当前，社会信息化问题已成为摆在世界各国面前的一个重大课题，这是触及社会经济生活所有领域的一场变革，各级各类会计信息系统的建设和应用则是企业管理信息化的中心环节。事后核算、事中控制和事前决策是会计管理的三个基本组成部分，它们相互联系、相互补充，而事前决策是会计管理的最高形式。而无论是AIPS阶段还是AMIS阶段，它们仅完成了例行的日常会计信息处理任务，只是计算机在管理中发挥作用的初级阶段。现在，会计决策支持系统（AccountingDecisionSupportSystem，简称ADSS）已成为计算机应用领域中最引人注目的内容之一。近些年来国外计算机在企业管理中应用的重点已由运算转向管理控制、计划和分析等高层管理决策和策略制定，并收到了良好的效果。而在国内，计算机在会计中的应用还仍停留于核算领域，对ADSS还是一个相当薄弱的领域，无论从理论研究上，还是实践应用上来看都与西方发达国家存在很大的差距。为了缩小这一差距，我们必须在借鉴和吸收西方在ADSS领域研究和应用方面的有益成果，学习其先进技术和方法的同时，提倡和鼓励跨学科的合作研究，并从我国的国情出发，加快决策支持系统的研究、开发与应用。开发一个计算机应用系统是从分析用户的需求入手的，会计决策支持系统的研制也不例外。由于ADSS本身的性质和特点，决定了开发ADSS需要突破原有AIPS或AMIS分析与设计方法的框框，建立适应于ADSS特点的系统分析和系统设计的方法论。一、传统系统开发方法的局限性从方法论的角度来看，传统的系统开发方法都是基于演绎法-即自顶向下法或归纳法-即由底向上法的系统分析原理。从它们应用于系统研制的过程来看，一般需经过需求分析、系统设计、系统实现、系统交付使用及维护等几个紧密相关的阶段，因此，通常又将这些方法称为生命周期法。传统的生命周期法常用于AMIS和其它一些大型软件的研制开发，也有人用于开发ADSS.生命周期法的优点是整个开发过程和步骤清楚，每一阶段和步骤均有明确的成果，适用于一些问题领域比较稳定、结构性好、目标明确的系统，若AD「关键词」的开发，则存在有几方面的局限性：（1）前提的局限：传统的方法在开发一个系统时一般基于这样一个前提，用户的需求（包括信息需求、处理需求的目标设计等）可以在分析阶段得到很好地定义，用户能清楚地知道并能表达出它们要做什么，是如何做的。而ADSS主要面对的是半结构化和非结构化的会计问题，这些试图要解决的问题不能事先完全而清晰的定义，用户在开发的初始阶段很难明确地陈述问题、提出要求。因此，ADSS难以满足这一基本前提。（2）目标的局限：系统开发方法的目标是尽量降低开发费用、缩短开发周期，研制出最能满足用户需求的系统，而开发周期长、开发费用高、维护困难是生命周期法的主要缺陷，ADSS 的特点决定了对它的开发只能是一个反复迭代的过程，迅速而有效地建立一个初始系统支持所要做的决策就显得尤为重要。（3）灵活性的局限：传统的方法强调系统生命周期各阶段的划分，每一阶段的目标和任务是唯一确定的。而在ADSS的研制过程中，问题本身或用户对问题的理解可能会随时间而改变，并且会发生在生命周期的任何时刻。这种变化可能是由环境的变化或者决策者的能力提高引起的。在ADSS的研制过程中，这种变化是经常的，而不象在AMIS中那样，需求定义或处理过程的变化被认为是一种例外情形。因此，生命周期法的这种严格阶段划分难以适用于ADSS的研制。[!--empirenews.page--] （4）技术的局限：ADSS是模型驱动的，是面向决策的，传统方法所提供的描述信息需求、定义处理的过程的工具难以用于刻划半结构化或非结构化决策过程的方法及思路，就是在数据组织结构的设计上比一般的AMIS在技术上难度更高。综上所述，传统的系统开发方法难以用于ADSS场合，这就意味着我们必须找到一种适合于开发ADSS的方法。二、ADSS开发方法的特点到目前为止，已有许多研制ADSS的方法问世，如雏型法（Prototyping）、增长法（Increasing）、ROMC方法等等。这些方法各有侧重，但基本思路是相同的，即决策者和系统研制者先在一个小的重要问题上达成一致意见，以快捷的方法设计和建造一个初始系统，支持所要做的决策；经过短时间使用以后，对系统进行评价、修改和扩展，经过反复循环，使系统成为一个相对稳定的系统，并能对一组决策任务提供支持。这就是说将典型的系统开发的主要阶段合并成
