决策支持系统概述
决策支持系统概述
决策支持系统概述决策支持系统（DSS）是一种帮助管理者做出决策的信息系统。
它集成了数据收集、数据分析、模型构建和解决方案评估等技术工具，以提供定性和定量的决策支持。
DSS的目标是通过使管理者能够更好地评估和选择各种决策方案来提高决策质量和效率。
决策支持系统的基本构成包括数据仓库、模型和分析工具以及用户接口。
数据仓库用于存储和管理各种关键数据，包括历史数据、实时数据和外部数据等。
模型和分析工具提供了各种算法和方法，如统计分析、优化模型、模拟和决策树等，用于分析数据并生成决策结果。
用户接口是管理者与DSS交互的方式，可以是图形用户界面、自然语言处理或者其他形式。
1.数据分析：决策支持系统能够从数据仓库中提取数据，并通过各种分析工具对数据进行定性和定量的分析。
这些分析可以帮助管理者了解当前的业务情况和趋势，从而作出合适的决策。
2.模型构建：决策支持系统能够根据具体的问题和需求构建各种模型。
这些模型可以是统计模型、优化模型、模拟模型等，通过运行模型可以产生各种方案，并对不同方案进行评估。
3.解决方案评估：决策支持系统能够对各种决策方案进行评估和比较。
它可以根据不同的指标和权重对方案进行综合评估，并为管理者提供决策参考。
4.知识管理：决策支持系统可以帮助管理者收集和管理各种关键知识和信息。
它可以通过知识库、专家系统和数据挖掘等技术，将知识和经验转化为可用的决策支持。
5.沟通和协作：决策支持系统可以提供各种协作工具，帮助多个决策者之间进行沟通和协作。
这些工具可以包括电子邮件、在线会议和共享文档等，以促进团队决策的效率和准确性。
使用决策支持系统可以带来许多好处。
首先，它可以提高决策的质量和效率，通过提供准确和全面的信息，帮助管理者做出明智的决策。
其次，它可以降低决策的风险，通过模拟和评估不同的方案，管理者可以更好地估计每个方案的风险和回报。
最后，它可以提高组织的竞争力，通过加强决策者之间的沟通和协作，决策支持系统可以促进团队决策的效率和准确性，从而提高组织的整体竞争力。
决策支持系统概述(PPT 44页)
账目审核的OPMS ▪ 日本7-11的销售支持系统
DSS的商业应用（国内）
▪ 华中科技大学冯珊等开发的用于我国人口和经济发展战 略规划及仿真的CDSS
▪ 中国人民大学开发的用于企业财务的DSS ▪ 西北工业大学王隆基等开发的用于企业产品生产计划的
▪ 按决策问题的重要性分
➢ 战略（规划）决策
有关全局或重大问题的决策，高层决策 如企业的长期发展规划、市场开拓
➢ 战役（管理）决策
为实现战略决策服务的决策，中层决策 如重大产品开发，企业内部人、财、物的组织
➢ 战术（业务）决策
企业生产、销售具体的事务性决策，基层决策 统计学、系统工程等方法寻找最优解
▪ 西门子公司花费780万美元设立供员工交流 的网站，帮助员工获得更多知识，使公司 销售额增加了1.22亿美元
▪ 使用基于互联网的知识管理后，世界银行 一天给巴基斯坦回复基础设施贷款
▪ Netscape公司知识共享策略失败
智能决策支持系统 Intelligent Decision
Support System
DSS的商业应用（国外）
▪ IBM公司开发了地理数据分析与显示系统GADS ；利用 GDSS进行决策分析
▪ Jan de Wit 公司开发了一个基于线性规划的DSS，在 2000年，LP使收益增加了26%，且边际贡献率增加了 32%
▪ 美国Simplan System 公司开发的辅助战略规划DSS， 即SIMPLAN
DSS发展
▪ 群决策支持系统(Group DSS) ▪ 分布式决策支持系统(Distributed DSS) ▪ 智能化DSS（Intelligent DSS） ▪ 决策支持中心(Decision Support Center) ▪ 战略决策支持系统(Strategic DSS) ▪ 经理信息系统（Executive Information System) ▪ 知识管理系统（Knowledge Management Systems） ▪ DW+OLAP+DM的新DSS ▪ 综合决策支持系统(Synthetic DSS) ▪ I3DSS（Intelligent Interactive & Integrated）
第二章 决策支持系统概述
§2.1 DSS的定义 的定义
一、DSS的定义 的定义
时至今日， 时至今日，DSS仍没有一个学术界公认的定 仍没有一个学术界公认的定 义。我们认为对于一个迅速发展尚未完全成熟的 领域过早追求一个完善的定义并非明智之举， 领域过早追求一个完善的定义并非明智之举，只 要把握这个领域的基本特征和基本构成就可以了。 要把握这个领域的基本特征和基本构成就可以了。 决策支持系统是一个交互式的、 决策支持系统是一个交互式的、灵活的和自 适应的基于计算机的系统。它综合应用数据、 适应的基于计算机的系统。它综合应用数据、信 知识和模型，并结合决策人的判断， 息、知识和模型，并结合决策人的判断，支持决 策过程的各阶段， 策过程的各阶段，支持决策人进行半结构化和非 结构化问题的分析求解。 结构化问题的分析求解。
