决策支持系统的技术体系
应急决策支持系统
系统的重要性
提高应急响应速度
通过快速获取和处理信息，缩 短应急响应时间，降低损失。
提高决策质量
基于数据分析和专家知识，提 高决策的科学性和准确性。
优化资源配置
通过对资源需求的快速分析和 预测，优化资源配置，提高资 源利用效率。
增强协同能力
促进各部门、各地区之间的信 息共享和协同工作，提高整体
应急响应能力。
隐私保护
在采集、传输、处理和使用应急数据的过程 中，严格遵守隐私保护的相关法律法规，确
保个人隐私不被泄露。
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应急决策支持系统的应用场 景
自然灾害应急
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地震
通过实时监测和分析地震 数据，为救援队伍提供快 速准确的救援方案。 Nhomakorabea洪水
利用气象和水利数据，预 测洪水趋势，及时发布预 警信息，指导防汛抗洪工 作。
应急决策支持系统是一种综合运用信息技术、数据挖掘、 专家咨询等技术手段，为应急决策者提供快速、准确、科 学的决策支持的计算机系统。
综合性
整合多种资源和技术手段，提供全方位的决策支持服务。
实时性
能够快速获取和处理突发事件信息，为决策者提供实时数 据和信息支持。
科学性
基于数据分析和专家知识，为决策者提供科学依据和解决 方案。
THANKS
台风
分析台风路径和强度，提 前制定疏散和防范措施， 减少人员伤亡和财产损失 。
事故灾难应急
火灾
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通过智能感知设备，实时监测火情，迅速定位火灾地点，为消
防部门提供救援支持。
交通事故
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整合交通管理部门的数据资源，快速响应交通事故，协调救援
力量，保障道路交通安全。
DSS(决策支持系统)
决策支持系统管理的核心是“决策”。
全球经济一体化的进程以及信息技术的发展，消除了许多流通壁垒。
企业比以往任何时候都面临着更为复杂的生存环境，更难以形成并维护其竞争壁垒。
竞争的压力对企业制定决策的质量、速度都有更高要求。
决策支持系统作为一种新兴的信息技术，能够为企业提供各种决策信息以及许多商业问题的解决方案，从而减轻了管理者从事低层次信息处理和分析的负担，使得他们专注于最需要决策智慧和经验的工作，因此提高了决策的质量和效率。
现代企业的管理决策一、管理和决策制定60年代末，明茨伯格(Mintzberg)对5位总经理的工作进行一项仔细的研究。
他发现，管理者扮演着十种不同的但却是高度相关的角色。
这十种角色可以进一步分为三方面：人际关系、信息传递和决策制定，如下表所示：在这三方面中，决策制定是管理最核心、最实质性的角色。
所有的管理活动都围绕着决策。
决策的整体质量对企业的成败有重大影响。
二、现代企业决策的挑战在过去许多年，管理者制定决策是一门纯粹的艺术，是通过很长一段时间的经验所获得的一项天赋。
管理之所以被看成一门艺术，是因为许多个体风格被用于处理并成功地解决了同一类型的管理问题。
这些风格源于创造力、判断力、直觉和经验，而不是建立在科学方法基础上的系统化的定量分析方法。
但是，今天管理所面临的外部环境正在发生迅速变化。
商业及其本身的环境也比以往更加复杂，而且这种复杂性日益增加。
这些都对现代企业的管理决策带来了新的挑战：1. 决策质量的要求更高随着技术的迅速发展，客户获得产品和服务的渠道更为畅通，客户的选择余地更大。
同时大规模生产使得产品出现了供过于求的状态。
客户成为最稀缺的资源。
这迫使企业必须采取“以客户为中心”的经营策略，努力提高产品和服务的质量。
2. 决策时要考虑的因素更复杂随着经济全球化的趋势，尤其是中国加入WTO之后，无论是否愿意，企业都将面对全球的竞争者和全球范围的消费市场；随着环境的恶化、消费者权益意识的增强等，政府颁布了更详尽的法令和制度来约束企业的经营行为。
交通运输管理中的决策支持系统
交通运输管理中的决策支持系统在当今社会，交通运输领域的发展日新月异，面临着日益复杂的挑战和需求。
为了实现更高效、更安全、更可持续的交通运输管理，决策支持系统应运而生。
决策支持系统如同交通运输管理中的智慧大脑，为管理者提供了关键的信息和分析，帮助他们做出明智的决策。
一、决策支持系统的定义与功能决策支持系统是一种基于计算机技术的信息系统，它通过收集、整理、分析和展示相关数据，为决策者提供辅助决策的支持。
在交通运输管理中，其功能涵盖了多个方面。
首先，它能够实现数据的整合与管理。
交通运输涉及大量的数据，包括交通流量、路况信息、车辆信息、驾驶员信息等等。
决策支持系统可以将这些分散的数据整合起来，形成一个统一的数据仓库，便于管理和查询。
