决策支持系统案例

商务智能与决策支持教学案例案例1:光大银行商务智能系统得实施一、案例内容成立于1992年8月得光大银行, 作为国内最大得股份制商业银行,拥有众多客户群,几百个分支机构遍布国内外;同时光大银行以领先得理念为客户提供种类繁多得金融服务。

对于一个如此庞大得机构,如此繁多得金融服务,管理得复杂性可想而知。

近年来,通过综合柜台业务系统、阳光卡系统、网上银行系统与办公自动化系统等一系列信息化基础建设,光大银行率先实现了业务系统全国联网与总行数据大集中。

在成功实现业务系统全国联网与总行数据大集中后,经营管理分析方面又出现了一些亟待解决得新问题,如:统计数据不够及时准确、对决策分析缺乏专业化系统化支持、报表处理效率低、数据共享差、难以为以客户为中心得经营管理模式提供充足得信息支持、业绩考核没有理想得IT系统为支撑等等。

众多新问题得出现就是银行管理层始料未及得。

为了尽快突破海量数据得“封锁”,挖掘其中蕴涵得知识与信息,光大银行决策层于2002年初开始立项商业智能及数据仓库系统。

光大银行根据自身情况,以实际需要为导向,对各家方案得优劣进行仔细分析、反复考察、综合考虑。

最终,菲奈特软件公司得高端商务智能产品BI、Office以其领先得技术与简便得操作从众多竞争者中脱颖而出,赢得了光大银行决策层得一致青睐。

经过商议,双方在国际结算业务统计分析、对公业务统计分析、信贷风险管理、客户经理业绩考核等方面签定了一系列合作计划。

为了降低实施风险,将从国际结算业务统计分析系统开始,各个项目逐步实施。

成功得选型就是光大银行商业智能应用系统成功实施得开始。

国际业务部商业智能得应用证明,光大银行所采取得“以部门为基础实施数据处理”得决定就是正确得,也就是务实得。

从2002年12月开始,菲奈特BI、Office商业智能应用平台相继应用于光大银行其她几个业务部门,形成相应部门得商业智能系统。

这些商业智能系统以数据仓库技术为基础,把分散在各个业务系统得数据进行整合,数据经过清洗、转换,加载到数据仓库;再采用OLAP与Data Mining等技术,为管理决策人员提供强大、灵活得日常查询与决策支持。

决策支持系统应用案例郑春临(学号：4()班级:11级信息管理与信息系统)摘要:决策支持系统在企业和生活中的应，及其带来的诸多便利关键宇:决策支持系统;企业应用；1、引言决策支持系统(DSS)的概念提出20连年来，随着决策理论、信息技术、数据库技术、办公自动化、专家系统等相关技术的进展，DSS取得了长足的进展，在许多领域取得应用。

DSS已成为许多行业经营管理中一个不可缺少的现代化支持工具。

本期专题介绍了银行、房地产、企业等应用DSS的情形，包括如下文章：决策支持系统成立中的关犍问题--- 兼论云南玉溪卷烟厂信息管理与决策支持系统本文以成立云南玉溪卷烟厂信息管理与决策支持系统为例，介绍了决策支持系统成立中的关键问题，包括决策支持与数据管理系统，模型、方式和知识管理系统及用户交互环境。

银行智能决策支持系统面对激烈竞争和瞬息万变的金融市场，传统的银行决策方式已不能适应现代化银行进展的需要。

本文探讨如何将运算机决策支持技术应用到银行高层决策，成立银行智能决策支持系统。

地霹预报智能决策支持系统的研制与应用地霹是众多自然灾害中对人类生存造成危害最为严峻的一种灾害。

为了科学、准确预报地霄，减轻地霹的影响，成立地霍预报智能决策支持系统具有超级重要的价值。

智能房地产决策支持系统uid柔性综合集成能够使系统依照当前运行状况，动态配置所需的运算机部件，以解决传统专家系统表示和推理单一、难以融合异质计算部件等缺点。

本文介绍在构建智能房地产决策支持系统中，采用基于任务归约和于任务联想的知识汤建模方式，对柔性综合集成作了初步的尝试。

低本钱cims本钱管理决策支持系统本文以特钢企业为背景，论述了成立网络环境下低本钱cims本钱管理决策支持系统的大体思想，并提出cims环境下管理与决策的模型库、数据库、方式库和知识库的分析与设计，进而达到控制钢铁企业本钱的目的。

