决策支持系统基本概念

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决策支持系统第2章DSS的基本概念

决策支持系统第2章DSS的基本概念

决策支持系统第2章DSS的基本概念决策支持系统(DSS)是指一种利用信息技术和决策科学方法来帮助决策者进行决策的信息系统。

DSS在实际应用中广泛运用于各种领域的决策过程中,如企业管理、市场调研、金融投资等。

本章将介绍DSS的基本概念,包括DSS的定义、功能、特点等。

首先,DSS是一种利用信息技术和决策科学方法来支持决策过程的信息系统。

它通过收集、管理、分析和展示大量的数据和信息,为决策者提供决策所需的实时和准确的信息。

与传统的决策方法相比,DSS具有更快捷、高效、精确的特点。

其次,DSS具有多种功能。

首先,它可以收集和处理大量的数据和信息,包括内部的企业数据、外部的市场数据等,通过各种分析方法和技术,将这些数据转化为结构化和有用的信息。

其次,DSS可以进行各种分析和模拟,帮助决策者识别和理解问题的本质,并提供多种决策方案的评估和比较。

最后,DSS可以支持决策者的决策过程,通过决策支持技术、算法和工具,为决策者提供决策的辅助和指导。

此外,DSS具有以下特点。

首先,它是一种面向决策者的系统,它的设计和实现目标是帮助决策者进行决策,而不是取代决策者。

其次,DSS是一个交互式的系统,它通过与决策者的交互,实现信息的收集、处理、分析和展示。

决策者可以根据自己的需要和偏好,自主地选择和调整信息和工具。

最后,DSS是一个通用的系统,它可以应用于各种领域和层次的决策过程,如战略决策、管理决策、运营决策等。

DSS的应用有很多好处。

首先,它可以提高决策者的决策效率和决策质量。

通过提供实时和准确的信息,DSS可以帮助决策者更好地了解问题的背景和情况,准确地识别问题和需求,制定更有效的决策方案。

其次,DSS可以降低决策的风险和不确定性。

通过多种分析和模拟方法,DSS可以对不同的决策方案进行评估和比较,帮助决策者选择更合适的方案,并预测和分析决策结果的可能性和影响。

最后,DSS可以提高组织的竞争力和创新能力。

通过DSS的应用和推广,组织可以更快速和准确地做出决策,适应市场的变化和竞争的压力,促使组织产生更好的创新和变革。

管理信息系统第9章决策支持系统(DSS)介绍

管理信息系统第9章决策支持系统(DSS)介绍

第二节 决策支持系统的组成
(一)三角式结构
用户
对话管理 子系统
用户
对话管理 子系统
数据库 管理系统
模型库 管理系统
数据库
方法库
模型库
管理系统 管理系统 管理系统
数据库
模型库
a 两库模型
数据库
方法库
模型库
b 三库模型
第二节 决策支持系统的组成
(二) 其他结构 以对话管理子系统牵头,将模型库与数据库以直线方式联 接的串连结构。 结构特点:对话子系统不直接与数据库子系统联系,而是 通过模型库子系统转达操作请求。
将数据库子系统与模型库子系统融为一体的融合式系统结 构。
结构特点: 数据库子系统与模型库子系统互不独立,既可以说是模型 库子系统建立在数据库子系统的基础上,也可以说是数据库 子系统被嵌入模型库子系统之中,模型库中的模型运行时直 接调用数据库中的数据。
第九章 决策支持系统(DSS)
思考题: 1、决策支持系统可辅助决策者解决什么类型的决策问题? 2、决策支持系统如何定义? 3、MIS与DSS的关系? 3、DSS的三角式两库系统结构图? 4、DSS的三角式三库系统结构图?
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。
第一节 决策支持系统(DSS)的概念
三、决策支持系统与管理信息系统的关系
主要观点有以下四种: 1、MIS是一个总概念,DSS是MIS发展的高级 阶段或高层子系统。 2、DSS是鉴于MIS的不足而推出的目标不同于 MIS的新型系统。 3、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。 4、有广义与侠义之分,就侠义而言,MIS与 DSS是不同的系统,就广义而言,DSS是MIS的分 系统。

