决策系统
名词解释：
1.OLAP—Online Analytical Processing 联机分析处理——是决策者和高层管理人员对数据
仓库的多维信息分析处理。
2.OLAP—Online Analytical Processing—联机分析处理——是共享多维信息的、针对特定问
题的联机数据访问和分析的快速软件技术。它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。
3.数据挖掘（DM）——广义概念:数据挖掘是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中
的大量数据中挖掘有趣知识的过程。
4.DM—Data Mining 数据挖掘——是从大量数据中提取或挖掘深层信息或知识的过程。
5.AI—Artificial Intelligence 人工智能——是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的
理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
6.ES——Expert System 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，也被称为基于知识的系统。
7.知识发现（KDD）——是指从数据库中发现知识的全部过程，是从大量数据中提取出
可信的，新颖的，有用的并能被人理解的模式的高级处理过程。
8.知识库——是知识工程中结构化，易操作，易利用，全面有组织的知识集群，是针对
某一领域问题求解的需要，采用某种知识表示方式在计算机存储器中存储、组织、管理和使用的互相联系的知识片集合。
9.知识库系统——是一个能提供各种知识的表示方式，能够灵活的调用和管理知识的软
件系统。
10.过程型模式——也称系统决策方法。是从不同的角度模仿实际的决策过程，弄清所要
做的决策究竟是由哪些人，根据哪些条件和因素，采用哪些方法做出的。
11.决策：是人们为实现特定目标，经过缜密的推断分析而在众多备选方案中选择最佳方
案的活动。
12.决策目标——意指一个决策试图实现的目标，如制定投资的目标是使利益最大化。
13.决策树——是以方框，圆圈及结点，并由直线连接而形成的一种像树枝形状的结构
图。方框表示决策的开始，圆框表示变化的事件。
14.DSS（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，信息，知识和模型，并结合决策人的判断，支持决策过程的各阶段，支持决策人进行半结构化和非结构化决策问题的分析求解。
15.IDSS（Intelligence Decision Supporting System）—智能决策支持系统——是人工智
能和DSS相结合，应用专家系统技术，使DSS能够更充分地应用人类的知识。
16.数据字典——是数据库中所有数据的目录，包括数据定义。用来描述数据项的可用
性，来源和准确含义。
17.模型字典——是数据库中所有模型和软件的目录，包含模型定义，模型功能，用于描
述模型的可用性和功能。
18.模型库管理系统（MBMS）——为了对模型库进行集中控制与管理。包括模型属性库管
理、模型生成、模型运行三个功能模块。
19.（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，以适当的方法产生决策方案，并能从多种方案中选择最优的决策。
（2）非结构化决策——是指那些决策过程复杂，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，决策者的主观行为对各阶段的决策效果有相当影响。
（3）半结构化决策——通常是指企业职能部门主管业务人员的计划控制等管理决策活动。它多属于短期的、局部的决策。介于结构化和非结构化之间。
20.专用DSS——是完成专门决策任务的计算软件和硬件系统。实际上是执行支持系统的总
称，是一种基于计算机的信息系统。
21.DSS生成器——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的开
发专用DSS的能力。
22.模型——是对于现实世界的事物，现象，过程或系统的简化描述。
23.模型的数据表示——是把模型看作是从输入集到输出集的映射，模型的参数集合确定
了这种映射关系。
24.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
管理中决策的制定过程。
25.数据驱动——从已有数据出发的数据仓库设计方法成为数据驱动的系统设计方法。
26.模型驱动——把数据跟处理分开，用单独的JavaBean封装数据，把处理类完全孤立
成一个框架，用这个模型作为灵魂在驱动整个骨架。
27.关联分析——若两个或多个数据项的取值重复出现且概率很高时，它就存在某种关
联，可以建立起这些数据项的关联规则。
28.时序模式——通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式。
29.聚类——把数据库中的数据划分为一系列有意义的子集。
30.分类——是找出一个类别的概念描述，它代表了这类这类数据的整体信息，一般用规
则或决策树模式表示。
31.繁殖（选择）——从一个旧种群选择出生命力强的个体产生新种群的过程。
32.交叉（重组）——选择两个不同个体的部分进行交换，形成新个体。
33.变异（突变）——对某些个体的某些基因进行变异（1变0, 0变1）。
34.主管信息系统——是集中满足高层管理人员战略信息需求的系统。
35.OLAP的多维数据分析：
（1）切片——在多维数组的某一维上选定一维成员的动作，或者说选定多维数组的一个二维子集的动作称为切片。
（2）切块——在多维数组的某一维上选定一区间的维成员的动作，或说选定多维数组的一个三维子集的动作称为切块。
（3）钻取——钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向上钻取和向下钻取。通过向导的方式，用户可以定义分析因素的汇总行。
（4）旋转——是改变一个报告或页面显示的方向。通过旋转可得到不同视角的数据。
36.Mintzberg关于高层管理者的研究和其他类似的研究表明，管理者常扮演的3类角色：
人际间的角色，信息的角色，决策的角色（核心）。
37.数据挖掘的对象包括：关系数据库，数据仓库，空间数据库，
时态数据库，多媒体数据库，互联网Web数据源。
38.对模型的工作有2类——建立模型，使用模型。
39.决策问题的5个构成要素：决策人，决策目标，决策方案，后果集，信息集
