第6章综合决策支持系统
信息系统分析与决策(第一章：知识点1-16)
一、决策支持系统的定义
S.S.Mittra对DSS的定义：决策支持系统是从数据库 中找出必要的数据，并利用数学模型的功能，为用户 产生所需要的信息。 决策支持系统具有如下功能：
为了作出决策，用户可以试探几种“如果，将如何”(What If...)的方案。 DSS必须具备一个数据库管理系统，一组以优化和非优化模型为形 式的数学工具和一个能为用户开发DSS资源的联机交互系统。 结构是由控制模块将数据存取模块，数据变换模块(检索数据，产 生报表和图形)，模型建立模块(选择数学模型或采用模拟技术)三 个模块连接起来实现决策问题的回答。
以数据仓库为基础，结合联机分析处理和数据挖掘形成了基
于数据仓库的决策支持系统。
第一章决策支持系统综述 知识点8 决策问题的结构化分类
一、决策问题的结构化分类
决策问题按结构化程度分类，即对决策问题的内在规 律能否用明确的程序化语言（数学的、逻辑的、形式 的、定量的、推理的）给以清晰的说明或者描述。
一、决策支持系统的定义
P.G.W.Keen对DSS的定义：决策支持系统是“决策 ”(D)，“支持”(S)，“系统”(S)，三者汇集成的一 体。 即通过不断发展的计算机建立系统的技术(System)， 逐渐扩展支持能力(Support)，达到更好的辅助决策 (Decision)。 传统的支持能力是指提供的工具能适用当前的决策过 程，而理想的支持能力是主动的给出被选方案甚至于 决策被选方案。
二、几种常用智能技术（2）
机器学习是模拟人的学习方法，通过学习获取知识的 智能技术。
机器学习包括归纳学习、类比学习、解释学习等多种 类型。 机器学习和决策支持系统结合形成的智能决策支持系 统，主要是增加学习功能，获取辅助决策知识。
管理信息系统课后题答案
管理信息系统课后题答案（1-12 章）第一章 1.1 什么是信息？信息和数据有何区别？答：（1）信息是关于客观事实的可通信的知识。
首先，信息是客观世界各种事物的特征的反映，其次，信息是可以通信的最后，信息形成知识。
（2）信息的概念不同于数据。
数据是记录客观事物的，可鉴别的符号，这些符号不仅包括数字还包括字符，文字，图形等。
数据经过处理仍然是数据。
处理数据是为了更好地解释。
只有经过解释，数据才有意义，才成为信息。
可以说，信息是经过加工之后，对客观世界产生影响的数据。
同一数据，每个人的解释可能不同，其对决策的影响也可能不同。
决策者利用经过处理的数据作出决策，可能取得成功，也可能遭受失败，关键在于对数据的解释是否正确，因为不同的解释往往来自不同的背景和目的。
1.2 试述信息流与物流、资金流、事物流的关系。
答：（1）组织中各项活动表现为物流、资金流、事物流和信息流的流动。
①物流是实物的流动的过程。
②资金流是伴随物流而发生的资金的流动的过程。
③事物流是各项管理活动的工作流程。
④信息流伴随以上各种流的流动而流动，它既是其他各种流的表现和描述，又是用于掌握、指挥和控制其他流运动的软资源。
（2）信息流处于特殊地位：①伴随物流、资金流、事物流产生而产生。
②是各种流控制的依据和基础。
1.3 如何理解人是信息的重要载体和信息意义的解释者？答：信息系统包括信息处理系统和信息传输系统两个方面。
信息处理系统对数据进行处理，使它获得新的结构与形态或者产生新的数据。
由于信息的作用只有在广泛交流中才能充分发挥出来，因此，通信技术的发展极大地促进了信息系统的发展。
广义的信息系统概念已经延伸到与通信系统相等同。
这里的通信不仅是通讯，而且意味着人际交流和人际沟通，其中包含思想的沟通，价值观的沟通和文化的沟通。
广义的沟通系统强调“人”本身不仅是一个重要的沟通工具，还是资讯意义的阐述者，所有的沟通媒介均需要使资讯最终可为人类五官察觉与阐述，方算是资讯的沟通媒介。
信息系统分析与设计课后习题参考答案
参考答案第1章一、填空题1. 整体性层次性环境适应性目的性自组织性相关性2. 整体性二、选择题1. A2. C三、问答题1. 系统是由若干具有特定属性的组成元素经特定联系而构成的、与周围环境相互联系的、具有特定的结构和功能的整体。
2. 统的特性有以下几个方面：整体性、层次性、环境适应性、目的性、自组织性以及相关性。
举例略。
3. 略。