25
§2.3 DSS与管理科学和 与管理科学和 MIS的区别（P2） 的区别（ ） 的区别
26
§2.4
DSS的分类与发展 的分类与发展
的分类（ ） 一、DSS的分类（P4） 的分类 二、计算机管理决策支持的发展（P8） 计算机管理决策支持的发展（ ）
例如，信用规则＃1： 如果CH＜I 并且QCH不是不好或不是很差 且TI＜TD 且EY＞3 且TI＞40000 且AB＜25000 则信用风险低，同意贷款 信用规则＃2.3……
18
3.知识采集和知识检索 知识采集和知识检索 ——知识采集来自专家 ——知识检索利用推理机
19
五、用户界面（用户接口子系统） 用户界面（用户接口子系统）
6
§2.2决策支持系统的结构和组成部分 决策支持系统的结构和组成部分
一、DSS的基本结构 的基本结构
数据库子系统 模型库子系统
决策支持系统名词解释管理学
决策支持系统名词解释管理学决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是管理学领域中的一个重要概念，指的是一种基于计算机技术的系统，旨在辅助管理者在复杂的决策环境中进行决策制定和分析。
本文将详细解释决策支持系统的概念、特点、构成以及在管理学中的应用。
一、决策支持系统的概念决策支持系统是一种集成了数据仓库、数学模型、人工智能等技术手段的信息系统。
其核心目标是为决策者提供必要的信息和分析工具，支持其在信息不完整、不确定的决策环境中，实现决策的科学化、合理化和高效化。
二、决策支持系统的特点1.针对性：决策支持系统针对特定的决策问题，提供定制化的信息支持。
2.交互性：系统允许决策者与系统进行交互，调整参数、假设，观察决策结果的变化。
3.集成性：系统集成了多种数据来源和分析工具，为决策者提供全面的决策支持。
4.智能性：利用人工智能等技术，实现对数据的自动分析和处理，减轻决策者的工作负担。
三、决策支持系统的构成决策支持系统主要由以下几个部分构成：1.数据仓库：存储和管理大量数据，为决策提供数据基础。
2.模型库：集成了多种数学模型，用于对数据进行分析和预测。
3.知识库：存储了专家的知识和经验，为决策提供智力支持。
4.人机交互界面：决策者与系统进行交互的界面，允许决策者输入指令、查看结果等。
四、决策支持系统在管理学中的应用在管理学中，决策支持系统被广泛应用于企业的战略决策、市场营销、生产管理等领域。
例如，企业战略决策者可以利用决策支持系统分析市场环境、竞争对手情况，制定合适的战略方向。
市场营销人员可以通过系统分析消费者行为、市场需求，制定精准的市场营销策略。
生产管理人员可以利用系统优化生产流程，提高生产效率和质量。
五、总结综上所述，决策支持系统是一种基于计算机技术的信息系统，具有针对性、交互性、集成性和智能性等特点。
它主要由数据仓库、模型库、知识库和人机交互界面等部分构成，在管理学中被广泛应用于企业的各个领域，为企业决策提供科学有效的支持。
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。
决策支持系统教程
决策支持系统教程引言在当今数字化时代，企业面临着日益复杂的决策环境。
决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）作为一种基于计算机技术的辅助决策工具，正在被广泛应用于各个行业和领域。
本篇教程将介绍决策支持系统的基本概念、原理、模块和使用方法，以帮助读者更好地理解和运用决策支持系统。
一、决策支持系统的概念决策支持系统是一种运用信息技术和数学模型，为管理者提供决策分析和决策支持的系统。
它能够收集、组织和分析各种数据和信息，为管理者提供决策制定所需的信息和工具，促进决策者在复杂的问题环境中做出科学、合理的决策。
二、决策支持系统的原理决策支持系统的原理主要包括数据收集与组织、模型建立与分析、决策选择与评估三个阶段。
1. 数据收集与组织决策支持系统通过收集各种内部和外部数据，包括历史数据、市场数据、竞争数据等，并对这些数据进行组织、分类和汇总，以便后续的决策分析和决策支持。
2. 模型建立与分析在决策支持系统中，管理者可以建立各种数学模型，如线性规划模型、多目标规划模型、模糊决策模型等，通过对这些模型进行分析和求解，得到各种决策方案的优劣比较和评估。
3. 决策选择与评估决策支持系统通过对不同决策方案的评估和分析，帮助决策者选择最优的决策方案，并提供相应的决策报告和决策结果，辅助决策者做出科学、明智的决策。
三、决策支持系统的模块决策支持系统通常包含以下几个主要模块：1. 数据输入模块：负责收集和输入各种数据和信息。
2. 模型构建与分析模块：提供各种数学模型的建立和分析功能。
3. 决策选择模块：通过模型求解和评估，为决策者提供决策选择的建议和支持。
