决策支持系统-精选.
决策支持系统
决策支持系统(总10页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除第十一章决策支持系统1 决策支持系统的概念决策支持系统的产生与发展诺贝尔奖获得者西蒙强调管理就是决策，认为一个组织的管理活动主要就是决策活动。
对于决策依赖有两个观点：依靠决策者的经验、智慧、洞察力和魄力依靠科学方法和技术为克服人性的弱点和计算机的机械性，综合人的分析判断能力和计算机强大的信息处理能力，产生了决策支持系统。
计算机的应用信息支持决策的研究–1971年Keen:提出“管理决策系统”（MDS）1978年Keen和Scott Morton提出“决策支持系统”（DSS）形成DSS新学科–20世纪70年代，产生了许多较有代表性的DSS：支持投资者对顾客证券管理日常决策的Profolio Management System；用于产品推销、定价和广告决策的 Brandaid；用以支持企业短期规划的 Projector；用于大型卡车生产企业生产计划决策的Capacity Information System，等等DSS的发展也体现在部件的扩展和新技术、新方法的不断引入。
增加知识库和推理机，形成了智能DSS；应用网络技术，形成了群体DSS；集成分布的资源，形成了分布式DSS；结合Web 、智能系统和／或电子商务，形成了基于Web的DSS。
1.2决策支持系统的功能与定义DSS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。
DSS实现以下目标：在人的分析与判断能力的基础上，借助计算机与科学方法，支持对半结构化和非结构化问题的有序决策，以获得尽可能令人满意的客观的解或方案。
不同类型的DSS，目标和功能略有不同。
DSS的主要功能：能存储、管理、维护和组织决策模型、求解方法；用模型与方法对数据进行加工、汇总、分析和预测，得出综合信息与预测信息；具有方便的人机对话和图象输出功能，能满足随机的数据查询要求，回答“What … if … ” 之类的问题。
决策支持系统
环境监护系统 系统和环境的接 口，接受信息和 要求， 要求，显示运行 结果。 结果。
8.1.3 决策支持系统与管理信息系统 决策支持系统的产生与发展与管理 信息系统（ 信息系统（MIS）有着紧密的联系。实 ）有着紧密的联系。 际上MIS与DSS是计算机应用于管理活 际上 与 是计算机应用于管理活 动的两个不同的发展阶段， 动的两个不同的发展阶段，DSS是由 是由 MIS发展而来。 发展而来。 发展而来
8.2 决策概述
决策：从系统观点出发， 决策：从系统观点出发，为了实现特定 的目标， 的目标，在占有一定的信息和经验的基 础上借助于一定的理论、方法和工具， 础上借助于一定的理论、方法和工具， 对几个可供选择的方案，进行科学的分 对几个可供选择的方案， 析和正确的计算与判断后， 析和正确的计算与判断后，所采取的知 道未来行为的方案、方针和策略。 道未来行为的方案、方针和策略。
DSS与MIS的主要区别 与 的主要区别 （1）在任务方面：MIS主要是完成例行管理活动中的信息 ）在任务方面： 主要是完成例行管理活动中的信息 处理， 它提供的报表和数据一般只和管理决策间接相关； 处理 ， 它提供的报表和数据一般只和管理决策间接相关 ； DSS主要是支持决策活动 ， 提供决策的行动方案并给出有 主要是支持决策活动， 主要是支持决策活动 关结果，便于决策者探讨问题，作出判断。 关结果，便于决策者探讨问题，作出判断。 追求的主要是高效性， （2）在系统目标上：MIS追求的主要是高效性，即提高组 ）在系统目标上： 追求的主要是高效性 织中的工作效率和效能； 追求的主要是有效性， 织中的工作效率和效能 ； DSS追求的主要是有效性 ， 即效 追求的主要是有效性 益。 （3）在求解问题的性质上，MIS侧重于解决结构化的管理 ）在求解问题的性质上， 侧重于解决结构化的管理 问题， 问题 ， DSS侧重于解决半结构化或非结构化的管理决策问 侧重于解决半结构化或非结构化的管理决策问 题。 （4）在系统设计方法上，MIS强调实现一个相对稳定协调 ） 在系统设计方法上， 强调实现一个相对稳定协调 的工作系统， 是实现一个有发展潜力的、 的工作系统 ， DSS是实现一个有发展潜力的 、 适应性强的 是实现一个有发展潜力的 支持系统。 支持系统。 是数据驱动的， （5）在数据与模型的侧重方面，MIS是数据驱动的，即以 ）在数据与模型的侧重方面， 是数据驱动的 数据库及其管理系统为中心，趋向于数据的集中管理， 数据库及其管理系统为中心，趋向于数据的集中管理，而 DSS是以模型驱动的，即以模型库及其管理系统为中心， 是以模型驱动的， 是以模型驱动的 即以模型库及其管理系统为中心， 着重体现决.2 决策支持系统的一般组成结构 、生成、 模型表示、 模型表示 生成、
决策支持系统.
