决策支持系统期末复习主要内容
决策支持系统复习提纲
第一章决策支持系统综述1.1决策支持系统的形成（DSS）•决策支持系统是在管理信息系统和管理科学/运筹学的基础上发展起来的。
•管理信息系统用来对大量数据进行处理，完成管理业务工作；•管理科学与运筹学运用模型辅助决策；•而决策支持系统是将大量的数据与多个模型组合起来，通过人机交互达到支持决策的作用。
1.1.1管理信息系统（MIS）1、管理信息系统•定义：由人和计算机结合的对管理信息进行收集、存储、维护、加工、传递和使用的系统。
•基本结构：管理业务程序 + 数据库系统•核心组成部分：管理业务程序包含多个EDP，每个EDP面向一个管理职能，多个管理职能的数据集中起来，建立数据库系统•管理信息系统是在电子数据处理（EDP）的基础上发展起来的。
•功能：①事务处理；②数据库的更新和维护；③产生各类报表；④查询处理；⑤用户与系统的交互作用（用户界面）2、数据处理•包括：收集、录入、正确性检查、操作与加工、输出•特性：①数据量大；②数据处理一般不涉及复杂的数学运算；③时效性强；④数据处理的方法是每次处理一个记录1.1.2管理科学/运筹学（MS/OR）•定义：管理科学是对管理问题用定量分析方法，建立数学模型，通过求解计算，达到辅助管理决策的一门学科。
•管理科学处理问题的5个阶段：①定义问题和确定目标；②建立模型；③求解模型和优化方案；④检验模型和评价模型是否合理；⑤应用模型分析问题和不断优化模型•特点：①单模型；②数据以文件形式存储－数据量较少1.1.3决策支持系统（DSS）•决策支持系统的出现是要解决由计算机自动组织和协调多模型的运行和数据库中大量数据的存取和处理，达到更高层次的辅助决策能力。
•基本结构：模型库系统+数据库系统+人机交互系统•既具有数据处理功能又具有模型的数值计算功能，具有更高层次的辅助决策能力。
•特性：①用定量方式辅助决策，而不是代替决策；②使用大量的数据和多个模型，形成决策方案；③支持决策制定过程；④为多个管理层次上的用户提供决策支持；⑤能支持相互独立的决策和相互依赖的决策；⑥用于半结构化决策领域1.1.4专家系统（ES）•利用专家的知识在计算机上进行推理,达到专家解决问题的能力。
《临床决策支持系统》复习提纲
一、基本观点1、E.H.Shortliffe 等人从1972年开始研制的MYCIN 是用于诊断和治疗感染性疾病的专家系统。
2、 归结原理（又称消解原理）是Robinson 提出的一种证明子句集不可满足性，从而实现了定理证明的一种理论及方法。
子句集中各子句间的关系是合取关系，因此，子句集中只要有一个子句是不可满足的，则子句集就是不可满足的。
另外，空子句是不可满足的，所以只要子句集中包含有一个空子句，则此子句集就一定是不可满足的。
3、人们研究了许多归结策略，这些归结策略大致可分为两大类：一类是删除策略，另一类是限制策略。
其中第一类中包含纯文字删除法、重言式删除法和包含（孕）删除法4、数据仓库的存储模型有维立方体、星形模型、雪花模型和星网模型等四种。
5、知识发现的主要步骤包括：数据准备、数据挖掘、结果表达与解释。
6、关联规则的基本形式：前提条件==>结论[支持度, 置信度]7、Apriori 算法主要由连接和剪枝两步构成。
8、等价关系不需要满足自反性，对称性和一致性。
9、设：论域{1,2,3,4,5,6}U =，划分{{1,2},{3},{4,5,6}}UR =，集合{2,3,4}X =，请写出X 的下近似为{3} 和上近似为{1,2,3,4,5,6}10、对决策信息系统的相对约简是在保持系统决策能力不下降的前提下，获取尽可能少而有意义的条件属性。
11、归结原理的应用主要有两个方面：进行定理证明的归结反演和求取问题的答案。
12、20世纪90年代兴起的数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三项新技术为决策支持系统开辟了一条从数据中获取辅助决策信息的新路，称之为新决策支持系统。
13、多个等价关系的交集能够确定一个划分。
14、数据集市的结构: 从属数据集市、独立数据集市。
15、KDD 的主要步骤包括数据准备、数据挖掘和结果的表达与解释。
16、关联规则中的项集指的是在数据库中出现的属性值的集合。
关联规则挖掘就是从大量数据中发现项集之间有趣的关联。
管理与决策支持系统概念题复习要点(P)
