工图纸、工程规范等，来进行详细的工程造价核算。
通过与历史数据和市场行情的比对，DSS能够给出一个更加准确的造价估算结果。
其次，DSS还能够进行成本优化分析，通过对不同设计方案的成本进行比较，帮助公司选择最经济合理的设计方案。
此外，DSS还可以进行风险评估，通过考虑不同因素的风险概率和影响程度，帮助公司制定风险管理策略。
DSS在施工阶段的应用：在项目施工阶段，DSS的应用主要集中在成本控制和进度管理方面。
首先，DSS可以通过与实际施工情况的对比，实时监控工程的成本变化。
通过与预算进行比较，DSS能够及时发现成本超支的情况，并提供相应的成本控制建议。
其次，DSS还可以对工程进度进行管理和优化。
通过输入实际施工进度和预定计划，DSS 能够自动计算出工程进度的偏差，并提供相应的调整建议，以确保工程按时完成。
DSS在验收阶段的应用：在项目验收阶段，DSS的应用主要集中在工程质量评估和成本结算方面。
决策支持系统的开发与实例
需求整理与分析
03
对收集到的需求信息进行整理、分类、分析，形成详细的需求
文档。
系统设计
架构设计
根据需求分析结果，设计系统的整体架构，包括系统模块、数据 库结构、系统流程等。
功能设计
根据需求文档，设计系统的具体功能，包括数据输入、数据处理、 数据输出等。
界面设计
设计用户界面，包括界面布局、操作流程、交互方式等，确保用 户友好性。
系统实现
编程语言与工具选择
根据系统设计和开发团队的技术能力，选择合适的编程语言和开 发工具。
数据库设计与实现
根据系统设计，建立数据库结构，并进行数据存储、查询等操作。
功能模块开发
按照功能设计，逐个实现系统功能模块，并进行单元测试。
系统测试
功能测试
对每个功能模块进行测试，确保功能正常、符合 设计要求。
数据仓库技术
数据整合
数据仓库技术能够将分散在各个业务系统的数据进行整合，形成一 个集中、统一的数据平台，便于进行数据分析和决策支持。
数据存储
数据仓库具备大规模数据存储能力，能够存储海量的历史数据和实 时数据，满足决策者对数据的需求。
数据查询
数据仓库提供高效的数据查询功能，支持复杂的查询和报表生成，为 决策者提供准确、及时的数据支持。
半结构化或非结构化决策
DSS主要针对半结构化或非结构化问题，帮助决 策者进行问题分析和解决方案制定。
人机交互性
DSS强调人与机器的交互，通过人机对话的方式 进行决策。
数据、模型和知识集成
DSS集成了数据仓库、模型库和知识库，为决策 提供全面的支持。
决策支持系统的历史与发展
01
02
03
早期阶段
决策支持系统的开发实例
风险评估及应对策略
讨论开发和使用决策支持系统可能面临的风险，并提出相应的应对策略。
决策支持系统的未来发展
展望决策支持系统未来的发展方向，提出可能的创新和改进。
总结和展望
总结演示的内容，再次强调决策支持系统的重要性，并展望未来的应用和发 展。
1
数据采集和处理
收集和整理用于决策分析的数据，进行
数据分析与建模
2
数据清洗和预处理。
使用统计和分析方法，建立数学模型并
对数据进行分析。
3
精细化处理和系统优化
优化模型，进行进一步的数据挖掘和系 统精细化处理。
设计实例——人力资源决策支 持系统
以人力资源管理为例，展示一个实际的决策支持系统案例。
系统架构和概览
介绍决策支持系统的整体架构和各个组件的功能的数据库，包括数据存储和访问。
算法设计
介绍用于决策支持系统的算法，包括决策树、回归分析等。
系统模块介绍
人才招聘模块
展示如何利用系统进行人才招聘流程的优化和 决策辅助。
员工调岗模块
解释如何使用系统来管理员工的调岗流程和决 策支持。
决策支持系统的开发实例
在这个演示中，我们将介绍决策支持系统的开发实例和流程。从研究背景到 系统架构和未来发展，我们将深入探讨这一重要领域。
研究背景和意义
解释开发决策支持系统的背景和重要性，讨论现有问题和挑战。
决策支持系统的定义及特点
详细定义决策支持系统，并介绍它的关键特点和功能。
开发决策支持系统的流程
培训课程推荐模块
介绍如何根据员工需求推荐最适合的培训课程。
绩效考核模块
说明如何使用系统进行绩效评估和决策辅助。
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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3)
决策支持系统实例
物资分配调拨咨询题是按照各单位提出对物资的需求申请，按仓库的 库存情形制定分配方案，再按照分配放案以及仓库和单位的距离制定物资 运输方案。
最后按照物资运输方案制定各仓库的发货表和各单位的接收表, 修改各仓库库存数和各单位的物资数。
该决策咨询题需要设计多个数据库和多个模型共同求解。
总的处理流 程如图：
图1物资分配调拨流程图
物资申请和库存的打算汇总
各单位按自己的需求提出对各物资的申请
申请数据库为：
Di={SQ(W1) , SQ(W2),…} i=1,2,3… (1.1)
其中Di 表示第i 各单位，SQ(Wj)表示申请物资 Wj 的需要数量。
将各单位的申请数据库汇总成各单位对物资的需求量，形成总申请数 据库。
Wj={ SQ(D1), SQ(D2),…}
j=1,2, 3 (1)
2) 其中SQ(Di)表示第i 个单位对物资 Wj 的申请数量。
该项数据处理需要编制程序，类似于数据库的旋转来完成。
各仓库度物资的可供应情形
Ki={XY(W1) — KD(W1) , XY(W2) — KD(W2),…} i=1 , 2,… (
1.
