决策支持系统-精选.
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：
由若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：
是对大量数据进行收集、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，对信息进行收集、组织、存储、加工、传播和使用的人机系统。
▲管理信息系统的基本组成：
管理业务应用系统、数据库系统
▲管理信息系统特点：
1、以数据库系统为基础；
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、控制论为基础，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、规范化不明
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、管理并提供反馈信息
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、具有人机会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基础
2、运筹学的发展为模型辅助决策奠定了模型基础
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分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。
异步系统：无时间压力下参与者异时异地对信息的调查、核实，并通过对在线研讨产生的不连贯信息进行提取整合，形成系统完整的结论。
▲与DSS集成的人工智能技术主要有：
1、自然语言处理和语音处理技术；
2、专家系统ES；
3、人工神经网络ANN
▲智能决策的新技术
1、计算智能（通过对“数值知识”进行数值计算，来实现某些智能行为，与传统的以符号推演为特征的符号智能互相补充）
2、Agent技术
3、商业智能技术（从商业数据中提取信息和知识，并根据这些做出商业决策）
▲决策支持的主要方式
1、数据辅助决策
2、模型辅助决策
3、知识辅助决策
4、方案辅助决策
▲决策支持系统与管理信息系统的区别
【联系】：DSS是从MIS的基础上发展起来的，都是以数据库为基础，都需要进行数据处理，都能在不同程度上为用户提供辅助决策信息
【区别】1、DSS支持半结构化，MIS支持结构化决策
2、DSS可处理不确定性问题，MIS处理确定性问题
3、DSS具有模型管理与服务功能，MIS只涉及处理单模型问
题
4、DSS具有强大的人机交互功能，MIS交互功能较弱
5、DSS一般只使用数据，MIS经常维护数据
6、DSS支持方案生成与评估，MIS不具备此功能
7、DSS为模型驱动，MIS是数据驱动
8、DSS面向高层管理人员，MIS面向中低层管理人员
第2章决策、决策过程和决策支持
▲决策：
为了确定未来某个行动目标，根据决策者的经验，在具有一定信息的基础之上，借助科学的方法，从两个以上的可行方案中选择最优方案的分析判断过程。
▲决策的内涵：
1、决策目标；
2、多个可行方案；
3、决策实施；
4、目标优化▲决策的特征：
1、目的性
2、超前性
3、创造性
4、管理性
▲决策的分类：
按性质分（结构化、半结构化、非结构化）
按影响范围分（战略、战术、执行）
按决策环境分（确定型、风险型、非确定型）
▲决策过程：
人们为实现一定目标而制定行动方案，并准备实施的过程，此过程也是一个提出问题、分析问题、解决问题的过程。
▲决策分三个阶段：
1、情报收集；
2、方案设计；
3、方案评估与选择
▲决策过程示意图：（看书上图）
▲科学决策包括：
1、科学的决策程序；
2、科学的决策技术；
3、用科学的思维方法做出决断
▲科学决策的特点：
1、有科学的决策体系和运作机制；
2、有科学的决策程序；
3、重视参谋作用；
4、运用科学技术和科学方法。
▲科学决策原则：
1、信息化；
2、定量分析与定性分析相结合；
3、对比优化；
4、反馈；
5、复杂问题群体决策
▲科学决策流程：
1、提出问题；
2、确定目标；
3、价值准则；
4、拟定方案；
5、分析评估；
6、选择方案；
7、实验验证；
8、普遍实施
▲1、结构化决策（指问题的本质和结构非常明确，且经常重复发生的决策问题，解决这些问题的步骤是已知的，可以采用格式化的书面指示留给用户或计算机处理）
2、非结构化（问题的本质和结构复杂难以理解，无法用固定决策程序来解决）
3、半结构化（介于结构化和非结构化之间）
▲决策支持系统的三部件结构：
对话部件，模型部件，数据部件
▲三部件结构图（看书上图）
▲决策支持系统的三系统结构
语言系统LS，知识系统KS，问题处理系统PPS
▲三系统结构图（看书上图）
▲三部件和三系统结构的比较
【三部件】（优点：①明确了三部件之间的关系②便于和其他系统的区别。缺点：①没有突出DSS的问题处理特性②没有突出语言系统）
【三系统】（优点：①突出了问题处理系统的重要性②明确了语言系统的重要性。缺点：①忽略了数据库系统、模型库系统的关系②不适合与其他系统的区别）
▲模型库和方法库的关系
1、一个模型可以有多个方法；
2、多个方法组成一个模型；
3、模型是由方法实现的
4、模型和方法的表现形式不同
5、模型和方法是同一个问题的两个侧面
▲增强型三部件结构（看书上图）
▲四库系统（看书上图）
▲智能决策支持系统IDSS：
是将人工智能技术引入决策支持系统而形成的一种具有人工智
能行为的信息系统。
▲IDSS的分层
1、应用层（面向IDSS的使用者）
2、控制协调层（面向IDSS的总设计师）
3、基本结构层（面向专业程序设计人员）
▲IDSS是专家系统ES与决策支持系统DSS的结合
决策过程的综合型决策支持系统的一个功能框架，也称综合决策支持系统。
▲综合决策支持系统I3DSS的结构图（看书上图）
▲I3DSS的体系结构
1、第一个主体是数据库系统、方法库系统和模型库系统的结合，为决策问题提供定量分析的辅助决策信息，是定量分析基础。
2、第二个主体是数据仓库、OLAP，它从数据仓库中提取数据和信息，这些东西反映了大量数据的内在本质，是定量分析的关键。
3、第三个主体是专家系统和数据挖掘的结合，数据挖掘从数据库和数据仓库挖掘知识，放入专家系统中，并由知识推理达到定性分析的辅助决策。
▲I3DSS的特点
1、集成化
2、交互性
3、智能化
▲基于服务的决策支持系统S-DSS的分层：
资源层、服务层、应用支撑层、应用层
▲基于服务的决策支持系统S-DSS的特点：
1、有较强的可扩展性；
2、兼容性好；
3、应用领域宽
▲说明模型库、知识库、数据库三者的两两之间的接口问题（找答案）
▲如何集成模型库系统、知识库系统、数据库系统为统一整体（找答案）
第三章基于数据的决策支持技术
▲数据仓库：
数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持决策制定过程。
▲数据仓库特点：
面向主题
集成
稳定
随时间变化
▲数据集市：
是指具有特定应用的数据仓库，主要针对某个具有战略意义的应用或者具体部门级的应用。
▲数据库与数据仓库的区别：
▲多维数据模型：
以分析和描述数据的多维特征为目标，将客观世界划分为维度和