决策支持系统复习备考知识点
决策支持系统(decision support system ，简称dss)是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。
它是管理信息系统(mis)向更高一级发展而产生的先进信息管理系统。
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，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。
决策支持系统基本结构主要由四个部分组成，即数据部分、模型部分、推理部分和人机交互部分：数据部分是一个数据库系统模型部分包括模型库(mb)及其管理系统(ms);推理部分由知识库(kb)、知识库管理系统(kbms)和推理机组成人机交互部分是决策支持系统的人机交互界面，用以接收和检验用户请求，调用系统内部功能软件为决策服务，使模型运行、数据调用和知识推理达到有机地统一，有效地解决决策问题。
决策的进程一般分为4个步骤：(1)发现问题并形成决策目标，包括建立决策模型、拟定方案和确定效果度量，这是决策活动的起点；(2)用概率定量地描述每个方案所产生的各种结局的可能性；(3)决策人员对各种结局进行定量评价，一般用效用值来定量表示。
效用值是有关决策人员根据个人才能、经验、风格以及所处环境条件等因素，对各种结局的价值所作的定量估计;(4)综合分析各方面信息，以最后决定方案的取舍，有时还要对方案作灵敏度分析，研究原始数据发生变化时对最优解的影响，决定对方案有较大影响的参量范围。
决策往往不可能一次完成，而是一个迭代过程。
决策可以借助于计算机决策支持系统来完成，即用计算机来辅助确定目标、拟定方案、分析评价以及模拟验证等工作。
在此过程中，可用人机交互方式，由决策人员提供各种不同方案的参量并选择方案结构化决策，是指对某一决策过程的环境及规则，能用确定的模型或语言描述，以适当的算法产生决策方案，并能从多种方案中选择最优解的决策。
结构化决策问题相对比较简单、直接，其决策过程和决策方法有固定的规律可以遵循，能用明确的语言和模型加以描述，并可依据一定的通用模型和决策规则实现其决策过程的基本自动化。
决策支持系统复习
从数据管理到模型管理
DSS与MIS相比更先进，这是因为它强调以下几点：
1.将模型并入信息系统软件
2.为高层管理提供有用信息，以便支持那些相对而言结构化程度比较低的决策行为，如支持半结构化的决策活动。
3.提供给用户强有力且并不难掌握的人机交互能力，即用户能够用较为简单的语言向系统咨询，并从系统得到科学的、有效的决策支持。
DSS部件的逻辑结构形式：
三角结构形式、串联结构形式、融合式结构形式、以数据库为中心的结构形式
第四章（线性规划、模拟、决策树、影响图）
模型的概念：
模型是以某种形式（如数学表达式、工作流程）对一个系统的本质属性的描述，以揭示系统的功能、行为及其变化规律。
模型的特点：1）模型是现实世界的抽象2）使用简单3）节约时间4）降低费用5）运用模型便于进行灵敏度分析6）模型有助于学习和练习
4.可实现性
5.自然性与可理解性
知识表示的方法：
知识表示方法又称为知识表示技术，其表示形式被称为知识表示模式。目前，使用较多的知识表示方法有10余种，如一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法、框架表示法、脚本表示法、过程表示法、面向对象表示法以及一些不确定性知识的表示方法等。
规则表示法、框架表示法、语义网络表示法（P190）
决策支持系统的功能：
1、管理并随时提供与决策问题有关的组织内部信息
2、收集、管理并提供与决策问题有关的组织外部信息
3、数据挖掘和数据分析
4、在DSS的各模块数据基础上组织分析数据，通过抽样、探索、修改、建模、评估几个步骤，结合标准的运筹学、质量管理、数理统计分析算法，使得DSS的数据能够帮助企业决策者制定重大决策。
10、提供良好的数据通信功能，以保证及时收集所需数据并将加工结果传送给使用者。
决策支持系统复习
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。
第5章 数据仓库与数据挖掘 的决策支持
数据仓库的概念
（1）W.H.Inmon在《建立数据仓库》 一书中，对数据仓库的定义为： 数据仓库是面向主题的、集成的、稳 定的，不同时间的数据集合，用于支持经 营管理中决策制定过程。