40.决策过程包括：提出问题，收集材料，确定目标，拟定方案，分析评价，方案确定，
实施的全过程。
41.西蒙认为决策过程包括4个阶段：信息，设计，选择，实现。
42.决策的分类：
（1）按决策性质的重要性分为：战略决策，战术决策，操作型决策，
或叫战略计划，管理控制，运行控制。
（2）按决策的结构分为：结构化决策，非结构化决策，半结构化决策。
（3）按决策的对象和范围分为：宏观决策，微观决策。
43.5种主要的决策模式：
理性模式，主观效用模式，过程型模式，满意决策模式，组织和策略决策模式。
44.3种常用的结构化决策模型：决策影响图，决策树，决策表。
45.DSS的三系统结构：数据库子系统，模型库子系统，用户接口子系统。
46.IDSS四系统结构：数据库子系统，模型库子系统，用户接口子系统，知识库子系统。
47.决策支持系统开发过程的8个阶段：
问题规划调查系统分析和概念设计系统设计
系统构造，系统集成系统实现文档维护适应
48.DSS的3个技术层次——专用DSS，DSS生成器，DSS工具。
49.按照模型的表现可将模型分为：物理模型，定量模型，仿真模型。
50.数据挖掘的六项任务：关联分析，时序模式，聚类，分类，偏差检测，预测。
51.数据挖掘的方法和技术分为六类：归纳学习方法，仿生物技术，公式发现，
统计分析方法，模糊数学方法，可视化技术。
52.归纳学习方法包括：信息论方法（ID3方法），集合论方法。
53.仿生物技术包括：神经网络方法，遗传算法。
54.遗传算法的3个基本算子：繁殖（选择），交叉（重组），变异（突变）。
55.知识的表示形式：产生式规则形式，谓词逻辑，模糊逻辑，框架，
语义网络，过程性知识，剧本。
56.专家系统是一类程序系统，可概括为：知识库+推理机。
57.现代决策理论的2个基本特征：
（1）决策是管理的中心，决策贯穿管理的全过程。
（2）在决策准则上，用满意性准则代替最优化准则。
58.西蒙曾指出，组织中经理人员的重要职能就是做决策。
59.20世纪70年代末，计算机技术在企业管理领域的应用重点逐渐转移到了信息处理和决
策支持上，由管理信息系统发展为决策支持系统。
决策支持系统则把管理信息系统和模型辅助决策系统结合起来，将MIS的数据处理与模型的数值计算融为一体，提高了辅助决策的能力。
60.20世纪70年代初，美国首先提出“决策支持系统”；
20世纪80年代，决策支持系统迅速发展并成为新兴的计算机科学。
61.西蒙认为，今天关键性的任务不是去生产，存储或分配信息，而是对信息进行高级加
工处理和科学管理。今天的稀有资源已不是信息，而是处理信息的能力。
62.信息管理科学是以信息为主要研究对象，以信息处理的规律和应用方法为主要研究内
容，以计算机等技术为主要研究工具，以模拟和扩展人类的信息处理和知识处理功能为主要目标的综合性学科。它重在研究信息和知识的收集，分类，组织，加工，传递，检索，分析和服务的理论与技术。
63.数据库子系统包含的3个层次：
应用级——为决策者设计的专用的或共享的模型子系统；
生成级——用户是DSS的设计人员；
工具级——专用的或通用的软件（图形/文字处理工具，构造模型软件）。
64.系统集成的3个层次：（177页）
（1）DSS的单元集成——网状结构，桥式结构，分层结构，塔状结构。
（2）DSS部件集成
（3）多系统集成
65.数学模型包括：
（1）原理性模型——定律，公式（行星运行/牛顿经典力学三大定律，相对论）（2）系统学模型——系统动力学，大系统理论，灰色系统，系统识别，系统控制，最优控制，创造工程学，目标决策分析。
（3）规划模型——（非）线性模型，动态规划，目标规划，更新理论，运输问题。
（4）预测模型——定性预测（主观）：特尔斐法，情景分析法，主观概率，对比法
定量预测：趋势法，因素相关分析法（如回归法），平滑法。
（5）管理决策模型——关键路线法，计划评审技术，风险评审技术，层次分析法（6）仿真模型——蒙特卡洛法，KSIM模拟，微观分析模拟。
（7）计量经济模型——经济计量法，投入产出法，动态投入产出法，回归分析，66.模型管理技术的发展过程：213
（1）子程序库：
（2）模型软件包：
（3）模型管理软件：
（4）人工智能管理方法
67.多维表模型的3种形式：（240页）星形模型；雪花模型；星网模型
68.DSS与MIS的区别：
（1）MIS是面向中层管理人员，为管理服务的系统。
DSS是面向高层管理人员，为辅助决策服务的系统。
（2）MIS是按事务功能综合多个事务处理的信息系统。
DSS是通过多种模型和知识的组合计算辅助决策。
（3）MIS以数据库系统为基础，以数据驱动的系统。
DSS是以模型库系统和知识库系统为基础，以模型和知识驱动的系统。
（4）MIS分析着重于系统的总体信息的需求，输出报表模式是固定的。
DSS分析着重于决策者的需求，输出数据的模式是复杂的。
（5）MIS系统追求的是效率，即快速查询和产生报表。
DSS追求的是效益，即决策的正确性。
（6）MIS支持的是结构化决策，这类决策是已知的，可预见的，经常的，重复发生的。DSS支持的是半结构化决策或非结构化决策，这类决策既复杂又无法准确
描述处理，且涉及大量计算，还需满足计算机应用以及用户干扰。
69.信息管理科学对DSS的影响：
（1）信息管理科学为决策支持系统提供基本的理论框架。
（2）信息管理科学的技术进步促进决策支持系统的变革。
（3）信息管理科学的发展趋势影响着决策支持系统的发展方向。
70.DSS运行结构总控程序的设计：
（1）对每个模型的控制运行。
（2）模型之间的数据加工。
（3）人机交互设计。
71.决策定义及其包含的3层含义：
决策：是人们为实现特定目标，经过缜密的推断分析而在众多备选方案中选择最佳方案的活动。
包含的3层意思：（1）找出制定决策的根据，即收集信息，并根据手头上的信息制定可能的行动方案。这是决策的前提，这项工作对最终的决策效果起着决定性的作用。
（2）在诸行动方案中进行抉择，即根据当时的情况和对未来发展的预测，从各个备选方案中选定一个方案。这项工作依赖于决策者个人的知识水平，事务判断能力和经验积累，是整个决策活动的核心。（3）对已选择的方案及其实施进行评价。完成这项工作的主要依据是决策实施后的反馈信息。
72.影响决策的5个要素：
决策目标，实现决策目标的方法，可选择的决策方案，不确定因素，决策结果。
73.决策支持系统定义及6个特点：
DSS——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，信息，知识和模型，并结合决策人的判断，支持决策过程的各阶段，支持决策人进行半结构化和非结构化决策问题的分析求解。
DSS的基本特征：
（1）较之于处理的效率，更追求决策的效果。
（2）它不是代替决策，而是提供良好的决策环境，对决策提供支持。