度量，最终形成多维逻辑视图
▲多维数据模型相关概念：维、维级别、维成员、度量、多维数组、数据单元
维：人们观察数据的特定角度
维级别：人们观察数据的特定角度还存在不同的细节
维成员：维的一个取值
度量：数据的实际意义，即描述数据“是什么”
多维数组：可以表示为（维1····维n，度量1···度量m）数据单元：多维数组的取值
▲数据仓库中的数据分为四个级别：
早期细节数据、当前细节数据、轻度综合数据、高度综合数据▲粒度：
粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的度量。粒度越小，细节程度越高。
▲元数据：
关于数据的数据
▲元数据的分类：
技术元数据（关于数据仓库系统技术细节的数据）
业务元数据（从业务角度描述数据仓库的数据）
▲元数据的系统管理功能：
1、描述哪些数据在数据仓库中；
2、定义要进入数据仓库的数据和数据仓库中产生的数据；
3、记录数据抽取工作时间安排；
4、记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况；
5、衡量数据质量。
▲数据仓库的数据组织方式：
1、虚拟存储方式
2、基于关系表的存储方式（
3、多维数据库存储方式
▲数据仓库中主要有几类表？
事实表、维表
▲星型模式
事实表和维表联系在一起形成“星型模式”的数据结构
▲雪花模式
“星型模式”的维表按其层次结构用多个维表分开表示。
▲数据仓库的基本体系结构：
数据源，数据ETL，存储与管理，数据的表现
▲ETL处理过程描述：
抽取：是数据进入仓库的入口。
转换：根据数据仓库的要求，进行数据转换等处理，确保来自不同系统、不同格式的数据的一致性和完整性，并按要求装入数据仓库。
加载：将转换后的数据加载到数据仓库中。
▲数据清洗：
指发现并纠正数据文件中可识别的错误，包括检查数据的一致性，处理无效值和缺失值等。
▲数据质量问题可分为：
单数据源模式层问题，单数据源实例层问题，多数据源模式层问题，多数据源实例层问题。
▲数据清洗分类：
1、手工实现方式；
2、通过专门编写的应用程序；
3、某类特定领域的问题；
4、与特定应用领域无关。
▲数据清洗分成哪几个阶段？
1、数据分析
2、定义清洗
3、执行清洗
▲异构数据集成
主要处理多数据源的异构问题。
▲异构性分为哪几个层次？
系统级异构：指不同的主机
语法级异构：指数据类型
结构级异构：指数据结构
语义级异构：指词汇的语义区别
▲数据仓库设计的方法分为：
自顶向下、自底向上、二者混合
▲数据仓库的设计过程：
1、选取待建模的分析主题
2、选取数据粒度
3、选取用于每个事实表记录的维
4、选取将记录在事实表中的度量。
▲联机分析处理OLAP
是使分析、管理或执行人员能够从多角度对企业数据进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据更加深入了解的一类软件技术。
▲OLAP特点
快速性、可分析性、多维性、信息性
▲OLAP分析：
指对以多维形式组织起来的数据进行切片、切块、上钻、下钻和旋转等分析，使用户能从多角度观察数据仓库中的数据，从而深入了解数据的信息和内涵。
▲OLAP基本分析操作
1、切片：在多维数组的某一维上选定一维成员
2、切块：在多维数组的某一维上选定某一区间的维成员
3、旋转：改变报告或页面的显示的维方向
4、上钻：通过归约，将概念向上聚集。
5、下钻：由不太详细的数据分解到更详细的数据。
▲OLAP体系结构：
C/S模式,B/S模式
▲OLAP存储格式可分为：
关系OLAP（ROLAP，基于关系数据库的OLAP实现），多维OLAP（MOLAP，基于多维数据组织的OLAP实现），混合型OLAP（HOLAP，基于混合数据组织的OLAP实现）
▲MOLAP与ROLAP的比较
1、存储结构比较：MOLAP查询速度快，结构清晰明了
2、数据更新比较：ROLAP灵活性好，对数据变化适应性强
3、性能比较：MOLAP在存取速度上占优势，但在预计算、响应时间上的优势是通过牺牲存储空间换来的。
▲数据挖掘的定义：
就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐藏在其中的，但又潜在有用的信息和知识的过程。
▲数据挖掘的分类：
1、关联规则挖掘（发现数据库中一组对象之间的关联）
2、分类和预测（分类是对数据集的分析，找出并区分数据类，以便使用模型预测未知类型的数据）
分类预测模型的建立采用的技术：
人工神经元网络、决策树方法、规则推理方法
3、聚类挖掘（利用计算机技术进行自动分类）
聚类技术主要分为：
划分聚类、层次聚类、密度性聚类和网格型聚类
4、偏差检测（对历史数据的异常记录进行检测）
5、演变分析（描述行为随时间变化的对象的规律和趋势）
▲数据挖掘和联机分析的异同：
OLAP：1、验证型分析工具，由用户驱动
2、事先要对用户需求有深入的了解
3、不同的视图得到的结果可能不同，容易产生误导
DM：1、挖掘型分析工具，由数据驱动
2、计算机将处于长时间工作，结果中可能产生很多无用信息
3、挖掘出的信息可能用户不知道能做什么用
▲联机分析挖掘OLAM的产生背景及典型模式：
OLAP和DM技术在决策分析中存在极为吻合的互补性，因此促成了联机分析挖掘。
【典型模式】
1、先进行立方体计算，再进行数据挖掘
2、先进行数据挖掘，再利用立方体计算进行深入分析
3、立方体计算与数据挖掘同时进行
4、回溯操作
▲经理信息系统EIS定义：
是一种以支持高层管理和决策人员进行日常管理和决策工作的计算机信息系统，能为高层管理者提供决策支持，提高工作效率，增强管理与决策能力。
▲EIS的要求：
数据的外部化与智能化、结构的柔性化和灵活化、系统的协作化
和分布化
▲EIS的功能：
1、办公支持是基本部分
2、信息支持是根本功能
3、决策支持注重决策的可行性评价
4、思维支持强调决策过程中的思维过程
▲EIS的建设中集成数据仓库、联机分析和数据挖掘的优势：
1、数据仓库技术改进了数据组织问题
2、联机分析、数据挖掘技术提高了分析能力
第四章基于知识的决策支持技术
▲知识：
是以各种不同方式把多个信息关联在一起的信息结构，是人们对客观事物及其规律的认识。
▲数据、信息和知识的区别：
▲知识的分类：
按作用范围分：常识性知识和领域性知识
按作用及表示分：事实性知识、过程性知识和控制性知识
按作用层次分：对象级知识、元级知识
按确定性分：确定性、不确定性
▲知识表示：
是知识的符号化过程，即用某种约定的形式结构描述知识，并转化成计算机能够存储、处理和利用的形式。
▲知识表示法分为：
符号表示法：（用各种符号，以不同方式和次序组合起来表示知识的方法）
连接机制表示法：（运用神经网络技术，把各物理对象以不同方式和次序连接起来，并在其间传递和加工信息的方法）
▲知识表示形式：
谓词逻辑、产生式规则、语义网络、框架、剧本、过程性知识（属于符号表示法）
神经网络（属于连接机制表示法）
▲形式逻辑：
研究人的思维形式及其规律的科学。
▲形式逻辑主要研究：
形成概念、做出判断、进行推理
▲概念：
反映事物的特有属性和它的取值
▲判断：
对概念的肯定或否定
▲推理：
从已知事实出发，通过运用已掌握的知识，找出其中蕴含的事实，或归纳出新的事实。
▲推理有哪几种：
1、演绎推理（从一般现象到特殊现象）