2、数据仓库特点
（1）数据仓库是面向主题的 （2）数据仓库是集成的 （3）数据仓库是稳定的 （4）数据仓库是随时间变化的
决策支持系统的统一结构形式
用户
人机交互及问题综合系统 （综合部件）
模型库管理系统
数据库管理系统
模型库
数据库
第4章 智能决策支持系统和 智能技术的决策支持
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。
3、 客户关系优化
客户在每一笔交易中都能主动地告诉银行需 要什么产品和服务，如定期存款是希望退休养老 使用等； 银行利用客户购买倾向模型、渠道喜好模型 等主动地和客户沟通，达到留住客户和增加利润 的目标。
4、 风险评估和管理
风险评估和管理主要利用各种数学模型进行 分析，模拟风险和利润间的关系。 银行实现了以客户为中心的个性化服务数据 仓库决策支持系统，就可以在满足高利润低风险 客户需求的前提下，达成银行收益的极大化。
决策支持系统复习39页文档
பைடு நூலகம்
6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。——斯宾诺莎 7、自知之明是最难得的知识。——西班牙 8、勇气通往天堂，怯懦通往地狱。——塞内加 9、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。——赫尔普斯 10、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。——笛卡儿
1、不要轻言放弃，否则对不起自己。
2、要冒一次险!整个生命就是一场冒险。走得最远的人，常是愿意 去做，并愿意去冒险的人。“稳妥”之船，从未能从岸边走远。-戴尔．卡耐基。
梦 境
3、人生就像一杯没有加糖的咖啡，喝起来是苦涩的，回味起来却有 久久不会退去的余香。
决策支持系统复习4、守业的最好办法就是不断的发展。 5、当爱不能完美，我宁愿选择无悔，不管来生多么美丽，我不愿失 去今生对你的记忆，我不求天长地久的美景，我只要生生世世的轮 回里有你。
《决策支持系统》(复习提纲).doc
《决策支持系统》复习提纲一、简要回答下列问题1、决策支持系统主要用于支持哪类决策问题，它们各有哪些特点？p27可分为软决策方法和换决策方法两大类（一）软决策法软决策方法也称为专家决策法或定性决策法，主耍是充分发挥专家、决策人员的知识、智慧和经验作用，运用心理学、社会学、行为科学及其它冇关学科的成果，对决策方案的内容进行综合分析评价，常用的方法有徳尔菲法、头脑风暴法及决策群法等。
软决策法能充分反映决策者的思维和经验，充分考虑外界各种影响因素对决策FI标的影响,这种决策方法比较适用于宏观的战略性问题的决策。
（二）硬决策法锁决策方法也称为定量决策法，主要是利用数学分析方法，找出决策冃标和各影响因素间的数最关系，建立各类决策模型或绘制各种决策图表，计算各种方案下的效益期望值，以实现决策方案的优选目的。
所以，硕决策方法也就是采用数学模型、数学方法和计算机相结合的系统决策方法，常用的模型和方法有极值法、线性规划、动态规划、多目标规划、非线性规划、分配模型、存储模型、运输模型、网络计划技术、决策论、对策论及层次分析法等。
根据决策条件和相关系数，建立数学模型，通过计算机求解模型，得出决策优化的方案，供决策者在选择最优方案时作为重要的依据。
2、决策支持系统通常由哪几部分组成？各部分应具备哪些主要功能？（一）数据库及其管理系统D S S的数据库不同于一般的数据库，它所储存的数据是决策所需要的数据，不是类似于管理信息系统中庞人的数据库。
（二）模型库及其管理系统DSS中的模型库超用来储存辅助决策所需耍的各种模型和方法的，如线性规划模型、网络模型、表格模型、投入产出模型、指数平滑法、回归分析法等。
（三）人一机会话管理系统人一机会话管理系统DGMS是用來实现决策者和D S S联结的部件,通常由硬件和软件两部分组成，其主要功能如下：(1)检查和接收决策者输入的命令，输出命令执行后的结來，可以用数据输出，也可以用图形输出;(2)协调和管理DBMS和MBMS之间的联结和通信，保证各个部份之间协调地工作;(3)提供良好而使用方便的接口，具有不同会话方式的能力，如问答式、菜单式、图表式等。
决策支持系统考试整理.