第1章决策支持系统概述▲数据：记载下来的事实，客观属性的值▲信息：构成一定含义的一组数据▲系统：由若干相互联系相互制约的元素结合在一起，并具有特定功能的有机整体。
▲系统的组成：1、系统由各元素或子系统组成2、至少包含两个以上的元素3、各元素之间相互联系或相互制约4、具有目的性5、适应环境的变化▲数据处理系统：是对大量数据进行收集、组织、存储、加工与传播的总和▲数据处理系统的特征：1、数据量大；2、没有特别复杂的运算；3、时效性强▲管理信息系统MIS：运用系统管理的理论方法，以计算机网络和现代通信技术为手段，对信息进行收集、组织、存储、加工、传播和使用的人机系统。
▲管理信息系统的基本组成：管理业务应用系统、数据库系统▲管理信息系统特点：1、以数据库系统为基础；2、数据录入；3、数据传输；4、数据存储；5、数据查询；6、数据统计；7、指标计算▲决策支持系统：以管理科学、运筹学、行为科学、控制论为基础，以计算机技术、模拟技术、信息技术为手段，面向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。
▲决策支持系统主要特征：1、关注上层管理人员经常遇到的结构化程度不高、规范化不明确的问题2、把模拟或分析技术与传统的数据存取和检索技术结合起来3、易于非计算机专业的人员，以交互会话的方式使用4、强调对环境及用户决策方法改变的适应性和灵活性5、提供决策的良好效果▲DSS的功能：1、管理并提供外部信息2、收集、管理并提供内部信息3、收集、管理并提供反馈信息4、存储和管理数学模型5、修改和添加数据、模型、方法6、加工、汇总、分析、预测数据、7、具有人机会话和图像输出功能以满足数据查询需求8、提供良好的数据通信功能9、合理的加工速度和响应时间▲决策支持系统的形成过程1、科学计算为管理信息系统奠定了算法基础2、运筹学的发展为模型辅助决策奠定了模型基础3、管理信息系统4、模型辅助决策系统5、决策支持系统▲分布式决策支持系统DDSS：研究由多个物理位置上分离的决策体如何并发计算、协调一致地求解问题▲DDSS分为：同步系统：有时间压力下参与者之间同时同地和同时异地的信息交换。
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决策支持系统决策分类(1)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，以决策支持系统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。
早期的多数管理信息系统，能够求解这类问题，例如，应用解析方法，运筹学方法等求解资源优化问题。
(2)非结构化决策，是指决策过程复杂，不可能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。
其决策过程和决策方法没有固定的规律可以遵循，没有固定的决策规则和通用模型可依，决策者的主观行为（学识、经验、直觉、判断力、洞察力、个人偏好和决策风格等）对各阶段的决策效果有相当影响，往往是决策者根据掌握的情况和数据临时作出决定。
(3)半结构化决策，是介于以上二者之间的决策，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。
其决策过程和决策方法有一定规律可以遵循，但又不能完全确定，即有所了解但又不全面，有所分析但又不确切，有所估计但又不确定。
这样的决策问题一般可适当建立模型，但无法确定最优方案。
非结构化和半结构化决策一般用于一个组织的中、高管理层，其决策者一方面需要根据经验进行分析判断，另一方面也需要借助计算机为决策提供各种辅助信息，及时做出正确有效的决策。
决策步骤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、拟定方案和确定效决策支持系统果度量，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。
决策支持系统范文