（3）具有智能性。
（4）面向决策者，支持中高层决策者的决策活动。DSS的输入和输出，起源和归宿都是决策者。
（5）模型和用户共同驱动，即决策过程和决策模型是动态的，是根据决策的不同层次，不同阶段，周围环境和用户要求等动态确定的。
（6）强调交互式的处理方式。通过大量，反复，经常性的人机会话方式将计算机系统无法处理的因素输入计算机，并以此规定和影响决策者的进程。
74.决策支持系统的任务和功能：
（1）DSS通过将决策人的判断和计算机中的信息集成在一起，主要辅助决策人分析半结构化和非结构化问题。
（2）可以为不同管理决策层提供支持，包括从高层管理着到生产线管理者。
（3）可以为个体和群体提供支持，半结构化和非结构化问题的决策分析常需要来自不同部门和组织层次的人员参与。
（4）DSS支持各种决策过程和形式。
（5）DSS在时间上是自适应的，面对迅速变化的条件，决策人应及时反应，并且DSS应适应这种变化。
（6）用户应能很方便的使用DSS。
75.模型库管理系统的管理功能：
（1）模型的分类与存储。
（2）模型的生成，修改与集成。
（3）模型及其基本属性的存储与更新。
（4）模型的存取，查询与使用。
（5）描述模型所用的变量，数据，数据的提取机制，以及它们之间的各种关系。
（6）描述和管理各种建模约束条件和系统目标。
（7）提供接口部分的会话管理程序和解释，咨询程序，以及其他的系统输入，输出形式。
（8）接口管理与问题识别机制的管理。
（9）模型的动态调用和连接。
76.决策支持系统（DSS）和专家系统（ES）的区别：
它们处于不同的学科范畴，有着不同的解决问题方法，前者运用的是数据和模型，后者运用的是知识和推理。在管理科学应用领域内一个是方兴未艾，一个是后起之秀，各有特色。但是，两者的互相结合和互相渗透，将会把计算机用于决策支持技术推向一个新的高度。
77.OLAP与OLTP的区别
（1）对象层次不同：OLAP面对的是决策者和高层管理人员，OLTP面对的是具体操
作人员和低层管理人员。
（2）面向业务不同：OLAP是决策者和高层管理人员对数据仓库进行的信息分析处理，OLTP具体操作人员和低层管理人员利用计算机网络对数据库中的数据进行
查询，增，删，改操作，完成事务处理工作。
（3）使用基础不同：OLAP以数据库和数据仓库为基础，OLTP以数据库为基础。
（4）数据的特性不同：OLAP是综合性数据，历史数据，不更新，但周期性刷新，OLTP是细节性数据，当前数据，经常更新。
78.KDD与DM二者之间的区别：
知识发现是从大量数据中提取出可信的，新颖的，有用的并能被人理解的模式的高级处理过程。数据挖掘是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量数据中提取或挖掘深层信息或知识的过程。
KDD是指从数据库中发现知识的全部过程，而DM是此全部过程中的一个特定步骤。数据挖掘是应用算法从数据中提取模式，并不包括KDD进程的其他步骤。
79.决策支持系统的开发为什么用原型法而不用生命周期法
企业战略决策的决策支持系统
企业战略决策的决策支持系统企业战略决策是指企业在不同市场环境中做出的长期规划和关键决策，它对于企业的发展和竞争优势至关重要。随着信息技术的快速发展，决策支持系统在企业战略决策中起到越来越关键的作用。本文将介绍企业战略决策的重要性以及决策支持系统在其中的应用。 企业战略决策对于企业的发展至关重要。在不确定和变化不断的市场环境中，企业需要有效的战略决策来应对挑战和机遇。战略决策包括确定企业的使命、愿景和价值观，分析市场情况和竞争对手，制定长期目标和战略方向等。只有正确的战略决策，企业才能在激烈的竞争中取得竞争优势，实现可持续发展。 决策支持系统（Decision Support System, DSS）是一种运用信息技术来为决策者提供决策支持的系统。它能够帮助决策者更好地理解问题、分析数据、评估风险和制定决策。在企业战略决策中，决策支持系统发挥着重要的作用。 首先，决策支持系统可以提供全面的信息支持。企业战略决策需要考虑各种内外部的因素，包括市场趋势、竞争分析、商业环境、政策法规等。决策支持系统可以整合和分析大量的信息，帮助企业了解市场变化和竞争对手的动态，为战略决策提供全面的信息支持。 其次，决策支持系统可以辅助决策者进行数据分析和模拟。企业战略决策需要基于可靠的数据和分析结果。决策支持系统可以帮助决策者进行数据的整理和分析，提供各种数据挖掘和统计分析工具，为决
策者提供可靠的数据支持。此外，决策支持系统还可以进行模拟和预测，帮助决策者评估不同决策方案的风险和效益。 再次，决策支持系统可以提供决策评估和优化的方法和工具。企业 战略决策需要评估不同决策方案的风险和效益，选择最优的方案。决 策支持系统可以提供各种决策评估的方法和工具，如成本效益分析、 风险评估、决策树模型等。通过这些方法和工具，决策者可以更加客 观地评估不同方案的优劣，并做出准确的决策。 最后，决策支持系统可以帮助企业实时监测和调整战略。企业战略 是一个长期的过程，需要不断监测和调整。决策支持系统可以提供实 时的数据监测和分析功能，帮助企业监测市场变化和竞争动态，及时 调整战略。通过决策支持系统，决策者可以更加灵活地应对市场变化，保持竞争优势。 总结而言，决策支持系统在企业战略决策中具有重要的作用。它可 以提供全面的信息支持，辅助数据分析和模拟，提供决策评估和优化 的方法和工具，以及帮助企业实时监测和调整战略。企业应该充分利 用决策支持系统的功能和优势，以提高战略决策的准确性和效率，推 动企业的发展和竞争优势的持续增长。
企业管理决策支持系统的构建
企业管理决策支持系统的构建 企业在日常的决策过程中，必须考虑到各种因素的综合影响，才能够做出正确的决策。而企业管理决策支持系统（MDSS）就是帮助企业进行决策的重要工具。它能够帮助企业进行各种决策，辅助管理者们制定最优的策略，进而提升企业的竞争力。 企业管理决策支持系统的概念 企业管理决策支持系统，也被称为MDSS（Management Decision Support System)。它是一种用于帮助企业管理者们进行决策的计算机工具。MDSS是通过收集和处理各种数据，来辅助企业管理者们做出正确的决策。它能够对大量数据进行处理，并通过模拟计算、数据分析等多种手段，帮助企业管理者进行合理决策。 企业管理决策支持系统的构建 1. 数据收集和处理 企业管理决策支持系统最重要的环节是数据收集和处理。在准确的数据来源下，这一步骤能够为系统的下一步工作打下坚实的基础。企业需要收集的数据有很多种类，例如销售数据、产品信息、客户需求等。 2. 数据模型和算法构建