决策支持系统考试整理第一章 概述（1 简 1 空 2 名词）电子数据处理(EDP)管理信息系（MIS ） (数据库)决策支持系统（DSS ） (模型库＋数据库)运筹学（OR)、管理科学（MIS ）( 模型)数据仓库（DW ）专家系统（ES ）（知识库＋推理机） 神经网络（NN ） （MP 模型＋网络权值） 智能决策 支持系统 （IDSS ）联机分析处理（OLAP ）数据挖掘（DM ） 新决策支持系统（NDSS ）综合决策支 持系统（SDSS ）网络环境下的综 合决策支持系统 智能决策支持系统（IDSS ）（ ）Internet1.11.数据处理（EDP ）• 数据处理:包括数据收集、数据录入、数据正确性检查、数据操作与加工、数据输出等 • 数据处理的特点:数据量大、时效性强、运算较简单、每次处理一条记录 2.管理信息系统（MIS ）• 管理信息系统的定义：管理信息系统是由人和计算机相结合的对管理信息进行收集、存储、维护、加工、传递和使用的系统。
• 管理信息系统的特性：事务处理为主；为结构化决策服务；具有系统的特性；以数据库为基础 • 管理信息系统的功能：事务处理、数据库的更新和维护、产生各类报表、查询功能、用户的交互 3.管理科学（MS ）• 管理科学（或称为运筹学）：是对管理问题用定量分析方法，建立数学模型，通过求解计算，达到辅助管理决策的一门科学。
•管理科学解决问题的步骤：① 定义问题和确定目标 ② 建立模型：模型：对客观规律的抽象描述①求解模型，优化方案②检验、评价模型是否合理③运用模型解决问题、不断优化模型4.决策支持系统（DSS）：陈文伟的定义：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。
•DSS将MIS的数据处理功能和运筹学中模型的数值计算功能集成起来，具有更高层次的辅助决策•DSS继承了MIS的数据库和数据库管理系统，实现了数据处理功能。
决策支持系统(3)
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决策支持系统 第一节 决策支持系统的概念
七、决策支持系统与管理信息系统的关系
1、目前的主要观点 ④ 有广义与狭义之分，就狭义而言，MIS与DSS
是不同的系统，就广义而言，DSS是MIS的分系统。 2、争议的原因
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决策支持系统 第一节 决策支持系统的概念
七、决策支持系统与管理信息系统的关系
3、不同出发点的不同观点 4）从两者的实际内容看：
MIS确实较多地是关于结构化的决策支持。但以 动态的眼光看，决策支持功能的实现要有一个由低到 高的发展过程，如果将DSS所要追求的目标与MIS发 展过程中的某一点比较，就会显得两者不同。显然这 种观察分析方式与DSS本身也有一个发展过程的事实 不相符合。
DSS的出现处于MIS尚不成熟的阶段，这也是DSS 强调MIS不足而高于MIS的原因之一。尽管MIS的 发展不如人意，但MIS形成的起因要明显地比DSS 宽阔。 2) 从两者的名称看：MIS表达的含义也要比DSS广泛， 因为决策是管理的职能之一，而"管理就是决策" 的说法只是强调决策在管理中极其重要的一种突 出化表达方式。
结构变化上。部件及结构的演变反映了DSS从专用到 通用，从简单到复杂的发展过程， DSS的发展与信息 技术、管理科学、人工智能及运筹学等科学技术的发 展密切相关。
11
决策支持系统
第一节 决策支持系统的概念
一、决策支持系统的产生与发展 ⑼ 研究与应用范围不断扩大与层次不断提高，国外 相继出现了多种高功能的通用和专用DSS。 •1983年，R. 博奇克研制成功DSS的开发系统； • DSS与人工智能相结合，出现了智能化DSS(IDSS) •1984年，DSS与计算机网络相结合，出现了群体DSS； •现在，决策支持系统已逐步扩广应用于大、中、小 型企业中的预算分析、预算与计划、生产与销售、研 究与开发等智能部门，并开始应用于军事决策、工程 决策、区域开发等方面。
决策支持系统复习资料
决策支持系统复习资料一、基本知识点1、管理信息系统是一种以计算机为基础，支持管理活动和管理功能的信息系统，更具体的定义为：由人和计算机结合的对管理信息进行收集、存储、维护、加工、传递和使用的系统。
2、管理科学是对管理问题用定量分析方法，建立数学模型，通过求解计算，达到辅助管理决策的一门学科3、决策是指个人或集体为了达到或实现某一目标，借助一定的科学手段和方法，从若干被选方案中选择或综合成一个满意合理的方案，并付诸实施的过程。