决策支持系统范文决策支持系统主要有三个组成部分：数据管理子系统、模型管理子系统和用户界面子系统。
数据管理子系统负责收集、存储、处理和管理与决策相关的数据。
模型管理子系统则包含各种模型、算法和技术，用于分析数据并生成决策。
用户界面子系统提供了与系统交互的界面，使决策制定者能够输入决策参数、查看分析结果和制定决策。
1.提供决策制定者所需的准确和及时的信息。
决策支持系统能够收集大量的数据，并通过各种分析模型和算法处理这些数据，为决策制定者提供准确和及时的信息。
与传统的决策方法相比，决策支持系统能够更好地帮助决策制定者理解问题和做出决策。
2.提供多种可视化工具和交互界面。
决策支持系统通常提供各种可视化工具和交互界面，使决策制定者能够更好地理解和分析数据，从而更好地制定决策。
这些工具和界面能够以图表、表格、地图等形式呈现数据，并支持用户的各种操作和查询。
3.可灵活调整和优化决策。
决策支持系统通常具有较高的灵活性和可调整性。
决策制定者可以根据实际情况调整决策参数、修改决策模型和算法，以及进行优化和模拟分析。
这样能够更好地适应不同的决策场景和需求。
然而，决策支持系统也存在一些挑战和限制：1.数据质量和可靠性问题。
决策支持系统的分析结果和决策建议主要依赖于输入的数据质量和可靠性。
如果数据存在错误、缺失或误解，可能导致分析结果和决策建议的不准确性和不可靠性。
因此，确保数据质量和可靠性是决策支持系统的一个重要挑战。
2.模型和算法选择的困难。
决策支持系统提供了多种模型和算法选择，但决策制定者可能不了解或不熟悉这些模型和算法，难以选择和应用合适的模型和算法。
为了解决这个问题，决策支持系统需要提供合适的培训和指导，以帮助决策制定者正确选择和应用模型和算法。
3.人机交互的复杂性。
决策支持系统通常拥有多种可视化工具和交互界面，但决策制定者可能不了解或不熟悉这些工具和界面的使用方法。
这可能导致决策制定者难以正确使用和操作决策支持系统，从而影响决策结果的准确性和可靠性。
企业管理中的决策支持系统
企业管理中的决策支持系统在当今竞争激烈的商业环境中，企业管理者面临着日益复杂和多变的决策挑战。
为了在众多的选择中做出明智、准确且及时的决策，企业管理中的决策支持系统应运而生。
决策支持系统如同企业的智慧大脑，为管理者提供了有力的支持和帮助，使其能够在瞬息万变的市场中洞察先机，引领企业走向成功。
决策支持系统是一种基于计算机技术和数据分析的信息系统，旨在辅助企业管理者进行决策制定。
它并非是一个孤立的工具，而是与企业的各个业务部门和管理流程紧密相连，形成一个有机的整体。
通过收集、整理和分析大量的内部和外部数据，决策支持系统能够为管理者提供全面、准确且有价值的信息，帮助他们更好地理解企业的运营状况、市场趋势以及竞争对手的动态。
决策支持系统的核心功能包括数据管理、模型分析和决策制定辅助。
在数据管理方面，它能够整合来自不同数据源的数据，如企业内部的财务、销售、生产等数据，以及外部的市场调研、行业报告等数据。
通过数据清洗、转换和整合，确保数据的质量和一致性，为后续的分析提供可靠的基础。
模型分析是决策支持系统的关键环节。
它运用各种数学模型和统计方法，对数据进行深入挖掘和分析。
例如，通过预测模型可以预测市场需求、销售趋势等；通过优化模型可以确定最优的生产计划、库存管理策略等；通过风险评估模型可以评估项目投资的风险等。
这些模型分析的结果为管理者提供了量化的决策依据，帮助他们做出更加科学和合理的决策。
决策制定辅助功能则是决策支持系统的直接价值体现。
它以直观、易懂的方式向管理者展示分析结果，如数据报表、图表、可视化分析等。
同时，还可以提供决策建议和方案评估，帮助管理者在多个备选方案中进行选择和权衡。
此外，决策支持系统还能够模拟不同决策方案的效果，让管理者提前了解决策可能带来的影响，从而降低决策风险。
一个成功的决策支持系统需要具备以下几个关键特点。
首先是数据的准确性和及时性。
只有基于准确和最新的数据，分析结果才有价值，决策才能可靠。
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。