决策支持系统是以日常业务处置系统的数据为基础，利用数学的或智能的方式,对业务数据进行综合、分析，预测未来业务的转变趋势，在企业进展、市场经营战略等重大问题上为领导层提供决策帮忙的运算机系统。

商务智能与决策支持——案例及案例分析随着互联网技术的不断发展，大量数据被生产出来，这些数据中蕴含着巨大的商业价值。

商务智能和决策支持系统可以利用这些数据，提供决策制定者与业务分析师期望的数据驱动洞察，以优化业务决策。

以下是几个商务智能和决策支持系统的案例及案例分析。

案例1：超市销售决策支持系统在某家超市中，决策制定者需要决策哪些产品需要采购、以及量级的大小，以及哪些产品需要促销，以达到推广和促进销售的目的。

为了实现这些目的，该超市实现了一个决策支持系统。

决策支持系统采用商务智能数据仓库，从行业数据中导入了大量销售数据，包括每天、每周、每月、甚至每小时的交易、营销、库存和采购等数据。

该系统采用了高级数据可视化来表示销售数据，以帮助决策制定者快速识别有趣的数据趋势。

该系统还使用了预测分析，以辅助决策制定者预测某种产品的销售情况，并为其提供推荐；也使用了关联分析，以查找哪些产品最常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常在一起出售。