4、决策支持系统具有交互式计算机系统的特征，帮助决策者利用数据和模型去解决半结构化问题。
5、决策信息是对决策过程发生作用的消息、情报和知识的总称。
6、模型是对于现实世界的事物、现象、过程或系统的简化描述，反映了实际问题最本质的特征和量的规律。
7、专家系统利用专家的知识进行推理，解决特定领域中的实际问题的计算机程序系统。
8、遗传算法是模拟生物进化的自然选择和遗传机制的一种搜索寻优算法。
9、数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持经营管理中的决策制定过程10、联机分析处理是一种软件技术，它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。
11、知识发现是从数据集中识别出有效的，新颖的，潜在有用的，以及最终可理解的模式的高级处理过程。
12数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
13、DSS的实质是在管理信息系统和管理科学/运筹学的基础上发展起来的14、新决策支持系统包含的三项技术为数据仓库、联机分析处理和数据挖掘15、综合决策支持系统是传统决策支持系统和新决策支持系统的结合16、智能决策支持系统是专家系统和决策支持系统的结合17、著名学者H.A. 西蒙认为决策过程由四步组成，按顺序分别是：确定决策目标，拟定各种被选方案，从各种被选方案中进行选择，执行方案18、按照模型的表现可以将模型分为四种类型：物理模型、数学模型、结构模型、仿真模型（可改成选择题目：用得最多的模型是数学模型）19、模型的组合方案有并行组合和串行组合20、决策支持系统的三部件结构包括对话部件、数据部件和模型部件21、决策支持系统的三系统结构包括语言系统、问题处理系统和知识系统22、数据库系统由四部分组成：数据库、数据库管理系统、数据库管理员和用户和应用程序23、数据库管理系统的四项主要功能：描述数据库、管理数据库、维护数据库和数据通信24、数据库应用系统设计的主要步骤：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计和物理结构设计25、计算机对模型使用所包含的三个阶段：模型程序、模型程序包和模型库26、模型库由字典库和文件库组成27、主要的遗传算子有选择算子、交叉算子和变异算子，其中选择和交叉算子基本上完成了大部分搜索功能，变异算子增加了找到接近最优解的能力。
决策支持系统-复习总结(缩小版)ecust09
决策支持系统一、DSS概论1.高层管理人员的角色、工作职能和特点●现代管理理论：经理五项职能理论决策组织领导控制创新其中决策和创新是经理最为重要的职能●三类角色细分角色人际关系角色组织形象、联络者、领导者、下属信息角色监听者、传播者、发言者决策角色创业者、危机处理者、资源分配者、谈判者2.DSS的产生背景和发展历程●20世纪50年代，电子数据处理系统EDP20世纪70年代，MIS成为现实MIS的发展出现一定的停滞当时对MIS的定位MIS：由人、计算机等组成的能进行管理信息的收集、传递、存储、加工、维护和使用的系统当时对MIS研究过程中发现：MIS技术及方法论上固有的东西，使传统的MIS难于适应多变的企业外部和内部环境结构化系统开发方法、生命周期信息导向的开发模式系统分析人员和信息系统的定位不要试图取代决策者去做出决策，而是支持决策者●一般认为，DSS概念是由MIT教授Scott Morton提出。
1971年，“管理决策系统”：“交互式的计算机系统，可以帮助决策者使用数据及模型来解决非结构化的问题”1974年，G. Davis将DSS的基本概念写进商学院教材《管理信息系统——概念基础、结构和开发》1979年，John Rockart提出EIS概念1981年，召开第一次DSS国际会议●1970-1980，诞生期提出了概念，出现了实用性的系统，对DSS功能达成基本共识1980-1990，发展期概念进一步发展，出现了EIS、IDSS、GDSS等分支，决策支持过程细分1990-现在，“成熟期”/“多维发展期”数据仓库、知识管理、协同工作等的发展对DSS发展的支持和促进3.DSS应用特征（DSS发展动力、对用户重要的DSS因素、DSS工作方式）●DSS的发展动力来自组织决策的需要和环境的压力，DSS的效用●DSS对用户最重要的五个因素（Keen研究财务计划DSS对于用户的作用）–反应速度–易用性–软件包的某些特性（风险分析、因果分析）–敏感性分析–对时间的节省●4. DSS 与传统MIS 的区别与联系 ●几种观点：MIS 是一个总概念，DSS 是MIS 发展的高级阶段或高层子系统；DSS 是鉴于MIS 的不足而推出的目标不同于MIS 的新型系统；（DSS 的“产生”）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； 有广义与狭义之分，就狭义而言，MIS 与DSS 是不同的系统，就广义而言，DSS 是 MIS 的分系统。