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。
企业管理中的决策支持系统有哪些
企业管理中的决策支持系统有哪些在当今竞争激烈的商业环境中，企业管理者面临着日益复杂和多样化的决策挑战。
为了提高决策的准确性和效率，各种决策支持系统应运而生。
这些系统利用数据、模型和分析工具，为管理者提供有价值的信息和建议，帮助他们在瞬息万变的市场中做出明智的决策。
接下来，让我们一起探讨企业管理中常见的决策支持系统。
一、管理信息系统（MIS）管理信息系统是一种基础的决策支持工具，它主要用于收集、存储、处理和报告企业内部的业务数据。
通过 MIS，管理者可以获取关于销售、库存、生产、财务等方面的实时信息，从而了解企业的运营状况。
例如，销售管理信息系统可以提供销售业绩、客户订单、销售渠道等数据，帮助管理者评估销售策略的效果，并制定合理的销售目标。
库存管理信息系统则能监控库存水平、货物流动和库存成本，为采购决策提供依据。
MIS 的优点在于它能够提供结构化和规范化的数据，使管理者能够快速获取关键信息。
然而，它的局限性在于主要提供历史数据和现状描述，对于预测和分析能力相对较弱。
二、决策支持系统（DSS）DSS 是专门为支持决策制定而设计的系统，它结合了数据库、模型库和决策工具。
与 MIS 不同，DSS 更注重于分析和解决半结构化或非结构化的决策问题。
它可以帮助管理者进行预测、优化和模拟，以评估不同决策方案的可能结果。
例如，在市场营销决策中，DSS 可以利用市场调研数据和消费者行为模型，预测新产品的市场需求和销售潜力。
在生产决策方面，它可以通过建立生产流程模型，优化生产计划和资源配置，降低成本和提高生产效率。
DSS 的关键组成部分包括数据库、模型库、方法库和对话管理系统。
数据库存储了与决策相关的数据，模型库包含各种分析和预测模型，方法库提供了决策方法和算法，而对话管理系统则负责与用户进行交互，理解他们的需求并提供相应的支持。
三、企业资源规划（ERP）系统ERP 系统是一种集成的管理系统，涵盖了企业的各个业务领域，如财务、采购、生产、销售和人力资源等。
企业管理中的决策支持系统有哪些
企业管理中的决策支持系统有哪些在当今竞争激烈的商业环境中，企业管理者面临着日益复杂和多变的决策情境。
为了做出明智、及时和有效的决策，企业纷纷引入各种决策支持系统。
这些系统犹如企业管理的“智慧大脑”，为管理者提供了丰富的信息、分析工具和决策建议。
那么，企业管理中的决策支持系统到底有哪些呢？一、数据仓库与数据挖掘系统数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
它将企业内不同来源、格式和特点的数据进行整合和存储，为决策分析提供了统一的数据基础。
通过数据仓库，管理者可以获取全面、准确和及时的企业数据，了解企业的运营状况和发展趋势。
数据挖掘则是从大量的数据中挖掘出潜在的、有价值的知识和模式。
它运用各种算法和技术，如分类、聚类、关联规则挖掘等，发现数据中的隐藏关系和规律。
例如，通过数据挖掘，企业可以发现客户的购买行为模式，从而制定更有针对性的营销策略；或者找出生产过程中的异常数据，提前预防质量问题。
二、管理信息系统（MIS）MIS 是一个以人为主导，利用计算机硬件、软件、网络通信设备以及其他办公设备，进行信息的收集、传输、加工、储存、更新和维护，以提高企业效益和效率为目的的集成化系统。
它能够提供日常运营所需的各种报表和信息，如销售报表、库存报表、财务报表等，帮助管理者监控企业的业务流程和绩效。
虽然 MIS 主要侧重于数据的处理和报告，但它也为决策提供了基础的数据支持。
管理者可以通过对 MIS 生成的报表进行分析，发现问题和机会，从而做出相应的决策。
三、决策支持系统（DSS）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。
DSS 通常包括数据库、模型库、方法库和对话管理子系统。
