决策支持系统名词解释
自考《管理信息系统》名词解释
自考《管理信息系统》名词解释管理信息系统是现代组织中必不可少的一项重要系统，它对于组织的高效运作和决策起着关键的作用。
本文将对《管理信息系统》中的几个关键名词进行解释，包括信息系统、数据采集、信息技术、数据挖掘和决策支持系统。
【信息系统】信息系统是由数据、技术和人员组成的一套相互协作的系统。
它负责收集、存储、处理和传递信息，以支持组织的日常运作和战略决策。
信息系统包括硬件设备、软件程序、数据库以及相关的人员和流程。
它们可以帮助组织实现高效的信息管理、工作流程优化和决策支持。
【数据采集】数据采集指的是从各种来源收集信息和数据的过程。
在管理信息系统中，数据采集是非常重要的一环，它直接影响到信息的质量和准确性。
数据采集可以通过手动输入、传感器、扫描仪、摄像头等方式来进行。
采集到的数据可以是结构化的，例如数字和文本，也可以是非结构化的，例如图片和音频。
【信息技术】信息技术是指在管理信息系统中用于收集、处理和传递信息的工具和技术。
它包括软件、硬件和网络设备等。
信息技术的发展不仅提高了信息的获取速度和处理能力，还为组织提供了更多的战略选择和决策支持。
信息技术的应用范围非常广泛，涵盖计算机科学、通信技术、数据库管理等领域。
【数据挖掘】数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏在其中的模式和规律的技术。
在管理信息系统中，数据挖掘可以帮助组织发现市场趋势、客户需求以及内部流程的潜在问题和机会。
通过利用数据挖掘的方法，组织可以更好地理解和利用数据，从而做出更明智的决策，提高运营效率和竞争力。
【决策支持系统】决策支持系统是一种用于辅助管理人员进行决策的信息系统。
它基于数据和模型，提供了各种分析工具和决策模型，帮助管理人员评估不同的决策方案，并选择最优的解决方案。
决策支持系统可以通过数据可视化、模拟和优化算法等方式来帮助管理人员做出明智的决策，从而提高组织的效率和业绩。
以上是《管理信息系统》中几个重要名词的解释。
信息系统、数据采集、信息技术、数据挖掘和决策支持系统在现代组织的管理中扮演着重要的角色。
决策支持系统 考试名词解释
决策支持系统的定义:决策支持系统是综合利用大量数据，有机组合众多模型，通过人机交互，辅助各级决策者实现科学决策的系统。
决策支持系统（DSS）结构图，三部件结构图。
决策制定是由决策支持系统和它的用户共同完成的。
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给以清晰的说明或者描述.，如果能够描述清楚的，称为结构化问题；不能描述清楚，而只能凭直觉或者经验作出判断的，称为非结构化问题；介于这两者之间的，则成为半结构化问题。
三部件结构 1.对话部件：是决策支持系统与用户的交互界面，用户通过“人机交互系统”控制实际决策支持系统的运行。
2.数据部件：数据部件包括数据库和数据库管理系统。
3.模型部件；模型部件包括模型库和模型库管理系统。
DSS与MIS的不同：1.MIS是面向中层管理人员，为管理服务的系统。
DSS是面向高层人员，为辅助决策服务的系统。
2.MIS按事务功能（生产，销售，人事）综合多个事务处理的EDP。
DSS是通过模型计算辅助决策。
3.MIS是以数据库系统为基础；以数据驱动的系统。
DSS是以模型库系统为基础的，以模型驱动的系统.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追求的是有效性，即决策的正确性。
6.MIS支持的是结构化决策。
这类决策是经常的、重复发生的。
DSS支持的是半结构化决策。
这类决策是指既复杂又无法准确描述处理原则又涉及大量计算，既要应用计算机又要用户干预，才能取得满意结果的决策。
决策过程中四大步骤可以分成更详细的八个步骤：提出问题；确定目标；价值准则；拟定方案；分析评价；选定方案；试验验证；普遍实施。
决策体系与决策信息:决策体系由决策系统、参谋（智囊）系统、信息系统、执行系统与监督系统这五大部分组成一个统一整体。
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。