2、归纳推理（从特殊现象到一般现象）
3、类比推理（从特殊现象到特殊现象）
▲三种推理的关系：
1、演绎推理的结论没有超出已知的知识范围，而归纳推理和类比推理的结论超出了已知的知识范围。
2、演绎推理只要前提为真，结论一定为真；归纳推理和类比推理的前提和结论不一定有必然联系，结论未必可靠。
▲基本神经元模型的基本要素：
一组连接、一个求和单元、一个非线性激活函数（书P103，决策支持系统教程P79）
▲语义网络的推理分为：（书P101）
闭式推理（着眼寻找几个概念之间的内在联系）
开式推理（针对某个或某些概念提出问题，通过推理来回答问题）▲专家系统：
应用于某一专门领域、拥有该领域相当数量的专家级知识，能模
拟专家的思维、达到专家级水平，像专家一样解决困难和复杂的实际问题的计算机系统。
▲专家系统的特点：
1、具有丰富的经验和知识
2、能进行符号处理
3、能根据不确定的知识进行推理
4、具有元知识
5、知识的独立性
6、推理不是固定形式
▲专家系统的功能：
1、存储问题求解所需的知识
2、存储具体问题求解的初始数据和推理过程中的各种信息
3、利用已有知识进行问题求解，并控制和协调系统运行
4、能够对推理过程、结论或系统自身行为做出必要解释
5、提供知识获取、机器学习及知识库的维护手段
6、提供用户接口，方便用户使用及分析用户需求
▲专家系统的一般结构并描述各部件功能：（看书上图）
1、知识获取机构（把知识输入到知识库中）
2、知识库及其管理系统（存储领域内的原理性知识、专家的经验性知识及有关的事实）
3、推理机（模拟专家的思维，控制问题求解）
4、解释机构（对自己的行为做出解释）
决策支持系统解决方案
目录 1 工程背景和依据 (2) 1.1 项目背景 (2) 1.2 编制的依据 (3) 2 决策支持建设现状 (4) 2.1 建设基础 (4) 2.2 需求分析 (4) 3 指导思想、建设原则 (6) 3.1 指导思想 (6) 3.2 建设原则 (6) 4 总体目标 (7) 4.1 总体目标 (7) 5 总体框架和体系 (8) 5.1 总体框架 (8) 5.2 技术路线 (9) 6 主要任务 (11) 6.1 完善信息基础设施 (11) 6.2 建立信息资源中心 (11) 6.3 搭建应用支撑平台 (11) 6.4 建立决策支持应用 (12) 6.5 完善相关支撑体系 (13) 7 重点工程 (15)
7.1 市领导辅助决策支持系统 (15) 7.1.1 市级领导应用 (15) 7.1.2 办公厅及部门应用 (15) 7.2 市领导空间决策支持系统 (16) 7.3 市领导智能决策支持系统 (17) 7.4 市领导多媒体协同办公系统 (18) 7.5 决策分析政务数据交换平台 (19) 7.6 领导决策综合数据库 (20) 8 保障措施 (22) 8.1 加强组织体系建设 (22) 8.2 完善相关政策和制度 (22) 8.3 加强资金保障 (23) 8.4 加强项目培训和咨询 (23) 8.5 强化标准规范建设 (23) 9 计划安排及投资类别 (24) 9.1 总体安排 (24) 9.1.1 工程一期 (24) 9.1.2 工程二期 (24) 9.2 投资类别 (25)
1 工程背景和依据 1.1 项目背景 贯彻党的十六大报告要求“进一步转变政府职能，改进管理方式，推行电子政务，提高行政效率，降低行政成本，形成行为规范、运转协调、公正透明、廉洁高效的行政管理体制”。 贯彻党的十七大报告要求“推进决策科学化、民主化，完善决策信息和智力支持系统”。 《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》：“各级各部门要高度重视电子政务建设工作，切实纳入重要议事日程。主要领导要及时掌握情况，解决问题，加强督促，有计划、有力度地搞好工作推进。”。 《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》：“整合各专业数据系统的关系型数据、非结构化数据，以及多媒体数据，建设全省电子政务数据仓库，利用数据整合、数据分析、数据挖掘技术，建立全省电子政务决策支持系统，为各级领导提供决策支持。” 哈尔滨市已经具备决策支持建设的条件和环境，《哈尔滨市国民经济和社会信息化“十一五”发展规划》指出：“在应用系统建设方面，统一建设了公文传输、信息管理、督办管理、目标管理、议案管理和政务值班管理等6个政务应用系统，在工商、税务等各业务部门分别建设各自业务应用系统的基础上，建设完成了全市企业基础信息共享平台、城市空间地理基础信息共享平台等跨领域、跨部门的应用系统，
决策支持系统课程论文(范文)
决策支持系统在市场预测中的应用 张三 12090XXXXX 计科/电商 120X 班 摘 要：系统中的应用，在此基础上提出了杭州市自来水公司生产和销售两大主题的数据仓库概要设计。为了解决自来水公司的供销差异和客户服务问题，研究中结合地理信息系统提出了管网计算模型和求解方法，为生产、销售两大主题数据挖掘分析提供解决途径。本研究对公用事业领域数据仓库和数据挖掘技术的应用有一定的参考价值。 关键词：数据仓库；数据挖掘；决策支持系统；地理信息系统
1 引言 董事会集资了1500万元，动用了资金储备100万元，向银行借贷了长期贷款600万元，合计2200万元，用于建造企业厂房、添置生产设备、引进研发人员、招聘生产人员、购买材料及机器人等，创办一家生产激光打印机的专业企业。市场经济条件下的现代企业不再是一个封闭式的系统，而是一个与其外界有着广泛经济联系的开放性系统。为此，决策仿真系统构造出的企业为一个开放性的、生产激光打印机的有限股份制模拟企业，模拟企业与采购市场、销售市场、股东、银行、国家及劳动力市场等有着密切的经济往来关系。决策仿真系统设置的模拟企业与其外部经济体系间的主要经济往来关系如图1.1所示。 图1.1 决策仿真系统设置的模拟企业与其外部经济体系间的主要经济往来关系 模拟企业可以生产和销售的产品及销售市场如图1.2所示。设各模拟企业可以生产和销售三种不同类型的激光打印机,各类不同打印机产品主要功能为： Ｅ型（一般产品）──具有自动定位、多种打印规格选择，并带有复印功能的激光打印机。
Ｂ型（特殊产品）──与Ｅ型相比，无复印功能。 Ｉ型（特殊产品）──与Ｅ型相比，无复印功能，但带有读卡器。 生产的产品可在三种不同的市场上进行销售。 一般市场场── 通过聘用的销售人员参与竞争，在市场上销售Ｅ型激光打印机。 附加市场Ⅰ── 企业参与用户对Ｅ型激光打印机进行的大批量招标、投标活动。 附加市场Ⅱ── 根据用户的订购要求，而生产的Ｂ型或Ｉ型激光打印机的销售。 图1.2. 模拟企业可以生产和销售的产品及销售市场 2 决策支持系统与市场预测 2.1 决策支持系统与数据仓库 2.1.1 决策支持系统的概念 ······
决策支持系统考试整理