数据库用于存储与决策问题有关的数据；模型库则包含各种决策模型，如财务模型、预测模型、优化模型等；方法库提供了各种分析和处理数据的方法；对话管理子系统则负责与用户进行交互，理解用户的需求，调用相应的模型和数据，并将结果反馈给用户。
9决策支持系统
9.1.2 DSS的特征和功能 的特征和功能 图9-2 DSS关键特征和功能 关键特征和功能
• 1.DSS的关键特征和功能(见图9-2)有以下几个方面。 图 • (1)在半结构化和非结构化的情形下，通过将人类判断 和计算机信息结合起来以支持决策制定者。 • (2)支持所有管理层次，从最高行政管理人员到生产线管 理人员。 • (3)支持个人和群体。缺少结构化的问题经常需要涉及不 同部门和组织的不同层次，甚至其他不同组织的人。 DSS通过网络协作工具来支持虚拟团队。 • (4)支持相互依赖或连续的决策。决策可能实施一次、多 次或重复实施。 • (5)支持决策制定中所有阶段:情报、设计、选择和实施。 • (6)支持各种决策制定过程和类型。 • (7)时间的适应性。DSS是柔性的，所以使用者可以添 加、删除、合井、转变或重构基本元素。
9113基于 基于Web的DSS多层架构 基于 的 多层架构 基于Web的、整合了最优化、仿真和其他模型 图9-1基于 基于 的 整合了最优化、仿真和其他模型DSS 多层架构
DSS方案 方案9.2 CAMERON和BARKLEY公司侬靠基于 和 公司侬靠基于Web 方案 公司侬靠基于 减少了库存， 的DSS减少了库存，改善了绩效 减少了库存 • Cameron和Barkley (Cambar)公司(卡罗来纳州南部查尔 斯顿)在全美国范围内销售工业、电力以及电子产品，接 近50万件产品均保存在Cambar公司库存中。 • Cambar需要在不牺牲客户服务水平的同时使库存最小化 这两个目标是矛盾的，而在实际中也经常出现。 • 公司需要管理和改进产品库存并且提高需求预测的准确 性——减少总量是关键。 • 通过分析需求数据，许多货品订单规则被确定。接下来， 库存规划总量和管理系统将被开发、测试和部署。 • 管理库存的采购员必须维持高水平的库存来满足严格的 客户服务水平目标，但是库存过高会产生库存持有成本， 从而导致资金无法流动以及需要维护成本。 • 采购员通过判断和简单的需求预测来决定这些水平，他 们更倾向于过多的库存，远远没有达到最小的每年4次库 存周转的目标。
决策支持系统
决策支持系统（DSS）的基本特征： 决策支持系统（DSS）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、 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； 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； 易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用； 4、强调对用户决策方法改变的灵活性及适应性； 强调对用户决策方法改变的灵活性及适应性； 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。
1.决策支持系统的概述 1.决策支持系统的概述 2.决策支持系统的结构 2.决策支持系统的结构 3.决策支持系统衍生 3.决策支持系统衍生 4.决策支持系统简例 4.决策支持系统简例
面向模型的DSS诞生， 面向模型的DSS诞生， DSS诞生 标志DSS学科的开端。 DSS学科的开端 标志DSS学科的开端。 通过DSS与知识系统 通过DSS与知识系统 DSS 像结合，提出发展只 像结合， 能决策支持系统的设 想。
决策支持系统
统一结构形式
用户
人机交互系统及问题综合系统 综合部件） （综合部件）
模型库管理系统
数据库模型系统
模型库
数据库
电子数据处理（EDP） 电子数据处理（EDP）
管理信息系统（MIS） 管理信息系统（MIS） 数据库 DSS(数据库 DSS(数据库 模型库) +模型库) 智能决 策支持 系统 IDSS） （IDSS）
决策支持系统的组成与特征