通过使用这个决策支持系统，超市看到了显着的效益。

决策支持系统帮助他们预测哪些产品将具有更高的需求，帮助他们采购了更合适的库存量，以及哪些产品需要进行促销以提高销售。

超市转型成了一个以数据为驱动的企业。

案例2：在线零售商的数据分析一家在线零售商使用商务智能、数据挖掘与分析技术来对订单，商品，顾客及销售数据进行分析，以帮助经营者做出更加精准的商业决策。

他们使用了大量的内部和外部数据来源，以建立一个全面的数据仓库，数据包括订单历史、销售历史、客户数据、产品数据和行业趋势等。

他们使用了数据挖掘和预测性分析来发现顾客的需求以及未来销售趋势。

通过分析他们的数据，该在线零售商能够快速识别哪些产品的销售量增加，哪些产品的销售量下降，哪些产品的客户评分较低，并能及时调整库存和价格等策略来优化他们的销售。

此外，经营者能够更好地识别他们的目标客户及其需求，以提供更好的客户服务。

人工智能技术在决策支持系统中的应用案例随着科技的发展和人们对决策的需求越来越高，人工智能技术逐渐应用于各个领域，其中决策支持系统是其中之一。

决策支持系统是指通过数据分析、算法模型、专家系统等多种技术手段，为决策者提供相关信息和分析结果，从而帮助决策者做出更为科学和有效的决策。

本文将介绍几个人工智能技术在决策支持系统中的应用案例。

案例一：金融领域的风险评估在金融领域，风险评估是一项至关重要的工作。

传统的风险评估方法往往需要依赖大量的数据和复杂的统计模型。

而借助人工智能技术，决策支持系统可以通过聚合各种金融和经济数据，结合机器学习算法对风险进行分析和预测。

系统可以自动识别和分析不同的风险因素，并生成相关的报告和建议，帮助决策者更好地管理和控制风险。

案例二：医疗保健的疾病诊断在医疗保健领域，疾病诊断是医生面临的一项重要任务。

传统的疾病诊断需要医生凭借经验和专业知识进行判断，而人工智能技术的应用使得决策支持系统能够通过对大量病例数据的学习，辅助医生进行疾病诊断。

通过对患者的病症和检查结果进行分析，系统可以给出可能的疾病预测，并提供治疗建议，帮助医生做出更准确和及时的决策。

案例三：物流管理中的路径优化物流管理中的路径优化是一个复杂且具有挑战性的问题。

传统的物流路径规划往往需要依赖专业团队的知识和经验，并且容易受到各种约束和不确定性的影响。

而基于人工智能技术的决策支持系统，可以通过对大量历史数据和实时交通信息的分析，结合智能算法进行路径优化。

系统可以根据订单、交通拥堵情况、配送限制等因素，自动寻找最优路径，并为物流公司提供实时的配送计划和更新。

这些案例只是人工智能技术在决策支持系统中的应用的冰山一角。

随着人工智能技术的不断发展和创新，决策支持系统将在更多的领域发挥重要作用。

人工智能技术的应用不仅可以提高决策的科学性和准确性，还可以节省时间和资源成本，为决策者提供更全面和可靠的信息支持。

相信在未来，人工智能技术将继续为决策支持系统的应用提供更多的可能性。

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。

决策支持系统在企业管理中的应用案例引言：随着信息技术的飞速发展和企业管理日益复杂化，决策的质量和效率成为企业成功的关键。

决策支持系统是一种使用计算机技术和数据分析的工具，可帮助管理者在制定决策时提供准确的信息和精确的分析。

本文将通过介绍几个真实的案例，详细说明决策支持系统在企业管理中的应用。

案例一：供应链优化决策支持系统在制造业中的应用某汽车制造公司利用决策支持系统来优化供应链管理，提高运营效率。

该系统整合了公司内部和供应商的相关数据，实现信息共享和协同决策。

系统通过对订单数据进行分析，优化供应商的选择、订货量和库存水平，减少了库存积压和订单延误。

此外，该系统还利用模拟技术和预测分析，帮助公司预测销售趋势和变动，以便更好地调整生产计划和物流策略。

案例二：金融风险管理决策支持系统在银行业中的应用一家银行引入决策支持系统来帮助管理风险，并防范可能的金融危机。

该系统通过整合各部门的交易数据、市场数据和客户数据，建立了一个综合的风险分析模型。

系统可以对不同类型的风险进行评估和监控，如信用风险、市场风险和操作风险。

通过对数据进行实时分析和预警，银行可以更及时地发现潜在的风险和异常情况，并及时采取相应的措施来降低风险。

案例三：营销决策支持系统在零售业中的应用一家连锁超市使用决策支持系统来帮助制定营销策略，提高销售额和客户满意度。

该系统通过对销售数据、客户数据和市场数据进行分析，帮助超市识别潜在的销售机会、客户需求和市场趋势。

系统可以为超市提供个性化的定价策略、促销活动和产品组合推荐，以及预测销售额和市场份额。

通过优化营销决策，该超市实现了销售额的大幅增长和客户满意度的提升。

案例四：人力资源决策支持系统在人力资源管理中的应用一家跨国公司引入决策支持系统来优化人力资源管理，提高人员招聘和绩效管理的效果。

该系统整合了公司的人事信息、招聘数据和绩效评估数据，实现了人力资源的集中管理和智能决策。

系统可以帮助公司识别最适合的候选人，根据员工的绩效评估结果进行薪酬调整和晋升决策。

广东国税局税务分析与决策支持系统应用案例——信息XXXX班XXX XXXXXXXXXXXX广东国税局采用菲奈特软件公司商业智能系统平台，共同打造广东国税的税务分析与决策支持系统。

同时，该系统将在广东省国税系统全面推广。

这不但是广东国税在“科技兴税”战略实施上的又一进步，同时也标志着菲奈特软件公司商业智能系统在税务行业的成功应用。

随着电子政务系统的发展以及税务信息化程度的不断提高，在税务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，成为提高行政办公效率、促进经济发展的关键所在。

广东省国税局自“科技兴税”战略实施以来，信息化工作在网络建设、设备配置、应用系统开发应用等方面已逐步得到完善；金税工程、统一征管软件、出口退税、公文管理、人事管理等应用系统都已推广应用多年，具备一定的应用规模和应用深度,并取得了较好的应用效果。