《管理信息系统》(第七版)-PPT 第11章_决策支持系统

《管理信息系统》(第七版)-PPT 第11章_决策支持系统
20世纪70年代末:DSS大都由模型库、数据库及人机交互系统等三个部件组成,它 被称为初阶决策支持系统
20世纪80年代初:DSS增加了方法库和知识库,构成了三库系统或四库系统
20世纪80年代后期:人工智能领域中的专家系统与DSS相结合,形成了智能决策支 持系统IDSS,提高了DSS支持非结构化决策问题的能力
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可以按使用者要求的方式,方便地以图形及表格等丰富的表达方式输出信息、结论及依据等
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第十一章 决策支持系统
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2.3 数据库子系统
数据库子系统由数据库、数据析取模块、数据字典、数据库管理系统及数据查询模 块等部件组成。
数据库 数据析取
• 包括内部数据、外部数据和个人数据 • 提取更多的能用于决策支持的开源数据,是分析、选择、浓缩与转换数据的过程
识 答决策过程中问题分析与判断所需知识的请求。
库 2.知识库。知识库是知识库子系统的核心,知识库 中存储的是那些既不能用数据表示也不能用模型方
子 法描述的专家知识和经验。
系 3.推理机。推理是指从已知事实推出新事实(结论) 的过程,推理机是一组程序,它针对用户问题去处
统 理知识库(规则和事实)。
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数据字典
• 描述与维护各数据项的属性、来龙去脉及相互关系
数据库管理系统 • 自动将新概念添加到知识库的概念层中
数据查询
• 用来解释来自人机对话及模型库等子系统的数据请求
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第十一章 决策支持系统
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模型库子系统
模型库子系统是构建和管理模型的计算机软件系统,它是DSS中最复杂与最难实现 的部分。应用模型获得的输出结果可以分别起以下三种作用:直接用于制订决策;对 决策的制订提出建议;用来估计决策实施后可能产生的后果。

智能农业决策支持系统研究

智能农业决策支持系统研究

智能农业决策支持系统研究随着人口的增长和城市化的不断加快,农业生产面临着前所未有的挑战。

传统的农业生产方式凭借的是人工经验和感性判断,效率低下且难以保证质量。

而智能农业则是目前国内外推广发展的一种全新的农业模式,其中智能决策支持系统是智能农业中的核心技术之一。

本文将探究智能农业决策支持系统的研究进展和发展趋势。

一、智能农业决策支持系统的基本概念及应用智能农业决策支持系统(Intelligent Agriculture Decision Support System,IADSS)是指一种利用计算机、信息、网络及数学等相关技术进行数据采集、处理、分析、预测和决策的智能化系统。

该系统能够实时获取各种农业数据(如环境温度、湿度、二氧化碳浓度、土壤湿度等多维度参数),采用模型分析、数据挖掘、人工智能和复杂网络等技术,对农业生产全流程进行预测和分析,并根据预测结果自动提出最佳火速建议,实现农业生产的高效、精准管理。

智能农业决策支持系统的应用可以覆盖农业生产的各个方面,包括适宜种植品种、种植时间、肥料使用量、灌溉频率等各种决策,可以精确预测农业生产中的各种风险,减少损失,提高农业生产效益和决策水平。

二、智能农业决策支持系统的研究进展智能农业决策支持系统的研究已经在国内外进展了多年,研究者们从不同角度进行研究,以期将其应用于农业生产实践中。

目前,智能农业决策支持系统主要围绕以下几个方向进行研究:(一)数据共享与协作平台随着物联网技术和相关传感器技术的发展,农业生产中涉及到的数据越来越多。

如何进行数据共享和整合,以期实现农业生产各环节的协同,是智能农业决策支持系统研究的重要方向之一。

国内外已有很多研究者对这一问题进行了研究,一些采用云计算技术构建的农业大数据平台已经应用于实际生产中,如中国农业科学院的“智慧农业云平台”,为农业大数据的采集、存储、处理和服务提供了支持,为从事农业生产的各利益相关方提供了多样化服务。

决策支持系统教程

决策支持系统教程

决策支持系统教程一、引言决策在个人和组织的日常生活中起着至关重要的作用。

随着信息时代的到来,我们面临的决策问题越来越复杂,需要更多的信息和分析来支持决策过程。

决策支持系统(Decision Support System, DSS)作为一个强有力的决策工具,已经被广泛应用于各种领域。

本教程将深入介绍决策支持系统的基本概念、建模方法和应用技巧。

二、决策支持系统的概念与分类1. 决策支持系统的定义和特点决策支持系统是一种基于计算机和信息技术的管理工具,旨在帮助决策者收集、组织和分析决策所需的各种信息,以便做出更明智的决策。

其特点包括多样化的分析技术、高效的信息处理和灵活的决策模型。

2. 决策支持系统的分类根据决策过程的特点和应用领域的不同,决策支持系统可以分为贴近决策者的个人决策支持系统(Personal DSS),面向中高级管理人员的管理信息系统(MIS)和专家决策支持系统(EDSS)。