第2章一、填空题1. 信源信宿载体2. 战略信息战术信息作业信息3. 客观性传递性时效性时滞性共享性二、选择题1. C2. A3. B三、问答题1. 信息具有以下几个特征：客观性、传递性、时效性、时滞性、共享性。
2. 信息系统的开发经历了以处理为中心、数据为中心、以对象为中心和以模型为中心的四个阶段。
以处理为中心的阶段，数据与程序是一体的，没有独立的数据库，主要用于完成特定的任务，数据各自孤立，无法共享。
这个阶段出现了结构化设计方法和模块化技术。
以数据为中心的阶段，数据与程序分离，数据由数据库管理系统（DBMS）管理，应用程序通过访问数据库，获取所需的数据并进行处理，各种应用程序共享数据库中的数据资源。
这一阶段主要解决数据的可重要问题。
以对象为中心的阶段，它把信息系统中所有要素看作对象，对象由数据（属性）和处理（方法）构成，持久性对象的数据存贮在数据库中，数据库中的数据通过影射（Mapping）转换为软件对象。
这个阶段出现了许多面向对象的分析与设计方法。
本阶段强调软件的可重用。
以模型为中心的阶段，基于信息模型开发软件产品。
UML作为一种标准的建模语言，用于建立软件及信息系统的信息模型，并利用软件工具实现软件开发的正向工程（Forward Engineering）和逆向工程（Reverse Engineering），乃至知识库的管理。
这一阶段强调模型和解决方案（模式）的可重用。
3. 系统科学是以系统及其机理为对象，研究系统的类型、性质和运动规律的科学。
系统科学主要包括以下五个方面的内容：（1）系统概念，即关于系统的一般思想和理论。
MIS管理信息系统各章节简答题
第一章：组织、管理和网络化企业一、为什么信息系统对企业运营管理非常重要?(P10）1.答:企业持续寻求改进其运行效率以求达到高获利,信息系统和技术有助于企业提高效率和生产效率，配合企业过程和管理行为的改变.2.信息系统和技术是公司创造新产品和新服务甚至整个新企业模式的重要驱动器.3.利用信息系统和信息技术可以更好的服务顾客,拉近与顾客的距离，增加收入和利润，更好的与供应商来沟通以便降低成本。
4.信息系统有助于企业获得更准确的数据,以便做出更好的决策。
5.信息系统有助于企业形成自己的竞争优势.6.企业也投资于运营企业所必需的信息系统和技术。
二、什么是信息系统?信息系统的三个基本活动是什么？三个维度是什么？（注：学会用三个维度来分析案例）(P12）1.含义:信息系统技术上可以定义为相互连接的部件的集合,它可以进行信息收集、处理、储存和分发,以支持一个组织的决策和控制。
信息系统包括组织内或围绕它的环境的主要人员、地点和事情的信息。
2.三个基本活动：在一个信息系统中，生产信息主要有三个主要活动，这些活动是输入、处理和输出。
输入是在组织内部或其外部环境中捕捉或收集原始数据.处理是把这些数据转换成较有意义的形式。
输出是将处理后的信息转交给使用它的人或其他活动。
3.三个维度：组织维、管理维、技术维。
组织维:组织是由不同的层次和专业任务组成的结构。
管理维：管理工作在于对企业所面临的许多情况进行感知，作出决策,列出解决企业问题的正式计划。
技术维：计算机硬件是在信息系统汇总进行输入、处理和输出的物理设备。
计算机软件由详细的预编指令组成，用它来再一个信息系统中协调和控制计算机硬件.数据管理技术包括管理物理存储介质上数据的软件。
网络和通信技术由物理设备和软件组成，连接各种软件硬件，由一个地点到另一个地点传送数据。
三、辅助资产是什么?（P1801.辅助资产是由初始投资中引导出价值所需的资产。
主要的辅助资产有组织资产、管理资产和社会资产。
智慧农业园区综合管理平台建设方案
智慧农业园区综合管理平台建设方案第1章项目背景与需求分析 (4)1.1 背景介绍 (4)1.2 需求分析 (4)1.3 建设目标 (4)第2章智慧农业园区概述 (5)2.1 园区基本情况 (5)2.1.1 园区地理位置 (5)2.1.2 园区规模及产业结构 (5)2.1.3 园区发展现状 (5)2.2 园区布局与功能分区 (5)2.2.1 总体布局 (5)2.2.2 功能分区 (6)2.3 智慧农业园区发展趋势 (6)2.3.1 数字化 (6)2.3.2 精准化 (6)2.3.3 绿色化 (6)2.3.4 产业融合 (6)2.3.5 国际化 (6)第3章管理平台架构设计 (6)3.1 总体架构 (6)3.1.1 数据采集层：负责从各类传感器、监控设备、农业机械设备等数据源收集实时数据。