其中Ki 表示第i 个仓库；XY(Wj) , KD(Wj)分不表示该仓库中物资 W j 的现有数量和最低储备量；XY(Wj) — KD(Wj)表示物质 Wj 的可供量。
各仓库的多物资的可供应情形汇总成某一物资个仓库的可供量，形成 总库存数据库。
Wj={XY(K1) — KD(K1)，XY(K2) — KD(K2)，…} (1.4)
该项数据处理工作，要在数据库中运算出可供量后，再进行类似于数
据库旋转来实现。
该打算汇总工作构成数据处理模型，它与数据库的关系如图:
图2打算汇总模型与数据库的关系
制定物资的分配方案
物资分配方案是利用物资分配模型来完成的，该分配模型是通过一系 列公式
实现。
比较分配情形
对同一物资 Wj 运算总可供量S (各仓库可供量之和)与总申请量Q (各 单位申
请量之和)的大小。
物资分配方法
总可供量大于等于总申请量 S >Q
完全满足各单位的申请数量，即各单位的分配数量
FB(Dj)等于他的申 请量。
FB(Dj)= SQ(Dj) (2.1)
总可供量小于总申请量S < Q
那个地点有2种处理方法：
按申请比例削减
FB(Dj)= SQ(Dj)*S/Q 单位申请数据库
仓库库存数据库
(2.2)
物资总申请数据库 物资总库存数据库
按优先类不分配
各单位按需求物资的需求程度有一个优先类不
该模型是一个数学模型。
模型和数据库之间的关系如图:
•物资分配数据库
图3物资分配模型与数据库的关系其中物资分配数据库中每条记录表示每种物资分配给各单位的具体数量。
三、物资调拨预处理
在制定物资分配方案中差不多确定了每种物资给各接收单位的分配数量。
具体由哪个仓库调拨多少物资到哪个单位去，就有运输咨询题的线性规划来解决。
但决定哪几个仓库，哪几个接收单位之间实现调拨供应是需要进行预处理的。
每种物资的调运中，参加调运的仓库和接收单位差不多上不一样的，是随机显现的。
参加调运的仓库是由该仓库提供某物资的可供量是否大于零来决定。
参加调用接收单位要看他接收某物资的分配数大于零来决
^定O
每个仓库到所接收单位的路程，存入一个距离数据库中。
对每一种物资，由于参加调运的仓库和单位不同，要形成参加调运的实际距离矩阵，这就要对每个距离记录进行选择，选择后形成小的实际距离矩阵，再形成好实际调拨矩阵后，才能够进行运输咨询题的线性规划运算，运算出有哪个仓库运多少物资给某个接收单位。
那个物资调运预处理是一个数据处理模型，用数据库中投影操作来完成。
该模型完成了物资调用预处理后，接着就能够进行物资运输调拨了， 当求出具体解后，由调拨方案的解回到原数据库中的位置，由数据库反投 影操作来完成
该模型和数据库之间的关系如图:
图4物资调拨预处理模型和数据库的关系
四、制定物资运输方案
利用运输咨询题数学模型的具体求解方法，制定各物资的运输方案。
该模型和数据库之间的关系：
图5运输咨询题模型和数据库的关系 运输咨询题的运
算机算法：
物资调拨数据库中每条记录表示有各仓库运给各单位的具体数量。
五、制定物资调拨方案
物资分配数据库
实际距离矩阵 运输咨询
题 模型 *物资调拨数据库
利用物资调拨数据库中调拨物资的数量，通过物资调拨模型将所有物 资仓库调拨给单位所有的数量，转换成个仓库的发货数据库和各单位的接 收数据库，在制定表格，打印各仓库的发货报表和各单位的收货报表。
制定物资调拨方案包括物资调拨模型和制表模型，他们差不多上数据 处理模型。
其中物资调拨模型完成物资调拨汇总工作（类似于打算汇总的 旋转处理），同时修改库存和物资的两个数据库。
制表模型完成发货和收
货报表的打印。
它们和数据库之间的关系如图： 物资调
拨 物资调拨数据库 图6物资调拨与制表模型与数据库的关系
六、物资分配调拨决策支持系统体系结构
1、差不多方案
从上面的详细分析能够看到，该决策咨询题涉及 10个数据库：
（1）单位申请数据库；（2）仓库库存数据库；（3）物资总申请数据库； （4）物资总库存数据库；（5）物资分配数据库；（6）距离数据库；（7）物 资调拨数据库；（8）仓库发货数据库；（9）单位收货数据库；（10）单位物 资数据库。
该决策咨询题共涉及6个模型：汇总模型，预处理模型、分配模型、 运输优化模型、调拨模型、制表模型。
其中汇总、预处理、调拨、制表模 型差不多上数据处理模型，属于治理业务工作。
分配和运输优化属于数学 模型。
分配模型属于平稳分配决策，它要达到的目标是使物资分配尽量合 理，该模型的运算公式是分配决策方法之一，也能够采纳不的分配方法。
运输模型属于优化决策，它使运输过程达到总吨公里数最小。
该
6个模型 以程序形式显现，均放入模型库中。
为了使模型部件和数据部件有机结合，要建立总控程序，即操纵各模 型有序物资调拨数据库 仓库发货数据库 单位收货数据库
运行，数据有效存取，同时进行必要的人机对话，承诺决策用户修改分配方案和调拨方案，形成决策支持系统，达到人机共同进行决策。
该决策支持系统的差不多方案按目前分析的模型和数据库进行组合运算，得到辅助决策信息。
其运行结构如图：。