三、构建决策支持系统的关键要素1. 数据采集和存储决策支持系统需要从各种内部和外部数据源获取数据,并将其存储在数据库中。

合理的数据采集和存储策略是构建有效决策支持系统的基础。

2. 模型选择和建立根据决策问题的特点和需求,选择合适的决策支持模型进行建模。

常用的模型包括决策树、线性规划、多目标决策模型等。

3. 数据分析和决策方法决策支持系统需要提供一系列数据分析和决策方法,以帮助决策者分析数据,评估不同的决策方案,并选择最佳方案。

常用的方法包括数据挖掘、统计分析和模拟仿真等。

四、决策支持系统的应用案例1. 物流管理中的决策支持系统物流管理中的决策支持系统可以帮助企业选择最佳的运输路径、合理配置运力资源,有效降低物流成本,提高运输效率。

2. 金融风险管理中的决策支持系统金融风险管理中的决策支持系统可以通过对大量的市场数据进行分析,帮助银行和金融机构准确评估各种金融风险,并制定相应的风险管理策略。

3. 医疗决策支持系统医疗决策支持系统可以根据患者的病情和历史数据,自动提供临床诊断建议和治疗方案,帮助医生做出准确的诊断和治疗决策。

决策支持系统(DSS):第一讲 DSS概述

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

11决策支持系统概念12决策支持系统组成13智能决策...

11决策支持系统概念12决策支持系统组成13智能决策...

增设了知识库、推理机与问题处理系统 人机对话部分还加入了自然语言处理功能 IDSS 在用户决策问题的输入、决策问题的描述、 决策过程的推理,问题解的求取与输出等方面 都有了显著的改进
知识 库 机 器 学 习 专 家 系 统
IDSS DSS+ES
人 工 神 经 元 网 络
35Βιβλιοθήκη 知识获取困难人工智能
第十一章 决策支持系统
9.3 智能决策支持系统 — 基本概念3
专家系统(Expert Systems, ES)是一种知识系统
利用专家知识及知识推理等来理解与求解问题
将 ES 和传统 DSS 结合而形成的 IDSS:
综合其它不适宜进入模型的因素
得出合理的决策方案
决策者在决策过程中处于中心地位
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第十一章 决策支持系统
9.1 决策支持系统概念 — 分类1
DSS 都针对某类决策问题,大体有三大类:
以分析为主、以求解为主、兼有分析和求解
分析类既为把握决策问题又为决策前期工作
能为决策方案的设计和抉择提供依据 例如,财务分析系统和市场行情分析系统
这种趋势是系统功能集成的必然
DSS与典型MIS的界限将逐渐模糊
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第十一章 决策支持系统
9.1 决策支持系统概念 — 结构1
不同功能和特色的 DSS,系统结构亦不同
一般认为 DSS 的结构有: 两库结构和基于知识的结构等两种基本形式 实际中的 DSS 由这两种结构分解或增加某些部件的演变而来
源数 据库
数据库管理系统 内部 IS 源数 据库
数据库
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第十一章 决策支持系统
9.2 决策支持系统组成 — 数据库2
人机对话 子系统

决策支持系统

决策支持系统

智能管理系统
第 13页
7.2 决策支持建模技术
离散事件模拟 它的代表性语言是GPSS和SIMSCRIPT。这种方法将系统的 运动变化看作是一连串离散发生的事件。在事件之间,系统 的状态是保持不变的。这种思路有利于模拟具体的、微观的 管理工作过程,如车间的生产调度、交通的指挥管理等等。 这种方法也常用于各种管理决策问题的分析研究。例如军事 上的电子对抗模拟就是一个明显的例子。 有的情况需要将上述两种模拟方法结合起来,构成既包含连 续模拟又包含离散事件模拟的复合型模拟模型,以解决大型 的、综合型决策问题。这时可选用的模拟语言有SLAM和 SIMAN。
智能管理系统
第 17页
3 最终用户开发方法
除了上述两种主要方法外,最终用户开发方法 (End-User development)也是近年来常见的决 策支持系统开发方法。最终用户开发是指决策者直 接负责决策支持系统的开发,在专业人士的支持和 帮助下,开发更为复杂的最终用户系统。与其他方 法相比,最终用户开发更好地反映了决策者的意图 ,并且减少开发过程中决策者(用户)、程序员、 系统分析员之间的沟通时间和费用。
智能管理系统
第 4页
智能管理系统
第 5页
7.2 决策支持建模技术
相关概念 模型(Model)是指人们在认识与改造客 观世界的过程中为了整理资料、形成思路、 交流认识、组织行动而形成的关于客观存在 的领域、问题、范围的认识框架。 构筑、形成、发展模型的过程,称为建 模(Modeling)。 建模是人们认识过程的基本方法之一, 它贯穿认识的各个阶段,发挥着十分重要的 作用。
智能管理系统
第 21页
4)用ROMC方法确定的多种形式的记忆辅助可以帮助决策者保 存操作的结果,为再次利用这些结果、减少决策者的记忆负 担、减少重复利用表述和操作带来的复杂性提供有效手段。 5)ROMC方法需要并鼓励用户自始至终参与DSS的设计、开发和 应用的全过程。 6)ROMC方法和DSS的主要构成部分(数据库系统、模型库系统 与对话生成管理系统)直接有关,这三者向ROMC提供技术和 技巧。 7)ROMC方法是过程独立的,不受决策者和决策过程的限制和 影响。 8)ROMC方法为DSS的分析与设计提供了一个实用的框架,但并 不提供实现DSS的具体技术,为使ROMC方法更加有效运用, 需要DSS生成软件的支持。