(7)3.1.2 数据传输层：通过有线和无线网络将采集到的数据传输至数据处理层，保证数据安全、稳定、高效地传输。
(7)3.1.3 数据处理层：对采集到的数据进行清洗、存储、整合等处理，为数据分析提供高质量的数据基础。
(7)3.1.4 数据分析层：利用大数据、人工智能等技术对处理后的数据进行分析，为农业园区管理提供决策支持。
(7)3.1.5 应用展示层：将分析结果以可视化、交互式的方式展示给用户，同时提供决策建议和操作接口。
(7)3.2 技术架构 (7)3.2.1 前端展示：采用Web和移动端技术，实现数据可视化、交互式操作等功能，提供友好的用户体验。
(7)3.2.2 后端服务：采用微服务架构，将系统功能模块化，便于后期扩展和维护。
后端服务主要包括数据接口、业务逻辑处理、权限管理等。
(7)3.2.3 数据库：采用关系型数据库和NoSQL数据库相结合的方式，满足不同类型数据的存储和查询需求。
(7)3.2.4 数据处理与分析：采用大数据处理技术（如Hadoop、Spark等）和人工智能算法（如机器学习、深度学习等），实现数据的高效处理和分析。
决策支持系统概述
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。
决策支持系统复习参考题与解答答案
第一章一、选择题决策支持系统的缩写是（ D ）。
A DSSB MISC KSD LS下列哪部分不是Bonczek和Whiston提出的决策支持系统组成部分（ D ）。
A 语言系统B知识系统C问题处理系统D数据库系统管理信息系统的缩写是（ B ）。
A DSSB MISC KSD DB二、填空题Turban 认为决策支持系统应当是一个交互式的，灵活的，适应性强的基于计算机的（信息系统）。
决策达到其目标的程度称为（决策结果）。
相对于管理信息系统，决策支持系统提供的信息，在数量和精度方面要求比较（低）。
DSS是通过它的人机交互对话接口为决策者提供（辅助功能的）。
在系统运行方面，MIS中人工干预尽可能少，而DSS则以（人机对话）方式为系统的主要工作方式。
MIS的设计方法是以数据驱动的，而DSS的设计方法是（模型驱动的）。
MIS趋向于信息的集中管理，而DSS趋向于信息的（分散）使用。
MIS的分析着重体现系统全局的、总体的信息需求，而DSS的分析着重体现决策者的（个人）信息需要。
DSS与MIS的主要区别是设计思想和（工作对象）的差别。
将大量用于事物处理的传统数据库数据进行清理、抽取和转换，并按决策主题的需要进行重新组织是（数据仓库）。
数据仓库的逻辑结构可分为近期基本数据层、历史数据层和（综合数据层）。
数据仓库的物理结构一般采用星型结构的（关系数据库）。
三、名词解释高度结构化决策：如果决策的目标简单，可选行动方案少，界定并且明确决策带来的影响，则此类决策为高度结构化决策。
简答决策支持系统的设计思想：是努力实现一个具有巨大发展活力的、适应性强的开发系统，其设计方法则强调充分发挥人的经验、判断力、创造力，强调其未来的发展，努力使决策更加正确。
数据仓库：将大量用于事物处理的传统数据库数据进行清理、抽取和转换，并按决策主题的需要进行重新组织。
四、简答题简答决策支持系统的发展阶段。
答：决策支持系统的发展大体上分为以下六个阶段：（1）20世纪70年代初期，决策支持系统开始起步，只是一种面向数据的信息处理系统，其标志是把交互技术应用于管理任务，以便借助于计算机作出复杂的决策。
信息管理概论习题(第六章)
第六章习题一、选择题1.系统开发有系统规划、系统分析、系统设计、（）、系统运行维护等五个阶段组成.A)程序设计B）系统实施C）系统测试D）系统调试参考答案：B2。
对某公司进行调查分析，确认是否值得开发新系统的工作是（）。
A）系统分析B) 系统详细调查C) 系统设计D）系统初步调查参考答案:D3。
系统分析阶段的目标是( ）。
A) 物理设计B) 代码设计C) 系统的逻辑设计D) 程序设计参考答案:C4。
系统设计分析阶段的工作成果主要体现在（）中。
A）可行性报告B）系统任务书C）系统书明书D）技术文档参考答案:C5.项目管理的主要内容包括( )。