一种反复迭代的过程。从一般方法论的角度来看，ADSS的研制方法具有以下几个特别。（1）交互设计ADSS研制方法强调分析与设计的动态性，随着决策问题、决策环境、决策者风格的变化，分析设计也要不断发展、演变、求精。交互设计强调用户、系统和研制人员之间的相互作用。（2）用户的参与同AMIS的研制过程相比，ADSS更加强调用户的参与。在ADSS 的开发过程中，用户不仅是研制任务的提出者、系统的需求定义和评价者、研制过程的参与和系统的使用者（AMLS仅限于此），而且是ADSS的主要设计者和管理者。（3）适应决策者风格决策者希望能直接经历实践，亲自操作系统，因此，决策者的经验、知识、偏好等直接影响信息需求、模型构造、人机接口和输入输出设计，因此，ADSS应该具备相当的灵活性以适应各种不同的决策者风格。（4）尽可能短的研制周期快速研制，尽早交付使用，尽快见效可使用户树立信心。研制周期过长，不仅会使用户失去耐心，而且时间一长，时过境迁、研制出来的系统可能已不能适应变化了的环境。（5）以生成器为基础的积木式设计要满足快速多变的特点，就需要有一个较好的软件环境。DSS生成器（DSSG）正是支持快速、灵活研制DSS的软件。目前，国外多数ADSS都是在DSS生成器上开发的，而交互式财务计划系统（IFPS）本身就是一种DSS生成器。（6）学习和创造对于半结构和非结构化的问题，决策者和研究者都需要学习，在学习中寻找新的更完善的解决问题的途径，因此，ADSS 研制方法注重决策者和研制者交互过程中的学习以及ADSS系统本身的辅助学习能力。三、ADSS开发的三个层次从系统开发的角度来看，ADSS具有三个不同的技术层次，应用层、生成器、工具层，它们面向的人员不同，所起的作用也不同。应用层属于最高层，它直接面向用户，可由ADSS工具构成，亦可以由生成器产生。AD「关键词」生成器是用来研制ADSS 的硬件和软件系统，它包括数据管理、模型管理、知识管理和对话管理所需要的技术以及将它们有机地结合起来的接口。利用生成器，ADSS研制者可以根据决策者的要求、环境和任务，迅速构造出来，从而大大缩短ADSS的研制周期，降低研制费用。工具层由一些可用来构成ADSS或生成器的硬件或软件单元。如净现值计算程序，彩色图像工具，线性规则软件包，风险分析功能等。[!--empirenews.page--] 半结构化和非结构化的决策过程常常处于不断变化的环境之中，这就要求ADSS能对决策过程模型、参数、约束条件、内外部影响因素等及时予以改变或扩充。从这一点来看，利用ADSS生成器开发ADSS比直接由ADSS工具来开发更能灵活的适应各种变化。四、ROMC方法根据以上分析，笔者认为，ROMC方法是开发ADSS 比较理想的方法。ROMC方法首先是由Carison提出的，它的基本原理是：根据西蒙的决策过程模型，尽管决策过程是非常复杂的，但决策过程中决策者从事的三个基本活动（情报、设计、选择）都是能够识别的。通过区分决策的基本活动，可以了解决策者在这些活动中的行为，从而确定需要的支持。在使用ROMC方法时，需要对各种各样的决策过程和决策者的需要进行分析，以通过用ROMC方法减少决策支持的要求与系统能力之间的差别。从用户的立场来看，ADSS的能力在于以下几个方面：（1）提供表达式以帮助决策者将问题概念化以便于处理和交流。（2）提供对这些表达式进行分析和运算的某些操作方法。（3）提供辅助记忆手段。（4）提供处理和使用整个系统的控制机构。ROMC方法正是建立在这四个方面的基础之上的，它主要从以下几点进行分析：①表达方式（Representation）：使问题概念化；②操作（Opration）：对表达进行加工；③记忆辅助（Memoryaid）：表达与加工的存储支持；④控制机制（Controlmachqnism）：控制、协调整个系统。ROMC方法正是这四个方面的缩写，在使用ROMC方法时，需要对各种各样的决策过程和决策者的需要进行分析，以求通过用ROMC方法减少决策支持的要求与系统能力的差别。虽然决策过程和决策的需求因决策种类和决策者的不同而变化，但也存在一些共同特征：（1）对于半结构化的非结构化的决策问题，要决策者清楚地描述决策过程是困难的，决策者在做决策或在解决决策时一般运用某些概念化的东西，例如图像、卡片、公式、模型等。针对于此，ROMC采取了过程独立的方法。所谓过程独立也就是它避免了对决策者的活动的描述限制于按某一顺序进
行。这基于数据流程图的传统系统分析方法有着本质和不同。（2）虽然决策过程是很难解释的，但西蒙的情报，设计和选择对决策活动的分类是很有用的。ROMC方法依赖表达式（而不仅仅是数据）作为联系ADSS各部分的纽带，它是通过在表达式上的操作来支持决策过程的情报、设计和选择活动；各种存储又去支持表达式和操作，而控制则是为了控制表达式、操作和存储。识别表达式以及关于表达式的操作比识别完整的决策过程要容易的多。（3）ROMC方法为分析和设计ADSS提供了框架，但并没有提供实现ADSS的具体技术。ROMC方法需要ADSS生成器的支持。