决策支持系统基本结构主要由四个部分组成： 决策支持系统基本结构主要由四个部分组成： •数据部分：数据部分是一个数据库系统; 数据部分：数据部分是一个数据库系统; 数据部分 •模型部分：模型部分包括模型库(mb)及其管理系统(ms); 模型部分：模型部分包括模型库(mb)及其管理系统(ms); 模型部分 (mb)及其管理系统 •推理部分：推理部分由知识库(kb)、知识库管理系统(kbms)和推 推理部分：推理部分由知识库(kb)、知识库管理系统(kbms)和推 推理部分 (kb) (kbms) 理机组成 •人机交互部分：人机交互部分是决策支持系统的人机交互界面，用 人机交互部分：人机交互部分是决策支持系统的人机交互界面， 人机交互部分 以接收和检验用户请求， 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、 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。 有机地统一，有效地解决决策问题。
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。
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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第1章决策支持系统概述▲数据：记载下来的事实，客观属性的值▲信息：构成一定含义的一组数据▲系统：由若干相互联系相互制约的元素结合在一起，并具有特定功能的有机整体。
▲系统的组成：1、系统由各元素或子系统组成2、至少包含两个以上的元素3、各元素之间相互联系或相互制约4、具有目的性5、适应环境的变化▲数据处理系统：是对大量数据进行收集、组织、存储、加工与传播的总和▲数据处理系统的特征：1、数据量大；2、没有特别复杂的运算；3、时效性强▲管理信息系统MIS：运用系统管理的理论方法，以计算机网络和现代通信技术为手段，对信息进行收集、组织、存储、加工、传播和使用的人机系统。
▲管理信息系统的基本组成：管理业务应用系统、数据库系统▲管理信息系统特点：1、以数据库系统为基础；2、数据录入；3、数据传输；4、数据存储；5、数据查询；6、数据统计；7、指标计算▲决策支持系统：以管理科学、运筹学、行为科学、控制论为基础，以计算机技术、模拟技术、信息技术为手段，面向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。
▲决策支持系统主要特征：1、关注上层管理人员经常遇到的结构化程度不高、规范化不明确的问题2、把模拟或分析技术与传统的数据存取和检索技术结合起来3、易于非计算机专业的人员，以交互会话的方式使用4、强调对环境及用户决策方法改变的适应性和灵活性5、提供决策的良好效果▲DSS的功能：1、管理并提供外部信息2、收集、管理并提供内部信息3、收集、管理并提供反馈信息4、存储和管理数学模型5、修改和添加数据、模型、方法6、加工、汇总、分析、预测数据、7、具有人机会话和图像输出功能以满足数据查询需求8、提供良好的数据通信功能9、合理的加工速度和响应时间▲决策支持系统的形成过程1、科学计算为管理信息系统奠定了算法基础2、运筹学的发展为模型辅助决策奠定了模型基础3、管理信息系统4、模型辅助决策系统5、决策支持系统▲分布式决策支持系统DDSS：研究由多个物理位置上分离的决策体如何并发计算、协调一致地求解问题▲DDSS分为：同步系统：有时间压力下参与者之间同时同地和同时异地的信息交换。
异步系统：无时间压力下参与者异时异地对信息的调查、核实，并通过对在线研讨产生的不连贯信息进行提取整合，形成系统完整的结论。