政策概论名词解释,简单,论述
1.公共政策评价：是指论据一定的标准和程序，对公共政策的效益、效率、效果及价值进行判断的一种政治行为，目的在于取得有关这些方面的信息，作为决定政策变化、政策改进和制定新政策的依据。
2.决策支持系统: 是指辅助决策工作的一种计算机系统，由美国麻省理工学院的米切尔.S.斯科特和彼德G.W.基恩于`20世纪70年代首次提出的。它是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、模拟技术和信息技术为手段，面对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（计算机）系统。
如某政府在闹市区新近拆迁了一片规模不小的土地，这是黄金地段，而到底把它拿来做什么用，却成了政府的心头之患。因为哪个领导都知道，一旦决定了，新建了，就不能再改变了。而在本市的核心区，全市的老百姓乃至兄弟省市都在盯着，它到底做什么用。决策成了难事，好端端的土地空闲了很长一段时间。基本方案有：（1）盖一个大型商厦，充分利用闹市区的优势，为税收服务，为市财政服务；但周围商厦已经林立，新建这样一个大型商厦，到底多大必要，到底是否能够真正从根本上增加市财政收入是个问题；（2）建一个大型的市民免费公园，为市民提供休闲娱乐的场所，但对于财政却没有贡献；（3）盖政府大楼，改善办公条件，展示政府的新面貌。但现在政府的办公条件并不很差，再大兴土木，可能会造成社会的议论；（4）盖一个大型停车场，缓解市中心的交通压力。但这么好的地段，建设一个停车场，未免浪费；很多人提出兴建一个地下停车场即可。经过这些考虑，兴建市民公园成为了一个比较可行的方案。
2.提升政策主体能力的必要性。答：提升政策主体的能力是社会政治、经济、文化发展的客观要求，它直接关系到政策的质量和效果，从而影响着公共管理的进程。最关键、最核心的是政府能力的提高。具体有：（1）从实践来看，公共政策主体能力不足。公共政策主体在现实社会中主要体现为三个方面，即引导公众观念和行为、调控各种利益、公平分配社会资源。但从实践来看，由于受与政策相关的利益、素质和信息资源等因素的影响，公共政策主体在这三个方面的表现明显存在能力不足或不佳。（2）公共政策主体能力现状不能满足日益增加和多样化的公众需求。受教育水平的提高、信息科学技术的迅猛发展、普及等因素的影响，公众需求越来越呈现出多样化、复杂化的趋势，公共政策主体需求不断提高自身素质，提升引导公众观念行为、调控各种社会利益关系和公平分配社会资源的能力，以满足公众日益增长和多样化的需求。（3）“入世”新环境和经济全球化挑战公共政策主体能力。我国公共政策主体能否应对“入世”新环境的挑战直接决定了公共政策质量的优劣，进而影响到公共管理进程，要求公共政策主体具有较强的竞争意识和观念，对市场经济有充分的认识和把握，以迎接入世的挑战。同时，经济全球化过程充满矛盾和问题，客观上要求公共政策主体能力的提升。（4）知识经济要求公共政策主体能力的提升。知识经济的发展，既为建立灵活、高效、透明的政府以及其他公共政策主体作用的有效发挥提供了可能，又对公共政策主体提出了新的要求和更高的要求。
决策支持系统名词解释大全
决策支持系统名词解释大全(总3页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--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。
确定型决策：是指只存在一种完全确定的自然状态的决策。
风险型决策：也称随机决策，是决策者根据几种不同的自然状态可能发生的概率所进行的决策。
不确定型决策：对这类事件的决策只能在不肯定情况作出，即在知道可能出现的各种自然状态，但又无法确定各种自然状态发生概率的情况下作出，这类决策问题就是不确定型决策。
目标准则体系：在多目标决策问题中，其目标或者经过逐层分解，或者依据决策主体要求和实际情况需要，形成多层次结构的子目标系统，使得在最低一层子目标可以用单一准则进行评价，称之为目标准则体系。
多阶段决策过程：把一个问题看作是一个前后关联的具有链状结构的多阶段过程就称为多阶段决策过程。