广东国税的业务系统在满足日常税收业务需求的同时也采集了大量的业务数据。

例如，每年采集2000多万份的申报数据和2000多万份的税票数据，其中出口专用税票数据达100多万份；1999-2000年全省共采集5000多万份的专用发票数据。

这些业务数据的背后隐含了十分丰富的信息和规律，也给税务信息化建设带来一些问题，主要体现在：业务数据分散在不同的应用系统中，数据共享度低且格式不统一；数据太多而信息太少；缺乏快速、高效、便捷的获取信息的工具；基层单位的管理手段日益先进，而上级管理机关却仍然停留在以汇报和检查为主的传统的管理模式上；上级管理部门没有或很少信息，上下级税务机关形成信息不对称等方面。

为进一步加强税务信息化建设，实现对税收业务和纳税人的纳税情况进行科学分析，为管理决策提供及时准确的信息，以进一步加强税收管理，加强业务监控，促进依法治税，广东省国税提出建设税务分析与决策支持系统。

该系统作为国家税务总局关于税务信息化“一个网络，一个平台，四个系统”的总体规划的重要组成部分，其目标在于通过建立规范统一、高度共享的综合性主题数据库，并在此基础上，建设一个能够对事物(如：税收收入)的规模、构成、分布、发展速度、平均水平、平衡程度等特征以及增长变化规律和发展趋势，以及事物之间(如：GDP与税收收入)的相关关系、强度及均衡性等问题进行分析的平台。

会计学中的管理会计与决策支持系统应用案例在当今竞争激烈的商业环境中，管理会计和决策支持系统起着至关重要的作用。

它们为企业提供了必要的财务数据和信息，帮助管理者做出明智的决策。

本文将介绍几个管理会计和决策支持系统在实际应用中的案例，展示它们的重要性和价值。

首先，让我们看一个来自制造业的案例。

某汽车制造公司决定推出一款新的电动汽车，并计划投资大量的资金进行研发和生产。

在这个过程中，管理者需要准确评估产品的成本以及销售的潜力。

通过管理会计的方法，他们能够对研发、生产和市场推广等环节进行成本核算，确保投资回报率可行。

决策支持系统则可以提供市场调研数据和销售预测，帮助管理者制定正确的市场定位和推广策略。

另一个案例涉及零售业。

一家服装零售商希望扩大市场份额，并希望了解不同产品线的盈利情况以及库存管理的最佳方案。

通过管理会计，他们可以对不同产品的成本、销售额和毛利率进行核算，确定最具盈利潜力的产品线。

决策支持系统则可以帮助他们进行库存管理，提供实时销售数据和库存水平，以便及时调整采购和销售策略。

除了制造业和零售业，管理会计和决策支持系统在服务业也有广泛的应用。

例如，一家酒店希望提高客房出租率和客户满意度。

通过管理会计，他们可以分析客房的定价策略、渠道分配成本以及市场推广费用，以便优化收益。

决策支持系统可以提供客房出租率和客户满意度的数据，并帮助管理者决定何时调整房价和推广活动。

另外一个应用案例涉及跨国公司。

一家跨国公司需要对其全球业务进行绩效评估，并决定是否关闭一些不盈利的分支机构。

通过管理会计，他们可以对不同分支机构的销售额、成本和利润进行核算，确定哪些分支机构应该关闭或重组。

决策支持系统可以提供全球业务的实时数据和关键指标，帮助管理者做出明智的决策。

总而言之，管理会计和决策支持系统在各行各业都有广泛的应用，为企业提供了重要的财务数据和决策支持。

通过准确核算成本、评估销售潜力和分析业务绩效，管理者能够做出明智和有效的决策，提高企业的竞争力和盈利能力。

决策支持系统实例决策支持系统（Decision Support System，DSS）是一种基于计算机技术和数学方法的信息系统，目的是为决策者提供有关于特定决策问题的信息和分析。

它能够帮助决策者收集、分析和解释数据，以便做出更明智的决策。

下面将为您介绍一个决策支持系统的实例。

一个很好的决策支持系统的实例是供应链管理决策支持系统（Supply Chain Management Decision Support System，SCM DSS）。