医学决策支持系统

医学决策支持系统

医院信息系统的决策支持
医学决策支持:医疗工作中的计算机辅助决策支持 管理决策支持:计算机辅助管理决策支持
决策支持基础
统计学 数据仓库 人工智能

医学决策支持:临床医生经常为病人的诊断、治疗作出决定。这些临床决定亦即临床决策(clinical decision)。

决策(decision making)就是为达到同一目标在众多可以采取的方案中选择最佳方案。
知识库
知识擷取副系统
推理机
解释副系统
自然語言 介面
使用者
问题状况 问题叙述
工作区
专家或知识工程師

临床决策支持系统:指帮助医务人员制定临床决策的计算机程序。
逻辑推理: 如A能推出B、B能推出C,则A一定能推出C。 由于医学中没有严格的规则,所以用得少。
归纳推理:
启发式推理: 上一次推理得出的结论,做为第二次循环推理的前提,循环推理,逐步求精。
二、医学决策基本过程
临床上的鉴别诊断: 不同的疾病为不同的概念集合,而不同疾病之间有很多交集。 鉴别诊断:区分交集部分的不同集合。
01
于是,
05
比较上面三个似然函数的大小,最大函数为LG1,因而可以判断患者所得的病名属于G1类:大脑前、中动脉支配区域出血。
03
LG2=0.83×(1-0.01) ×0.17×0.33×0.83×(1-0.01)=0.04
02
LG1=0.83×(1-0.08)×0.54×0.83×0.79×(1-0.01)=0.27
02
若将病理诊断G1与G2合并后分为出血类(G1+G2)和栓塞类(G3)二大类,则病理诊断G1+G2类计30例计量诊断符合28例;栓塞17例中符合16例;同时,3例脑于出血全部符合,只有l例脑干栓塞误分在G1类中。

决策支持系统的基本概念

决策支持系统的基本概念

大数据处理技术
大数据处理技术是指处理大规模数据 集的技术,包括分布式计算、流处理、 批处理等技术。
VS
大数据处理技术在决策支持系统中能 够高效地处理大规模数据集,提供及 时、准确的决策支持,满足实时性要 求。
云计算技术
云计算技术是一种基于互联网的计算方式, 通过虚拟化资源、按需付费等方式提供服务 。
资源调度
合理调度军事资源,保障作战需求, 降低资源浪费。
03
02
战场指挥
实时获取战场信息,快速做出指挥 决策,提高作战效率。
风险评估
评估作战风险,制定风险应对策略, 降低作战风险。
04
科研决策
研究选题
基于文献综述和数据分析,确定具有研究价 值和可行性的科研课题。
数据采集与分析
合理设计实验方案,采集实验数据,进行数 据分析,为科研结论提供支持。
数据挖掘技术在决策支持系统中发挥 着重要作用,能够从海量数据中提取 出有价值的信息,帮助决策者更好地 理解和分析问题。
人工智能技术
人工智能技术包括机器学习、自然语言处理、专家系统等,能够模拟人类的智能行为,为决策提供智 能化支持。
人工智能技术在决策支持系统中能够自动化处理大量数据和信息,提供智能化的决策建议,提高决策 效率和准确性。
语言,更好地满足用户需求。
智能决策算法
03
开发和应用更先进的智能决策算法,以适应复杂多变的决策环
境。
大数据驱动的决策支持系统
数据采集与整合
利用大数据技术,实现多源数据的采集和整合,为决策提供更全 面的信息。
数据挖掘与分析
通过数据挖掘和分析工具,深入挖掘数据中的潜在价值,为决策 提供有力支持。
数据可视化