第一章 概述（1简1空2名词） 1.1 1.数据处理（EDP ） ? 数据处理:包括数据收集、数据录入、数据正确性检查、数据操作与加工、数据输出等 ? 数据处理的特点:数据量大、时效性强、运算较简单、每次处理一条记录 2.管理信息系统（MIS ） ? 管理信息系统的定义：管理信息系统是由人和计算机相结合的对管理信息进行收集、存储、维护、 加工、传递和使用的系统。 ? 管理信息系统的特性：事务处理为主；为结构化决策服务；具有系统的特性；以数据库为基础 ? 管理信息系统的功能：事务处理、数据库的更新和维护、产生各类报表、查询功能、用户的交互 3.管理科学（MS ） ? 管理科学（或称为运筹学）：是对管理问题用定量分析方法，建立数学模型，通过求解计算，达 到辅助管理决策的一门科学。 ? 管理科学解决问题的步骤： ① 定义问题和确定目标 ② 建立模型： 模型：对客观规律的抽象描述 ① 求解模型，优化方案 ② 检验、评价模型是否合理 ③ 运用模型解决问题、不断优化模型 数据仓库（DW ） 联机分析处理（OLAP ） 数据挖掘（DM ） 新决策支持系统 （NDSS ） 智能决策支持系统（IDSS ） 综合决策支 持系统 （SDSS ） Internet 网络环境下的综合决策支持系统 （https://www.wendangku.net/doc/5c2797079.html, ） 电子数据处理 (EDP) 管理信息系（MIS ） (数据库) 运筹学（OR)、管理科学（MIS ） ( 模型) 决策支持系统（DSS ） (模型库＋数据库) 专家系统（ES ） （知识库＋推理机） 神经网络（NN ） （MP 模型＋网络权值） 智能决策支持系统 （IDSS ）
管理信息系统与决策支持系统
管理信息系统与决策支持系统 基于华北电力大学学生社团的管理信息系统 姓名：孟令虎 班级：自动化1203 学号：201209020216 时间：2014/12/29
学生社团管理信息系统使用报告 一．背景意义 社团管理信息系统加强师生、学生组织及组织成员之间的沟通交流，增进了解的新渠道，是各级学生组织开展网络思想政治教育、记录工作情况及成果的一个全新工作平台。 学校社团信息管理系统是典型的信息管理系统(MIS),本系统主要完成对社员管理、社员查询、社团查询等方面。系统可以完成对各类信息的浏览、查询、添加、修改等功能。由于系统数据的组成对存储安全性要求较高，因此系统的开发工具选择了Microsoft Access200数据库，Microsoft Access具有强大的数据处理功能，再通过需求分析，开发出适用于华北电力大学的社团信息管理系统。 二．系统软件简介 该系统可以有多个用户。通过用户登录验证进入系
统主界面。在系统主界面可以选择查询功能，可以选择添加信息记录的功能。当查询结果不满意，可以选择另外的查询方法，可以实现多种查询方法。当查询出某一个社团的主要功能后，可以选择查看与该社团相关的信息。通过选择添加记录的功能可以修改基本表中的信息。 三．系统介绍 1.登录系统 1.1系统的登录账号及密码分别为 user1：1610484 passward1：1610484 user2：201209020216 passward2：201209020216 效果图如下： 1.2当密码或账号输入错误时可以提示密码或账号错
误。 2.欢迎界面及主界面 2.1欢迎界面 当密码及账号全部输入正确时进入欢迎界面，延时3秒钟，自动跳入主界面。 延时界面如下： 2.2主界面 主界面中可以实现查询功能，以及选择增加记录的功能。
决策支持系统
第十一章决策支持系统 1 决策支持系统的概念 1.1 决策支持系统的产生与发展 诺贝尔奖获得者西蒙强调管理就是决策，认为一个组织的管理活动主要就是决策活动。对于决策依赖有两个观点： ?依靠决策者的经验、智慧、洞察力和魄力 ?依靠科学方法和技术 为克服人性的弱点和计算机的机械性，综合人的分析判断能力和计算机强大的信息处理能力，产生了决策支持系统。 – 20世纪70年代，产生了许多较有代表性的DSS： 支持投资者对顾客证券管理日常决策的Profolio Management System； 用于产品推销、定价和广告决策的Brandaid； 用以支持企业短期规划的Projector； 用于大型卡车生产企业生产计划决策的Capacity Information System，等等 DSS的发展也体现在部件的扩展和新技术、新方法的不断引入。增加知识库和推理机，形成了智能DSS；应用网络技术，形成了群体DSS；集成分布的资源，形成了分布式DSS；结合Web 、智能系统和／或电子商务，形成了基于Web的DSS。
1.2决策支持系统的功能与定义 DSS的定义： DSS是一种以计算机为工具，应用决策科学及有关学科的理论与方法，以人机交互方式辅助决策者解决半结构化和非结构化决策问题的信息系统。 DSS实现以下目标： 在人的分析与判断能力的基础上，借助计算机与科学方法，支持对半结构化和非结构化问题的有序决策，以获得尽可能令人满意的客观的解或方案。 不同类型的DSS，目标和功能略有不同。 DSS的主要功能： 能存储、管理、维护和组织决策模型、求解方法； 用模型与方法对数据进行加工、汇总、分析和预测，得出综合信息与预测信息； 具有方便的人机对话和图象输出功能，能满足随机的数据查询要求，回答“What … if … ” 之类的问题。 DSS 的主要特征： 对准结构化程度不高、说明不够充分的决策问题 模型或分析技术与传统的数据存取及检索技术相结合 易于为非计算机专业人员以交互方式使用； 强调对环境及用户特点的灵活性适应性； 支持但不是代替高层决策者制定决策。 例： 某企业为确定生产规模和合适的库存量建立DSS。模型库存有生产计划、库存模拟模型等，数据库存有历年销售量、资金流动情况、成本等。 决策者通过计算机终端屏幕，根据DSS 提供最佳订货量和重新订货时间，相应的生产成本、库存成本等信息，进行“如果……将会怎样？”的询问。 对所提方案进行灵敏度分析，或者以新的参数进行模拟而得到一个新方案。 需要特别说明： 决策支持系统并不强调寻找最优解，也不意味着提供最后结果，而是为决策者做出自己的判断提供支持； 由决策者在一系列选择中，综合其他不适宜进入模型的因素，得出最后的合理的决策方案。 1.3 决策支持系统的应用与分类 按总体功能划分，DSS有以分析为主、以求解为主和兼有分析与求解等三大类。 分析类既为把握决策问题又为决策前期工作，能为决策方案的设计和抉择提供依据； 求解类为决策者提供决策过程和方案抉择支持； 分析求解类具备分析类与求解类的共同功能。 DSS的分类有多种角度： 按社会领域划分：经济、管理、教育、科技、医疗、政治、军事 按管理层次划分：战略、控制和作业 按管理职能或管理对象划分：营销、生产、采购、财务、人力资源、研发 按决策者划分：个人、群体、高层主管 从发展角度划分：传统、智能、群体、分布式 概括起来，比较成功的DSS应用具有以下特点： （1）大都带有问题分析功能，有些实质上就是一类决策分析系统。 （2）有积累大量数据的信息系统，如ERP系统、CRM系统、经济统计系统的信息支
决策支持系统实例
决策支持系统实例 物资分配调拨问题是根据各单位提出对物资的需求申请，按仓库的库存情况制定分配方案，再根据分配放案以及仓库和单位的距离制定物资运输方案。最后按照物资运输方案制定各仓库的发货表和各单位的接收表，修改各仓库库存数和各单位的物资数。 该决策问题需要设计多个数据库和多个模型共同求解。总的处理流程如图： 图1 物资分配调拨流程图 一、物资申请和库存的计划汇总 1、各单位按自己的需求提出对各物资的申请 申请数据库为： D i={SQ(W1)，SQ(W2)，… } i=1,2,3…（1.1） 其中D i表示第i各单位，SQ(W j)表示申请物资W j的需要数量。 将各单位的申请数据库汇总成各单位对物资的需求量，形成总申请数据库。 W j={ SQ(D1)，SQ(D2)，…} j=1,2，3… (1.2) 其中SQ(D i)表示第i个单位对物资W j的申请数量。 该项数据处理需要编制程序，类似于数据库的旋转来完成。