决策支持系统期末考试题 一、判断题（对的打√，错的打×；每题2分，共计10分） 1、决策支持系统使用大量数据和多个模式，形成决策方案，替代决策者实现决策。 2、专家系统使用知识和推理机制，运用定性分析的方式辅助决策。 3、数据仓库是面向主体的、集成的、稳定的、相同时间内的数据集合，用于支持决策。 4、云计算是利用远处的数据中心，通过互联网向客户提供软件、存储、数据处理等服务。 5、人们编写计算机程序是可以不受计算机硬件限制，按照人们的正常的思维方式进行。 二、选择题（在下列选项中，只有一个是正确的；每题2分，共计20分） 1、决策支持系统主要是解决决策过程中出现的（）问题。 A. 结构化问题 B. 半结构化问题 C. 非结构化问题 D. 不确定性问题 2、计算机中知识的表示不包括下列哪一种表述（）。 A. 数理逻辑知识 B. 产生式规则 C. 数学模型 D. 本体 3、决策支持系统的模型库中的模型是以（）方式存储的。 A. 计算机程序 B.数学模型 C. 本体知识 D. 产生式规则 4、（）是专家系统的理论基础。 A. 数据库 B. 数学模型 C. 知识库 D.知识表示 5、数据仓库的运行结构采用（） A. B/S 结构 B. C/S 结构 C. B/C 结构 D. PC结构 6、下列不属于联机分析处理基本功能的是（） A. 切片 B. 钻去 C.旋转 D.投影 7、在关联分析中，关于支持度和可信度的说法正确的是（）。 A. 支持度越大，关联规则就越重要 B. 可信度高，支持度低，则关联规则重要 C. 支持度是对关联规则精确度的衡量 D.可信度度是对关联规则重要性的度量 8 、基于云计算的决策支持系统设计方案主要体现在（）。 A. 海量数据的处理和并行数据挖掘 B. 软硬件资源隐没于云端，提供商收取费用 C. 分布式多服务器提供数据处理方法，结果自动获取 D. 原有的决策支持系统不能解决的问题，借助于云计算来解决
智能决策支持系统 一、智能决策支持系统的定义 决策支持系统(Decision Support System,简称DSS),就是以管理科学、运筹学、控制论、与行为科学为基础,以计算机技术、仿真技术与信息技术为手段,针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系统。该系统能够为决策者提供所需的数据、信息与背景资料,帮助明确决策目标与进行问题的识别,建立或修改决策模型,提供各种备选方案,并且对各种方案进行评价与优选,通过人机交互功能进行分析、比较与判断,为正确的决策提供必要的支持。它通过与决策者的一系列人机对话过程,为决策者提供各种可靠方案,检验决策者的要求与设想,从而达到支持决策的目的。 决策支持系统一般由交互语言系统、问题系统以及数据库、模型库、方法库、知识库管理系统组成。在某些具体的决策支持系统中,也可以没有单独的知识库及其管理系统,但模型库与方法库通常则就是必须的。由于应用领域与研究方法不同,导致决策支持系统的结构有多种形式。 传统DSS 采用各种定量模型,在定量分析与处理中发挥了巨大作用, 它也对半结构化与非结构化决策问题提供支持, 但由于它通过模型来操纵数据,实际上支持的仅仅就是决策过程中结构化与具有明确过程性的部分、随着决策环境日趋复杂,DSS的局限性也日趋突出, 具体表现在:系统在决策支持中的作用就是被动的, 不能根据决策环境的变化提供主动支持, 对决策中普遍存在的非结构化问题无法提供支持,以定量数学模型为基础,对决策中常见的定性问题、模糊问题与不确定性问题缺乏相应的支持手段。[1] DSS应具备以下特征[2]: ●系统的主要功能就是为管理人员提供决策支持,其目的就是帮助管理人员进行决策 而不就是代替她们,就是为了提高决策的效能而不就是组织的管理效率; ●传统数据管理技术与有关的模型技术、分析技术相结合; ●系统应该有很强的灵活性、适应性、便于用户使用。 智能决策支持系统(IDSS)就是决策支持系统与人工智能技术相结合的系统[3],她包括决 策支持系统所拥有的组件,包括数据库系统、模型库系统与人机交互系统,同时集成了最新发展的人工智能技术,如专家系统、多代理以及神经网络与遗传算法等。它就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与方法,针对半结构化与非结构化的决策问题,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智能型人机交互式信息系统。智能决策支持系统的广义结构如下图所示。
决策支持系统评估 报告研究 1
决策支持系统评估报告 一、现状描述及评价 一)现有不足 当前,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示不一致 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,当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 体对某险种的需求特征、查询保费规模较大的客户、 3