4. 报告输出模块：生成决策报告和决策结果的输出。
四、决策支持系统的使用方法使用决策支持系统需要遵循以下几个基本步骤：1. 确定决策目标和需求：明确决策目标，确定需要决策支持的具体问题和需求。
2. 数据收集与准备：收集相关数据和信息，并对其进行组织和清理，以便后续的分析和建模。
管理信息系统：决策支持系统
管理信息系统：决策支持系统在当今竞争激烈的商业环境中，决策的准确性和及时性对于企业的成功至关重要。
管理信息系统中的决策支持系统（Decision Support System，简称 DSS）应运而生，成为企业管理者在复杂环境中做出明智决策的有力工具。
决策支持系统是一种基于计算机技术的信息系统，旨在帮助决策者通过对数据的分析和处理，获取有价值的信息，从而支持他们在不确定的情况下做出更好的决策。
它并不是简单地提供数据，而是将数据转化为有用的知识和见解，为决策过程提供支持。
DSS 的核心功能包括数据收集与管理、模型构建与分析以及结果展示与交互。
首先，数据收集与管理是决策支持系统的基础。
它需要从各种来源收集大量的数据，包括内部业务系统、外部市场数据等，并对这些数据进行清洗、整合和存储，以确保数据的准确性和一致性。
只有高质量的数据才能为后续的分析提供可靠的基础。
在模型构建与分析方面，DSS 运用了各种数学和统计模型，如预测模型、优化模型、决策树等。
这些模型可以帮助决策者对不同的方案进行模拟和评估，预测可能的结果，并找出最优的决策方案。
例如，企业在考虑扩大生产规模时，可以使用预测模型来预测市场需求的变化，使用成本优化模型来计算不同生产规模下的成本和收益，从而做出合理的决策。
结果展示与交互是 DSS 的重要环节。
它需要以直观、易懂的方式将分析结果展示给决策者，让他们能够快速理解和掌握关键信息。
同时，系统还应提供交互功能，允许决策者根据自己的经验和判断对分析结果进行调整和进一步的探索。
例如，通过可视化图表展示数据趋势，或者通过下拉菜单选择不同的参数进行分析。
决策支持系统在企业中的应用非常广泛。
在市场营销领域，它可以帮助企业分析客户的购买行为和市场趋势，制定精准的营销策略；在财务管理方面，它可以协助企业进行成本核算、预算编制和投资决策；在生产运营中，它能够优化生产流程、调度资源，提高生产效率。
以一家制造企业为例，当面临新产品研发决策时，决策支持系统可以收集市场上同类产品的销售数据、客户反馈、技术发展趋势等信息。
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
决策支持系统
决策支持系统决策支持系统（Decision Support System，DSS）是一种基于计算机技术和信息处理的系统，旨在为决策者在复杂的情境下提供决策支持和决策分析。
随着信息技术的不断发展和应用，决策支持系统在商业、管理、政府、医疗、科学等领域中得到了广泛的应用和推广。
本文将介绍决策支持系统的定义、组成、特点以及其在实际应用中的意义和价值。
一、定义决策支持系统是一种利用计算机技术和信息处理技术来帮助决策者进行决策的系统。
它通过收集、整理、分析和展示大量的数据和信息，以辅助决策者做出准确、明智的决策。
决策支持系统旨在提供决策过程中所需的各种类型的数据、分析工具和模型，以便决策者能够更好地理解问题、评估选择和预测结果。
二、组成决策支持系统主要由以下三个组成部分构成：1. 数据管理子系统：用于收集、存储和管理各种类型的数据和信息，包括内部数据和外部数据。
数据管理子系统通过数据库管理系统（DBMS）来管理和组织数据，以确保数据的完整性、可靠性和安全性。
2. 模型管理子系统：用于建立和管理各种决策模型和分析工具。
决策模型可以是数学模型、统计模型、优化模型等，用于对决策问题进行建模和分析。
模型管理子系统可以通过算法和模型库来提供各种分析工具和模型，以供决策者使用。
3. 用户界面子系统：用于与决策者进行交互，提供友好的用户界面和操作环境。
用户界面子系统通常采用图形化界面（GUI），以便决策者可以通过各种方式（如菜单、按钮、表格等）与系统进行交互，查询数据、运行模型和生成报表。
三、特点决策支持系统具有以下几个特点：1. 面向管理决策：决策支持系统主要用于管理决策，能够帮助管理者更好地理解和分析问题，从而做出有效的决策。
它可以提供各种分析工具和模型，以支持管理者对问题进行定量分析和预测。
2. 多功能性：决策支持系统具有多功能性，可以灵活应用于各种不同类型的决策问题。
它可以适应不同的决策场景和需求，提供多种方法和工具来支持决策者的决策过程。
决策支持系统第1章DSS概述
存储专家知识和规则，用于辅助决策。
模型库
包含各种决策模型和算法，用于分析和预 测。
用户界面
提供用户与系统交互的界面，使决策过程 更直观。
决策支持系统的应用案例
企业管理
帮助管理层进行战略决策和 资源优化。
政府决策
协助政府制定政策和规划， 提高决策效率。
市场营销
提供市场分析和预测，支持 营销决策制定。