企业治理中的智能化决策支持系统研究

企业治理中的智能化决策支持系统研究

企业治理中的智能化决策支持系统研究近年来,随着信息技术的迅猛发展,企业治理中的智能化决策支持系统越来越成为广大企业关注的焦点。

智能化决策支持系统是指将人工智能、数据挖掘、算法优化和模型建立等技术引入到决策制定的过程中,提供科学化、标准化的决策依据和策略。

其目的是有效提升企业的决策能力和竞争力,避免盲目决策,降低风险,提高企业的财务业绩。

一、智能化决策支持系统的基本概念智能化决策支持系统是基于人工智能、信息技术和模型理论等技术的创新。

它不仅包含了信息与知识管理、数据分析与处理、智能推荐和决策模型等功能,而且保证了决策制定管理的标准化、科学化以及全面化,可以提高企业的决策效能。

二、智能化决策支持系统的特点智能化决策支持系统的特点主要表现在以下几个方面:1、便捷性。

智能化决策支持系统可以将大量的数据和信息进行分类、整合,帮助管理人员在信息洪流中快速定位,得出正确的判断。

同时,它还可以处理海量数据,准确高效地得出有用的结果。

2、灵活性。

智能化决策支持系统可以根据企业的具体需求,设计不同的分析和决策模型,以适应不同企业的发展需求。

3、可靠性。

智能化决策支持系统可以通过模拟分析、预测模型等方法,对一定程度上的概率事件发生进行预测,借此提前预防或降低企业面临的风险。

4、快速性。

智能化决策支持系统可以准确、迅速地处理大量的数据和相关信息,使企业管理层在较短时间内得到决策建议。

三、智能化决策支持系统在企业治理中的应用1、战略决策。

智能化决策支持系统可以帮助企业进行市场调查、竞争分析、机遇评估等战略决策中关键话题的分析和处理,帮助决策者及时把握和捕捉市场机遇。

2、项目决策。

智能化决策支持系统可以帮助企业管理人员实现对项目的全流程管理,包括项目的投资决策、业绩评估、风险管理等方面的处理。

通过大量的历史数据分析和模拟分析,减少项目风险,使决策更具科学性和合理性。

3、竞争分析。

智能化决策支持系统可以对某一个市场环境的相关企业进行全面、系统性的分析,包括对竞争对手的业绩、产品线、企业文化、销售策略等方面的分析和对比,帮助企业在竞争中寻找到自己的优势和劣势,进而优化经营决策。

决策支持系统

决策支持系统

用户
数据库 子系统
对话子系统
模型库 子系统
两库结构
用户
自然语言 子系统
问题处理 子系统
知识库 基于知识 子系统 的结构
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2.1 决策支持系统的系统结构
– 两种基本结构演变出的DSS都表现为多库结构.
用户
对话 子系统
用户
对话 子系统
数据库
模型库
管理系 统 管理 系 统
方法库 管理系 统
知识库 管理系 统
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1.3 决策支持系统的应用与分类
– DSS的分类有多种角度: 按社会领域划分: 经济、管理、教育、科技、医疗、政治、军事 按管理层次划分: 战略、控制和作业 按管理职能或管理对象划分: 营销、生产、采购、财务、人力资源、研发 按决策者划分:个人、群体、高层主管 从发展角度划分:传统、智能、群体、分布式
– 这种趋势是系统功能集成的必然,将来 DSS与典 型MIS 的界限将逐渐模糊.
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2 决策支持系统的组成
本节主要内容: 2.1 决策支持系统的系统结构 2.2 人机对话子系统 2.3 数据库子系统 2.4 模型库子系统 2.5 方法库子系统
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2.1 决策支持系统的系统结构
– DSS 的结构主要有两种基本形式. – 实际中的DSS由这两种结构分解演变而来.
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
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1.1 决策支持系统的产生与发展
– 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

管理信息系统教案11 决策支持系统

管理信息系统教案11 决策支持系统

课程名称:管理信息系统授课章节第十一章 决策支持系统 课时 1目的要求了解利用信息技术辅助决策的主要形式,重点是掌握决策支持系统的概念、组成及开发。

同时,了解智能决策支持系统和群体决策支持系统的应用。

重点难点重点:决策支持系统的概念;决策支持系统的组成;智能决策支持系统;群体决策支持系统。

难点:决策支持系统的构成;智能决策支持系统;群体决策支持系统。

§11.1决策支持系统的概念1、决策支持系统的产生与发展70年代中期Keen和Scott Morton首次提出了“决策支持系统”(Decision Support Systems,简称DSS)一词,标志着利用计算机与信息支持决策的研究与应用进入了一个新的阶段,并形成了决策支持系统新学科。

一般认为DSS是结合与利用计算机强大的信息处理能力和人的灵活判断能力,以交互方式支持决策者解决半结构化和非结构化决策问题的系统。

2、决策支持系统的功能与定义DSS的目标是要在人的分析与判断的基础上借助计算机与科学方法支持决策者对半结构化和非结构化问题进行有序的决策,以获得尽可能令人满意的客观的解决方案。

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。

3、决策支持系统与管理信息系统的关系(1)MIS是一个总概念,DSS是MIS发展的高级阶段或高层子系统;(2)DSS是鉴于MIS的不足而推出的目标不同于MIS的新型系统;(3)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;(4)在广义与狭义之分,就狭义而言,MIS与DSS是不同的系统,就广义而,DSS是MIS的分系统。

