0104035 销售利润的决策支持系统
决策支持系统的功能及应用简单案例分析
决策支持系统的功能及应用酒店13-1班黄小娇201305002866决策支持系统是指将数据、管理模型和用户友好的软件集成在一起的、能够支持中高层和中层管理人员进行结构化和半结构化决策的信息系统。
其目的在于提高决策的效能，而不是效率。
随着电子商务系统的发展以及信息化程度的不断提高，在采购决策支持方面不断吸纳新的信息处理技术、提高决策的科学性和规范性，成为提高企业办事效率、促进经济发展的关键所在。
在现实生活中见到的如原材料供应商选择、合理库存量分析、物品运输最佳路径选择都是决策支持系统的具体运用。
在企业生产过程中，原材料采购是第一步，在整个生产过程中起着至关重要的作用，因此供应商的选择是材料采购成败的关键。
企业与供应商建立的是长期合作关系，优质的供应商可以保证企业生产的正常运行，还可以避免出现缺货、材料劣质、配送滞后等问题，为企业减少不必要的损失。
企业在制定采购需求后，经过分析确定采购标准，然后寻找商家进行洽谈，洽谈的内容或者说影响供应商选择的方面主要有：原材料、商家提供的配送服务、商家的信誉度等。
供应商选择决策支持系统就是将决策支持系统技术运用到企业对供应商的选择当中，从而能有效地对采购方进行辅助决策，提高决策的效率和准确性。
这个系统包括原材料市场调查、配送服务评析、信誉度调查三个模块。
通过原材料市场调查模块，企业管理者可以方便的了解到所需的原材料的市场现状，材料的性能，包括质量、价格、性价比等；通过配送服务评析可以对供应商的物流能力做出评判，运输量、运输能力、运输距离都应该纳入考虑范围，最后得出有利于自己的决策；通过信誉度调查，可以知道商家的信誉度，信誉度越高，口碑越好，就越适合进行合作，一个可靠的商家是可以进行长期合作的保证。
这个系统可以对供应商的相关数据进行科学分析，研究公司需求与市场供给的数量关系，运用对比分析方法揭示事物之间的关系及均衡性；根据供应商的生产经营情况和竞争情况对其可选性进行量化评测和科学分类，最终权衡利弊，得出最佳方案。
决策支持系统在营销管理中的作用研究
决策支持系统在营销管理中的作用研究随着信息时代的到来，市场竞争越来越激烈，营销管理对企业的重要性愈发凸显。
为了在这个竞争激烈的市场中取得优势，企业需要有科学的决策支持系统来指导营销策略的制定和执行。
本文将探讨决策支持系统在营销管理中的作用。
首先，决策支持系统可以提供准确和及时的市场分析。
市场分析是制定营销策略的第一步。
通过收集和整理市场数据，决策支持系统可以为企业提供详尽的市场情报，包括竞争对手的信息、消费者的需求和趋势、产品的定位等。
借助决策支持系统，企业可以迅速了解市场的动态，把握市场机会和挑战，制定相应的营销策略。
其次，决策支持系统可以协助企业进行精确的目标市场划分。
目标市场的准确定义对于企业的市场营销至关重要。
决策支持系统通过对市场数据的分析，可以找出不同消费者群体的特点和需求，并将其划分为不同的市场细分。
通过细分市场，企业可以精准地定位自己的产品和服务，并制定相应的市场推广策略。
决策支持系统的使用使得市场划分更加科学和有效，提高了企业的市场营销效率。
此外，决策支持系统在产品定价上起到了重要的作用。
产品定价是营销管理的一个关键环节，直接影响到企业的利润和竞争力。
决策支持系统通过价格敏感度分析、成本预测等手段，可以帮助企业制定合理的定价策略。
同时，决策支持系统还可以跟踪竞争对手的价格变动，从而及时做出调整，保持企业在市场中的竞争力。
决策支持系统还可以通过市场推广和销售管理方面的功能发挥作用。
市场推广是企业吸引消费者和提高产品知名度的重要手段。
决策支持系统可以帮助企业评估不同的市场推广方法和渠道的效果，并根据结果进行调整和优化。
同时，决策支持系统可以对销售数据进行分析和预测，提供销售预测模型和销售目标设定，帮助企业进行销售管理和业绩监控。
最后，决策支持系统对于企业的战略规划和长远发展也具有重要意义。
决策支持系统可以帮助企业进行SWOT分析，评估企业内外部环境的优势、劣势、机会和威胁，并提供相应的决策建议。
销售利润的决策支持系统精编