▲与DSS集成的人工智能技术主要有：1、自然语言处理和语音处理技术；2、专家系统ES；3、人工神经网络ANN▲智能决策的新技术1、计算智能（通过对“数值知识”进行数值计算，来实现某些智能行为，与传统的以符号推演为特征的符号智能互相补充）2、Agent技术3、商业智能技术（从商业数据中提取信息和知识，并根据这些做出商业决策）▲决策支持的主要方式1、数据辅助决策2、模型辅助决策3、知识辅助决策4、方案辅助决策▲决策支持系统与管理信息系统的区别【联系】：DSS是从MIS的基础上发展起来的，都是以数据库为基础，都需要进行数据处理，都能在不同程度上为用户提供辅助决策信息【区别】1、DSS支持半结构化，MIS支持结构化决策2、DSS可处理不确定性问题，MIS处理确定性问题3、DSS具有模型管理与服务功能，MIS只涉及处理单模型问题4、DSS具有强大的人机交互功能，MIS交互功能较弱5、DSS一般只使用数据，MIS经常维护数据6、DSS支持方案生成与评估，MIS不具备此功能7、DSS为模型驱动，MIS是数据驱动8、DSS面向高层管理人员，MIS面向中低层管理人员第2章决策、决策过程和决策支持▲决策：为了确定未来某个行动目标，根据决策者的经验，在具有一定信息的基础之上，借助科学的方法，从两个以上的可行方案中选择最优方案的分析判断过程。
▲决策的内涵：1、决策目标；2、多个可行方案；3、决策实施；4、目标优化▲决策的特征：1、目的性2、超前性3、创造性4、管理性▲决策的分类：按性质分（结构化、半结构化、非结构化）按影响范围分（战略、战术、执行）按决策环境分（确定型、风险型、非确定型）▲决策过程：人们为实现一定目标而制定行动方案，并准备实施的过程，此过程也是一个提出问题、分析问题、解决问题的过程。
▲决策分三个阶段：1、情报收集；2、方案设计；3、方案评估与选择▲决策过程示意图：（看书上图）▲科学决策包括：1、科学的决策程序；2、科学的决策技术；3、用科学的思维方法做出决断▲科学决策的特点：1、有科学的决策体系和运作机制；2、有科学的决策程序；3、重视参谋作用；4、运用科学技术和科学方法。
▲科学决策原则：1、信息化；2、定量分析与定性分析相结合；3、对比优化；4、反馈；5、复杂问题群体决策▲科学决策流程：1、提出问题；2、确定目标；3、价值准则；4、拟定方案；5、分析评估；6、选择方案；7、实验验证；8、普遍实施▲1、结构化决策（指问题的本质和结构非常明确，且经常重复发生的决策问题，解决这些问题的步骤是已知的，可以采用格式化的书面指示留给用户或计算机处理）2、非结构化（问题的本质和结构复杂难以理解，无法用固定决策程序来解决）3、半结构化（介于结构化和非结构化之间）▲决策支持系统的三部件结构：对话部件，模型部件，数据部件▲三部件结构图（看书上图）▲决策支持系统的三系统结构语言系统LS，知识系统KS，问题处理系统PPS▲三系统结构图（看书上图）▲三部件和三系统结构的比较【三部件】（优点：①明确了三部件之间的关系②便于和其他系统的区别。
缺点：①没有突出DSS的问题处理特性②没有突出语言系统）【三系统】（优点：①突出了问题处理系统的重要性②明确了语言系统的重要性。
缺点：①忽略了数据库系统、模型库系统的关系②不适合与其他系统的区别）▲模型库和方法库的关系1、一个模型可以有多个方法；2、多个方法组成一个模型；3、模型是由方法实现的4、模型和方法的表现形式不同5、模型和方法是同一个问题的两个侧面▲增强型三部件结构（看书上图）▲四库系统（看书上图）▲智能决策支持系统IDSS：是将人工智能技术引入决策支持系统而形成的一种具有人工智能行为的信息系统。
▲IDSS的分层1、应用层（面向IDSS的使用者）2、控制协调层（面向IDSS的总设计师）3、基本结构层（面向专业程序设计人员）▲IDSS是专家系统ES与决策支持系统DSS的结合决策过程的综合型决策支持系统的一个功能框架，也称综合决策支持系统。
▲综合决策支持系统I3DSS的结构图（看书上图）▲I3DSS的体系结构1、第一个主体是数据库系统、方法库系统和模型库系统的结合，为决策问题提供定量分析的辅助决策信息，是定量分析基础。
2、第二个主体是数据仓库、OLAP，它从数据仓库中提取数据和信息，这些东西反映了大量数据的内在本质，是定量分析的关键。
3、第三个主体是专家系统和数据挖掘的结合，数据挖掘从数据库和数据仓库挖掘知识，放入专家系统中，并由知识推理达到定性分析的辅助决策。