§11.2决策支持系统的组成DSS概念模式的建立是开发中最初阶段的工作,它通过对决策问题与决策过程的系统分析来描述。

基本的概念模式见P236。

目前常用的DSS系统分析方法是ROMC(表述、操作、记忆辅助、控制机制)分析方法。

决策支持系统的数据库、方法库与知识库

决策支持系统的数据库、方法库与知识库
数据库应易于维护和更新
数据库管理系统
1
DBMS定义
数据库管理系统的定义及其分类
2
DBMS功能
数据库管理系统的主要功能
3
常见的DBMS软件
Oracle、SQL Server、MySQL等常见数据库管理软件的介绍
数据仓库及数据挖掘
数据仓库概念
基于主题、集成、稳定的数 据储存和分析系统
数据仓库架构
数据仓库的基本架构和组成 部分
3 网络化
随着网络技术的发展, 决策支持系统的网络化 将更加普及和完善
数据库在决策支持系统中的作用
数据存储
决策支持系统需要大量数据 的支持,数据库可以提供数 据存储和管理的功能
数据分析
数据库可以为决策支持系统 提供实时的数据分析和查询 功能
数据可视化
决策支持系统通常需要通过 数据可视化的方式展现数据, 数据库可以为此提供支持
常见的决策支持系统数据库类型
关系型数据库
本体
形成一套通用的、可能被不同 用户使用或共用的字典
语义网
将知识和数据进行标准化,以 便机器可以理解和使用该知识
自然语言处理
将人类语言映射到计算机可处 理和表示的形式,以便计算机 可以在不同文本数据中自动识 别知识
知识获取和生成方法
案例学习法
以先前的经验案例为基础, 提取规律和模型
数据挖掘法
利用数据挖掘技术,挖掘隐 含在数据中的知识
数据挖掘方法
数据挖掘的基本方法和流程, 包括分类、聚类等
数据挖掘在决策支持系统中的应用
预测分析
通过挖掘历史数据,分析未来 可能发生的情况
市场分析
通过挖掘市场数据,分析市场 趋势和主要分层

第2章 决策支持系统的基本概念ppt课件

第2章 决策支持系统的基本概念ppt课件

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控制机构
表达、操作和记忆辅助的目的是支持各种决策和不同的决策过程, 也就是对DSS的开发研制具有通用的指导作用。DSS的控制机构 用于引导决策者使用表达、操作和记忆辅助,以便根据他们个人 的风格、技能和知识综合进行决策。因此,它的功能主是指导决 策者如何使用DSS,同时也让决策者能够获得新的风格、技能和 知识以便有效地使用DSS。综上所述,控制机构往往成为DSS和 决策者配合成功的关键。.
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传统的计算机信息系统开发的4个主要步骤: 分析、设计、构造和 实现。 在开发DSS时,被合并为一体,这就是累接设计或循环反馈。 累接设计能够在使用中根据用户的反映进行评价、修改和扩充, 经过几轮循环后得到一个相对稳定的系统。
累接过程是在DSS生成器和专用DSS之间的反复循环。
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★系统接口。它指决策支持系统本身与其他软件系统。
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DSS生成器(DSSG)是由相关的一组软件和硬件组成的模块, 其目的是提供迅速而方便地开发SDSS的能力。DSS生成器 只能用DSS工具来开发。 当涉及对话、模型和数据库等部件时,DSS生成器可看作 是操作数据和生成数据的解释程序,而DSS工具既用于生 成或修改解释程序,也用于生成或修改数据本身.
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• 2. 桥式结构(bridge architecture)
• 为了减少由网络结构所要求的部件接口数目,同时又保持能够方便地 集成新部件的性能,提出桥式结构的概念。这种结构使用了统一的接 口单元,它包括对话、局部模型和数据库等单元;同时把共享建模单 元和共享的数据库单元两者之间联系在一起。局部单元不可以共享, 它只为单个用户服务。