2、 各仓库度物资的可供应情况 K i ={XY(W 1)—KD(W 1)，XY(W 2)—KD(W 2)，…} i=1，2，… （1.3） 其中K i 表示第i 个仓库；XY(W j )， KD(W j )分别表示该仓库中物资W j 的现有数量和最低储备量；XY(W j )—KD(W j )表示物质W j 的可供量。 各仓库的多物资的可供应情况汇总成某一物资个仓库的可供量，形成总库存数据库。 Wj={XY(K 1)—KD(K 1)，XY(K 2)—KD(K 2)，…} （1.4） 该项数据处理工作，要在数据库中计算出可供量后，再进行类似于数据库旋转来实现。 该计划汇总工作构成数据处理模型，它与数据库的关系如图： 图2 计划汇总模型与数据库的关系 二、 制定物资的分配方案 物资分配方案是利用物资分配模型来完成的，该分配模型是通过一系列公式实现。 1、 比较分配情况 对同一物资W j 计算总可供量S （各仓库可供量之和）与总申请量Q （各单位申请量之和）的大小。 2、 物资分配方法 （1） 总可供量大于等于总申请量S ≥Q 物资总申请数据库 物资总库存数据库
决策支持系统
决策支持系统 1、运筹学和系统工程利用计算机技术后，形成了模型辅助决策系统。 2、MIS的主要爱功能是事务处理。 3、DSS是面向高层人员。为辅助决策是的系统。 4、DSS支持的是半结构化决策或非结构化决策 4、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、DSS追求的是效益，即决策的正确性。 5、人工智能（AI）的基本内容包括：知识获取、知识组织和知识处理方法。 6、在AI系统中，将与问题有关的知识组织和存储在一起，称为知识库。 7、西蒙认为决策过程包括四个阶段：信息、设计、选择和实现。 8、在决策全过程中需要遵循的原则：实事求是原则，外脑原则，经济原则。 9、在决策实施过程中需要遵循的原则：跟踪原则，反馈原则。 10、决策过程开始于信息阶段。 11、决策变量描述行动方案，该变量的值由决策人确定。 12、模型的解是某选定方案中决策变量的一组特定值。 13、选择阶段包括从设计阶段已找到的行动方案集合中，搜索适当的行动方案，用于解决问题。 14、对于规范模型，既可用分析方法，也可用穷举法。 14良好的DSS必须能容易进行What-if分析和目标搜索。 15按决策的对象和范围可将决策分为宏观决策和微观决策。 16、企业家们做出决策的众多方式具有三个特点：合理性、策略性和灵活性。 17、最常用的结构化决策模型有两种：决策影像图模型和决策树模型。 18、在决策影响图中，椭圆表示偶然事件。 19、在决策树中，圆框表示变化的事件。 20、决策树用于风险分析。 21做决策所包含的信息包含大量的不完全信息。 22、DSS主要由数据库子系统、模型库子系统和用户接口子系统构成。 23、模型库子系统由模型库和模型库管理系统组成，他是DSS的核心部分，也是DSS区别于其他信息系统的重要标志。 24、在DSS基本结构中，增加了知识库子系统。 25、数据结构有六种。 25、依照模型库建立和使用的特点可以把模型库分为三类：通用模型库，专用模型库，智能模型库。 26、操作模型是指为解决业务操作的决策问题而建立的模型库。 27、知识库系统的核心部分是知识库和推理机制。 28利用行动语言表达用户需求的方式称为接口交互模式。 28原型法有下列主要优点：1开发时间短2用户反馈速度快3用户对系统及其信息需求和功能的理解增强4费用低。 28面向对象方法是以对象或数据为中心。 29系统实现阶段包括下列任务：测试、评价、演示、说明、训练和配置。 30、电子表格是最流行的终端用户建模工具之一。 31、两种最流行PC表格软件包是Microsoft Excel和Lotus1-2-3。 32、物理集成包含完成功能继承所需要的硬件、软件和通信功能的集成。
(决策管理)决策支持系统评估报告
决策支持系统评估报告 一、现状描述及评价 一）现有不足 目前，大部分公司财务、精算、业务、销售、咨询、投诉、业务员信息等分别使用不同的系统，特别是业务方面又包括几个不同的系统，各地的查询系统仅从以上某些系统中取数，而没有一个囊括公司全部业务系统相关数据的平台进行查询支持。 1、统计报表多人工操作，费时费力。 信息部疲于奔命，尚不能满足业务部门的统计需要。原因在于数据分布在不同的系统中，而业务部门的要求往往是全面的数据统计。业务部门不能及时掌握第一手业务资料，在业务管理上缺乏有力的事实证据，经营决策时的底气不足。同时也导致各部门间的统计报表有交叉，有些同名统计指标的表达不一致 2、缺乏整个公司统一的分析指标体系。 各种数据的口径不统一，目前数据主要涉及到财务、精算、代理人、业务等多个系统，但各个部门的报表口径不一：如“新单保费”的概念，到底包括不包括月缴，再如某个险种，到底是按照团体险统计还是按照短期险统计等等。各种口径不统一加大了系统间接口的复杂，更增加了数据准确性、一致性、效率控制的难度。
上海、深圳等公司对部分统计分析指标进行了初步的解释，应在全公司采用统一的统计分析指标，为建立统一的查询、分析系统奠定基础。 信息化战略规划是信息、资源的整合。数据仓库的搭建要基于一定的管理目的，从业务发展和管理的需求入手。查询系统应可提供行业分析结果的查询、理赔情况分析的查询、客户保费结构构成的查询等多方位查询功能。例如： 1、业绩分析系统 业绩分析系统是为了满足当前各级公司管理人员的决策需要，该系统中包含了原来设想的渠道管理系统中的系统功能。 a、销售状态分析。按照时间、公司、险种三个角度对团险 各险种的保费收入、给付、退保、计划完成率、增幅、 业绩排序等进行分析。 b、销售渠道分析。包括团队、个人的险种结构、给付、销 售业绩、人均产能统计和排序，以及经纪公司、代理公 司的销售收入、赔付率和退保率。 2、面向客户的决策分析系统 a、现有客户群体特征分析：客户的行业、规模、所有制特 征、单位关键人物描述、接触过程描述。 b、现有客户承保行为分析：某时间点或时间段的保费收 入、同比情况、客户群体占公司的保费规模、客户群体
决策支持系统复习
决策支持系统复习 单选判断改错（10个）名词解释（4个）问答（4个）综合（计算画图回答）2个 第一章DSS 决策的概念：决策时人们在政治、经济、技术和日常生活中普遍存在的一种行为，它是经过周密推断和分析后在众多替代方案中选出最佳的方案。 决策的过程：决策学家西蒙在其决策过程模型理论中指出，每个决策都必须经过4个阶段：信息、设计、选择和实现。这4个阶段属于一个连续的统一体，这个连续的区间的范围从高度的结构化逐渐向高度的非结构化过渡。 信息阶段：情报阶段包括找出、识别和确切地表述需要做出决策的问题或情况。它包括3个方面: (1)找出问题 (2)问题分类与分解 (3)问题的所有者 设计阶段用于创立、发展和分析可能的行动方案。 在选择阶段，我们要对在设计阶段开发的各项替代方案进行评估，从其中选择一项满意的行动方案。 决策的分类： 1、Anthony的控制类型分类 按决策性质的重要性分类：战略决策、策略决策、执行决策或称为战略计划、管理控制、运行控制（非结构化、半结构化、结构化） 2、Simon决策阶段的结构化分类 从信息技术角度，根据决策过程中各个阶段的结构化程度来分类：结构化决策、非结构化决策、半结构化决策 决策模式： 理性模式（完全理性模式、有限理性模式）、有效理性模式、非理性模式、过程性模式、组织和策略决策模式 对现代决策的要求（了解） 1、据侧质量的要求更高