80年代，基于规则和知识的专家系
统为决策提供了更高级的支持。
3
决策支持系统整合
90年代，DSS开始将各种技术和工
具结合使用，提供全面的决策支持。
现代决策支持系统
4
21世纪，DSS利用大数据、人工智 能和机器学习等技术，提供更智能
化的决策支持。
决策支持系统的结构组成
数据仓库
用于存储和管理决策所需的数据。
决策支持系统使用不同的决策模型和算法，如决策树、聚类分析等，为决策 提供科学的依据和预测。
决策支持系统的开发与运行管 理
决策支持系统的成功开发和运行管理是确保系统可靠性和稳定性的关键，需 要合理规划和有效管理系统的各个环节。
金融决策
辅助投资和风险评估，提升 金融机构的决策能力。
医疗决策
为医生提供诊断和治疗方案， 改善医疗决策质量。
决策支持系统的优势与局限性
1 优势
2 局限性
提供准确、全面的决策信息；减少决策 风险；促进团队合作和知识共享。
依赖于数据的质量和准确性；对用户的 培训和技术要求较高；无法预测未知的 因素。
决策支持系统的未来发展
决策支持系统与人工智能的融 合
决策支持系统与人工智能的融合有助于提高决策支持的智能化水平，更好地 满足用户的个性化需求和决策场景的复杂性。
信息化时代的决策支持系统
信息化时代的决策支持系统随着信息化时代的到来，决策已经不再简单，政府、企业、个人需要更多的信息支持来做出正确的决策。
而决策支持系统就是在这个大背景下崛起的。
一、决策支持系统概述决策支持系统是一种集计算机技术、数学方法、管理科学、决策科学和信息技术于一体的综合性的信息系统，它为企业、政府、个人的决策提供支持和帮助。
决策支持系统的主要特点在于：一方面，它较全面地考虑了系统所处的复杂环境，可以预测和控制因环境变化而带来的影响；另一方面，它能够较好地集成各类数据信息，按照需求分析和决策要求进行快速处理和报告。
这也是为什么决策支持系统能够对决策的质量提高产生重要影响的原因。
二、决策支持系统的关键技术决策支持系统的技术包括了数据仓库、数据挖掘、人工智能等。
数据仓库是通过将来自不同数据系统的数据收集到一个统一的存储库来实现的。
数据挖掘则是通过使用计算机自动分析大量数据并识别出与模式关联的信息，从而提取有价值的知识。
人工智能则是通过模拟人类思维、学习和决策的过程来解决具体的问题。
三、决策支持系统的应用在政府领域，决策支持系统被广泛应用于政府决策、经济和社会领域的管理、决策咨询等方面。
例如，在医疗合理使用方面，通过收集各种疾病数据，在统计研究得出合理用药方案和降低用药成本。
同时在疾病检测领域, 加强疾病的预防,提供有效的医疗服务。
在企业中，决策支持系统也有着广泛的应用。
例如，在销售预测中，决策支持系统可以根据海量的历史销售数据和当前市场数据，在客户订单、促销活动、营销策略以及市场变化等各方面对实际销售情况进行精准预测。
另一方面，还可以针对企业内的资产、人力等资源进行优化配置和管理，提高员工绩效和企业的收益。
四、决策支持系统的优势和展望决策支持系统的出现，将会让决策更具科学性和操作性，有助于提高决策的准确性、时效性和预测性。
决策支持系统带来的巨大优势是，它为管理者提供了一个更狭义但更有价值的视角，利用高精度、低成本和高效率的技术，使管理者能够更好地理解企业的真实运行，保持能动性，提高创造性。
决策支持系统
决策支持系统1. 简介决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是一种帮助管理人员进行决策的信息系统。
它运用先进的技术和方法，将数据、模型和分析工具融合在一起，为管理人员提供决策所需的信息和支持。
决策支持系统可以根据特定的问题或任务，提供多个决策方案的评估和比较，帮助管理人员做出准确、科学和可靠的决策。
2. 架构决策支持系统通常由以下几个组件构成：2.1 数据库系统数据库系统是决策支持系统的基础，用于存储和管理各种数据、信息和知识。
它可以包括内部数据（如企业的历史数据）和外部数据（如市场数据、经济数据等）。
数据库系统提供了数据的查询、检索和更新功能，为其他组件提供必要的数据支持。
2.2 模型管理系统模型管理系统用于管理和维护各种数学模型，它可以包括线性规划模型、统计模型、决策树模型等。
模型管理系统提供模型的创建、修改、验证和应用功能，使得管理人员可以根据不同的决策问题选择合适的模型，并对模型进行参数调整和优化。
2.3 决策分析系统决策分析系统是决策支持系统的核心组件，它利用数据库系统中的数据和模型管理系统中的模型进行决策分析。
决策分析系统可以根据用户输入的决策参数，进行模型求解、模拟仿真和风险评估等分析，从而生成可行的决策方案。
2.4 用户界面用户界面是决策支持系统与管理人员进行交互的窗口。
它提供了友好的图形界面，使得管理人员可以轻松地输入问题的相关数据和参数，观察分析结果，并进行决策方案的选择和比较。
用户界面还可以支持多种可视化方式，如图表、报表等，方便管理人员对数据和结果的理解和分析。