▲I3DSS的特点1、集成化2、交互性3、智能化▲基于服务的决策支持系统S-DSS的分层：资源层、服务层、应用支撑层、应用层▲基于服务的决策支持系统S-DSS的特点：1、有较强的可扩展性；2、兼容性好；3、应用领域宽▲说明模型库、知识库、数据库三者的两两之间的接口问题（找答案）▲如何集成模型库系统、知识库系统、数据库系统为统一整体（找答案）第三章基于数据的决策支持技术▲数据仓库：数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持决策制定过程。
▲数据仓库特点：面向主题集成稳定随时间变化▲数据集市：是指具有特定应用的数据仓库，主要针对某个具有战略意义的应用或者具体部门级的应用。
▲数据库与数据仓库的区别：▲多维数据模型：以分析和描述数据的多维特征为目标，将客观世界划分为维度和度量，最终形成多维逻辑视图▲多维数据模型相关概念：维、维级别、维成员、度量、多维数组、数据单元维：人们观察数据的特定角度维级别：人们观察数据的特定角度还存在不同的细节维成员：维的一个取值度量：数据的实际意义，即描述数据“是什么”多维数组：可以表示为（维1····维n，度量1···度量m）数据单元：多维数组的取值▲数据仓库中的数据分为四个级别：早期细节数据、当前细节数据、轻度综合数据、高度综合数据▲粒度：粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的度量。
粒度越小，细节程度越高。
▲元数据：关于数据的数据▲元数据的分类：技术元数据（关于数据仓库系统技术细节的数据）业务元数据（从业务角度描述数据仓库的数据）▲元数据的系统管理功能：1、描述哪些数据在数据仓库中；2、定义要进入数据仓库的数据和数据仓库中产生的数据；3、记录数据抽取工作时间安排；4、记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况；5、衡量数据质量。
▲数据仓库的数据组织方式：1、虚拟存储方式2、基于关系表的存储方式（3、多维数据库存储方式▲数据仓库中主要有几类表？事实表、维表▲星型模式事实表和维表联系在一起形成“星型模式”的数据结构▲雪花模式“星型模式”的维表按其层次结构用多个维表分开表示。
▲数据仓库的基本体系结构：数据源，数据ETL，存储与管理，数据的表现▲ETL处理过程描述：抽取：是数据进入仓库的入口。
转换：根据数据仓库的要求，进行数据转换等处理，确保来自不同系统、不同格式的数据的一致性和完整性，并按要求装入数据仓库。
加载：将转换后的数据加载到数据仓库中。
▲数据清洗：指发现并纠正数据文件中可识别的错误，包括检查数据的一致性，处理无效值和缺失值等。
▲数据质量问题可分为：单数据源模式层问题，单数据源实例层问题，多数据源模式层问题，多数据源实例层问题。
▲数据清洗分类：1、手工实现方式；2、通过专门编写的应用程序；3、某类特定领域的问题；4、与特定应用领域无关。
▲数据清洗分成哪几个阶段？1、数据分析2、定义清洗3、执行清洗▲异构数据集成主要处理多数据源的异构问题。
▲异构性分为哪几个层次？系统级异构：指不同的主机语法级异构：指数据类型结构级异构：指数据结构语义级异构：指词汇的语义区别▲数据仓库设计的方法分为：自顶向下、自底向上、二者混合▲数据仓库的设计过程：1、选取待建模的分析主题2、选取数据粒度3、选取用于每个事实表记录的维4、选取将记录在事实表中的度量。
▲联机分析处理OLAP是使分析、管理或执行人员能够从多角度对企业数据进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据更加深入了解的一类软件技术。
▲OLAP特点快速性、可分析性、多维性、信息性▲OLAP分析：指对以多维形式组织起来的数据进行切片、切块、上钻、下钻和旋转等分析，使用户能从多角度观察数据仓库中的数据，从而深入了解数据的信息和内涵。
▲OLAP基本分析操作1、切片：在多维数组的某一维上选定一维成员2、切块：在多维数组的某一维上选定某一区间的维成员3、旋转：改变报告或页面的显示的维方向4、上钻：通过归约，将概念向上聚集。