A) 开发管理、设计管理、运行管理、评价管理B) 开发管理、测试管理、运行管理、评价管理C) 开发管理、设计管理、测试管理、评价管理D) 测试管理、设计管理、运行管理、评价管理参考答案：B6.开发计算机信息系统时，下列问题Ⅰ制定总体规划Ⅱ高层人员参与Ⅲ业务和技术人员参与在制定开发策略中应考虑的问题是( )。
A) Ⅰ、ⅡB) Ⅱ、ⅢC) Ⅰ、ⅢD）全部参考答案：D7.一般可将信息系统的开发方法划分为两大类，即自顶向下的开发方法和自底向上的开发方法，下列Ⅰ支持信息系统的整体系性Ⅱ可为重要决策和任务提供信息Ⅲ对下层系统实施往往缺乏约束力中，（）是自顶向下方法具有的优点。
A)ⅠB）Ⅱ、ⅢC）Ⅰ、ⅡD）全部参考答案：C8。
计算机信息系统建立是计算机应用的重要内容，它属于( ).A）过程控制B）数值计算C）数据处理D）辅助设计参考答案：C9.信息系统的开发经验表明，系统出现的错误中有60%~80%来源于（）。
A）需求定义B）系统设计C）程序代码D）系统运行参考答案:A10。
在下列观念与系统的说法中，不正确的是（）。
A) 系统是一组幸福关系的总分组成的整体B）系统是从外界接收各种输入，并向外界发送各种输出C) 系统是一个整体，不具有可分解性D) 系统是一个把输入转化为输出的处理机构参考答案：C11。
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6.2 基于数据仓库的新决策支持系统
6.2.1 数据仓库技术及困难
6.2.1.1 数据仓库技术
1、管理大量数据 数据仓库中的数据量是10GB或100GB级的。数据仓库开发需
要满足处理大量数据的需求。 2、数据的高效装入和数据压缩
（1）装入数据：装入的数据量很大，同时也要装入高效的索引。 （2）数据压缩：DW数据量大，需要进行数据的压缩。
8、多维DBMS和数据仓库 多维DBMS提供了用多种方法对数据进行切片、分割
，动态地考查汇总数据和细节数据的关系，非常适合DSS 环境。
数据仓库中的细节数据为多维DBSM提供了数据源， 数据要定期从数据仓库中导入到多维DBMS中去，为DSS用 户服务。
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6.2.1.2 数据仓库开发的困难
信息使用者则需要连续观察客户保留量，并报告执行 这些战略的效果和它们与所期望的程度相差多少。
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6.2.2.4 新决策支持系统结构
DW是为辅助决策而建立的，DW所获得辅助决策信息主要 为综合信息与预测信息。 综合信息——由DW中的轻度综合数据和高度综合数据提供。 预测信息——由DW中的大量历史数据经预测模型计算得到。 单靠数据仓库达到辅助决策的能力是有限的。
。 （4）对数据仓库规模的估计模糊。 （5）忽视了DW体系结构和DW开发方法。 数据仓库的开发只有克服了以上的错误观念，才能真正
发挥它的作用，得到发展。
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6.2.2 数据仓库与新决策支持系统
两类本质不同的最终用户： 1. 信息的使用者，是DW的大多数用户，他们从DW 中获取所需要的信息； 2. 探索者，他们利用联机分析处理（OLAP）和数 据挖掘（DM）工具，对数据仓库进行深层次的分析 ，获取辅助决策信息，即利用数据仓库建立决策支 持系统。
用户
问题综合与交互系统
模型库管理系统
数据库管理系统
知识库 管理系统
推理机
模型库
知识库
数据库
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6.1.2 传统决策支持系统的发展
1、大连理工大学、山西省自动化所和国际应用系 统分析研究所（IIASA）合作完成了山西省整体发展 规划决策支持系统。
2、国防科技大学完成的北京市房山区发展规划 决策支持系统。
提供全面的销售团队分析、销售业绩分析、根源分析 和业绩管理来帮助企业领导者制定销售策略及对销售业务快 速作出市场反应。
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（4）服务智能 提供强大的服务智能分析和个性化服务来分析与服务