销售利润的决策支持系统精编Document number：WTT-LKK-GBB-08921-EIGG-22986销售利润的决策支持系统曹秀英梁静国(哈尔滨工程大学经济管理学院, 150001)摘要利润是企业经济效益的集中体现，而销售利润的决策中涉及到许多半结构化的问题。
鉴于此，本文构建了销售利润的决策支持系统并对其进行了系统分析，设计出销售预测等7个子系统和相应的模型。
在此基础上，对DSS的重要组成部分模型库及其与数据库和知识库的接口问题进行了探讨。
关键词销售利润决策支持系统模型库1 引言利润是企业经济效益的集中体现。
在市场经济条件下，企业提供社会所需要的商品和服务，同时追求最大的利润。
要实现最大的利润，首先要对整个生产经营的环节作出相应的管理与决策，包括生产适销对路的产品、降低产品的成本、采取各种销售策略等，从而实现利润最大化的目标。
作出正确的决策是实现销售利润最大化的前提条件。
然而有关销售利润的决策更有赖于决策者的主观判断。
因为它涉及的环境更为复杂，不只与内部各部门有关，而且与外部的市场环境、产品的销路及提供的服务有关，因此要求收集广泛的数据。
此外，在销售利润的决策中，有许多问题的决定，难以用量化的方法确定，而决策者的直觉则起着重要的作用。
基于以上特点，无论是EDP还是MIS都无法有效支持销售利润的决策，因为它是一个半结构化的过程，在很大的程度上需要人的参与，为使该过程更加有效，我们构建了一个销售利润的决策支持系统（Sale Profit Decision Support System）即SPDSS。
2 SPDSS所支持的决策问题从资金运动的角度考虑，商品销售阶段是商品价值实现、目标利润实现的最后阶段，目标利润的预测与决策又是企业生产经营活动的开始，因而销售利润的决策支持系统应支持以下决策问题。
（1）销售的预测与决策销售预测包括销售量与销售额的预测。
这里主要从两方面来考虑。
一是保本销售量和保本销售额的预测。
财务决策支持系统解读
财务决策支持系统解读概述财务决策支持系统（Financial Decision Support System）是运用信息技术手段，以数据分析为基础，为企业的财务决策提供支持和指导的系统。
通过对财务数据进行收集、整理、分析和展示，帮助企业管理者做出准确、科学的财务决策。
本篇文档将对财务决策支持系统的作用、特点、组成以及应用进行详细解读。
作用财务决策支持系统在企业的财务管理中发挥着重要的作用。
它能够提供全面、准确的财务数据，帮助管理者进行决策分析、预测和规划。
具体而言，财务决策支持系统可以实现以下几个方面的作用： 1. 提供决策依据：财务决策支持系统能够及时、准确地收集和整理财务数据，为管理者提供决策所需的各种信息，包括资产负债表、利润表、现金流量表等。
通过对这些数据的分析，管理者可以了解企业的财务状况，为决策提供依据。
2. 辅助决策分析：财务决策支持系统具备强大的数据分析能力，可以对财务数据进行多维度的分析和比较。
通过对不同财务指标的关联分析，管理者可以了解企业各项业务的表现情况，并进行有效的比较和评估，从而更好地辅助决策分析。
3. 支持决策预测：财务决策支持系统可以基于历史财务数据进行趋势分析和预测。
通过建立趋势模型和预测算法，系统可以预测企业未来的财务状况和业绩表现，为管理者提供决策参考。
4. 优化决策规划：财务决策支持系统可以根据不同的决策目标和条件，进行多种方案的比较和评估，帮助企业管理者制定合理的财务决策规划。
系统能够模拟和预测各种决策方案的效果，量化决策风险，为管理者选择最优方案提供支持。
特点财务决策支持系统具有以下几个特点： 1. 数据集成化：财务决策支持系统可以将企业各个部门和系统的财务数据集成到一个统一的平台上进行管理和分析。
这样可以避免数据分散和重复录入，提高数据的准确性和一致性。
2. 数据分析化：财务决策支持系统具备强大的数据分析能力，可以对财务数据进行多维度的分析和比较。
一个公司销售决策支持系统的设计与实现的开题报告
一个公司销售决策支持系统的设计与实现的开题报告一、研究背景及意义在当前商业环境下，各种行业的竞争都变得更加激烈，企业需要通过改善其业务决策制定能力来保持其竞争优势。
然而，市场动态变化频繁，这就要求企业更加专注于既定目标，并能够快速做出反应，以便适应当下的商业环境。