其次，它具备数据分析和预测能力。
通过运用各种数据分析方法和模型，如统计分析、机器学习等，系统可以对历史数据进行挖掘，分析交通流量的变化趋势、事故发生的规律等，从而对未来的情况进行预测，为决策提供前瞻性的依据。
再者，它能够提供决策方案的评估和优化。
当面临多种决策选项时，系统可以模拟不同方案的实施效果，从成本、效率、安全性等多个维度进行评估，帮助决策者选择最优的方案。
二、决策支持系统在交通运输管理中的应用场景1、交通规划与设计在城市交通规划中，决策支持系统可以根据人口增长、土地利用、经济发展等因素，预测未来的交通需求，为道路网络的布局、公共交通线路的规划提供科学依据。
例如，系统可以分析不同规划方案下的交通拥堵情况，帮助规划者确定最优的道路拓宽方案或新的公交线路。
2、交通运营管理对于交通运营部门来说，决策支持系统可以实时监测交通流量和路况，及时发现拥堵路段和事故地点，并提供相应的疏导方案。
在公交运营中，系统可以根据乘客的出行需求和车辆的运行情况，优化公交发车频率和线路调整。
3、交通安全管理通过对事故数据的分析，决策支持系统可以识别事故多发路段和时间段，找出事故的原因和规律，为制定针对性的安全措施提供支持。
决策支持系统及商业智能
2 大数据的挖掘
通过挖掘大数据中的信息和模式，更准确地预测和辅助决策。
3 实时数据分析
实时数据分析能力的提升，使决策者能够更快速地响应市场变化。
决策支持系统和商业智能的商业价值
决策支持系统和商业智能的应用可以帮助企业快速反应市场变化，优化资源配置，提高决策的准确性和效率， 从而获得竞争优势。
1
1960s-1970s
决策支持系统的雏形出现，主要关注数
1980s-1990s
2
据收集和处理。
商业智能开始兴起，数据分析和决策支
持能力逐步提升。
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2000s- 现在
随着技术的发展，决策支持系统和商业 智能不断融合，成为企业决策的重要组 成部分。
决策支持系统和商业智能的未来发展 趋势
1 人工智能的应用
决策支持系统和商业智能的应用案例
市场营销
通过分析市场数据和 消费者行为，制定精 准的营销策略和推广 活动。
供应链管理
优化供应链流程，减 少成本，提高交货速 度和客户满意度。
金融行业
通过风险评估和数据 分析，提高投资决策 的准确性和盈利能力。
医疗健康行业
通过患者数据分析和 临床决策支持，提高 诊断准确性和治疗效 果。
决策支持系统和商业智能的挑战及应 对策略
数据质量
数据源不完整、不准确等问题会影响决策支持系统和商业智能的准确性。应加强数据管理和 清洗。
隐私与安全
保护用户信息和企业敏感数据的安全，防止数据泄露和黑客攻击。
技术难题
新技术的引入和应用，需要企业建立合适的技术团队和培训体系。
广泛应用于市场营销、供应链管理、金融和医 疗健康等领域。
决策支持系统(免费啦)
⑹ 数据、模型与方法能容易地修改和添加。 如：数据模式的变更、模型的连接或修改、各种 方法的修改等。
⑺ 能灵活地运用模型与方法对数据进行加工、汇总、 分析、预测，得出所需的综合信息与预测信息。
⑻ 具有方便的人机对话和图像输出功能，能满足随机 的数据查询要求，回答 “如果…则…”之类的问题。
⑼ 提供良好的数据通信功能，以保证及时收集所需数 据并将加工结果传送给使用者。 ⑽ 具有使用者能忍受的加工速度与响应时间，不影响 使用者的情绪。
【大连海事大学—课件】
《决策支持系统》
袁长峰 副教授
大连海事大学交通运输管理学院
研究内容
决策支持系统概述 模型辅助决策 数据库与人机交互系统 决策支持系统 专家系统
综合决策支持系统
研究目的
掌握DSS的概念、与MIS系统的区别
会设计和应用模型进行辅助决策
掌握DSS的基本体系结构、DSS的设计和开发
模型体系，这就是DSS中的模型库所要容纳
的模型群，因此说，DSS是系统工程所要研究 和开发的重要领域。
4．行为科学
研究决策者的决策风格、在决策过程中的 决策行为等，指导DSS的设计和开发。涉及
到决策者的心理学。大量的研究表明，系统
模型所表现的缺陷甚至失败很少是因为技术
上的原因，而多半是由于脱离实际。
4. DSS的功能
⑴ 管理并随时提供与决策问题有关的组织内部信息。 如：订单要求、库存状况、生产能力与财务报表等。 ⑵ 收集、管理并提供与决策问题有关的组织外部信息。 如：政策法规、经济统计、市场行情、同行动态与科技 进展等。 ⑶ 收集、管理并提供各项决策方案执行情况的反馈信息。 如：订单或合同执行进程、物料供应计划落实情况、生 产计划完成情况等。 ⑷ 能以一定的方式存储和管理与决策问题有关的各种数 学模型。 如：定价模型、库存控制模型与生产调度模型等。 ⑸ 能够存储并提供常用的数学方法及算法。 如：回归分析方法、线性规划、最短路径算法等。