3. 特点与优势决策支持系统具有以下几个特点与优势：3.1 实时性决策支持系统可以通过实时获取和处理数据，提供及时的决策支持。
管理人员可以随时查询和分析最新的数据，并根据需要进行决策。
3.2 准确性决策支持系统利用先进的分析工具和模型，可以对数据进行准确的分析和预测。
它能够帮助管理人员找到最佳的决策方案，并评估不同方案的风险和收益。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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：由假如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：是对大量数据进展收集、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，对信息进展收集、组织、存储、加工、传播和使用的人机系统。
▲管理信息系统的根本组成：管理业务应用系统、数据库系统▲管理信息系统特点：1、以数据库系统为根底；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、控制论为根底，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、标准化不明确的问题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、管理并提供反响信息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、具有人时机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根底2、运筹学的开展为模型辅助决策奠定了模型根底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别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展提取整合，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〞进展数值计算，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的根底上开展起来的，都是以数据库为根底，都需要进展数据处理，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具有模型管理与效劳功能，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，在具有一定信息的根底之上，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。
▲科学决策原如此：1、信息化；2、定量分析与定性分析相结合；3、比照优化；4、反响；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、价值准如此；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拟【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、根本结构层〔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，是定量分析根底。
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，并由知识推理到达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▲基于效劳的决策支持系统S-DSS的分层：资源层、效劳层、应用支撑层、应用层▲基于效劳的决策支持系统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上下的度量。
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。
▲数据仓库的根本体系结构：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，进展数据转换等处理，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展快速、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展切片、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根本分析操作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。