针对这种情况，一款高效、准确的决策支持系统往往可以帮助决策者们更好地做出决策，同时提供高效的资源管理和业务管理。
本文旨在设计和开发一个决策支持系统，以便为经理和其他决策者提供能够加强其业务决策制定能力的工具和资源。
二、研究目的和内容本项研究的目的是设计和开发一款决策支持系统，可为企业的决策者们提供经济、财务、战略、流程、竞争和客户市场数据的分析工具，并为其制定更加准确的业务决策提供可靠依据。
而为实现这一目标，本研究将在以下三个方面进行工作：1. 调研市场所需要的决策支持系统的功能和性能，并分析目标用户的需求。
2. 设计和开发具有分析能力的数据处理和挖掘系统，以支持获取数据资源、数据分析和报表生成等功能。
3. 建立一个用户友好的Web基础平台，用于可视化数据和分析结果的呈现和交互操作，以便更加方便和直观地让决策者们观察、解读和分享这些数据。
三、研究方法本研究将联合利用各种高效的统计数据分析方法、文本挖掘技术以及相关的机器学习算法，并结合数据库技术和数据可视化方法，为用户建立一个完整可靠的数据分析平台。
在具体实施上，本研究将按照以下流程进行：1. 需求调研: 获取目标用户、业务需求和设计含义方面的相关信息。
2. 数据收集和分析: 收取各种数据类型的系统数据（例如财务、经济、竞争和技术相关数据），并进行数据预处理和数据分析。
3. 建立模型方法: 将数据分析和挖掘完成的数据转化为模型，并通过模型的应用和定制化设计，应对不同的业务问题和需求。
4. 数据可视化: 使用图表、折线、柱状图、热力图等方式可视化分析模型的结果，以便于更加直观和易于理解。
5. 报表生成: 将处理完的数据呈现在报表中，以便进行更深入的分析和决策制定，从而达到支持商业决策的目的。
企业销售决策支持系统
企业销售决策支持系统学院：班级：学号：姓名：在市场经济体制下，销售管理已成为企业最重要的经济活动之一。
企业销售是企业经营的起点，也是企业效益的焦点，销售活动不仅与企业内部各部门有密切的关系，还与外界有着广泛的交往。
销售活动涉及的许多问题具有相当的不确定性，这些问题的决策是半结构化或非结构化的。
因此用于支持企业销售决策的DSS是一种较典型的专用DSS，本节将以企业销售决策系统(ESDSS)为案例，介绍实际的DSS的构造及其具体的应用。
以便直观地帮助我们学习和认识DSS。
一、ESDSS的功能研制ESDSS是为处在竞争日趋激烈环境中的企业提供一种分析销售因素关系及其变化规律，抉择最优或满意营销策略的科学手段。
ESDSS的功能有销售预测和销售决策两大类，另外还有若干辅助功能。
销售预测是销售决策的前期工作，预测结果是决策的依据。
ESDSS的销售预测功能比较齐全，既有宏观的，也有微观的。
如：“市场需求、销售额与销售量、产品价格”等是微观的，而“宏观经济形势”，则是宏观的。
销售决策是销售管理的核心，贯穿于销售管理的各个方面和全过程。
ESDSS的销售决策功能是一些常用的，也是较为重要的功能。
二、ESDSS的结构与组成ESDSS的结构设计采用数据库、模型库、方案库“三库一体”，以“方案驱动”运行，以数据库管理模式进行模型管理的设计思想。
ESDSS在结构上是新颖的三角式的三库系统，其特色是提出了“方案库”的概念和“方案驱动”的构思，并与以实现。
系统的逻辑结构如下图。
ESDSS逻辑结构图ESDSS的数据库存储各种从MIS中析取的销售预测与销售决策依据数据、公用的数据字典与数据表字典，以及运行过程中使用的临时表等。
模型库中单元模型用程序方式存储，以两级模型字典描述和管理。
单元模型的组合根据他们的依赖关系，通过建立临时空间来实现，模型的运行通过指南式的人机逐步对话触发。
较特别的是各种销售预测与销售决策的方法也存储于模型库中。
市场营销数据分析与决策支持系统
加强市场营销部门与其他部门的沟通和协 作，形成营销合力，共同推动企业业务发 展。
07
总结与展望
项目成果总结回顾
数据分析能力提升
通过本项目，企业成功构建了高效的数据分析体系，实现了对海量市场数据的快速处理 和分析，为决策提供了有力支持。
营销策略优化
基于数据分析结果，企业对营销策略进行了针对性优化，提高了营销活动的精准度和效 果，降低了营销成本。