2、决策时要考虑的因素更复杂 3、决策速度要求更快 4、决策失败的代价更高 （1）分析工作量大 （2）分析结果滞后 （3）无法按照商业习惯进行分析 （4）无法进行复杂的分析 （5）无法提供关键问题的解决方案 （6）缺乏量化的恒定指标 决策支持系统的学科内容及与其他学科的关系（了解）：交叉性边缘 第二章 决策支持系统的特点： 1、用于半结构化或者非结构化的决策领域 2、用来辅助决策者，而不是取代决策者 3、交互式、友好的用户界面 4、着重于决策制定过程的效果，而不是效率 5、使用基础的数据和模型 6、可以为各种类型的知识工作者提供支持 7、强调对环境及用户决策方法的灵活性及适应性 决策支持系统的任务： 1、分析和识别问题 2、描述个表达决策问题及决策知识 3、形成候选的决策方案，即目标、规则、方法和途径等 4、构造决策问题的求解模型，如数学模型、运筹学模型、程序模型、经验模型等 5、建立评价决策问题的各种准则，如价值准则、科学准则、效益准则等 6、多方案、多目标、多准则情况下的比较和优化 7、综合分析，包括把决策结果或方案放到特定的环境中所做的“情景分析”，决策结果或 方案对实际问题可能产生的作用和影响分析，以及各种环境因素、变量对决策方案或结果的影响程度分析等。 决策支持系统的功能： 1、管理并随时提供与决策问题有关的组织内部信息 2、收集、管理并提供与决策问题有关的组织外部信息 3、数据挖掘和数据分析 4、在DSS的各模块数据基础上组织分析数据，通过抽样、探索、修改、建模、评估几个步骤，结合标准的运筹学、质量管理、数理统计分析算法，使得DSS的数据能够帮助企业决策者制定重大决策。 5、收集、管理并提供各项决策方案执行情况的反馈信息。 6、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。 7、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。 8、DSS数据分析图表。 9、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。
医院综合管理决策支持系统
医院综合管理决策支持系统
背景分析12 3数据分散于各业务系统，无法统一管控数据缺乏积累沉淀， 无法进行挖掘分析 和可视化呈现数据缺少共享机制，无 法进行统一上报和自动 化推送 随着医疗信息化的发展，HIS 、LIS 、药房管理、财务及电子病历等系统正支撑着医院业务正常运转，提高了医院办公效率，但各系统沉积的数据价值并未被较好挖掘，主因如下：
建设目标 基于大数据分析技术进行优质决策的案例不断涌现，而该医院现有的信息系统和联机事务处理并不具备应用的数据分析能力，于是决定开发决策支持系统，功能如下： 决策支持 ?采集业务数据，建设数据仓库 ?建设分析主题进行数据挖掘，为管理决策提供依据 数据展示 ?提供报表、图表、管理驾驶舱等可视化效果 ?支持APP、微信等移动端数据展示 数据服务 ?对各业务系统统一管控，保证数据质量 ?数据共享，实现数据上报和推送 权限控制 ?各层级人员的数据权限
建设成果 八大模块：院长决策分析、门诊分析、住院分析、收入分析资源分析、药品耗材分析、检查手术分析、医疗质量分析
院长决策分析 院长决策分析全面展示医院综合情况，为医院领导提升医院管理、优化资源配置提供科学依据。院长可以从仪表盘获得全院整体情况，包括门诊和住院的主要业务量、业务趋势，以及主营收入的进度和构成。
门诊业务是所有医院最主要的服务类型，自然也是患者人流量最大的部分。从人流量上，可以从挂号、就诊、检查三方面进行分析，比如挂号可以看急诊挂号人次（同比、环比）、挂号人次构成、挂号人次分析（近6个月发展趋势、各科室排名）；就诊可以看接诊病人 来源（按地域）、接诊人次、接诊人次分析（人次构成、近6个月发展趋势、科室排名）。从收入方面，也可以分为门急诊费用、药品收入、耗材收入、门急诊医保四方面进行详细分析。
(决策管理)决策支持系统升级
1、决策问题的类型（按结构化程度分为）：（第一部分ppt17） a结构化决策问题。能够描述清楚的问题，三个阶段都能使用确定的算法 或决策规则。 b半结构化决策问题。不能够描述清楚，而只能凭直觉或经验作出判断的问题。三个阶段都不能使用确定的算法。 c非结构化决策问题。介于两者之间的问题。一个或二个阶段能使用确定 2、决策过程：就是人们为了实现一定的目标而制定行动方案，并准备组织实施 的活动过程，这个过程也是一个提出问题、分析问题、解决问题的 过程。（第一部分ppt20） 决策的过程，赫尔伯特?西蒙划分的四个阶段 1.情报活动 2.设计活动 3.抉择活动 4.实施活动 3、个人决策和集体决策（第一部分ppt30） ——从决策的主体看可划分为个人决策和集体决策 优点：效率高； 缺点：决策质量可能低；可接受性低。 其人存，则其政举，其人亡，则其政息 4、做一位明智的决策者（第一部分ppt37） ①开始工作。 ②关注重大问题。 ③改善工作计划。 ④化繁为简 ⑤摆脱困境 ⑥适时退出 ⑦聪明地利用他人的帮助 ⑧确立基本的决策原则 ⑨调整决策风格 ⑩掌握自己的决策 5、当前决策科学化发展的方向（第一部分ppt27） 一、用信息系统支持和辅助决策 二、定性决策向定量与定性相结合的决策发展
三、单目标决策向多目标综合决策发展 四、战略决策向更远的未来决策发展 6、决策支持的方式（第一部分ppt44） a 数据与决策支持 b模型的决策支持 c“如果，将怎样”（what-if）分析的决策支持 d决策问题方案的决策支持 e自动生成决策问题方案的决策支持 f知识推理与智能技术的决策支持 7、模型是对于现实世界的事物、现象、过程或系统的简化描述（第一部分ppt46）（一）物理模型：也称实体模型，又可以分为实物模型和类比模型。 （二）数学模型：用数学语言描述的一类模型 （三）结构模型：主要反映系统的结构特点和因果关系的模型 （四）仿真模型：通过数字计算机，模拟计算机或混合计算机上运行的程序表 达的模型。 选择模型需要做到：（1）对已有模型解决的问题很熟悉。 （2）对现实世界的实际问题也很熟悉。 模型库管理系统：提供模型的提取、访问、更新和合成等操作。（第二部分ppt33）数学建模步骤（第一部分ppt51） 1）模型准备4）模型求解 2）模型假设5）模型分析 3）模型建立6）模型检验 模型库管理系统的功能：一、模型的存储管理，包括模型的表示、模型存储组织 结构、模型的查询和维护。 二、模型的运行管理，包括模型程序的输入 和编译、模型的运行控制、模型对数据的存取。 三、支持模型的组合，包括模型间的组合以及模型之 间数据的共享与传递。（课本99） 8、决策支持系统：是以信息技术为手段，应用管理科学、计算机科学及有关学科的理论和方法，针对半结构化的决策问题，通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式，为管理者做出正确决策提供帮助的人机交互信息系统。（第二部分ppt20） 决策支持系统的结构图
决策支持系统-精选.