MDSS需要数据模型和算法来分析数据、提供决策依据。数据模型是建立在数据收集的基础上的，将数据与各种数据变量关联在一起，构建数据概念和数据关系。算法则包括各种数学公式、逻辑判断等。MDSS需要针对具体业务场景，采用不同的算法模型和相关数据进行分析和预测，来研究多种决策方案，协助管理者做出最优方案。 3. 系统设计和实现 MDSS的设计和实现需要考虑到业务的具体情况、管理的需要和使用者的便利性。系统设计中应该考虑多种用户场景，设计友好的界面，并通过定期数据维护、算法的优化等手段，来确保系统性能始终处于最佳状态。 企业管理决策支持系统的优点 1. 帮助决策更加科学 MDSS融入了各种复杂算法和数据模型，这能够帮助企业对数据进行全方位的分析和处理，从而得出准确、客观的决策结果。 2. 提高决策速度 通过MDSS系统，企业可以更加方便、快速地查询、分析和计算数据，并能够模拟场景，预测结果。这种可视化的数据分析和推演，有助于加快决策速度。
智能决策系统综述
智能决策研究综述 1、序言 智能决策支持系统是人工智能（AI，Artificial Intelligence）和DSS相结合，应用专家系统（ES，Expert System）技术，使DSS能够更充分地应用人类的知识，如关于决策问题的描述性知识，决策过程中的过程 性知识，求解问题的推理性知识，通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题的辅助决策系统。 IDSS的概念最早由美国学者波恩切克（Bonczek）等人于80年代提出，它的功能是，既能处理定量问题，又能处理定性问题。IDSS的核心思想是将AI与其它相关科学成果相结合，使DSS具有人工智能。 智能决策理论和方法建立在信息科学、管理科学、系统科学、行为科学、数学、人工智能以及社会学、心理学、经济学等领域科学的基础上, 在政治、经济、军事、科技、文化等方面具有广泛的指导意义和应 用价值。从单人决策到群体决策[1]、从单目标决策到多目标决策[2]、从静态决策到动态决策[3]，智能决 策理论和方法已经发生了巨大的变化. 随着决策者获取的决策信息的特征不断变化, 决策环境已经由确定型 向不确定型转变, 决策过程正在由结构化向非结构化过渡, 而相应的决策支持系统也从集中式向分布式发展[4]。 日益复杂且不断变化的决策环境正在不断地影响着决策问题的描述。决策过程的求解以及决策支持系统的构建等多个方面。云计算(Cloudy computing) 环境是近年来在互联网基础上建立的一种新型信息服务环境. 目前, 关于云计算并没有统一的定义, 但总的说来, 云计算是一种通过互联网络将虚拟化的数据中心和智 能的用户终端有机地联系起来, 提供便捷服务的信息服务环境[5] . 云计算提供了方便按需的网络接入模式 和多种可配置的服务资源共享池, 能够通过较少地管理工作或者较少地与服务者的交互实现对资源的快速 定制与释放.然而, 需要指出的是, 云计算并不是凭空出现的, 也不是名词的炒作, 它是在现有虚拟化技术、互联网技术以及信息终端技术等多类信息技术以及决策科学、服务科学、管理科学等多门学科的基础上发展 而形成的, 所以云计算有着其自身的理论和技术基础. 但是, 另一方面, 云计算又不是上述理论和技术的简单 组合, 而是提供了一种新型的计算服务环境和商业服务环境, 所以云计算又与以往的服务环境、决策环境等存在着本质的区别.云计算环境下的智能决策就是针对云计算环境下决策问题的新特点和新要求, 综合运用 系统理论、信息技术、运筹方法等多种理论、技术和方法, 研究智能决策中的决策过程、准则、类型以及方法. 决策环境的开放性、决策资源的虚拟化、决策问题的非结构化以及问题求解的协作性使得云计算环 境下的智能决策呈现出了与传统智能决策以及分布式智能决策所不同的特征.云计算环境不仅能够通过云端 为决策过程提供了大量的原始信息, 而且能够通过云计算中心为存储和管理决策过程中的这些信息提供了 庞大的存储空间和强大的计算能力. 同时, 云计算环境下海量的信息服务和决策资源还能够为智能决策过程 提供有效的支持, 根据决策者的需求与偏好选择合适的资源进行服务.因此, 云计算环境不仅改变了复杂决策问题的求解方式和过程, 而且改变了相应的智能决策支持系统的体系与结构, 云计算环境下的智能决策研究 已经成为当前智能决策理论与方法中的重要科学问题之一。 2、系统结构 较完整与典型的DSS结构是在传统三库DSS的基础上增设知识库与推理机，在人机对话子系 统加入自然语言处理系统 (LS)，与四库之间插人问题处理系统(PSS)而构成的四库系统结构。智能人机接口 四库系统的智能人机接口接受用自然语言或接近自然语言的方式表达的决策问题及决策目标，这较大程度地改变了人机界面的性能。 问题处理系统
决策支持系统在企业战略管理中的应用效果
决策支持系统在企业战略管理中的应用效果 在当今竞争激烈的商业环境中，企业战略管理显得尤为重要。为了帮助管理层做出明智的决策，并实施有效的战略计划，决策支持系统的应用变得越来越普遍。决策支持系统（DSS）是一种信息技术工具，通过收集、处理和分析大量的数据，为决策提供必要的信息和支持。它的应用对企业战略管理起到了积极的促进作用。 首先，决策支持系统提供了及时和准确的数据分析，帮助管理层更好地了解企业内外部环境。现代企业需要时刻关注市场趋势、竞争对手的动向、客户需求的变化等因素，以做出适应变化的战略决策。决策支持系统通过数据挖掘和预测分析，可以及时提供有关市场发展趋势和消费者行为的信息，帮助企业制定精确的战略规划。例如，通过对销售数据的分析，决策支持系统可以识别出产品的热销趋势和潜在的增长点，使管理层能够在市场上抓住机遇，制定更具竞争力的战略。 其次，决策支持系统可以提供多种决策方案的模拟和评估，帮助管理层选择最佳的战略路径。在企业战略制定的过程中，管理层需要评估各种决策方案的风险和回报，以选择最适合企业目标的方向。决策支持系统通过建立模型和进行模拟，可以定量地评估不同方案的效果和潜在影响，帮助管理层更好地理解各种选择的风险和机会。例如，决策支持系统可以模拟市场对不同产品定价策略的反应，并根据模拟结果评估每个方案的盈利潜力和市场份额，从而为管理层提供决策的参考。 此外，决策支持系统还可以提供团队协作和沟通的平台，促进战略管理的有效执行。在企业内部，战略管理需要多个部门和团队之间的密切合作和沟通。决策支持系统可以提供实时的信息共享和协作工具，帮助不同团队之间更好地协作，共同推进战略计划的实施。例如，决策支持系统可以建立一个供应链协同平台，使不同部门和供应商能够共享实时的订单和库存数据，以便更好地协调生产和配送，提高效率和满足客户需求。 然而，决策支持系统的应用也存在一些挑战和限制。首先，决策支持系统需要充分的数据支持，如果企业的数据质量或可靠性不够，决策支持系统的应用效果会
决策系统