决策支持系统 一、决策支持系统（DDS）的概述 1、问题的提出 随着办公自动化系统(OA系统)、,MIS、MRPⅡ、ERPCRM等具有鲜明信息时代特征的技术、方法的不断开发与应用，标志着企业信息化的不断发展。目前，尽管有些企业开发了决策支持系统并在应用上取得了一定的效果，但还面临着开发与应用上的许多问题。随着Intemet 技术的迅速发展，为世界经济带来了大的变化。特别是先进的数据仓库和Web技术，逐渐渗透到企业网络的建设中，从而对DSS在组织中使用产生相当大的影响。 2、DDS的组成 决策支持系统基本结构主要由四个部分组成，即数据部分、模型部分、推理部分决策支持系统和人机交互部分： （1）数据部分是一个数据库系统; （2）模型部分包括模型库(mb)及其管理系统(mbms); （3）推理部分由知识库(kb)、知识库管理系统(kbms)和推理机组成； （4）人机交互部分是决策支持系统的人机交互界面，用以接收和检验用户请求，调用系统内部功能软件为决策服务，使模型运行、数据调用和知识推理达到有机地统一，有效地解决决策问题。 3、DDS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； （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； （3）易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用； （4）强调对用户决策方法改变的灵活性及适应性； （5）支持但不是代替高层决策者制定决策。 4、DDS的结构特征 （1）数据库及其管理系统； （2）模型库及其管理系统； （3）交互式计算机硬件及软件； （4）图形及其他高级显示装置； （5）对用户友好的建模语言。 二、DDS相关技术系统 1、智能决策支持系统 在早期DSS两库结构的基础上，随着DSS向非结构化问题领域的拓展，引入人工智能的手段和技术，增加知识部件，即将DSS与专家系统(Es)相结合。这种DSS与Es结合的思想在80年代初提出，构成了智能决策支持系统(IDSS)的初期模型。IDSS作为数值分知识处理的集成体，综合了传统DSS的定量分析技术和Es的符号处理优势，从而能比DSS更有效地处理半结构化与非结构化问题。 2、分布决策支持系统 分布决策支持系统(DDSS)是对传统集中式DSS扩展，是分布决策、分布系统、分布支持三位一体。DDSS的主要优势在于：①比集中式系统更可靠；②系统效率更高，更接近大型组织决策活动的实际情况；③易于扩展；④能够实现平行操作，资源共享。 3、群体决策支持系统 80年代末以来，DSS研究与应用的重要方向之一就是群体决策支持系统(GDSS)。GDSS与
实验名称:多维数据分析实验 实验目的：掌握工作表之间的关系及从一个表中查询记录，了解EXCELL知识和VB编程技术。 实验内容：1、用EXCELL做一张产品销售表，记录不少于100条。 2、每条记录使用序号、产品名称、销售网点、销售人员、销售时间、 数量、单价、销售额，除销售额外，每个属性取值不少于4个。 3、用EXCELL做一个使用界面，分别从产品名称、销售网点、销售 人员三个视角查看销售额，将该截面做到单独的一张工作表上。 4、分别用三张工作表表示产品名称销售额、销售网点销售额、销售 人员销售额三的视图。 5、按产品名称求销售额汇总，并用工作表表示。 实验工具：Excel的控件技术、编程技术 问题与解决方法：(1)点击控件时，目标数据能够显示，但必须“手动”切换到相应的界面，而非点击后直接显示。解决方法为：在Sub 销售额汇总表()后，Sheet6.Select（2）在编写程序时容易出现错误，解决方法是通过对宏进行录制实现控件功能。 实验结论： 产品销售表 序号 产品名 称 产地销售网点销售时间销售人员数量单价销售额 1 优盘山西赛格20XX-10-11 李一50 89 4450 2 优盘山西赛格20XX-10-12 李一100 89 8900 3 优盘山西赛格20XX-10-13 李一20 89 1780 4 优盘山西赛格20XX-10-13 李一50 89 4450 5 优盘山西赛格20XX-10-13 李一20 89 1780 6 优盘山西赛格20XX-10-14 李一59 89 5251 7 显示器河北赛格20XX-10-15 李一8 100 800 8 显示器河北赛格20XX-10-16 李一9 100 900 9 显示器河北赛格20XX-10-16 李一20 100 2000 10 显示器河北赛格20XX-10-16 李一10 100 1000 11 显示器河北赛格20XX-10-16 李一13 100 1300 12 显示器河北赛格20XX-10-17 李一 5 100 500 13 显示器河北赛格20XX-10-17 李一16 100 1600 14 显示器河北赛格20XX-10-17 李一16 100 1600 15 显示器河北赛格20XX-10-17 李一18 100 1800 16 显示器河北赛格20XX-10-17 李一13 100 1300 17 显示器河北赛格20XX-10-17 李一12 100 1200 18 光驱陕西青龙20XX-10-18 张红9 110 990 19 电脑陕西青龙20XX-10-18 张红15 5420 81300