客户满意度提升
通过数据分析，企业更加了解客户需求和行为特征，从而能够提供更加个性化的产品和 服务，提高了客户满意度。
未来发展趋势预测
数据驱动营销决策
未来，随着数据技术的不断发展和普及，数据将在营销决策中发挥越来越重要的作用。企业需要不断提高数据分析能 力，以更好地应对市场变化。
个性化营销趋势加强
消费者需求日益多样化，个性化营销将成为未来发展的重要趋势。企业需要借助数据分析和人工智能技术，实现更加 精准的个性化营销。
持续改进路径探讨和展望
数据分析能力提升
营销技术创新应用
加强数据分析人才的培养和引进，提高数 据分析能力和水平。
积极探索和应用新技术、新方法，如人工 智能、大数据等，提升营销效率和精准度 。
客户体验优化
营销与业务协同
关注客户需求和体验，通过改进产品和服 务质量、提高客户服务水平等方式，提升 客户满意度和忠诚度。
在目标市场中，通过塑造独特的产品形象和品牌 个性，使企业在消费者心中占据有利位置。
产品组合策略制定
产品线规划
根据市场需求和企业资源，规划不同产品线的构成和 发展方向。
产品组合优化
通过市场分析和销售数据，调整产品组合的结构和比 例，提高整体盈利能力。
新产品开发
税务工作中的决策支持系统建设与应用
税务工作中的决策支持系统建设与应用随着社会经济的不断发展，税收管理工作变得越来越复杂。
税务机关需要处理大量的纳税人信息，并进行税情分析、风险评估等工作，以支持税务决策的科学性和准确性。
在这样的背景下，决策支持系统成为税务工作中的重要工具。
本文将探讨税务工作中决策支持系统的建设与应用。
一、决策支持系统的定义与作用决策支持系统（Decision Support System，DSS）是应用信息技术和决策分析方法，为决策者提供辅助决策的工具和环境。
它通过收集、组织和分析数据，利用模型和算法进行决策分析，帮助决策者做出合理的决策。
在税务工作中，决策支持系统的建设与应用旨在提高税种管理效益，优化税收征管流程，增强税务机关的决策能力。
决策支持系统可以通过自动化处理大量数据，提供高效的查询和分析功能，帮助决策者发现税收管理的问题和趋势，为制定更有针对性的政策和措施提供依据。
二、决策支持系统的建设1. 数据采集与整理税务决策支持系统的建设需要大量的数据支撑。
税务机关应通过与其他政府部门和金融机构的数据互联互通，采集相关的纳税人和财务数据，并进行合理整理和分类。
数据采集的过程中，需要充分注意数据的准确性和完整性，以保证决策支持系统的分析结果的准确性。
2. 决策模型与算法的构建决策支持系统的核心是决策模型和算法的构建。
针对税务管理中的各种问题和需求，需要建立相应的模型和算法，以支持决策者对问题的分析和决策。
例如，可以构建税收风险评估模型、税收收入预测模型等。
这些模型和算法需要经过严密的验证和调整，确保其在实际应用中的准确性和可靠性。
3. 用户界面与操作方式为了让决策支持系统能够方便、高效地被使用，需要设计用户界面和操作方式。
用户界面应该简洁明了，操作方式应该符合用户的习惯和需求。
同时，还可以考虑引入可视化技术，通过图表、地图等方式展示数据和分析结果，使决策过程更加直观和可理解。
三、决策支持系统的应用1. 税收征管风险评估通过决策支持系统对纳税人数据进行分析和评估，可以判断纳税人的风险程度，对可能存在的问题进行预警和干预。
企业管理理论中的决策支持系统有哪些
企业管理理论中的决策支持系统有哪些在当今竞争激烈的商业环境中，企业管理者面临着日益复杂和多变的决策挑战。
为了提高决策的准确性和效率，各种决策支持系统应运而生。
决策支持系统是一种以信息技术为手段，辅助管理者进行决策的工具和方法的集合。
它能够整合数据、提供分析和预测，帮助管理者在复杂的情况下做出明智的选择。
一、数据仓库与数据挖掘系统数据仓库是决策支持系统的重要组成部分。
它是一个用于存储和管理大量数据的集中式数据库，这些数据通常来自企业内部的各个业务系统，如财务、销售、生产等。
数据仓库通过对这些数据进行清洗、整合和转换，使其成为易于分析和查询的结构化数据。
数据挖掘则是从数据仓库中发现隐藏的模式、趋势和关系的技术。
通过数据挖掘，企业可以发现客户的购买行为模式、市场的细分趋势、产品的销售关联等有价值的信息。