定性方法：是指决策者在占有一定的事实资料、实践经验、理论知识的基础上，利用其直观判断能力和逻辑推理能力对决策问题进行定性分析的方法。
定量方法：是指决策者在占有历史数据和统计资料的基础上，运用数学和其他分析技术建立起可以表现数理关系的数学模型，并利用它进行决策的方法。
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。
简答信息处理技术：是指信息本质与信息收集，信息组织与数据仓库，信息分析与数据挖掘。
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。
决策支持系统
决策支持系统决策支持系统（DDS）是一种基于计算机技术和信息技术的系统，用来辅助决策者进行决策过程中的信息获取、分析、评估和选择等环节。
通过整合和分析大量的数据和信息，DDS可以提供可靠的决策支持，为决策者提供决策的依据，帮助其做出准确、高效和科学的决策。
下面将从DDS 的定义、特点、功能和应用等方面进行详细介绍。
首先，DDS的定义。
DDS是一种以计算机技术和信息技术为基础的决策辅助系统，通过收集、分析和应用大量的数据和信息，帮助决策者进行决策过程中的信息获取、分析、评估和选择等环节，提供决策的依据和支持。
DDS可以采用各种技术和方法，如数据挖掘、模型建立、信息检索和智能算法等，以实现对数据和信息的高效利用和全面分析。
然后，DDS的功能。
DDS主要包括信息获取、数据分析、决策评估和决策选择等功能。
信息获取是DDS的基础功能，通过收集和整合各种数据和信息，形成决策的数据源和知识库。
数据分析是DDS的核心功能，通过应用数据挖掘、模型建立和统计分析等方法，对数据进行分析和挖掘，提取有用的信息和规律。
决策评估是DDS的关键功能，通过对决策的各种方案和选项进行评估和比较，提供决策的可行性和优劣性评价。
决策选择是DDS的最终功能，通过综合分析和评估的结果，帮助决策者做出最佳的决策选择。
最后，DDS的应用。
DDS可以应用于各个领域和行业，如企业管理、金融投资、物流运输、市场营销、医疗健康等。
在企业管理中，DDS可以帮助企业管理者进行决策支持，优化生产计划、供应链管理和资源配置等方面的决策。
在金融投资中，DDS可以帮助投资者进行数据分析和风险评估，提供投资决策的参考和建议。
在物流运输中，DDS可以帮助物流管理者进行路径选择和货物配送等决策，提高物流的效率和质量。
在市场营销中，DDS可以帮助市场营销人员进行市场分析和目标客户的选择，制定合适的市场营销策略。
在医疗健康领域中，DDS可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的选择，提高医疗的质量和效果。
决策支持系统名词解释
管理信息系统：是在数据处理系统的基础上，采用管理科学的方法和现代信息技术，对管理信息进行收集、存储、维护、加工、传递和利用，实现广泛的业务规划、管理运行、调控和预测的信息系统。
数据仓库：是从数据库发展而来的一种为决策服务的数据组织、存储技术。
数据仓库由基本数据、历史数据、综合数据和元数据组成，能提供综合分析、时间趋势分析等辅助决策信息。
新决策支持系统：数据仓库、联机分析处理和数据挖掘结合起来形成的决策支持系统。
数据挖掘：是指从大量数据中提取出隐藏在数据中的有用信息，为正确决策提供帮助。
信息经济学：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了一个新的研究领域，后来被人们称之为信息经济学。
结构化决策过程：是指分析决策模型，计算和、比较决策结果，最终结合风险选择决策的过程。
知识库子系统：就是要提供一种（或几种）知识表示方法和的存储、管理形式，以使得人们能够很方便地表达他们的知识、能够很方便地存储和调用这些知识为DSS的运行。
原型法：原型法即经过一系列短时间的开发步骤，在这些步骤中有来自用户的中间反馈，根据反馈修改系统，并反复迭代，以包括开发的正确进行。
图标模型：图标模型是最不抽象的一种模型，它是系统的物理复制，通常是原型的不同比例，是根据向色性理论指导的按原系统比缩小的实物。