相关活动的全面信息，最终帮助企业制定更合理高效的服务 策略。 （5）采购智能
提供一些工具，用于确定哪些供应商一直在及时提供 质优价廉的产品和服务。这些信息用来建立供应商战略联盟 ，改善供应商关系，更直接地将重点放到改进供应商服务的 机会上。
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信息使用者对数据仓库的使用具有以下特征：
（1）在搜索数据前，已经知道对数据的需求。 （2）他们是有规律地访问数据。 （3）能知道他们正在寻找什么。 （4）他们访问的数据量较小。 （5）访问可预测的数据。
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（6）经常处理以前访问的数据。 （7）经常访问各类综合数据。 （8）较少访问最近的详细数据。 （9）能发现少量的精华。 （10）最佳的数据结构是星型模型。
5、数据仓库语言 有效管理DW中的数据，快速、高效地访问DW中的数据。
6、高效索引 DW不仅能够方便地支持新索引的创建和装入，而且要
能够高效地访问这些索引。
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7、数据仓库的特殊管理 （1）复合键码：能够支持复合键码。 （2）变长数据：有效管理变长数据的能力。 （3）快速恢复：快速地恢复数据仓库表。
形成了智能决策支持系统（IDSS）。
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1、1980年Sprague提出了决策支持系统三部件结构:
用户 人机交互系统
模型库管理系统 MBMS
数据库管理系统 DBMS
模型库 MB
数据库 DB
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2、1981年Bonczak等提出了决策支持系统三系统结构:
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（6）流程管理智能 为流程制造商提供产品、生产、存货和成本信息以解
决流程制造业中的特定问题，为流程制造商提供更好的决策 信息和持续流程改善的建议。 （7）财务智能
提供一种易于使用的Web格式的财务盈利状况分析报表 、现金流分析报表、现金状况分析报表、资产管理分析报表 、项目分析报表等，方便企业迅速地分发财务信息，从而使 财务主管能更及时地作出更好的决策。
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6.2.4 新决策支持系统实例
1、沃尔玛（Wal-Mart）公司简介 世界最大的零售商，2002年4月，该公司跃居《财富》
500强企业排行第一，在全球拥有4000多家分店和连锁店。 2、信息技术的成功运用造就了沃尔玛
（1）Wal-Mart建立了基于NCR Teradata数据仓库的决 策支持系统，它是世界上的第二大数据仓库系统，总容量达 到170TB以上。
5、中国科学院计算技术研究所1996年完成的 “智能决策系统开发平台IDSDP”。
6、作者于1995年完成的“分布式多媒体智能 决策支持系统平台DM－IDSSP” 。
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6.1.2 传统决策支持系统的发展
7、作者于1999年研制出“基于客户机/服务器的 决策支持系统快速开发平台CS－DSSP”。平台在互联 网上由客户端、广义模型服务器、数据库服务器三部 分组成，构成三层客户机/服务器结构模式。
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基于数据仓库的新决策支持系统结构
新决策支持系统的特点：从数据中获取辅助决策的 信息和知识。
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6.2.3 新决策支持系统与商业智能
商业智能（business intelligence，BI）是Garther 于1996年提出的。
BI是一种技术，以DW为基础，通过OLAP和DM技术，帮 助企业领导者针对市场变化的环境，作出快速、准确的决 策。