信息系统的基本类型

信息系统的基本类型

信息系统的基本类型信息系统是指由硬件、软件、人员和运营程序组成的一种系统,用于收集、处理、存储和传递信息。

在当今数字化时代,信息系统已经成为各行各业不可或缺的基本工具。

根据其功能和用途的不同,信息系统可以被大致分为以下几种基本类型。

一、管理信息系统(MIS)管理信息系统是用于协助组织进行决策和管理任务的系统。

它通过收集、处理和分析内部和外部的数据和信息,为管理层提供决策支持。

MIS主要包括管理信息系统硬件设备、软件应用系统和数据库管理系统。

二、决策支持系统(DSS)决策支持系统是在管理信息系统的基础上发展起来的一种系统,旨在通过利用数据和模型来帮助制定决策。

DSS提供了一种结构化的方法来分析问题和评估不同方案的结果,以支持高级管理人员做出科学、经济和有远见的决策。

三、专家系统(ES)专家系统是一种基于人工智能技术的信息系统,通过模仿专家的知识和经验,来解决复杂的问题。

专家系统通过建立知识库、规则和推理机制,可以模拟人类专家的决策和问题解决过程,对于需要专业知识和经验的领域尤为有用。

四、办公自动化系统(OAS)办公自动化系统是用于管理办公室的工作流程和信息处理的系统。

它包括各种办公软件和工具,如文字处理、电子表格、数据库、电子邮件和日程安排等,可以提高办公效率、减少错误和协调团队合作。

五、事务处理系统(TPS)事务处理系统是用于处理和管理组织内外大量交易和业务数据的系统。

TPS通常具有高度的可靠性和高性能,对于需要快速处理大量事务和数据的企业和组织尤为重要。

例如,在银行业务中,ATM机和网上银行系统都是TPS的典型应用。

六、网络信息系统网络信息系统是通过计算机网络连接多台计算机和设备,共享和传递信息的系统。

它包括局域网、广域网、互联网和云计算等技术,允许用户通过不同的终端设备访问和共享数据和资源。

网络信息系统已经成为现代社会中各种业务和活动的基础。

综上所述,信息系统的基本类型包括管理信息系统、决策支持系统、专家系统、办公自动化系统、事务处理系统和网络信息系统。

决策支持系统基本概念

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。

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路漫漫其修远兮,吾将上下而求索- 百度文库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。

1.2 决策支持系统的发展1.2.1 决策支持系统的发展编年简史1971年决策支持系统概念提出。

Scott Morton在《管理决策系统》一书中第一次指出了计算机对于决策的支持作用。

Peter G.W.Keen等人编写了一套丛书,阐明决策支持系统的主要观点,初步构建出决策支持系统的基本构架。

1978年至1988年,决策支持系统得到迅速发展,许多实用系统被开发出来,投入实际应用,产生明显效益。

1988年至今,决策支持系统技术持续发展,目前已基本成熟。

各种新技术与决策支持系统结合,新一代决策支持系统的研究仍十分活跃。

未来,决策支持系统的发展将面向实际,进一步运用智能技术。

1.2.2 20世纪70年代末代表性DSS(1)Portfolio Management System(T.P.Gerity,1971)支持投资者对顾客证券管理的日常决策。

它具有股票分析、证券处理和分类等功能。

其中一些工作纯属是事物性的,如财会记录、历史活动汇总等,另一些工作有较强的技术性。

(2)Brandaid(J.D.C.Little,1975)用于产品推销、定价和广告决策的混合市场模型.它规定了一种设计模型的准则,用户根据这种准则来优选模型或者把模型与其他信息资源连接起来。

这种准则包括鲁棒性、易于控制、简单和有关细节上的完备性。

这个系统提供了一种结构,把商品销售和利润以经理和管理人员能快速而方便地分析战略。

(3)Projector交互式的DSS,用于支持企业短期规划。

它主要是帮助经理构造问题和探求可能解决的分析方法。

Projector认为,决策支持系统的主要特征是它注重探求,系统绝不提供任何“答案”,而只是帮助决策者开发他们自己的分析方法。

(4)Geodata Analysis and Display System (GADS)由IBM开发,作用是构造和掩饰地图,它被用于警察巡逻路线的辅助设计、城市发展规划、学校辖区范围的安排等,特别适用于非技术用户。

(5)计算效率信息系统计算效率信息系统(Capacity Information System,CISI)适用于大型卡车生产厂家的规划部。

它可以迅速建立或修改产品计划,包括安排计划进度,协调部件和最终产品。

它并不提出解决问题的每个细节,只能作为辅助规划决策。

(6)通用管理信息系统通用管理信息系统(Generalized Management Information System,GMIS)的目标在于集成现有的工具,决策者可以利用他们自己熟悉的语言和数据管理系统,即使其中某些工具互相之间不相容也没有关系。