综合管理之ERP的终极目标-决策支持 随着ERP系统的不断运用和发展，决策支持系统将会成为企业未来发展的重要工具和管理思想。 近年来许多企业已经实施了完整的ERP系统，并在企业中得以应用，已经形成了准确的、及时的、完整的管理决策基础数据，然而各单位管理决策中所面临的问题，往往是目标含糊不清，多目标相互冲突，方案的比较和选择没有固定的规则或程序可循，所需的信息不全或比较模糊的问题，同时不同的决策者的领导风格也是完全不一样的，对于这一类半结构化的决策问题是我们原来的MIS所不能解决的，如何利用这些信息数据，参与决策，实现决策支持已成为当前及今后ERP的发展趋势和终极目标。 一、决策支持系统的概念 自从80年代以来，决策支持系统的研究和发展十分迅速，一些研究和开发的系统，已经达到或接近实用阶段，目前，对DSS的理解，不同的为有不同的看法。 决策支持系统（Decision Support Systems）的概念最先是由美国MIT的高瑞（GORRY）和莫顿（MORTON）针对传统的MIS提出的，他们认为DSS是支持决策者对半结构问题进行决策的系统，后来，莫顿等人又提出了更具体的看法，强调DSS是支持而不是代替管理者进行决策，是改善决策的效益而不是效率。 瑞盟（C.Reimann）强调人机之间的交互作用，他认为DSS最重要的特征是它有一种交互的特别分析能力，使管理者完整地模拟问题并使之模型化。 斯派奇（R.H.SPRAGUE）则把知识和人的行为这一概念引入DSS中，认为DSS是通过应用，力求改善组织机构中知识工作者行为的一种程序系统。 美国普渡大学管理信息中心的研究者们把决策支持系统看成是一个人的信息处理机，一个机器的信息处理机或者是一个渗透在组织决策制定系统中的人机信息处理系统。 尽管DSS目前还没有严格的定义，人们对它的理解还存在着差异，但是这些看法有很多共同之处，比如DSS是支持而不是代替决策者；DSS主要是支持上层管理的半结构化决策问题；DSS是交互的计算机系统；具有适用的人机交互界面等： 所以一般来讲决策支持系统是以管理科学、计算机科学、行为控制论为基础，以计算机技术、人工智能技术、经济数学方法和信息技术为手段，主要面对半结构化的决策问题，支持中高级决策者的决策活动的一种人机交互系统。它能为决策者迅速而准确地提供决策需要的数据、信息和背景材料，帮助决策者明确目标，建立和修改模型，提供备选方案，评价和优选各种方案，通过人机对话进行分析、比较和判断，为正确决策提供有力支持。 二、决策支持系统的结构 从结构上来看，DSS是帮助决策者利用数据、模型、方法、知识推理等去解决非结构化决策人机交互系统，主要由会话系统（人机接口）、数据库、模型库、方法库和知识库及其管理系统组成。 1）模型库：DSS的模型库（MB）及其模型库管理系统是DSS的核心，也是DSS区别于MIS 系统的重要特征。DSS的模型的建立通常是随DSS解决问题的要求而定的，不同的企业不同层次的决策需求是不一样，一般情况下包括：投资模型、筹资决策模型、成本分析模型、利润分析模型等。 （2）数据库：数据库管理系统负责管理和维护DSS中使用的各种数据，在模型运行的过程中所使用的数据，按其数据内容分类，分别建立数据仓库文件。运行的结果所产生的各种决策信息，常以报表或图形形式存放在数据库中，并增加时间维度来实现数据库的动态连续性。通过数据库管理系统有效地实现与模型库、方法库、知识库与用户接口部件方便、快捷的联结，实现数据的有效输出，以达到为各种决策服务的目的。 （3）方法库：方法库及其管理系统是在存储和管理各种数值方法和非数值方法。包括方
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