名词解释： 1.OLAP—Online Analytical Processing 联机分析处理——是决策者和高层管理人员对数据 仓库的多维信息分析处理。 2.OLAP—Online Analytical Processing—联机分析处理——是共享多维信息的、针对特定问 题的联机数据访问和分析的快速软件技术。它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。 3.数据挖掘（DM）——广义概念:数据挖掘是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中 的大量数据中挖掘有趣知识的过程。 4.DM—Data Mining 数据挖掘——是从大量数据中提取或挖掘深层信息或知识的过程。 5.AI—Artificial Intelligence 人工智能——是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的 理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 6.ES——Expert System 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，也被称为基于知识的系统。 7.知识发现（KDD）——是指从数据库中发现知识的全部过程，是从大量数据中提取出 可信的，新颖的，有用的并能被人理解的模式的高级处理过程。 8.知识库——是知识工程中结构化，易操作，易利用，全面有组织的知识集群，是针对 某一领域问题求解的需要，采用某种知识表示方式在计算机存储器中存储、组织、管理和使用的互相联系的知识片集合。 9.知识库系统——是一个能提供各种知识的表示方式，能够灵活的调用和管理知识的软 件系统。 10.过程型模式——也称系统决策方法。是从不同的角度模仿实际的决策过程，弄清所要 做的决策究竟是由哪些人，根据哪些条件和因素，采用哪些方法做出的。 11.决策：是人们为实现特定目标，经过缜密的推断分析而在众多备选方案中选择最佳方 案的活动。 12.决策目标——意指一个决策试图实现的目标，如制定投资的目标是使利益最大化。 13.决策树——是以方框，圆圈及结点，并由直线连接而形成的一种像树枝形状的结构 图。方框表示决策的开始，圆框表示变化的事件。 14.DSS（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，信息，知识和模型，并结合决策人的判断，支持决策过程的各阶段，支持决策人进行半结构化和非结构化决策问题的分析求解。 15.IDSS（Intelligence Decision Supporting System）—智能决策支持系统——是人工智 能和DSS相结合，应用专家系统技术，使DSS能够更充分地应用人类的知识。 16.数据字典——是数据库中所有数据的目录，包括数据定义。用来描述数据项的可用 性，来源和准确含义。 17.模型字典——是数据库中所有模型和软件的目录，包含模型定义，模型功能，用于描 述模型的可用性和功能。 18.模型库管理系统（MBMS）——为了对模型库进行集中控制与管理。包括模型属性库管 理、模型生成、模型运行三个功能模块。
决策支持系统在企业管理中的应用
决策支持系统在企业管理中的应用 企业管理中最重要的目标之一就是确保组织的效率和效益，而 决策支持系统（DSS）在这方面可以发挥巨大的作用。DSS可以 帮助企业管理者在不同方面做出更加明智和明确的决策，从而提 供更高水平的管理效果。本文将讨论DSS在企业管理中的应用， 并探讨其优势和挑战。 一、什么是决策支持系统 决策支持系统是一种计算机化信息系统，旨在帮助企业管理者 在决策过程中收集、分析和展现数据。DSS可以通过各种方式， 如模拟、优化和数据挖掘等，帮助管理者提取、整合和处理信息，然后根据这些信息做出更加客观和有理性的决策。通过使用DSS，企业管理者可以更加准确地评估决策的后果，从而更好地抵制风 险和推动企业事业的发展。 二、DSS在企业管理中的应用 在企业管理的各个领域，DSS都可以发挥重要的作用，并提高 管理者的决策水平。以下是DSS在企业管理中的一些应用场景： 1. 生产管理 DSS可以帮助企业管理者预测和规划生产需求，从而更好地应 对市场波动、生产线排程和供应链管理等。通过提供预测分析和
模拟供应链方案，DSS可以帮助企业管理者制定优化生产策略，实现生产效率和效益的提升。 2. 市场营销 DSS在市场营销领域也有着广泛的应用。通过收集、整合和分析客户数据，DSS可以帮助企业管理者更好地了解市场需求和竞争态势。DSS还能够提供更加精确的客户定位、精准推销、产品定价和促销策略等方案，并帮助企业实现销售额的提升。 3. 金融管理 DSS在企业金融管理中也有着广泛的应用。它可以帮助企业评估股票投资和学习交易策略，从而更好地管理财务资源。DSS还可以提供风险管理和货币兑换策略，在产品营销和制定财务战略方面为企业提供支持。 三、DSS的优势和挑战 使用DSS可以带来很多优势，如提高决策质量、降低风险和增强效率等。但是，也存在一些挑战。以下是DSS的优势和挑战： 1. 优势 a. 提高决策质量：DSS可以提供更准确和全面的信息，使管理者做出更加明智和安全的决策。
物流决策支持系统
物流决策支持系统 物流是现代经济中至关重要的一部分，它涉及商品的生产、运输、 仓储和配送等多个环节。为了提高物流运作的效率和准确性，物流决 策支持系统应运而生。本文将介绍物流决策支持系统的定义、作用、 主要功能以及现有的技术应用。 一、定义 物流决策支持系统是指利用计算机和信息技术来获取、分析和处理 物流运作中的各种信息，并根据这些信息为物流决策提供支持的系统。它通过整合和处理大量的数据，帮助物流管理者做出科学、准确的决策，提高物流效率和降低成本。 二、作用 1. 提供实时信息：物流决策支持系统能够实时监控物流过程中的各 种信息，包括产品的库存状况、运输的实时位置、交通状况等。这样 可以帮助管理者及时了解物流运作的情况，做出及时的决策。 2. 优化物流路径：物流决策支持系统可以通过分析大量的数据，为 物流运输提供最优的路径规划。它考虑了各种因素，如距离、交通情况、货物种类等，能够大大提高物流的运输效率，并节约成本。 3. 供应链管理：物流决策支持系统能够帮助物流管理者进行供应链 的管理。它可以统计供应链中各个环节的数据，并分析供应链中的风 险和瓶颈，提供解决方案，优化整个供应链的运作效率。