供应链管理是一个涉及多个环节和参与者的复杂系统，包括供应商、生产商、分销商和最终消费者。

这个系统的目标是帮助组织优化其供应链的各个方面，以提高效率、降低成本和提供更好的客户服务。

SCMDSS能够帮助企业管理者在供应链中做出各种决策，包括供应商选择、库存管理、生产规划、物流安排等等。

这个系统基于大量的数据收集和分析，通过模型和算法来评估不同决策方案的优劣，并给出最佳的决策建议。

一个典型的SCMDSS包括以下几个核心组件：1.数据收集和整理：SCMDSS通过连接企业内部的各个信息系统，包括ERP系统、订单管理系统、库存管理系统等等，从中收集所需的数据。

同时，它还可以连接外部供应商和物流公司的系统，以获取更全面的数据。

2.数据分析和建模：SCMDSS使用各种分析方法和建模技术对数据进行处理和分析。

这些方法包括统计分析、数据挖掘、优化模型等等。

通过这些技术，系统能够提取出有用的信息，并建立模型来评估不同决策方案的效果。

3.决策支持和模拟：SCMDSS提供对决策过程的支持和模拟功能。

它可以根据用户的需求和决策标准，生成不同的决策方案，并对其进行评估。

系统还可以通过模拟和预测分析，帮助用户预测供应链的未来情景，并针对性地做出决策。

4.报告和可视化：SCMDSS能够生成各种报告和可视化图表，以帮助用户更好地理解分析结果和决策建议。

这些报告和图表可以展示供应链的各种指标和指标的变化趋势，帮助用户发现问题和机会，以及做出相应的调整。

财务分析和决策支持系统的实际应用案例在当今复杂多变的商业环境中，财务分析和决策支持系统（Financial Analysis and Decision Support System，FADSS）起着至关重要的作用。

本文将介绍一些实际应用案例，展示FADSS如何帮助企业进行财务分析和决策。

案例一：投资决策支持假设一个制造业公司正在考虑购买新的生产设备。

通过FADSS，公司能够进行财务分析，评估投资的可行性和潜在风险。

首先，FADSS可以帮助公司计算投资回报率（Return on Investment，ROI）和净现值（Net Present Value，NPV）。

此外，FADSS可以模拟不同的市场情景，在不同条件下预测投资收益。

最终，公司可以根据FADSS提供的数据和分析，作出是否购买新设备的决策。

案例二：预算规划与管控一家零售公司面临着复杂的预算规划和管控挑战。

通过FADSS，公司能够集中管理财务数据，并进行有效的预算规划。

FADSS可以帮助公司创建详细的财务预算模型，并将实际数据与预算进行比较。

通过实时监控和分析，公司可以及时调整预算和支出，以保持财务目标的实现。

此外，FADSS还可以协助公司进行风险评估，制定相应的应对策略。

案例三：业绩评估和分析一家跨国公司需要对其全球业务进行绩效评估和分析。

通过FADSS，公司可以整合各地分支机构的财务数据，并进行跨地区的业绩对比。

FADSS可以提供多维度的数据分析，例如销售额、利润率和市场份额。

通过对比分析，公司可以识别出在不同市场中表现强劲的产品线，并制定相应的战略决策。

案例四：风险管理与决策支持一家保险公司希望提高其风险管理水平，并做出更准确的决策。

通过FADSS，公司可以进行风险评估和模拟分析。

FADSS能够帮助公司建立风险模型，并预测不同保险产品的潜在风险。

此外，FADSS还可以帮助公司进行行业趋势分析，从而为保险产品的开发和定价提供支持。

综上所述，FADSS在实际业务中的应用具有广泛的范围和重要性。

决策支持系统应用案例决策支持系统（Decision Support System，DSS）是一种基于计算机技术和信息系统的管理工具，用于帮助决策者进行复杂决策的过程。

