(决策管理)决策支持系统升级

1、决策问题的类型（按结构化程度分为）：（第一部分ppt17）

a结构化决策问题。能够描述清楚的问题，三个阶段都能使用确定的算法

或决策规则。

b半结构化决策问题。不能够描述清楚，而只能凭直觉或经验作出判断的问题。三个阶段都不能使用确定的算法。

c非结构化决策问题。介于两者之间的问题。一个或二个阶段能使用确定

2、决策过程：就是人们为了实现一定的目标而制定行动方案，并准备组织实施

的活动过程，这个过程也是一个提出问题、分析问题、解决问题的

过程。（第一部分ppt20）

决策的过程，赫尔伯特•西蒙划分的四个阶段

1.情报活动

2.设计活动

3.抉择活动

4.实施活动

3、个人决策和集体决策（第一部分ppt30）

——从决策的主体看可划分为个人决策和集体决策

优点：效率高；

缺点：决策质量可能低；可接受性低。

其人存，则其政举，其人亡，则其政息

4、做一位明智的决策者（第一部分ppt37）

①开始工作。

②关注重大问题。

③改善工作计划。

④化繁为简

⑤摆脱困境

⑥适时退出

⑦聪明地利用他人的帮助

⑧确立基本的决策原则

⑨调整决策风格

⑩掌握自己的决策

5、当前决策科学化发展的方向（第一部分ppt27）

一、用信息系统支持和辅助决策

二、定性决策向定量与定性相结合的决策发展

三、单目标决策向多目标综合决策发展

四、战略决策向更远的未来决策发展

6、决策支持的方式（第一部分ppt44）

a 数据与决策支持

b模型的决策支持

c“如果，将怎样”（what-if）分析的决策支持

d决策问题方案的决策支持

e自动生成决策问题方案的决策支持

f知识推理与智能技术的决策支持

7、模型是对于现实世界的事物、现象、过程或系统的简化描述（第一部分ppt46）（一）物理模型：也称实体模型，又可以分为实物模型和类比模型。

（二）数学模型：用数学语言描述的一类模型

（三）结构模型：主要反映系统的结构特点和因果关系的模型

（四）仿真模型：通过数字计算机，模拟计算机或混合计算机上运行的程序表

达的模型。

选择模型需要做到：（1）对已有模型解决的问题很熟悉。

（2）对现实世界的实际问题也很熟悉。

模型库管理系统：提供模型的提取、访问、更新和合成等操作。（第二部分ppt33）数学建模步骤（第一部分ppt51）

1）模型准备4）模型求解

2）模型假设5）模型分析

3）模型建立6）模型检验

模型库管理系统的功能：一、模型的存储管理，包括模型的表示、模型存储组织

结构、模型的查询和维护。

二、模型的运行管理，包括模型程序的输入

和编译、模型的运行控制、模型对数据的存取。

三、支持模型的组合，包括模型间的组合以及模型之

间数据的共享与传递。（课本99）

8、决策支持系统：是以信息技术为手段，应用管理科学、计算机科学及有关学科的理论和方法，针对半结构化的决策问题，通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式，为管理者做出正确决策提供帮助的人机交互信息系统。（第二部分ppt20）

决策支持系统的结构图

9、DSS与MIS、DSS与ES、DSS与MS/OR的关系（第二部分ppt14）

(1) DSS与MS/OR的关系

MS：处理结构化问题，运用分析的观点。

OR：处理结构化问题，研究对象主要集中在数学规划、决策论、对策论等理论和方法上。

DSS：处理战略、规划等半结构化的决策问题。

(2) DSS与MIS的关系

MIS：收集、传递、存储、加工处理各种信息，监测运营数据，利用历史数据预测未来，用指定的数学方法分析数据，提供全面数据和分析报告。

面向管理人员，提供低层次的决策支持。

DSS：面向决策者，提供适当的决策支持，是MIS的高级阶段。

(3) DSS与ES的关系

IDSS = DSS + ES

ES：利用知识和推理机，处理半结构化问题。

DSS：使用数据和模型，处理结构化问题，与ES结合后，可处理半结构化问题

10、数据集市(Data Mart)——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，支持用户利用已有的数据获

得重要的竞争优势或者找到进入新市场的具体解决方案。（第四部

分ppt18）

数据集市可以分为两种：

a独立的数据集市(Independent Data Mart)，数据直接来源于数据源。

b从属的数据集市(Dependeant Data Mart)，数据来源于中央的数据仓

库。

数据集市的特点

（1）规模较小，灵活，

（2）开发工作一般由业务部门主持定义、设计、实施、管理和维护。

（3）能够快速实现，代价较低，投资回收期短，风险小。

（4）具集的紧密集成。

（5）有利于进一步升级到完整的数据仓库或形成分布式数据仓库。

数据集市的应用：人力资源数据集市、财务数据集市、

销售数据集市、市场数据集市等

数据仓库：是指从业务数据中创建信息数据库，并针对决策和分析进行优化，且支持决策过程的、面向主题的、集成的、随时间变化的、稳定的

数据集合。（第四部分ppt6）

数据仓库的特点（第四部分ppt9）

a面向主题b集成的c数据仓库是稳定的d随时间变化的

数据挖掘：具体地说是在数据库中，对数据进行一定的处理，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含的、事先未知的、

但又是潜在有用的信息和知识的过程。（第四部分下ppt14）

11、数据仓库构建大致有如下几个步骤

1）明确主题2）概念设计3）技术准备4）逻辑设计

5）物理设计 6）数据仓库生成 7）数据仓库的运行与维护

12、OLTP、OLAP（第四章上ppt39）

On-line Analytical Processing(在线分析处理或联机分析处理)是针对特定问题的联机数据访问和分析，使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。(OLAP委员会的定义) （第四章上ppt44）

OLAP的特性 1. 快速性 2. 可分析性 3. 多维性 4.信息型.（第四章上ppt46）

OLTP系统——联机事务处理

On-Line Transaction Processing

事件驱动，面向应用。

如：银行的储蓄系统

OLAP系统——联机分析处理

On-Line Analytical Processing

跨部门，面向主题。

OLTP与OLAP对比

13、数据挖掘的主要方法（第四部分下ppt16）