例如，一家零售企业通过数据挖掘发现，购买婴儿用品的客户往往在一段时间后会购买儿童玩具，基于这一发现，企业可以针对性地进行促销和商品推荐，提高销售额。
二、管理信息系统（MIS）管理信息系统是一种用于收集、处理、存储和传播企业内部信息的系统。
它能够提供关于企业运营的各种报表和报告，如销售报表、库存报表、财务报表等，帮助管理者了解企业的现状和历史情况。
MIS 可以为决策提供基础数据和信息，但它通常只是对过去和当前数据的描述，缺乏预测和分析能力。
不过，在一些简单和常规的决策中，MIS 提供的信息已经足够支持管理者做出决策。
三、决策模型与分析工具决策模型是对决策问题的数学或逻辑描述，它可以帮助管理者理解决策问题的结构和影响因素，并通过计算和模拟来评估不同决策方案的效果。
常见的决策模型包括线性规划、整数规划、决策树、蒙特卡罗模拟等。
分析工具则是用于对数据进行分析和处理的软件，如统计分析软件（SPSS、SAS 等）、电子表格软件（Excel 等）。
这些工具可以帮助管理者进行数据分析、图表制作、假设检验等，从而支持决策过程。
企业利润分析决策系统
摘要决策支持系统是在管理信息系统的基础上发展起来的，集“决策”，“支持”，“系统”三者于一体，通过不断发展的计算机建立系统的技术，逐渐扩展支持能力，达到更好的辅助决策的系统。
本系统是决策支持系统中的模型辅助系统，它主要能针对一般中小型企业的企业参数进行分析，并辅助企业经营者作出决策。
本系统是系统使用Microsoft 公司的Visual C++.net为开发工具,Access作为系统的主要储存手段，同时采用了DAO技术存储数据。
在结果的表现形式上，通过使用COM的接口技术调用Microsoft OFFICE来绘制图表和动态生成决策文档，从而达到与办公自动化的完美结合。
本系统主要包括：数据导入、数据分析、生成图表、生成综合决策文档等四个模块。
实现企业信息的分析与决策。
关键词：决策支持系统利润分析预测方法决策方法AbstractDecision－Supporting sustain system is developed basis on MIS,collecting with “Decision-Supporting”, “Support ”,“system ”,build system technology though the developing of computer,enlarge the sustain ability gradually, then assist decision-making finally.The system is model assistant system of decision-making suitain systems,it analyse corportion parameter of common corporation primarily,and maked decision to assiste corportion adminer .The system use Visual C++.net of Microsoft corporation as empolder tool，and put Access as system store means primarily，and using DAO technology store data。
- 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)。
销售利润的决策支持系统摘要利润是企业经济效益的集中体现，而销售利润的决策中涉及到许多半结构化的问题。
鉴于此，本文构建了销售利润的决策支持系统并对其进行了系统分析，设计出销售预测等7个子系统和相应的模型。
在此基础上，对DSS的重要组成部分模型库及其与数据库和知识库的接口问题进行了探讨。
关键词销售利润决策支持系统模型库1 引言利润是企业经济效益的集中体现。
在市场经济条件下，企业提供社会所需要的商品和服务，同时追求最大的利润。
要实现最大的利润，首先要对整个生产经营的环节作出相应的管理与决策，包括生产适销对路的产品、降低产品的成本、采取各种销售策略等，从而实现利润最大化的目标。