4. 库存管理：物流决策支持系统可以帮助管理者对库存进行合理的 管理。它可以根据需求预测和货物流动情况，提供库存的准确量和合 理的存储位置，以减少库存成本和避免过剩或缺货。 三、主要功能 1. 数据采集和整合：物流决策支持系统通过采集各种物流运作相关 的数据，并对数据进行整合。它可以从不同的渠道获取数据，如传感器、RFID技术、互联网等。 2. 数据分析和挖掘：物流决策支持系统可以对大量的数据进行分析 和挖掘，寻找数据中的规律和趋势。通过数据分析，它可以为物流决 策提供科学的依据。 3. 决策模拟和优化：物流决策支持系统可以进行决策的模拟和优化。它可以根据用户设定的条件和目标，模拟不同的决策方案，并通过优 化算法找到最优解。 4. 报表生成和可视化：物流决策支持系统可以生成各种报表和可视 化的图表，将数据以直观的方式展示给用户。这样可以帮助用户更好 地理解数据，做出正确的决策。 四、技术应用 1. 人工智能：物流决策支持系统可以利用人工智能技术，如机器学 习和深度学习算法，对大量的数据进行分析和学习，自动提供最佳的 决策方案。
智能决策系统的设计与实现
智能决策系统的设计与实现 智能决策系统是一种基于人工智能技术的应用系统，它的设计与实现旨在帮助人们更加高效地做出决策。智能决策系统具备自动化、智能化、个性化的特点，可适用于各个领域的决策过程，如金融、医疗、管理等。 一、智能决策系统的设计原则 智能决策系统的设计需要遵循以下原则： 1. 数据驱动：智能决策系统需要基于充足的数据进行分析和决策，因此在系统设计阶段要考虑数据采集和整理的方式。 2. 自动化：智能决策系统应该尽量自动化，减少人工干预，提高决策效率。例如，可以使用机器学习算法对数据进行分析，自动提取特征，训练模型，并自动决策。 3. 个性化：智能决策系统需要根据不同用户的需求提供个性化的决策结果。根据用户的历史数据、喜好和偏好，系统可以调整决策策略，使用户更满意。 二、智能决策系统的技术实现 智能决策系统的实现需要依赖人工智能技术，主要包括以下几个方面： 1. 数据处理：智能决策系统需要对数据进行处理和分析，以获取有效的信息。可以利用数据挖掘和机器学习技术来进行数据的清洗、转换和提取有用的特征。 2. 模型训练：智能决策系统可以使用各种机器学习算法进行模型训练，以学习从数据中发现规律，并作出决策。常见的算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
3. 决策生成：在模型训练完成后，智能决策系统可以根据输入的数据进行决策 生成。它可以根据不同的场景和目标，采用不同的决策策略，如最大化收益、最小化风险、最优化资源等。 4. 反馈优化：智能决策系统可以根据用户的反馈不断优化和改进，以提高系统 的性能和用户满意度。例如，用户的评价和喜好可以用于调整模型参数，提供更加个性化的决策结果。 三、智能决策系统的应用场景 智能决策系统可广泛应用于各个领域，以下是几个典型的应用场景： 1. 金融领域：智能决策系统可以用于投资决策，通过分析金融市场的数据和指标，提供投资建议，帮助投资者做出明智的决策。 2. 医疗领域：智能决策系统可以辅助医生进行药物选择、诊断和治疗方案制定。根据患者的病史、症状和实验室检查结果，系统可以预测疾病的风险，并给出最合适的治疗建议。 3. 管理决策：智能决策系统可以帮助企业管理者进行业务决策，如财务决策、 市场决策、供应链决策等。通过对企业数据的分析和建模，系统可以提供全面的决策支持。 结语 智能决策系统的设计与实现是一项复杂而又充满挑战的任务。它涉及到数据处理、模型训练、决策生成和反馈优化等多个环节。但是，随着人工智能技术的不断发展，智能决策系统将在各个领域发挥重要的作用，帮助人们做出更加明智和高效的决策。
市场营销决策支持系统概述
市场营销决策支持系统概述 随着科技的飞速发展，市场营销决策支持系统正成为企业在制定市 场营销策略时的得力助手。市场营销决策支持系统是指基于计算机技 术和信息科学理论，利用统计学、数学模型、运筹学等方法，辅助企 业管理层在制定产品定价、渠道选择、推广策略、市场选择等决策环 节中进行数据分析和预测，以实现市场竞争的胜出。本文将对市场营 销决策支持系统进行概述。 一、市场营销决策支持系统的定义和功能 市场营销决策支持系统是指利用计算机技术和信息科学理论，为企 业决策者提供数据分析和决策支持的系统。它的主要功能包括数据收 集与处理、市场分析与预测、竞争情报收集、产品定价与渠道选择、 促销策略优化等。 1. 数据收集与处理：市场营销决策支持系统能够帮助企业收集和整 理大量的市场数据，并进行数据分析，为决策者提供可靠的数据支持。 2. 市场分析与预测：通过对市场数据的分析和建模，市场营销决策 支持系统能够帮助企业预测市场趋势，提供具有参考价值的市场调研 结果，有助于企业制定更准确的市场战略。 3. 竞争情报收集：市场营销决策支持系统可以帮助企业收集和整理 竞争对手的信息，包括竞争对手的产品、定价、渠道、促销策略等， 为企业制定有针对性的竞争策略提供支持。
4. 产品定价与渠道选择：市场营销决策支持系统能够帮助企业确定 适当的产品定价策略和渠道选择，通过分析市场需求、成本、竞争状 况等因素，为企业提供决策建议。 5. 促销策略优化：市场营销决策支持系统能够通过分析促销数据和 消费者行为，帮助企业优化促销策略，提高市场推广效果和销售业绩。 二、市场营销决策支持系统的应用案例 市场营销决策支持系统在实际的市场营销中得到了广泛应用，并且 取得了良好的效果，下面将以某手机厂商为例进行说明。 该手机厂商通过市场营销决策支持系统收集了大量的市场数据，包 括用户需求、竞争对手情报、产品销售信息等。通过对这些数据进行 分析和建模，系统预测到某一价位手机在市场上具有较高的需求，而 竞争对手在该价位手机的产品线较弱。因此，该手机厂商决定在该价 位推出一款具有高性价比的手机产品，并在渠道选择上加大力度，以 争取更高的市场份额。 通过市场营销决策支持系统的帮助，该手机厂商在产品定价、渠道 选择、推广策略等方面做出了更准确和明智的决策。这使得该厂商在 市场竞争中取得了较好的业绩表现，市场份额大幅提升，市场地位进 一步巩固。 三、市场营销决策支持系统的挑战与发展趋势
决策支持系统的建设与应用
决策支持系统的建设与应用 随着市场的不断发展和经济的不断增长，企业的经营日益复杂，决策难度也越来越大。决策的不确定性、风险和复杂性都在不断增加，因此建立一个有效的决策支持系统变得非常重要。本文将深入探讨决策支持系统的建设与应用。 一、决策支持系统的定义和特点 决策支持系统是指一种计算机信息系统，可帮助用户进行较为复杂的决策，并提供数据和方法来分析复杂问题。相对于传统的决策方式，决策支持系统提供更多的信息和决策支持工具，提升决策的有效性和精度。 决策支持系统的特点包括以下几点： 1. 采用计算机信息技术，能够处理大量数据和复杂信息。 2. 提供多种决策支持工具，如数据挖掘、模型建立、风险分析等。 3. 支持不同形式的决策，如定量、定性、多目标决策等。 4. 具有良好的互动性和易用性，可以帮助用户制定决策方案和评估效果。 二、决策支持系统的建设过程 建设决策支持系统需要经历以下几个阶段： 1. 系统规划与设计：在这个阶段中，需要确定系统的目标、范围和资源需求，并进行需求分析、技术评估和系统设计。 2. 系统开发与实施：在这个阶段中，需要进行系统编码、测试和实施，以及用户培训和系统维护。 3. 运营管理与优化：在这个阶段中，需要对系统进行运维管理、数据分析和性能优化，以确保系统的可靠性和效率。