《会计决策支持系统》复习提纲
《决策支持系统》复习提纲一、名词解释（每题5分，共5题，共25分）1. 集合性24页系统是一个以元素及其相互之间的关系构成的集合。
虽然一个简单的系统可以由少数元素构成，但是人工系统往往是由众多元素构成的。
如一架飞机有是万个零件，一个城市的交通系统有数是万个设备。
2.决策变量28决策变量又称为可控输入变量，其值是由决策者所决定的。
例如决策者要做一个企业的工作日程，其中人员、时间和日程都是它可以决定的决策变量。
3.数据源78DSS有三个基本的数据源，个人数据源、企业内部数据源以及企业外部数据源，有些DSS 提供工人数据源。
企业的高层经理可根据个人的信息需求，将自己的工作中积累起来的一些数据经过整理放在个人数据库中，这些信息对于特定的决策来说可能是十分重要的。
4. 数据简约93现实社会中由于数据过多，以至于造成数据的大量增加成为决策的障碍，解决的办法是根据决策者的需求对数据进行预处理，形成对用户合适的简约数据。
5.数据加载110对转换的数据可以指定相应的目标数据库，对大量数据可以由系统根据响应的设备条件自动进行加载。
例如，在SAP的BI中，可以根据用户的指定，对数据进行增量更新或者是全部更新。
6. 模型库134系统的模型库中提供提供基本的模型有：统计解析模型、时间序列模型、多变量解析模型、统计计量模型、投入产出模型、用户可调用这些模型来解决程序化的决策问题。
7.什么是模型验证158为了让一个模型得到用户的接受,系统应当提供对模型的验证能力.例如从语法和逻辑上检查用户所创建的模型是否合理,而不是将所有的工作交给决策者.8. EIS 189EIS 是经理信息系统，是服务于组织的高层经理的一类特殊的信息系统。
EIS 能够使经理们得到更快更广泛的信息。
EIS首先是一个“组织状况报导系统”，能够迅速、方便、直观（用图形）地提供综合信息，并可以预警与控制“成功关键因素”遇到的问题。
EIS还是一个“人际沟通系统”，经理们可以通过网络下达命令，提出行动要求，与其他管理者讨论、协商、确定工作分配，进行工作控制和验收等。
第十一章 决策支持系统
14
决策支持系统 第一节 决策支持系统的概念
4、DSS与MIS的关系
DSS与MIS目标一致起点不同
《管理信息系统》
15
决策支持系统
第二节
真 实 系 统 环境
决策支持系统的组成
决 问 策 题
决策者
操作
响应
与人的行为 有关的信息 内部信息
对话系统
数据库 系统 模型库 系统
16
外部信息
《管理信息系统》
18
决策支持系统
第三节 智能决策支持系统
2、人工神经网络：通过采用物理可实现的器件或采用计
算机来模拟生物体中神经网络的某些结构与功能，就其性质 看，神经网络属于基于案例学习的模型，它模拟人的神经元 结构，构造人工神经元，吸取了生物神经网络的部分优点。 人工神经网络在结构上由许多很小的处理单元相互连接而成，
DSS的基本模式
《管理信息系统》
决策支持系统
第三节 智能决策支持系统
智能决策支持系统的基本概念
将人工智能技术引入传统DSS形成智能型DSS(IDSS)。
即IDDS是在传统DSS的基础上结合人工智能技术而形
成的。 人工智能应用的两大分支是专家系统(Expert System 简称ES)和人工神经网络 (Artificial Neural Network， 简称ANN)。
《管理信息系统》
9
决策支持系统
第一节 决策支持系统的概念
三、决策支持系统的功能
9、提供良好的数据通信功能，以保证及时收集所需数据， 并将加工结果传送给使用者。 10、具有使用者能忍受的加工速度与响应时间，不影响
使用者的情绪。
《管理信息系统》
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决策支持系统 考试重点
决策支持系统（DSS）与管理信息系统（MIS）的区别：（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综合了多个事务处理功能。