1、决策支持系统的缩写是（A ）。 A DSS B MIS C KS D LS 2、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 3、管理信息系统的缩写是（ B ）。 A DSS B MIS C KS D DB 4、保证信息收集的质量，应坚持以下原则（ABC）。 A准确性原则B全面性原则C时效性原则D完善性原则 5、备选方案拟定出之后，决策者必须认真地分析每一个方案的可应用性和有效性性，属于哪个决策过程（A）。 A分析方案B选择方案C实施方案D备选方案 6、在各种可供选择的方案中权衡利弊，然后选取其一或对一些各有利弊的备择方案优势互补、融会贯通、取其精华、去其不足，属于哪个决策过程（B）。 A分析方案B选择方案C实施方案D备选方案 7、选择满意的方案后，决策过程还没有结束，决策者还必须使方案付诸实践，属于哪个决策过程（C）。 A分析方案B选择方案C实施方案D备选方案 8、确定决策标准, 即运用一套合适的标准分析和评价每一个方案，属于哪个决策过程（D）。A分析方案B选择方案C实施方案D备选方案 9、决策者最后的职责是定期检查计划的执行情形并将实际情形与计划结果进行对比，属于哪个决策过程（D）。 A分析方案B选择方案C实施方案D评价决策 10、下列哪个不是构造目标准则体系应注意的原则（B）。 A系统性原则 B 满意性原则C可操作性原则D可比性原则 11、综合运用经济学、数学、行为科学和计算机科学的概念与方法，研究人类管理活动规律及其应用，逐渐发展成为一门综合性、系统性的交叉科学是（B）。 A决策科学B管理科学C数据库 D信息科学 12、下列不属于数据挖掘对象的是（C）。 A关系数据库 B层次数据库C数据仓库D空间数据库 13、信息值的增加与下列因素无关的是（D）。 A格式、语言和满足用户愿望的详细程度B获取方便性和使用权的增加C从获取到使用的时间D从获取的效率 14、数据仓库出现在信息处理的哪一阶段（B）。 A信息收集B信息组织C信息分析D信息评价 15、数据挖掘出现在信息处理的哪一阶段（C）。 A信息收集B信息组织C信息分析D信息评价 16、Spraque组成形式由对话部件、数据部件、和（D ）。 语言子系统问题子系统知识子系统模型部件 17、决策支持系统的核心是（ C ）。 对话子系统数据子系统模型库子系统知识子系统 18、决策支持系统人机界面的接口是（A ）。 对话子系统数据部件模型库子系统知识子系统 19、下列哪一层是决策支持系统呈现给最终用户的形态（A ）。 表现层方案层实例层服务器层
决策支持系统（DSS）与管理信息系统（MIS）的联系和区别 DSS是从MIS的基础上发展起来的，都是以数据库系统为基础，都需要进行数据处理，也都能在不同程度上为用户提供辅助决策信息。 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综合了多个事物处理功能如生产、销售、人事等。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，输出的数据是计算的结果。 （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。这类决策是已知的、可预见的，而且是经常的、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。 论述决策过程 答：决策过程是决策者对决策问题进行识别、分析、研究、最终作出决策的过程。 1.识别问题：一切决策活动都必须从问题开始，而不是从演绎推理和假设开始。因此，问题的存在是一切决策活动的发端，“问题”在决策活动中占有特殊重要地位。决策制定过程始于一个存在的问题，或更具体一些，存在着现实与期望状态之间的差异。 在决策系统中，问题的产生来源于以下三个方面： （1）主观方面产生的问题； （2）客观方面产生的问题；
（3）实践活动方面产生的问题。 2.确定目标：当选择要解决的问题后，为了抓住问题的实质，必须首先确定系统的决策目标，即进行决策系统的目标分析。经过分析后，所确定的目标必须符合以下要求：目标成果可以用决策目标的价值准则进行定性或定量的衡量；目标是可以达到的，即在内外各种约束条件下是现实的、合理的、可能实现的；达到目标要有明确的时间概念。 3.收集信息：一旦确定了需要解决的问题，就必须对问题进行系统扮析，着手调查研究，收集与解决问题相关的信息，并加以整理。只有掌握了大量准确的信息，才有可能作出正确的决策，提高科学决策水平。为了保证信息收集的质量，应坚持以下原则：（1）准确性原则；（2）全面性原则；（3）时效性原则。 4.确定决策标准和拟订决策方案：确定决策标准，即运用一套合适的标准分析和评价每个方案。首先确定出若干与决策相关的因素，然后规定出各种方案评比、估价、衡量的标准。在一般情况下，实现目标的方案不只一下，而是有两个或更多的可供选择的方案。拟订可行方案主要是寻找达到目标的有效途径，因此这一过程是一个具有创造性的过程。 5.分析方案：备选方案拟订出之后，决策者必须认真地分析每一个方案的可应用性和有效性。对每一个备选方案所希望的结果和不希望的结果出现的可能性进行估计，运用第四阶段确定的标准来对这些备选方案进行比较。 6.选择方案：就是在各种可供选择的方案中权衡利弊，然后选取苦命或对一些各有利弊的备选方案优势互补、融会贯通、取其精华、去其不足。 7.实施方案：选择满意的方案后，决策过程还没有结束，决策者还必须使方案付诸实施。他必须设计所选方案的实施方法，做好各种必需的准备工作，实施方案阶段是最重要的阶段。 8.评价决策效果：决策者最后的职责是定期检查计划的执行情况并将实际情况与计划结果进行对比。这一过程根据已建立的标准来衡量方案实施的效益，通过定期检查来评价方案的合理性。