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： 由若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： 是对大量数据进行收集、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，对信息进行收集、组织、存储、加工、传播和使用的人机系统。
▲管理信息系统的基本组成： 管理业务应用系统、数据库系统 ▲管理信息系统特点： 1、以数据库系统为基础； 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、控制论为基础，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、规范化不明 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、管理并提供反馈信息 4、存储和管理数学模型 5、修改和添加数据、模型、方法
决策支持系统
决策支持系统课程报告 1．提出问题 该报告主要解决一下三个问题 1.1.什么是网络爬虫(蜘蛛) 1.2.什么是社会媒体： 1.3.如何应用文本挖掘进行社会媒体分析? 2. 回答问题 2.1什么是网络爬虫(蜘蛛) 2.1.1 网络爬虫的来源： 英文名有Spider， Crawler， Bots， Robot， Wanderer，Hotbot等。 狭义的Spider就是指软件程序根据http协议利用超文本链接和检索超文本文档周游互联网信息空间。而广义的Spider则是指利用标准的http协议自动检web 文档的软件程序。世界上第一个用于监测互联网发展规模的“机器人”程序是Matthew Gray开发的World Wide Web Wanderer。刚开始它只用来统计互联网上的服务器数量，后来则发展为能够检索网站域名。与Wanderer相对应，Martin Koster于1993年10月创建了ALIWEB[16]，ALIWEB不使用“机器人”程序，而是靠网站主动提交信息来建立自己的链接索引，类似于现在我们熟知的Yahoo。到1993年底，一些基于此原理的搜索引擎开始纷纷涌现，其中JumpStation[17]、The World Wide Web Worm[18]和Repository Based Software Engineering(RBSE) spider[19]最负盛名。由此网络爬虫一词被广泛应用。 2.1.2一般定义： 网络爬虫（Web Crawler），又称为网络蜘蛛（Web Spider）或Web 信息采集器，是一个自动下载网页的计算机程序或自动化脚本， 是搜索引擎的重要组成部分。网络爬虫通常从一个称为种子集的URL 集合开始运行，它首先将这些URL 全部放入到一个有序的待 爬行队列里，按照一定的顺序从中取出URL 并下载所指向的页面，分析页面内容，提取新的URL 并存入待爬行URL 队列中，如此 重复上面的过程，直到URL 队列为空或满足某个爬行终止条件，从而遍历Web[1]。该过程称为网络爬行（Web Crawling）
决策支持系统在企业管理中的应用(一)
决策支持系统在企业管理中的应用(一) 摘要：通过分析现代企业管理者对决策支持系统的需求原因，引出了决策支持系统的概念与组成，给出了其在企业中的应用，并对企业建设决策支持系统提出了一些需要考虑的因素及实施原则。 关键词：决策支持系统；关键成功因子；关键性能指标 一、需求原因 经济全球化的趋势以及中国加入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；随着竞争环境的恶化、消费者权益意识的增强等等，政府颁布了更详尽的法令和制度来约束企业的经营行为。企业管理者在进行决策时需要考虑更多、更复杂的制约因素，管理者们迫切需要一种计算机化的决策支持系统。虽然每个企业的状况和需求都不相同，但是他们却有着共同的需求： 1．快速的计算：及时的决策在许多情况下非常关键，如股票交易、市场营销策略等。 2．克服人在处理和存储上的限制：人的智力受制于人处理和存储信息的能力。而且，人不可能随时都能准确无误地回想起信息。 3．认知极限：当需要许多不同的知识和信息时，个人解决问题的能力将受限制。计算机系统能帮助人快速访问和处理大量存储的信息。计算机还有助于减轻工作组中的协调和沟通。 4．削减费用：计算机化的支持能削减小组的大小，并允许小组在异地相互交流，将提高支持人员的生产率（如财务或法律分析师），提高的
生产率就意味着更低的成本。 5．信息支持：通过计算机技术，管理者可以获得正确的、及时的和最新的信息来进行决策。 6．质量支持：计算机能提高决策的质量。例如，可以评价更多的备选方案，快速进行风险分析，以很低的代价迅速收集专家的意见。许多专业知识甚至可以直接由计算机系统导出。利用计算机，决策制定者可以执行复杂的模拟，检查各种可能的情况，快速经济地评定不同的影响。 7．有助于业务流程重组和员工授权：竞争不仅仅在于价格，还在于质量、及时性、产品的定制以及对客户的支持。决策支持技术，如专家系统，使得欠缺知识的人也能做出良好的决策。这样就可以进行有意义的授权。决策支持系统还可用于业务流程重组中，研究竞争者的活动、定制产品、优化生产流程等等。 决策支持系统的应用可以很好地满足上述需求，可以减少决策的盲目性，更加有效地利用信息资源，从而提高市场反映能力。 二、概念组成 20世纪70年代初，美国的MSMorton教授在名为《管理决策系统》一文中首先提出决策支持系统（DSS）的概念。70年代中期，DSS的一些概念得到进一步发展，70年代末、80年代初，计算机管理应用的重点由事务性处理转向企业的管理、控制、计划和分析等高层次决策制定方面，DSS的研制和应用才迅速发展起来。现在，决策支持系统已逐步
市场营销决策支持系统概述
市场营销决策支持系统概述 在现代市场经济条件下，企业面临的市场环境越来越复杂多变。在复杂多变的市场环境下，企业如何把握好航向，如何积极有效地开展市场营销工作，进行营销决策，这是一个需要认真研究和解决的问题。本文在分析市场营销系统及其特点的基础上，提出将DSS技术运用到市场营销决策上，开发MDSS（MarketingDecisionSupportSystem）的建议，并就MDSS的总体设计思想及研究方向作简要介绍，以明确系统的基本组成与结构。 一．何谓市场营销系统 市场营销以研究综合性市场营销活动及其规律为目标，它通过发现顾客的需求，并将其转化为对产品与服务的要求，再通过有效的促销、分销渠道和价格策略来最大限度地满足顾客需求。 市场营销作为由企业、顾客、相关的环境因素组成的系统，体现了企业和顾客在一定环境条件下的相互协调关系。 由于企业的市场营销所面临的环境是复杂多变的，因而市场营销决策系统是一种半结构化系统，这类系统的决策含有大量的不确定因素，缺乏程序化的工作范式。因此，在这种系统下企业如何有效地进行营销决策，如何更有效地开展营销活动，这一直是多年来市场营销决策理论研究的重点与难点。 二．市场营销系统有什么特点 从以上对市场营销系统的分析，我们可以看到市场营销系统因受到企业外部环境多方面的影响，具有极大的随机性和不确定性，因而也反
映出市场营销系统有如下特点： （1）“市场营销系统是一个动态的、有机地结合的系统。”市场营销系统运行过程中的诸多具体决策应该在企业总的营销战略指导下，有机地结合起来。各营销策略应在互相联系、互相配合、互相协调的基础上共同发挥作用。另外，企业的营销活动涉及到生产过程和销售过程。如果我们将两者割裂开来，往往会陷入生产观念、产品观念或推销观念的误区，生产的产品难于被市场所接受，造成产品的适销性问题，进而影响到企业的利润。因此，必须把企业在生产过程中的活动和销售过程中的活动作为一个系统，为满足已选定的目标市场顾客的需求而互相配合、协调一致。 （2）市场营销系统是一个灵敏的反应系统。市场营销系统涉及的因素很多，其中既有企业内部因素又有企业外部因素，而这些因素无一例外都在发展变化着。因此企业的营销策略及其组合应能随着企业内外环境的变化而适时作出相应调整。如果企业的营销策略的调整落后于环境的变化，必将带来企业营销工作的失败。 （3）市场营销系统运作的好坏对企业的发展影响很大。企业的经营目标决定了其发展方向，而营销系统所要实现的目标是达到企业经营目标的最主要的保证。市场营销系统目标包括销量、市场份额、销售收入、盈利等目标。这诸多的目标影响着企业人员和资金需求，研究开发以及日常运作的资金投入。因此，营销在企业的整个运作中有着举足轻重的地位，一个好的市场营销系统总体决策可以极大地提高企业赢利水平，保证企业发展目标的实现。
决策支持系统发展现状与趋势分析