决策支持系统(DDS)
综述： 综述：决策支持系统的基本特征
1、对准上层管理人员经常面临的结构化程 、 度不高、说明不充分的问题； 度不高、说明不充分的问题； 2、把模型或分析技术与传统的数据存取技 、 术检索技术结合起来； 术检索技术结合起来； 3、易于为非计算机专业人员以交互会话的 、 方式使用； 方式使用； 4、强调对用户决策方法改变的灵活性及适 、 应性； 应性； 5、支持但不是代替高层决策者制定决策。 、支持但不是代替高层决策者制定决策。
决策支持系统的分类
(1)结构化决策，是指对某一决策过程的环境及规 结构化决策， 结构化决策 能用确定的模型或语言描述， 则，能用确定的模型或语言描述，以适当的算法产 决策按其性质可分 生决策方案，并能从多种方案中选择最优解的决策； 生决策方案，并能从多种方案中选择最优解的决策； (2)非结构化决策，是指决策过程复杂，不可能 非结构化决策，是指决策过程复杂， 非结构化决策 用确定的模型和语言来描述其决策过程， 用确定的模型和语言来描述其决策过程，更无所谓 最优解的决策； 最优解的决策； (3)半结构化决策，是介于以上二者之间的决策， 半结构化决策，是介于以上二者之间的决策， 半结构化决策 这类决策可以建立适当的算法产生决策方案， 这类决策可以建立适当的算法产生决策方案，使决 策方案中得到较优的解。 策方案中得到较优的解。
• 核心数据库主要任务 在于支持银行交易处 理系统、 理系统、保证银行的 日常运行、 日常运行、正确记录 客户数据信息、 客户数据信息、追求 数据的绝对精确和可 靠，数据来自银行联 机交易处理系统
银行数据仓库与核心数据库的 区别
• 数据仓库重在收集具 有一定含义的信息及 数据， 数据，对具体数据源 抽象和概括， 抽象和概括，目的是 向银行管理决策提供 支持， 支持，为银行决策服 务。
电力营销决策支持系统的设计
电力营销决策支持系统的设计摘要：随着电力工业的迅速发展，电力公司营销部门依靠传统的信息管理方式已经远远不能满足未来电力市场的要求，因此，使用具有灵活查询、在线分析处理、复杂报表能力为一体的电力营销决策支持系统（DSS）已经变得十分迫切。
关键词：电力营销；决策支持系统；数据仓库；决策支持工具1决策支持系统体系结构电力系统由发电、输电、配电及用电四部分组成。
电力营业管理部门完成有关用电环节的管理，包括业务扩展、电量计量、电量电费、营销计划、需求侧管理等工作。
建立成功的决策支持系统，必须以电力营销的功能需求分析为目标，构建决策支持系统的体系和相应的功能模块，才能使系统满足电力营销的实际工作需要。
决策支持系统的体系结构通常由事务处理环境、联机分析环境（数据仓库环境）和决策支持系统前端工具组成，其相互关系如图所示。
1.1事务处理环境事务处理环境以企业在线事务处理为核心，提供及时、精确、可靠地完成事务的计算环境，一般由信息管理系统、办公自动化系统、企业级应用系统等组成。
事务处理环境为企业积累了大量的基础数据，成为联机分析环境数据来源的基础。
1.2联机分析环境（数据仓库环境）联机分析环境以在线分析处理（OLAP）为核心，提供自主查询、多维分析、数据挖掘的计算环境，常称为数据仓库环境。
它主要包括存储数据库（关系数据库RDBMS、多维数据库MOLAP）、在线分析处理服务器、基于Web的应用服务器和各种建立实施工具。
联机分析环境建设的成功取决于前端工具提供给用户的服务，如果最终用户不能通过给定的前端工具方便地回答关键的业务问题，即使数据仓库设计得多么精巧，也不能称为成功。
1.3决策支持系统前端工具决策支持系统前端工具主要由查询和报表工具、在线分析处理工具和数据挖掘工具组成。
这些工具的共同特点是对数据仓库进行数据分析和信息综合，作分片和分块、向下细化和向上综合的分析，挖掘数据之间隐藏的关系，并将结果用可视化方式显示出来。
决策支持系统(DSS)：第一讲 DSS概述
信息管理系
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2、管理信息系统 MIS（Management Information Systems）： 整体分析，系统设计，信息共享，部门协
调。缺点：难于适应多变的内、外部管理环境，
对管理人员的决策帮助十分有限。
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信息管理系
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2.1、定义 管理信息系统（management information
人—机系统：在系统中真正起到执行管理命令 ,对组织的人、财、物、资源、以及资金流、物流 进行管理的主体是人，计算机始终只是一种管理 工具。