作出正确的决策是实现销售利润最大化的前提条件。
然而有关销售利润的决策更有赖于决策者的主观判断。
因为它涉及的环境更为复杂，不只与内部各部门有关，而且与外部的市场环境、产品的销路及提供的服务有关，因此要求收集广泛的数据。
此外，在销售利润的决策中，有许多问题的决定，难以用量化的方法确定，而决策者的直觉则起着重要的作用。
基于以上特点，无论是EDP还是MIS都无法有效支持销售利润的决策，因为它是一个半结构化的过程，在很大的程度上需要人的参与，为使该过程更加有效，我们构建了一个销售利润的决策支持系统（Sale Profit Decision Support System）即SPDSS。
2 SPDSS所支持的决策问题从资金运动的角度考虑，商品销售阶段是商品价值实现、目标利润实现的最后阶段，目标利润的预测与决策又是企业生产经营活动的开始，因而销售利润的决策支持系统应支持以下决策问题。
（1）销售的预测与决策销售预测包括销售量与销售额的预测。
这里主要从两方面来考虑。
一是保本销售量和保本销售额的预测。
二是为实现目标利润的目标销售量和目标销售额的预测。
（2）目标利润的预测与决策目标利润是企业在计划期的生产经营活动中所要达到的目标，它是预计未来的一种理想的利润，是企业必须经过努力才能达到的利润。
目标利润是销售预测和产品目标成本确定的前提与基础，所以目标利润的预测与决策是企业经营管理的核心，是销售利润决策支持的主要问题。
（3）产品的价格决策产品的价格决策包括定价决策和提、降价决策。
一个企业推出新产品时，首先要制订产品的试销价格，随着市场需求的变化要及时调整产品的价格，这就涉及到产品的提、降价决355策。
（4）促销决策选择适当的促销方法可以促进商品的销售。
促销决策包括推销人员数量决策和广告费用决策。
推销人员的数量由市场销路状况和消费群体等因素决定；广告费用不能超过因广告促销而带来的赢利增加额。
（5）销售税金预测销售税金是指从销售收入中抵扣的税金，包括增值税、消费税、城建税等，销售税金预测要分别进行各种税金的预测。
（6）赢利分配决策根据公司制企业的利润分配规定，利润总额的分配顺序是：法定盈余公积、公益金、任意赢余公积和向股东支付股利。
而股利的分配又有剩余股利政策、固定或持续增长的股利政策、固定股利支付率政策和低正常股利加额外股利政策。
3 SPDSS的软件结构根据以上对销售利润决策支持系统所支持的决策问题的分析，可以得到SPDSS的功能结构图，如图1。
图1 SPDSS的功能结构图在此基础上，还要进行逻辑结构分析以便于各部件的实现。
根据DSS的基本结构形式，SPDSS有四个主要部件，即数据库、模型库、知识库和人机会话系统，DSS的逻辑结构图如图2。
356图2 SPDSS的逻辑结构图4 SPDSS系统模型设计4.1 销售预测子系统的模型该子系统的预测模型主要包括简单移动平均、一次指数平滑、二次指数平滑、一元线性回归、多元线性回归等。
由于用于预测的模型较多，本文用产生式规则来实现预测模型的自动选择。
表1列出了线性平滑法、回归分析法等模型的有关特征。
可以将这些特征用关系数据库存储为记录的形式，形成规则库。
通过人机对话系统，用户进行模型的特征选择，每选择一次，即可提取一组模型的特征值，然后用该组特征值去与规则库中的规则进行匹配，即可得到相应的模型。
3573584.2 促销子系统的模型 （1） 推销人员数决策模型该模型的算法如下：ILV C C S ⨯⨯+=)21( 时间，为完成一次访问的平均为每年访问顾客次数，潜在顾客量，为现有顾客量，为推销人员数，式中：L V C C S 21效业务时间。
为每年每个推销员的有I（2） 广告费用决策模型该模型的算法如下：为当期广告费用支出现值以后各期净销售收入总为由广告引起的当期和式中：E M EPV M -=而PV 又根据贷款利率和广告作用逐期递减的规律，可用下式表示：UR R S PV ++∆=)1( 速率。
为广告作用逐期递减的为银行贷款利率，总现值，和以后各期净销售收入为由广告费引起的当期式中：U R S ∆本子系统中的模型还有推销人员业绩评估、销售统计分析等。