三、决策支持系统的应用 决策支持系统的应用范围非常广泛，主要涉及如下几个方面： 1. 企业管理决策：如生产管理、销售管理、财务管理、人力资源管理等。 2. 政府管理决策：如城市规划、资源分配、环境监测、社会保障等。 3. 医疗卫生决策：如医院管理、疾病控制、公共卫生等。 4. 金融风险决策：如信用风险评估、投资风险管理、股票预测等。 5. 科学研究决策：如数据分析、模型建立、实验设计等。 四、决策支持系统的优势和挑战 决策支持系统具有以下几个优势： 1. 提供更全面的决策信息，提高决策的准确性和及时性。 2. 提供更多的决策支持工具，帮助用户分析问题和做出决策。 3. 可以提高决策者的思考和分析能力，促进决策质量的提高。 4. 可以加速决策过程，从而更好地适应快速变化的市场环境。 然而，决策支持系统也面临着一些挑战： 1. 信息的不确定性和不完整性可能会影响系统的有效性。 2. 用户的学习和应用成本可能会限制系统的使用效果。 3. 系统的建设和维护成本可能较高，需要投入大量的人力和物力资源。 4. 用户的主观偏见和误解可能会影响系统的可靠性和适用性。 五、结语
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。 一个实际应用SCMDSS的例子是一个大型制造企业。该企业面临着复 杂的供应链管理问题，例如如何选择最优的供应商、如何优化库存、如何 调整生产线等等。利用SCMDSS，该企业的管理者可以通过收集和分析大 量的供应链数据，并利用系统的模型和算法来评估不同决策方案的优劣。 例如，他们可以通过SCMDSS的库存管理模型来确定最佳的库存水平，以 平衡成本和顾客需求。他们还可以使用系统的供应商评估模型来选择最佳 的供应商，以提高供应链的稳定性和灵活性。 通过使用SCMDSS，企业能够更好地优化其供应链管理，并做出更明 智的决策。这将有助于提高企业的竞争力，降低成本，改善客户服务，并 更好地适应市场的变化。 总结起来，决策支持系统在供应链管理领域具有广泛的应用。它通过 数据收集和分析，并利用模型和算法，帮助决策者做出更明智的供应链决策。通过这种方式，企业可以提高其供应链的效率和效果，并获得更好的 竞争优势。
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。 总结： 决策支持系统在汽车公司市场扩张决策中起到了关键作用。它能够通 过数据分析和模型建立等技术手段，为决策者提供准确、及时和相关的信息，并为他们提供有效的决策和策略。通过决策支持系统的使用，该汽车 公司能够更好地理解市场需求、竞争对手和消费者行为，并做出更明智的 市场扩张决策。这也体现了决策支持系统在企业决策中的重要性和价值。
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。 3. 模型建立与分析：根据决策问题的具体情况，选择合适的数学模型进行建立和分析。 4. 决策选择与评估：通过模型求解和评估，比较不同的决策方案，选择最优的决策方案。 5. 输出结果与决策报告：生成决策结果和相应的决策报告，传达给相关决策者和利益相关者。
智能决策系统
智能决策系统 智能决策系统，作为一种基于人工智能技术的应用系统，正在逐渐得到广泛应用并深入影响着我们的生活和工作。它通过对大量数据的收集、整理和分析，以及对算法和模型的运用，能够帮助人们做出更加准确、高效和理性的决策。 一、智能决策系统的定义与特征 智能决策系统是一种自动化的信息处理系统，它能够模拟和学习人类智能，通过对大量数据的处理和分析，为人们提供决策支持、预测和优化建议。与传统决策系统相比，智能决策系统具有以下特征： 1. 数据驱动：智能决策系统的运作基于大数据的支持，可以从各种数据源中提取、整理和分析数据，为决策提供充分的信息支持。 2. 自动化：智能决策系统是一个自动化的系统，它能够自主处理数据，运行算法，生成模型并做出决策，无需人为干预。 3. 智能化：智能决策系统通过使用机器学习、模型优化等技术，能够不断学习和优化自身的决策能力，逐渐实现智能化甚至超越人类智能的水平。 二、智能决策系统的应用 智能决策系统在各个领域都有重要的应用价值，尤其是在以下几个方面：
1. 金融领域：智能决策系统可以通过对金融市场数据的分析，为投 资者提供投资建议和预测，帮助他们做出更明智的投资决策。同时， 它还可以用于风险控制和金融监管，提高金融行业的安全性和稳定性。 2. 健康医疗领域：智能决策系统可以对医学影像和病历数据进行分 析和诊断，辅助医生做出更准确的诊断和治疗方案，提高医疗服务的 质量和效率。此外，智能决策系统还可以用于疾病预测和流行病控制，提前预警和防控疾病的扩散。 3. 生产制造领域：智能决策系统可以对生产过程和物流数据进行实 时监测和分析，优化生产调度和供应链管理，提高生产效率和产品质量。它还可以通过智能化的管理和决策，实现智能制造和工业4.0的目标。 4. 城市管理领域：智能决策系统可以对城市交通、能源、环境等数 据进行分析和优化，提供城市规划和管理的决策支持。例如，它可以 通过智能交通调度来减少交通拥堵，通过智能能源管理来提高能源利 用效率，通过智能环境监测来改善城市环境质量。 三、智能决策系统的挑战与展望 尽管智能决策系统已经取得了很多进展，但仍然面临一些挑战和问题： 1. 数据质量问题：智能决策系统的准确性和可靠性高度依赖于数据 的质量，而大数据的采集和整理过程中常常面临数据不完整、不准确 和存在偏差的情况，这就给智能决策系统的应用带来了困难。
决策支持系统建设方案