第6章综合决策支持系统
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第（1）部分
6.1 基于模型库与知识库的传统决策支持系 统 6.2 基于数据仓库的新决策支持系统
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6.1 基于模型库与知识库的传统决策支持系统
6.1.1 传统决策支持系统
1、1980年Sprague提出了决策支持系统三部件结构； 2、1981年Bonczak等提出了决策支持系统三系统结构； 3、根据以上两种结构的优缺点建立起来的统一的DSS结构； 4、20世纪90年代初，决策支持系统与专家系统结合起来，
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6.2.2.1 数据仓库系统的用户
（1）信息使用者以一种可预测的、重复性的方式来使用 数据仓库平台。 （2）通过查询找到的只是少量“精华”。他们查看相对 少量的数据，并通常查看概括数据或聚集数据。 （3）信息使用者通常查看相同的商业维度（也就是产品 、客户、时间）和指标（即收入和成本）随时间的发展 趋势。
为决策者提供多种参考依据，提高决策效果。 （3）建立客户购买商品的偏爱和选择模型
通过模型找出客户偏爱和选择商品的关系，扩大公司在 市场中的竞争能力。
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2、业务智能管理 （1）客户智能
提供全方位的客户信息查询、分析和监控的系统。 （2）营销智能
通过分析、报告、管理和监控营销信息，帮助企业的 高级执行官、营销专家和分析人员制定战略性的营销策略。 （3）销售智能
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探索者要完成4种基本类型的工作：
（1）概况分析：用来评定是否有充分的样本数据量。 在抽取、建模和分类之前，概况分析活动对于确保数据质 量非常关键。
（2）抽取：从DW中抽取指定的数据，送入支持探索者分 析活动的临时仓库中。
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（3）建模：开发一种用来描述实体（也就是客户、产品 和渠道）特征的模型的过程。根据DW中的实体来分 类这些实体，并可预测将来的结果。
用户
语言系统 问题处理系统 知识系统
（LS）
(PPS)
(KS)
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3、根据以上两种结构的优缺点建立起来的统一的DSS结构:
用户
人机交互及问题综合系统 （综合部件）
模型库管理系统
数据库管理系统
模型库
数据库
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4、20世纪90年代初，决策支持系统与专家系统 结合起来，形成了智能决策支持系统（IDSS）:
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DW+OLAP+DM 能较大地提高辅助决策能力。 DW——获得综合信息与预测信息。 OLAP能得到更深层的信息和知识。 DM技术对DW中数据的挖掘，获取更多的辅助决策信息和 知识。 DW＋OLAP＋DM的决策支持系统，是以数据仓库为基础 的，称为基于数据仓库的新决策支持系统。
3、我国早期创办的《决策与决策支持系统》刊 物，现为《管理科学学报》,为决策支持系统的发展 作出了贡献。
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6.1.2 传统决策支持系统的发展
4、作者于1989年在国内较早地研制完成了“ 决策支持系统开发工具GFKD－DSS”,开发了南京林 业大学的“松毛虫智能预测系统”。
CS－DSSP平台的可视化系统生成工具，能够快速 地制作应用系统并能够可视化运行应用系统，又可以 快速改变应用系统方案。
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