4.3 价格决策子系统的模型本子系统的模型包括两个方面，在定价决策中，主要应用了量—本—利分析模型的保本定价法、图解定价法和目标利润定价法；关于产品的提、降价决策中应用了弹性分析模型。
4.4 目标利润预测子系统的模型该子系统的模型有目标利润率法、上年利润基数法及历史资料预测等方法。
公式如下： 利润增长率上年利润目标利润润率同类企业平均净资产利本企业净资产目标利润率同类企业平均销售利润预计销售收入目标利润⨯=⨯=⨯=4.5 税金预测子系统的模型在该子系统中，对税金的预测包括增殖税、消费税、营业税、企业所得税、城建税和资源税等。
4.6 赢利分配子系统的模型按照《公司法》的规定，公司的利润分配顺序为法定赢余公积金、公益金、任意赢余公积金和支付股利。
在本子系统中主要用到剩余股利政策、固定或持续增长的股利政策、固定股利支付率政策和低正常股利加额外股利政策等模型。
5 模型库的组织与管理SPDSS的模型库的组织采用模型的数据表示与程序表示相结合的方法。
对于模型字典，本文采用关系数据库来组织，其数据结构可用DBF文件格式，具体结构见表2。
根据需要可以增加字典的字段个数，如可以加上模型的功能，模型的数据信息（包括输入、输出参数）和模型的方法信息等。
通过模型字典，管理人员可以增加、删除和修改记录，从而实现模型库的日常维护。
另外，用户可以通过模型字典来查询模型的相关信息，以助于其选择模型。
6 SPDSS的接口问题数据库与模型库的接口问题是DSS中需要解决的重要问题。
SPDSS采用VC++和VFP进行开发，VFP适合数据处理，VC++适合于数值计算，而VC中的ODBC接口恰好解决了二者之间的矛盾。
ODBC是为了给访问关系数据库的客户端应用程序访问数据库时提供的一个统一的接口。
ODBC主要包括CDatabase、CRecordset和CRecordview类。
Cdatabase对象用于建立同数据源的连接，CRecordset对象代表从数据源选出的一个记录的集合，而Crecordview 类则用于显示数据，使用对话框数据交换(DDX)和记录域交换(RFX)机制完成在Form中的控件和CRecorset域之间的交换。
参考文献：1 高洪深. 决策支持系统（DSS）理论•方法•案例（M）. 清华大学&广西科学技术出版社, 2000年版2 陈文伟. 决策支持系统及其开发（M）. 清华大学&广西科学技术出版社, 2000年版3 张维明等. 信息系统建摸技术与应用（M）. 电子工业出版社, 1997年版4 黄梯云等. 模型管理系统及其发展. 管理科学学报,1998, 1(1):57-63359Sale Profit Decision Support SystemCao XiuYing Liang JingGuo(Economic and Management School of Harbin Engineering University)Abstract Profit is the important embody of enterprise beneficial result, the decision of sale profit is involved in some half-structured problem, so this dissertation designed a sale profit decision support system (SPDSS) and analyzed this system, gave six subsystem such as sale prediction and relevant model. On the basis of these, this dissertation discussed the Model Base which is the important ingredient of Decision Support System and the interface problem with Database and Knowledge Base.Key words Sale Profit Decision Support System (DSS) Model Base (MB)360。