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分析、计划、预测、控制功能：强调管理方 法的应用和对信息的进一步深加工，即利用信 息分析组织的生产经营状况，利用各种模型对 组织的生产经营活动的各个环节进行分析预测 ，控制各种可能影响实现组织目标的因素，以 科学的方法，最优地分配各种资源(设备、任务 、人、资金、原料、等)，合理地组织生产(计 划,调度,监督等)。
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信息管理系
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课程讲授方式
课堂讲解，实验。 实验工具：Clementine12.0
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信息管理系
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课程成绩
选修课。 考试。 成绩计算 综合成绩=平时成绩*30%+期末考试成绩 *70%; 其中平时成绩=考勤*50%+作业*50%。
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眼花缭乱的名词，do you know?
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信息管理系
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二 DSS的产生背景
电子数据处理—EDP（Electronic Data Processing）
管理信息系统—MIS（Management Information Systems）
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6.4 决策支持系统的技术体系
6.4
数据仓库
ERP在控制与存储数据方 面是成功的，但缺少理解 数据和分析数据的能力， 所以许多企业在建造ERP 的同时，构建数据仓库。
数据仓库加强了ERP信息 和其他信息来源
查询
报告
OLAP服务器
输
出
分析
数据挖掘
顶层 前端工具
OLAP服务器
BI将数据仓库(DW)、联机分析处理
(OLAP)、数据挖掘(DM)等技术与客
户关系管理 （CRM）等结合起来应
外
用于商业活动实际过程当中，实现
部
了技术服务于决策的目的。
异 构
数
BI的核心内涵应该包括三个方面：
据
管理、技术和组织。
源ETL数据 来自库 元数据中心数据 仓库
前端展现模块
查 询 分 析 请 求
信 息 和 知 识
分 数据挖掘模型 析
模 型 OLAP模型
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6.4
数据挖掘技术
数据挖掘技术可以分为三大类
统计分析类
知识发现类
其他类型
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6.4
数据挖掘技术 统计分析类
统计分析（或称数据分析）技术中使用的数据挖掘模型有：
线性分析和非线性分析 回归分析 时间序列分析 最近邻算法 聚类分析
技术
利用这些技术可以检查那些异常形式的数据，然后，利用各种统计模型和数学模型解释这些 数据，解释隐藏在这些数据背后的市场规律和商业机会。
OLAP服务器
监控 管理 元数据存储
数据仓库 ETL
数据仓库 管理系统层
操作数据库
附加数据库
数据源层 2
6.4
商务智能（BI）
商务智能概念最早是Gartner Group 于1996年提出来的。
商务智能(BI)其实是企业信息化演变的结果。 演进过程：TPS EIS MIS DSS
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6.4
商务智能（BI）
6
6.4
数据挖掘技术 知识发现类
知识发现类数据挖掘技术是与统计类数据挖掘完全不同的一种挖掘技术。它可以从数据仓库 的大量数据中筛选信息，寻找市场可能出现的运营模式，发掘人们所不知道的事实。
知识发现类数据挖掘技术包含：
人工神经网络 决策树 遗传算法 粗糙集 关联规则发现
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6.4
数据挖掘技术 其他类
其他数据挖掘技术中包含：
文本数据挖掘、 Web数据挖掘、 空间数据挖掘、 分布式数据挖掘 可视化系统
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Thank You
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