决策支持系统建设方案 1. 简介 决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是一种帮助管理者进行 决策的信息系统，通过收集、处理、分析大量的数据，为决策者提供准确的决策支持。本文将介绍决策支持系统建设方案，具体包括需求分析、系统设计、系统实施、系统评估等几个重要步骤。 2. 需求分析 在决策支持系统建设之前，需要进行充分的需求分析，明确系统的功能和性能要求。需求分析的目标是明确系统需要解决的问题、决策者的需求和决策过程中需要的信息。以下是需求分析的几个关键步骤： 1.定义问题：明确系统需要解决的问题，例如市场营销决策、生产计划决策等。 2.收集需求：与决策者进行面对面的沟通，了解他们对系统的期望和需求。同时，也需要与其他相关人员进行交流，包括决策支持系统开发团队、信息技术部门等。 3.分析需求：对收集到的需求进行整理和分析，明确系统的功能和性能要求。这包括系统的数据处理能力、分析算法、用户界面等方面的需求。 4.需求确认：与决策者进行确认，确保对需求的理解和达成一致。这是一个持续的过程，在整个系统开发过程中需求可能会发生变化，需要及时进行调整和确认。
系统设计是指根据需求分析的结果，对决策支持系统进行整体设计和详细设计。系统设计包括以下几个方面： 3.1 架构设计 架构设计是指对决策支持系统的整体结构进行设计，包括系统的组成部分、模块之间的关系、数据流等。常见的架构设计包括集中式架构、分布式架构等。 3.2 数据模型设计 数据模型是指对系统中使用的数据进行描述和组织的模型，包括数据的结构、关系、属性等。常见的数据模型包括层次模型、关系模型、面向对象模型等。 3.3 界面设计 界面设计是指对系统的用户界面进行设计，包括界面布局、交互方式、界面元素等。良好的界面设计能够提高用户的使用体验和效率。 3.4 算法设计 算法设计是指对系统中使用的数据分析算法进行设计，根据系统需求和数据特点选择适合的算法。常见的算法包括决策树算法、聚类算法、回归算法等。
简述决策支持系统的功能和结构
简述决策支持系统的功能和结构 随着信息技术的快速发展和各种复杂的经济和管理问题的出现，决策支持系统（DSS）成为解决这些问题的重要工具之一。本文将简述决策支持系统的功能和结构。 决策支持系统的功能 决策支持系统是为了帮助决策者做出准确、可靠、及时的决策而设计的。它可 以提供以下三种决策支持： 数据支持 决策支持系统提供具有丰富信息量的数据，这些数据是从不同来源获得的。可 以在数据仓库中存储、管理和分析来自不同的部门和系统的结构化和非结构化数据。这让决策者有更好的了解其决策对象，可以更好地在其经济、社会和政治环境中作决策。 分析支持 决策支持系统可以在数据仓库中使用数据挖掘技术来自动提取和分析数据，以 发现数据中的模式和异常，这可以用来支持决策者的决策过程。数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则和预测分析。数据挖掘帮助决策者识别和使用并加强因果关系，以实现精准而符合规律的决策。 交互支持 决策支持系统使用交互技术，如图形用户界面、报告和查询，在决策制定过程 中促进决策者与系统和决策过程的交互。这能够帮助决策者快速访问信息，并能够更加了解决策背后的原因和影响。通过与决策支持系统的交互，能够让决策者快速地了解决策的风险和影响，并帮助决策者做出更符合要求的决策方案。 决策支持系统的结构 决策支持系统分为三层：数据层、分析层和应用层。每一层都有不同的组件来 支持决策制定。 数据层 数据层是决策支持系统的最下层，用来存储和组织数据，包括传统的关系型数 据库、现代数据存储系统和数据仓库。数据仓库是数据层的核心部件，用于组织和存储大量的历史数据。
分析层 在数据层之上，分析层可以从数据仓库中提取和处理数据，以进行挖掘或分析。分析层包括数据挖掘、统计分析和决策建模工具。这一层的主要目的是获取更深入的理解决策对象，并以此为基础做出决策。 应用层 应用层是检索和展现决策支持系统生成的结果的最上层。这一层面向用户，提 供各种可视化和操作工具，让用户能够查看决策支持系统的结果，并将结果与他们的经验和知识相结合，以做出自己的最终决策。 决策支持系统可以帮助管理者做出更加准确和可靠的决策。可以提供丰富的数 据支持，分析支持和交互支持，以及数据层、分析层和应用层之间的互动方式，以帮助管理者更加快速地制定最优的决策。
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。 3.3 自动化 决策支持系统可以自动完成模型求解、参数调整等繁琐的计算工作，减少人工操作的时间和错误。管理人员只需要输入相关数据和参数，系统就能够自动进行分析并生成决策方案。
公共决策系统
公共决策系统：信息子系统、参谋子系统、决断子系统、监控子系统 信息子系统：信息子系统是由掌握信息技术的专职人员、设备及有关工作程序组成的专门从事决策信息的收集、加工、传递、储存等工作。 信息子系统在政策制定系统中的职能或作用是：1.收集信息2.加工处理信息（去粗取精）3.传递信息 参谋子系统：参谋子系统是由掌握各门类知识的专家、学者组成的。 参谋子系统政策制定系统中的职能或作用是：1.协助决断子系统界定决策问题，确立决策目标。2.为决断子系统提供解决问题的方案、途径和方法3.对公共决策的实施惊醒跟踪反馈并分析 决断子系统：是由拥有决策权力的领导者集体所组成的中枢机构，是决策活动的组织者，领导着决策制定的全过程 1.界定决策问题 2.确立决策目标 3.组织设计决策方案 4.选择决策方案 监控子系统：监控子系统是指决断子系统之外的人员和机构对决策行为以及对决策方案的内容和执行依法进行监督和控制的机构。 职能和作用：1.防止决策者滥用决策权2.促进决策内容切合实际3.监督执行机构及其人员正确执行决策 （一）政府决策机制的构成 政府决策作为一种由多主体参与、多环节组成的复杂的政务活动，包括多种决策机制。 ——察觉机制，即能敏锐及时准确地察觉潜在的或已出现的公共问题的机制。当一个问题可能引发一场严重危机时，这种察觉机制便是一种危机预警机制。政府决策的察觉机制主要涉及信息机构和信息搜集、信息传达两个方面的制度，健全的察觉机制必须有足够数量的具备较强信息搜集、信息处理能力的信息机构和规范的信息搜集、信息传达的制度。 ——沟通机制，即能使公众的意见及时反馈到决策机关，同时使决策机关的意图、政策目标等信息迅速准确地传达给政策执行机关和公众的机制。沟通机制主要涉及沟通渠道和有关制度。沟通渠道包括各种传播媒体、热线电话、政府网站、民意测验、信访机构、人民代表大会等。 ——公众参与机制，即使公众参与政府决策的机制，包括公众以不同形式参与政府决策的途径及相关制度。公众参与政府决策有直接参与和间接参与之分。直接参与方式主要有投票表决、信访、参加听证会等；间接参与方式主要有接受决策前调研、通过媒体和人民代表表达意见等。这些不同的参与方式各有特点，适用于不同的决策背景、条件和问题。 ——专家参与机制，即让有关专家参与政府决策过程的机制。专家参与政府决策有个人参与和组织参与之分，也有正式参与和非正式参与之分。具体参与方式包括：通过公开发表观点影响政府决策；向政府决策者提供研究报告；受政府决策部门委托开展研究并起草政策方案；作为最高决策者身边的智囊人物协助决策。