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是以模型库为基础的，以模型驱动的系统。
（4）MIS分析着重于系统的信息的需求，输出报表是固定的。
DSS分析着重于决策者的需求，输出的数据是计算的结果。
（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。
DSS支持的是半结构化决策。
决策的分类：（1）按决策的作用分类a.战略决策b.管理决策c.业务决策（2）按决策的性质分类a.程序化决策匕非程序化决策（3）按决策问题的条件分类a.确定性决策b.风险型决策c.不确定性决策决策过程：（1）确定决策目标（2）拟定各种被选方案（3）从各种被选方案中进行选择（4）执行方案数据是对客观事物的记录，用数字、文字、图形、图像、音频、视频等符号表示。
数据经过二值化后能够被计算机存储、处理和输出。
数据是信息的载体，数据本身是没有意义的。
数据按精度分类（由粗到细）：定类数据、定序数据、定距数据和定比数据。
模型的种类：统计学模型、运筹学模型、经济数学模型和预测模型。
经济数学模型主要有计量经济模型、投入产出模型、经济控制模型和系统动力模型。
人工智能的行为：（1）通过学习获取知识（2）利用知识进行逻辑思维（推理）（3）通过自然语言理解进行人机之间的交流（4）通过图像理解进行形象思维（联想）（5）利用启发式（经验）方法，解决新问题（6）利用试探性（创新性）方法，解决新问题智能行为概括为：获取知识，进行推理、联想或交流，解决随机问题或新问题。
决策支持系统的三部件结构：对话部件（人机交互系统）、数据部件（数据库管理系统DBMS和数据库DB）、模型部件（模型库管理系统MBMS和模型库MB）。
决策支持系统期末重点
第一章1、决策：人们为实现一定目标而从有限甚至无限个可行的方案中选择“最优的”或“最满意的”或“最合理的”方案的过程。
2、决策准则的选择由决策者主观确定，体现决策者的经验、智慧、胆识和风度，是任何决策分析方法和计算机所替代不了的。
3、决策主体又称决策者，是指做出决策的个体或个体的集合。
4、决策过程包括确定目标、设计方案、评价方案和实施方案四个阶段。
5、半结构化问题是决策支持系统（DSS）的发展基础。
6、决策分析为决策支持系统建立模型库、方法库、知识库等提供了理论基础。
7、1966年，Howard在第4届国际运筹学会议上发表了《决策分析：应用决策理论》一文，首次提出了“决策分析”这一名词。
8、决策分析的特征：1)系统性2)过程性3)动态性4)信息性9、决策分析的步骤：1)界定问题2)确定目标3)拟定可行性方案4)评价分析5)优化方案6)实施反馈10、决策支持系统具有其理论基础外，还需要计算机技术、人工智能技术和网络技术等技术基础的支撑。
11、智能代理技术（Agent）：在某一特定环境下能感知环境并能自主运行以代表其设计者或使用者实现一系列目标的计算实体。
12、专家系统：利用专家知识特别是经验知识（可能是定量的，更多的是定性知识），经过推理得出辅助决策结论，专家系统辅助决策的方式属于定性分析。
13、DSS的四库：数据库、模型库、知识库和方法库。
第二章1、根据决策者对信息的掌握程度来划分，非竞争决策问题又可以分为确定型决策、不确定性决策和风险型决策，其中确定型决策按照目标函数f的不同又可进一步分为单目标决策和多目标决策，而不确定型决策大致可以分为随机型决策、模糊决策、灰色决策三类。
*2、目标规划图解法。
3、每个决策问题都包括两个方面，即决策人采取的行动（简称决策）和自然状态（简称状态）。
4、按决策问题涉及的目标的数量，可以把随机型决策问题分为单目标决策和多目标决策；如按决策者的数量，可以分为单人决策和多人决策。
浙江师范大学的2010年10月27日《财务的决策支持系统》期末复习范围
注意：所涉及的函数的各参数会给出以供参考，比如PV(rate,nper,pmt,fv,type)。