决策支持系统国内外研究现状 摘要：决策支持系统国内外研究现状决策支持系统DSS(DeeisionS即portSystem)是信息系统研究的最新发展阶段。它是运用可供利用的、合适的计算机技术，针对半结构化和非结构化问题，通过人机互换方式帮助和改善管理决策制定的有效性的系统。卫生装备是保证部队平时和战时顺利完成卫勤保障任务的物质基础和重要条件。作为军队后勤战略体系中的重要组成部分，卫生装备发展战略是对未来一个时期军队卫生装备发展的整体谋划，包括对未来一定时期卫生装备整体保障效能的基本取向，对卫生装备发展在高层次、大系统、全方位等方面的综合筹划。它必须适应不同的卫勤保障模式，并随着军事战略和保障要求的变革而发生内在的客观变化，与战场环境及战争样式同步发展。它决定了一个国家在未来一段时期内，军队卫生装备发展的方向和基本要求，其决策是否得当将直接影响到卫勤力量的组成和作用的发挥，直接关系到装备研究成果和平战时卫勤保障的水平。 关键词：卫生装备；决策支持系统； 整个卫生装备发展过程大致可以分为图中两个阶段: 卫生装备发展战略制定阶段和卫 生装备发展战略实施与管理阶段。前一阶段是重点，决定了卫生装备体系建设的方向，后一阶段是在前一阶段的指导下按步骤完成的。在环境评价的基础上，确定可能的威胁来源与威胁程度，从而确定我军可能担负的卫勤保障任务，并进行一系列比较研究，发现我军卫生装备体系的不足之处，从而提出一系列需求方案，再根据合适的方法对各种方案中提出的发展对象进行效能评估研究，将评估结果作为卫生装备发展战略决策的依据。因此，卫生装备发展战略研究的重点就是体现在如何制定战略上。在卫生装备研究方面，决策支持系统已用于卫生装备选型与编配等方面的研究。但在卫生装备发展方向与重点研究中，尚没有较系统的辅助研究手段，大部分发展研究工作都是研究人员根据实际经验和成功的案例进行，已经不能满足卫生装备科学发展的需要。因此巫需建立一个系统、实用的卫生装备发展决策平台，供从事卫勤保障与卫生装备决策的机关和研究人员使用，同时也为全军野战卫生装备论证中心提供决策平台。 国内外研究现状：决策支持系统国内外研究现状决策支持系统DSS(DeeisionS即portSystem)是信息系统研究的最新发展阶段。它是运用可供利用的、合适的计算机技术，针对半结构化和非结构化问题，通过人机互换方式帮助和改善管理决策制定的有效性的系统。目前，DSS 己成为系统工程与计算机应用领域中的重要研究课题。通过国内外相关专家、学者的不断探索和研究，DSS在国内外学术界的理论研究和国民经济的实际应用中得到了 迅猛发展，在军事应用领域也有广阔的发展前景，世界各国都在竞相开发军事应用中的DSS。 国外民用代表性的DSS (1)GeodataAnalysisandnisply System(GADs)这是由IBM研究开发的一个地理 数据分析与显示系统，其作用是用计算机来构造和演示地图，它被用于辅助设计警察的巡逻线路、规划城市发展、安排学校的辖区范围等。 (2)water ware 江河流域综合规划决策支持系统。作为EuxekaEU487计划的最终成果，在墨西哥莱尔玛流域进行应用，以建立水量和水质的平衡，用这种方法可以产生一个取代历史流量资料的稳定流态，用来确定应改进哪些地方的废水处理设施以获取最大的利益。它采用了完全开放式的、模块化的体系，根据集合程度的不同，具有不同的层次和结构。系统包括如下基本结构:a、主菜单程序，用以协调各项独立的任务;b、地理信息系统(GIS)，
财务决策支持系统架构 研究精编 Document number：WTT-LKK-GBB-08921-EIGG-22986