它通过收集、整理、分析和展示大量的数据和信息，为决策者提供决策所需的支持和建议。

以下是一些决策支持系统应用的案例：1.供应链管理决策支持系统供应链管理决策支持系统帮助企业实现供应链数据的收集、分析和决策支持。

它可以跟踪和监控库存、运输和订单等信息，并将其整合在一起，以便进行最佳的供应链决策。

例如，系统可以根据需求预测和供应链运作情况，帮助企业及时提供产品和服务，提高供应链的效率和灵活性。

2.营销决策支持系统营销决策支持系统可帮助企业在市场营销方面做出明智决策。

它可以收集和分析顾客的购买数据、市场趋势、竞争对手的活动等信息，并提供决策者所需的洞察和建议。

例如，系统可以通过分析大数据来确定目标市场和受众，制定定制化的营销策略，提高销售和市场份额。

3.金融风险管理决策支持系统金融风险管理决策支持系统可以帮助金融机构评估和管理风险。

它可以分析金融市场、经济数据和客户的信用评级等信息，以确定潜在的风险和机会。

系统可以生成报告和模拟，为决策者提供风险评估和决策支持。

例如，系统可帮助银行确定信贷风险，制定贷款政策，减少不良贷款的风险。

4.医疗决策支持系统医疗决策支持系统可以帮助医生和医疗专业人员做出诊断和治疗决策。

它可以收集和分析患者的医疗记录、实验室结果、病历数据等信息，以提供相关的诊断和治疗建议。

例如，系统可以根据患者的症状和历史数据，给出可能的诊断和推荐的治疗方案，并帮助医生做出决策。

5.生产计划决策支持系统生产计划决策支持系统可以帮助企业进行生产计划和资源分配的决策。

它可以收集和分析销售数据、库存水平、生产能力等信息，以优化生产计划和运营效率。

例如，系统可以根据市场需求和资源可用性，预测需求和产能，并帮助企业制定合理的生产计划，提高生产效率和客户满意度。

决策支持系统案例决策支持系统（DSS）是指能够帮助决策者进行战略、战术及操作层面决策的信息系统。

它使用各种方法和技术来提供准确、及时和相关的信息，以支持决策者在面对复杂和不确定的问题时做出明智的决策。

下面将介绍一个决策支持系统的实际案例。

案例名：汽车公司市场扩张决策支持系统案例背景：汽车公司正在考虑在新的市场扩张，并希望通过决策支持系统来帮助他们做出合理的决策。

该汽车公司在过去几年取得了较大的成功，现在想要进一步扩大市场份额，但是他们面临着许多问题和挑战，比如如何选择合适的市场、汽车型号等。

解决方案：该汽车公司决策支持系统的设计需要包括以下几个主要的组件和功能：1.数据收集和分析：通过收集和分析内部数据、市场数据、竞争数据等信息，帮助企业了解当前市场状况和竞争对手情况。

例如，可以收集销售数据、市场调研数据、竞争对手销售数据等，分析当前市场规模、销售趋势、竞争对手品牌定位等。

2.模型建立和分析：基于收集到的数据，可以建立模型来分析不同市场扩张策略的效果。

例如，可以建立销售预测模型，根据市场规模、竞争对手定价、消费者需求等因素预测不同市场扩张策略下的销售额和市场份额。

3.决策支持：在数据分析和模型分析的基础上，为决策者提供有用的信息和建议，帮助他们做出最佳的决策。

例如，系统可以生成报告、可视化图表等形式的结果，展示不同市场扩张策略的利弊，并提供相应的建议。

4.决策结果监控：一旦决策执行，系统可以对决策结果进行监控，并根据市场反馈和实际销售数据来评估决策的有效性。

如果需要，系统可以根据监控结果调整原有的决策或制定新的决策。

该决策支持系统的实施将有助于该汽车公司更好地理解市场需求、竞争对手和消费者行为，并为他们提供更有效的决策信息，支持他们在新市场的扩张决策过程中做出明智的决策。

通过决策支持系统，该汽车公司能够更好地选择适合的市场扩张策略，从而提高销售额和市场份额。

同时，系统的使用也能够帮助该公司更好地了解和掌握竞争对手的动态，及时调整市场策略，从而增加竞争力并获得持续的竞争优势。