复习要点：考试时间：10月27日周三晚上6：30-8：30，地点17-118一、Excel基础知识:（一）工作簿、工作表、单元格，单元格地址及引用，单元格区域，数组公式的输入“shift+ctrl+enter”，1.工作簿操作(workbook)在Excel中创建的文件，工作簿是由一个或多个独立的工作表组成，工作表最多可有255个工作表扩展名.xlsWorkbooks(index)比如Workbooks(1)或Workbooks(“cwgl2.xls”) ActiveWorkbook创建(Add)，打开(Open)，保存(Save, SaveAs)2.（1）使用工作表(worksheet)Worksheets(index)比如Worksheets(1)或Worksheets(“sheet2”) ActiveWorksheet选定(Select)工作表，插入(Add)工作表，移动(Move)工作表，复制(Copy)工作表，重新命名(Name属性）工作表，删除（Delete）工作表（2）工作表的编辑（p43）输入数据1）输入文本：在数字前加单引号，或输入=“数字”[格式]→[单元格]→[设置单元格格式]→设置成文本2）输入日期与时间日期：年/月/日或年-月-日 2004/08/31时间：时:分:秒 20：153）输入公式（Formula） P46在单元格中输入公式（“=”开始）在编辑栏中输入公式（“=”开始）4）相同数值或文本的输入A.填充柄：只能按行或列输入B.选定区域，在第一个单元格输入要输入的数据，再同时按“shift+ctrl+enter”键（3）工作表的编辑地址的引用相对引用 =B1+B2+B3绝对引用 =$B$1+$B$2+$B$3混合引用=$B1+B$2+B3三维引用 =SUM(Sheet1:Sheet5!A8)从工作表中引用：工作表名！单元格地址从工作簿中引用：[工作簿名]工作表名！单元格地址不同引用方式之间的切换按【F4】键插入、删除或清除单元格, 以及插入、删除行或列数据的复制与移动工作表的格式化：建立具有自己风格的工作表（1）取消与恢复网格线 [工具]→[选项]→[视图] →[网格线]（2）设置边框和底纹选中单元格或单元格区域，执行 [格式]→[单元格]→[单元格格式]→[边框]：边框在[单元格格式]中还可以设置底纹、对齐、居中、垂直对齐、自动换行、合并单元格等（3）单元格格式：自动套用格式 [格式]→[自动套用格式]3.单元格(cell)与单元格区域(range)单元格由行(row) 和列(column) 组成。
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• 第3章 决策支持系统 1、决策系统的三部件、三系统、三库结构以及 统一形式。 2、数据库系统：特点、功能，DSS数据库系统 的特殊要求，演绎数据库的实例及设计。 3、人机交互与问题综合系统：综合部件的功能 4、模型库系统：发展阶段、种类、组织与存储 5、模型库管理系统：概念，功能，结构 6、决策支持系统实例：主要思路及过程，运输 运输问题的表上作业法
• 第5章 基于数据仓库的决策支持系统 1、数据仓库：概念，主要特点，与数据库的区 别，数据仓库的结构（组织结构，组织形式、 模型结构、元数据分类，数据仓库系统：组成） 2、OLAP：概念、功能特征、准则、基本术语， 多维数据的分析操作，数据仓库系统开发过程。 3、数据挖掘：知识发现与数据挖掘的概念，数 据挖掘的方法及技术，数据挖掘的知识表示， 数据挖掘的决策支持分类，决策树的概念、 ID3算法的思想及算法
• 第2章 决策资源与决策支持 1、决策、决策过程与决策技术（哪些过程及技 术） 2、模型的决策支持（种类，建模过程） 数学模型中涉及的回归分析，主成分分析线 性规划、投入产出模型、特尔非法等模型思想、 方法及实例 3、知识资源 命题逻辑、谓词逻辑、命题逻辑归结、产生式规 则（正向与反向推理）、本体
决策支持系统主要内容
2014年6月27日
பைடு நூலகம்
• 第1章 决策支持系统综述 第2章 决策资源与决策支持 第3章 决策支持系统 第4章 人工智能的决策支持和智能决策支持 系统 第5章 基于数据仓库的决策支持系统
• 第1章 决策支持系统综述
1、概念：电子数据处理，管理信息系统，决 策支持系统，智能决策支持系统，自然语 言理解（上下文无关文法，语义，语用） 2、上述概念涉及的框架结构、特点、关系 （区别等）、过程、方法及发展演化情况。
• 第4章 人工智能的决策支持和智能决策支持系统 1、智能决策支持系统结构、主要技术方法、系统结构、基本原理 （逻辑推理、知识推理：逻辑、语义网络、框架、剧本）、搜 索技术（基本方法、生成测试法、爬山法、启发式搜索、博弈 算法） 2、专家系统：概念，原理，系统结构，推理过程，不确定性推理 （体现，方法：概率方法、可信度方法）事实数据库及解释机 制 3、元知识：概念、分类、推理（两级结构） 4、知识推理实例 5、神经网络：概念、原理特征、模型及学习过程 6、遗传算法：概念、原理特征、模型及学习过程 7、机器学习：概念，分类