模拟模型：在不同的物理学领域的系统中，各自的变量有时服从相同的规律，根据这个共同的规律可以制定出物理意义完全不同的比拟和类推的模型。
仿真模型：仿真模型是通过数字计算机、模拟计算机和混合计算机上运行的程序表达的模型。
数学模型：数学模型是由字母、数字和数学符号构成的等式或不等式，用来描述系统的内部特征或与外界和的联系计量经济学：计量经济学是以数学和统计学的方法确定经济关系中的具体数量关系的科学，又称经济计量学。
模型库：模型库是提供模型存储的表示模式的计算机系统，是DSS的共享资源，它有一些具有支持不同层次的决策活动的基本模型。
智能决策支持系统名词解释
智能决策支持系统名词解释
智能决策支持系统是一种用于支持决策者在做出明智决定时获
取技术支持的工具。
它采用了复杂的技术，如计算机模拟和数据挖掘，帮助政策制定者分析有效的政策，并帮助他们实现决策的最优化。
1、决策：决策是一个人或团体采取行动的过程，用于解决某些未解决的问题或实现某些目标。
2、智能：智能是一种人工智能技术，是人工模拟人类的智力思维过程，它将运行算法以解决规划问题，求解决策方案和模拟实际场景以获得正确的解决方案。
3、支持：支持是指提供技术支持、知识咨询和专家服务，以确保决策者的决策过程及其结果是正确的。
4、系统：系统是指一组集成在一起的元素（如计算机硬件、软件、人类资源等），它们经过设计，能够协作实现特定的目标。
5、计算机模拟：计算机模拟是采用计算机技术来模拟真实世界中的系统，以便研究系统的性质和行为，以及采取针对不同情况的有效措施。
6、数据挖掘：数据挖掘是一种分析海量数据的技术，它通过抽取数据中的有用信息，推断出特定的模式，以及决策者所面临的问题，为决策者提供有价值的参考。
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决策支持系统名词解释
决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是一种
通过信息技术提供决策制定者有效信息和工具来支持决策制定过程的系统。
DSS结合了数据分析、模型建立、信息管理和
决策方法等技术，帮助管理者进行决策。
决策支持系统通常包含以下几个主要组成部分：
数据库管理系统（Database Management System，DBMS）：
用于存储和管理决策所需的数据。
DBMS可以根据用户的需
要提供数据查询、更新和删除等功能，为决策者提供数据支持。
模型管理系统（Model Management System，MMS）：用于管
理和执行决策所需的数学模型。
MMS可以帮助决策制定者构
建和分析决策模型，以便在决策过程中提供科学依据。
决策分析系统（Decision Analysis System，DAS）：用于分析
和评估不同决策方案的潜在风险和机会。
DAS可以根据已有
的数据和模型，对不同的决策选项进行详细的分析和比较，以帮助决策者做出合理的决策。
用户接口（User Interface）：用于决策制定者与决策支持系统
进行交互的界面。
用户接口通常提供数据输入、模型选择、结果展示等功能，以便用户能够方便地使用系统进行决策。
决策支持系统的主要特点包括以下几点：
1. 及时性：决策支持系统能够实时获取和处理数据，为决策者提供及时的信息，以便快速做出决策。
2. 灵活性：决策支持系统具有较强的灵活性，可以根据不同决策的需求进行定制和扩展，以满足用户的特定需求。
3. 多功能性：决策支持系统不仅能够提供数据查询和展示功能，还能够进行数据分析、模型建立和决策评估等多种功能，为决策者提供全面的决策支持。
4. 用户友好：决策支持系统通常具有友好的用户界面和操作方式，便于用户学习和使用，提高工作效率。
5. 决策辅助：决策支持系统并非直接代替决策制定者进行决策，而是通过提供信息和工具来辅助决策制定者进行决策，提高决策的科学性和准确性。
决策支持系统在各个领域广泛应用，例如企业管理、金融投资、医疗卫生等。
它能够帮助管理者更好地利用数据和模型进行决策，提高企业的运营效率和竞争力。
同时，决策支持系统也面临着一些挑战，如数据隐私保护、数据质量控制等问题，需要不断进行技术研究和创新。