决策支持系统发展现状与趋势分析1 吴新年2 （中国科学院国家科学图书馆兰州分馆兰州730000） 陈永平 （北方民族大学图书馆银川750021） 摘要：在简要回顾决策支持系统发展历史的基础上，系统归纳了决策支持系统的主要类型，分析总结了阻碍决策支持系统发展的关键技术问题和决策支持系统未来的发展取向。 关键词：决策支持系统；现状；趋势；关键技术 1 决策支持系统的兴起与发展 决策是人类社会发展中时时处处存在的一种社会现象。任何行动都是相关决策的一种结果。正是这种需求的普遍性，人们一直致力于要开发一种系统，来辅助或支持人们进行决策，以便促进提高决策的效率与质量。尤其是随着现代信息技术和人工智能技术的发展和普及应用，更有力地推动了决策支持系统（Decision Support System，简称DSS)的发展。 简要说来，DSS大致经历了这样几个发展历程：20世纪60年代后期，面向模型的DSS 诞生，标志着决策支持系统这门学科的开端；20世纪70年代，DSS的理论得到长足发展，80年代前期和中期，实现了金融规划系统以及群体决策支持系统（Group DSS）；20世纪80年代中期，通过将DSS与知识系统相结合，提出发展了智能决策支持系统（IDSS）的设想[1]；此后，开始出现了主管信息系统( executive information system，简称EIS)3、联机分析处理（OLAP）等。到了20世纪90年代中期，人们开始关注和开发基于Web的DSS，随着Internet的革命性发展和深入应用，基于分布式的、支持群体网络化和远程化协同的情报分析与综合决策支持系统逐步浮出水面并开始走向应用；随着人工智能技术的不断发展，DSS 的智能化程度越来越高，对人们决策的支持能力也越来越强大。 2 决策支持系统的主要类型 自20世纪70年代提出决策支持系统（DSS)以来，DSS已经得到了很大发展。从目前发展情况看，主要有如下几种决策支持系统： （1）数据驱动的决策支持系统（Data-Driven DSS）[2]。这种DSS强调以时间序列访问和操纵组织的内部数据，也有时是外部数据。它通过查询和检索访问相关文件系统，提供了最基本的功能。后来发展了数据仓库系统，又提供了另外一些功能。数据仓库系统允许采用 1本研究受“西部之光”项目“甘肃省科技文献信息共享平台建设研究与示范”资助。 2作者简介：吴新年，男，1968年11月出生，在职博士，研究员，硕士研究生导师。迄今公开发表论文60多篇，合作出版著作3部。主要研究方向：信息资源管理；情报研究与决策咨询。wuxn@https://www.wendangku.net/doc/5c2797079.html, 陈永平，男，1969年出生，1991年毕业于兰州大学图书情报学系，副研究馆员，现任北方民族大学图书馆副馆长，公开发表论文10余篇。主要研究方向：信息组织与服务。cyp1120@https://www.wendangku.net/doc/5c2797079.html, 3主管信息系统（Executive Information System），指为了满足无法专注于计算机技术的领导人员的信息查询需求，而特意制定的以简单的图形界面访问数据仓库的一种应用。
决策支持系统试题
决策支持系统试题 一、填空题 1、一般情况下，DSS工具可分为两大类：语言类和。外壳类 2、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地开发SDSS 的功能。DSS生成器只能用来开发。DSS工具 3、ROMC一词来源于四个面向用户目标，即、、和控制机构。表达操作记忆辅助 4、决策过程分为、、三步。理解设计选择 5、决策支持系统的四库一接口是指、数据库、和。知识库方法库模型库人机接口 6、自然语言处理包括四个步骤：查字典、、和。句法分析语义理解语用分析 7、开发知识库的关键技术是：知识的获取和解释、、以及知识库的管理和维护。知识的表示知识推理 8、DSS所必需的三个主要功能是用户与系统间的对话管理、和。数据管理模型管理 9、DSS的内部资源主要有四类：硬件、软件、和。模型数据 10、系统的柔性是根据对DSS用户、任务、环境等因素的观察提出来的概念模式。柔性可分为4个层次：求解的柔性、、修改的柔性、。适应性柔性发展的柔性11、在对环境条件和资源可用性之间的关系进行分析时，确定待定问题求解情形中有用的动词和宾语集。请求变换器和对话控制两者应反映这一用户词典。词性特征12、语义数据模型主要包括E-R模型、、TAXIS模型、、函数模型、SAM*模型、以及SHM+模型等。RM/T模型 SDM模型事件模型 二、名词解释 1、模型：是以某种形式对一个系统的本质属性的描述，以揭示系统的功能、行为及其变化规律。 2、数据开采：就是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识。这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等形式。 3、元数据：是关于源数据的明确信息，它包括从数据源中所抽取数据的民成、数据内容的定义、创建的日期、数据的来源和源点。 4、知识发现：是指识别出存在于数据库中有效地、新颖的、具有潜在效用的、最终可理解的模型。知识发现的整个过程包括在指定的数据库中用数据开采方法提取模型，以及围绕数据开采进行的预处理和结果表达等一系列的计算步骤。 5、数据仓库：就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。 6、群决策：是相对个人而言的，两个或多个召集在一起，讨论实质性问题，提出解决某一问题的若干方案，评价这些策略各自的优劣，最后作出决策，这样的决策过程称为群决策。 7、分布式决策支持系统：是由多个物理上分离的信息处理特点构成的计算机网络，网络的每个结点至少含有一个决策支持系统或具有若干辅助决策的功能。任一实用的DDSS都包括有机结合起来的硬、软件两部分。 8、智能决策支持系统：是DSS和AI相结合的产物，其设计思想应着重研究把AI的知识推
决策支持系统复习资料(二次整理)
第一章 1、管理者扮演的角色：人际关系，信息传递，决策制定（最关键） 2、管理和决策的关系决策是管理的根本和核心所在，但它并不等同于管理 3、决策：人们在政治经济技术和日常生活中普遍存在的一种行为，它是经过周密的推断和分析后在众多替代方案中 选出的最佳方案。简言之，决策就是针对预期目标，在一定条件的约束下，从诸多方案中选择一个并付诸实施。 4、决策特征：决策陈述（表明正试图做出怎样的决策），替代方案（是人们能做出的可能决策），决策准则（是找一 个决策中希望优化的对象） 5、科学决策的基本原则：信息化原则，定量分析与定性分析紧密结合的原则，对比优化原则，反馈原则，复杂问题 群体决策的原则。 6、决策系统要素：决策主体（人是决策主体）、决策目标、决策方案、结局（一个结局为确定型决策，多个可能结局 称为风险型决策或不确定型决策）、效用。 7、P11西蒙决策阶段模型：信息阶段，设计阶段，选择阶段，实现阶段。 信息阶段又称为情报阶段，它用于寻找要求决策的条件。它包括找出、识别和确切地表述需要作出决策的问题或情况。 设计阶段用于创建、发展和分析可能的行动方案。该阶段涉及建立、开发和分析各种可能的可行方案。 选择阶段，决策者要对在设计阶段开发的各种方案的利弊进行评价，评估每种方案的可能实施结果，并从中选择一项令人满意的最优方案。 实施阶段是执行选中的方案，检测实施的结果，并做出必要的调整。 7、决策分类 按决策性质的重要性分：战略决策、策略决策和执行决策。 按结构化程度分：结构化决策（有章可循、可重复进行、具有严格定义的决策程序），非结构化决策（无章可循、凭经验和直觉做出应变的、通常是一次性的），半结构化决策（求解这类问题需要结合标准的求解过程与决策者的判断进行） 8、问题的结构化程度的区分因素：问题形式化描述的难易程度、解题方法的难易程度、解题中所需计算量的多少。 9、决策模式：即决策的模型和方式，它是决策系统中对决策过程的客观规律的表述，是决策者进行决策必须遵从的 规律。 具体分为：理性模式（完全理性模式、有限理性模式），有效理性模式，非理性模式，过程性模式（面对现实的），组织和策略决策模式。 10、对现代决策的要求：决策质量的要求更高、决策时要考虑的因素更复杂、决策速度要求更快、决策失败的代价更 高 11、DSS与运筹学和信息管理科学之间的关系 决策支持系统是一个融计算机技术、人工智能、管理决策科学、行为科学等学科与技术于一体的集成系统，要想成功地开发一个决策支持系统，除了需要用到近代数学、决策分析理论、计算机技术、管理理论和人工智能等知识外，还需要了解与决策问题相关的知识以及决策人的行为和心理活动。 第二章 1、DSS的三个阶段：数据库阶段，数据仓库阶段，商务智能阶段 2、Tymshare于1969年设计出的财政规划决策支持系统REVEAL是世界上的第一个决策支持系统 3、1981年Boneczak等提出了DSS三系统结构：语言系统LS 、问题处理系统PPS、知识系统KS。 4、DSS的组成：人机接口，数据库，模型库，知识库，方法库。 5、DSS的定义（无统一定义）：决策支持系统是以计算机为基础的完成信息收集、信息整理、信息处理和信息提供的 人机系统。 6、DSS的特点：①用于半结构化或者非结构化的决策领域②用来辅助决策者，而不是取代决策者③交互式友好的用 户界面④着重于决策制定过程的效果，而不是效率⑤使用基础的数据和模型⑥可以为各种类型的知识工作者提供支持⑦强调对环境及用户决策方法改变的灵活性及适应性。 7、DSS与MIS的关系 ①MIS是DSS中的一部分； ②DSS是MIS中的一部分； ③MIS与DSS是同一信息系统中的两个不同的、相互联系而又相互配合的部分； ④MIS和DSS是计算机应用于管理系统中的两个不同的发展阶段； ⑤DSS和MIS没有什么区别，只是名字不同而已。