由硬件和软件结合组成一种“虚拟计算机”(virtual machine),它可以完成必要的转换。

这个系统主要为处理能源规划问题提供一种特殊的决策支持系统。

1.3 决策支持系统发展的理论基础1.3.1 信息论信息论是运用信息的观点,把系统看做是借助于信息的获取、传送、加工和处理而实现其有目的性行动的研究方法。

信息论的奠基人R.E.Shannon(香农)第一次把信息定义为一个可量化的名词。

此后,在工程、通信以及控制理论中展现了一个新的领域。

决策支持系统实质上是一类信息处理系统,所以在理论分析时,“信息论”的概念很重要。

决策支持系统的主要概念和基本理论只有靠信息论提供的分析方法才能做出结论。

1.3.2 计算机技术决策支持系统作为一个很重要的计算机应用领域,需要计算机技术作为它的理论支持,计算机的软、硬件是决策支持系统开发的制约因素。

而现在,存储部件不再是一个严重的问题。

随着硬件的不断改进和发展,软件也发生了巨大的变化。

编程语言不断向功能强、适用范围广、兼容性好的方向发展。

软件发展的基本方向不仅面向专业的程序员,而且面向非技术用户,为实现决策支持系统的设想带来了客观上的可能。

但是,万能的决策支持软件几乎是无法实现的。

任何决策支持都有特定的范围、目标,软件脱离了它们就失去了对决策者的支持作用。

1.3.3 管理科学和运筹学管理科学(management services,MS)比较强调应用,它通常用计算机解决一类特殊问题。

一些管理科学家对模型,特别是运筹学(OS)提供的一系列优化、仿真和决策等模型尤为重视。

从信息系统的角度看,MS/OR可以划为许多分支,最出色的研究是开发优化模型和仿真模型,以及与建模有关的一系列问题。

并已对一些大规模系统问题产生了相当大的影响。

1.3.4 信息经济学20世纪60年代,很多从事微观经济理论和方法的研究者,将其理论与方法用于解决计算机产生的软件问题而逐步形成的一个研究领域,称为信息经济学信息经济学对决策支持系统的发展产生影响,原因有两个:(1)它提出的问题,即对信息价值的研究,是信息科学在实际发展中所面临的最重要的问题之一。

(2)这一领域的许多研究工作在原则上与决策支持系统有牵连。

1.3.5 行为科学大量研究表明,系统模型的缺陷甚至失败很少因为技术上的原因,多半是由于脱离实际。

所以,行为科学对MIS/DSS的研究中特别注意这一看法:信息系统不是一个抽象的研究课题,而是由人来建立和运转的社会系统。

近几年的观点认为决策支持系统是完成一种过程,强调过程的动态性、变化中所碰到的阻力和构造变化程序的需求。

1.3.6 人工智能20世纪80年代人工智能技术蓬勃发展,将其用于管理决策是一项开拓性的工作。

当前已开始研究知识库支持的决策支持系统,用领域专家知识来选择和组合模型,完成问题的推理和运行,并为用户提供智能的交互式接口。

人工智能技术作为计算机应用研究的前沿,在近10年里取得了惊人的发展,硕果累累,其中最诱人的是专家系统(expert system,ES)的实用化。

专家系统是一组智能的计算机程序,它具有人类领域的权威性知识,用于解决现实中的困难问题。

当今世界上已有上千个专家系统,应用于医学、诊断、探矿、军事调度、质谱分析、计算机配置、辅助教育等各个领域;并且已经开始涉足财政分析、计划管理、工程评估、法律咨询等管理决策领域。

可以预言,专家系统参与解决管理科学中半结构和非结构化问题是辅助决策的未来。

1.4 决策支持系统的概念决策支持系统(Decision Support System.简称DSS)是管理信息系统(MIS)和运筹学交叉的基础上发展起来的新型计算机学科。

其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[11] 决策支持系统概念自从20世纪70年代被提出以来.已经得到很大的发展。

20世纪80年代末90年代初.决策支持系统开始与专家系统(Expert System,ES)相结合,形成智能决策支持系统(Intelligent Decision Support System.IDSS)。

[2]但时至今日,决策支持系统仍没有一个学术界公认的定义。

许多学者在这方面做了大量的努力,试图给出决策支持系统的定义,目前有不少文献对决策支持系统的定义作了如下的表述:凡能对决策提供支持的计算机系统,这个系统充分运用可供利用的、合适的计算机技术,针对半结构化或非结构化问题,通过人机交互方式帮助和改善管理决策指定的有效性的系统。

但是仔细推敲起来,这个定义并不完善,因为决策支持系统并没有标准模式或标准规范。

凡能达到决策支持这一目标的所有技术都可以用于构造决策支持系统。

不同时期、不同用途、采用不同技术所构造的决策支持系统可能完全不同,但是有一点是共同的,那就是决策支持系统一定能起到决策支持的作用。

[3]在国外学术界,基于Sprangue和Carson看法,DSS的基本特征可归纳为:(1)对准上层管理人员经常面临的结构化程度不高、说明不够充分的问题。

(2)把模型或分析技术与传统的数据存取技术及检索技术结合起来。

(3)易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用。

(4)强调对环境及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。

在国内学术界,DSS的结构特征普遍用构成决策支持系统的部件来表述:(1)模型库及其管理系统。

(2)交互式计算机硬件及软件。

(3)数据库及其管理系统。

(4)图形及其他高级显示装置。

(5)对用户友好的建模语言。

随着决策支持系统的发展,产生了更全面的定义:决策支持系统是针对决策问题,利用决策资源(数据、模型、知识等)进行组合和集成,建立多个解决方案,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。

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