财务决策支持系统架构研究 ? 财务决策过程划分为收集各种财务信息、财务决策方案的设计和分析、对方案进行选择三个阶段，整个财务决策过程与决策者的主观能动性，决策的经验、知识、智慧和判断力分不开。如果计算机系统能对决策者的决策起到辅助和支持作用，无疑增加财务决策的正确性。因此可把财务决策支持系统定义为：财务决策支持系统是以现代管理科学和信息技术为基础，以计算机为工具，运用数量经济学、模糊数学、控制论和模型技术，对财务管理中的结构化、半结构化和非结构化问题进行决策分析的人机交互系统。财务决策支持系统是一个庞大的系统工程，需要财务学（会计学、财务管理学、管理会计学等），计算机科学、统科学、数学、行为科学、心理学、人际关系学等其他学科的支持。这些学科知识构成财务决策支持系统的理论基础。 财务决策支持系统从技术层次上可划分为：专用财务决策系统，即Specific FDSS；财务决策支持系统生成器，即FDSS Generator；财务决策支持系统工具，即FDSS Tools。专用的财务决策系统是直接面向应用的财务决策系统，它能够完成具体财务决策任务，它允许财务决策者利用它去处理一组财务决策任务，它是由计算机和一组软件组成的综合财务系统。财务决策支持系统生成器是间接面向应用用以生成一个专用的财务决策支持系统的软件包，它具有较快建立一个面向特定应用的财务决策支持系统的能力。财务决策支持系统工具是由一组工具类软件组成，它可以用于开发特定财务决策支持系统，也可以用于开发财务决策支持系统生成器，工具可减少开发相应系统的工作量，简化开发过程和提高开发质量和效率。 财务决策支持系统具体功能如下：（1）财务决策支持系统能用来整理和提供本系统与财务决策问题有关的各种数
人工智能在财务决策支持系统中的应用 【摘要】随着世界经济的迅猛发展,信息技术的日益更新,现代会计越来越受到冲击与挑战。许多传统的会计模型、方法的运用复杂得令人望而却步,而强大的现代信息科技的硬件支持使从前的会计模型和方法的运用成为轻而易举的事,与此同时,现代人工智能和决策技术的发展为财务分析和会计信息系统的创新提供了强有力的支持。本文拟就网络时代在会计信息化和网络化日益普及和我国加入WTO财务金融逐步接轨、整合的背景下,分析和概括人工智能技术在财务管理和会计中的应用和相关技术,为促进我国智能化财务会计系统的发展,提供一定的借鉴和启示。 【关键词】人工智能财务决策应用 一、财务和人工智能技术应用概述 1987年美国执业会计师协会(AICPA)发表了一份管理指导特别报告“人工智能和专家系统简介”,将人工智能引入到会计和财务管理领域。自此,西方财务和会计界对人工智能技术和专家系统在会计、审计和财务分析与管理等方面进行了广泛探索,开发出了许多实用的专家系统来解决复杂的财务分析和会计决策问题。人工智能技术通过模拟人类专家求解复杂问题的方法,建立相应计算机辅助系统,使财务和经营决策智能化,从而使得现代会计系统在实现信息化和网络化后,向智能化迈进。财务和会计专家系统分成以下四类: 1.财务分析专家系统。成功的财务分析可以确定某个公司的经营状
况,如投资或信用评估风险等级。由于会计和财务业务职能的复杂性,有些财务分析专家系统同时跨越多个问题域。例如,根据专家系统的输入和相应的输出建议,解决分类问题的财务分析,专家系统同时可能又属于诊断或纠错问题。 3.组合专家系统。这类专家系统主要是解决复杂问题的组合分析,如:控制风险估计系统,诈骗检测系统,风险估计系统APX。 4.财会知识传授和职业教育专家系统。如国际上一些大会计公司内部使用的培训专家系统,和辅助会计专业大学生实践的专家系统。实践证明,这些系统可以让没有专业经验的人员有效获得解决某些具体问题的相关知识。 二、财务和会计专家系统基本结构 财务和会计专家系统是一种工作在专家水平上的计算机系统,应用专家的专门知识和推理能力,解决通常情况下难于处理的问题。需要人类领域专家宝贵的经验、智慧与思维方法以及相应的计算机技术的发展。到目前为止,在财务和会计领域,应用最广、最成熟的是基于规则的产生式系统。财务会计专家系统中的解释模块主要是用于推理过程的解释,回答相关财务结论是如何得到的。系统的透明性就是由解释模块来实现,而这种透明性是专家系统所必需的。有了透明的解释功能,由结论可以反过来追踪推理机调用了哪些规则,在分析推理过程中获得了哪些财务数据和特征信息。财务和会计领域的许多问题非常适合利用专家系统来求解,如审计、税务、管理会计和职业教育等。财务分析师、审计专家和金融专家在会计实务中获得许多珍贵的知识
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，工商、建委、市政、市长热线和政务呼叫中心等电话呼叫系统，提高了政府为民排忧解难的服务效率”。 1.2 编制的依据《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》《哈尔滨市国民
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.doczj.com/doc/8a6048517.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.doczj.com/doc/8a6048517.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