采购管理中的数据分析与决策支持

第７卷　２００８链　第２期　４月　广州大学学报（自然科学版）　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｎａｔｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｅｄｉｔｉｏｎ）　Ｖｏ１．７　Ａｐｒ．　Ｎｏ．２　２００８　文章编号：１６７１　４２２９（２００８）０２－００４７－０６　决策支持系统技术分析及其在　高校管理中的系统模型　

张　震，李丹霞，刘　芬　（延安大学计算机学院，陕西延安７１６０００）　摘要：构建适应高校迅速发展的决策支持系统（ＤＳＳ）已成为近年高教事业发展的需要，也是社会的需要．为　此，文章以新的视角来研究决策过程和决策支持系统，首先，以全新的观点阐释了决策过程和决策支持系统的　结构，并绘制出相应的结构图；其次，以此为基础，绘制出二者之间的层次结构图，揭示了决策支持系统和决策　过程的内在联系；最后，分析了高校管理中涉及到的主要决策问题，即预测类问题、相关性分析类问题、规划类　问题和评估类问题；同时还阐述了高校建设决策支持系统的实施过程，　关键词：决策支持系统；高校管理；决策过程；结构；层次结构模型；元决策　中图分类号：Ｏ　４３８　文献标识码：Ａ　决策就是为解决存在的问题而寻找若干可行方案，并　从中择优的活动或过程，决策是学校管理的一项基本职　能，在学校管理过程中，管理者经常会遇到各种各样的问　题，需要随时进行决策寻找解决问题的办法．决策水平的　高低直接关系到管理水平的高低．　目前多数高等院校的在校学生人数都已超过万人，甚　至几万人．教职工人数也达几千或上万人．随之而来的问　题就是资源短缺、管理混乱、发展滞后．如何充分合理地利　用现有资源促进学校的发展，已经是各个学校所面临的共　同问题．ＤＳＳ的思想为我们提供了一个解决问题的好思　路．但是，目前我国对于ＤＳＳ的研究绝大多数是专用的　ＤＳＳ，或者是具有一定的辅助决策功能的应用软件系统或　决策方法软件包，还没有较完善的综合性的ＤＳＳ设计，因　此，建立一个高校决策支持系统显得十分必要¨ｊ．　事实上，由于决策事项存在于现实生活的方方面面，　因此，各种决策支持系统（ＤＳＳ）在业界方兴未艾，对ＤＳＳ的　研究也是异常热烈，但有一个不容忽视的事实，即ＤＳＳ的　研究多，开发多，但实际应用少，造成这种现象的原因是多　方面的，其中一个重要原因是在有关决策和ＤＳＳ的著述中　存在两种倾向：决策研究多关注于决策过程，ＤＳＳ研究则往　往关注ＤＳＳ技术本身．这两种倾向直接导致了决策实践和　ＤＳＳ的脱节．基于此，本文力图首先换一个视角来剖析决　策过程；其次，分析ＤＳＳ的内部结构，给出上下关联的、易　于理解的决策过程和ＤＳＳ的关系模型，搭建起ＤＳＳ和决策　过程的桥梁，使得ＤＳＳ能更好地应用于决策过程；最后，分　析了高校管理中涉及到的主要决策问题，即预测类问题、　相关性分析类问题、规划类问题和评估类问题，同时阐述　了高校建设决策支持系统的实施过程．　１　决策过程技术分析　

数据挖掘技术分析及其在高校管理决策中的应用

【摘要】本文通过对数据仓库、数据挖掘技术和决策支持系统的研究，提出了基于数据挖掘的高校管理决策支持系统。该系统能为高校决策提供科学的依据和指导其发展方向。

【关键词】数据挖掘；决策支持系统；数据仓库；决策树

随着高校招生规模逐年扩大以及教育方式更加灵活多样，几乎每所高校都面临着学生人数的急剧增加与教学资源日趋紧张的矛盾，同时高校的一些机构也在不断地改革变化，这些都给高校的管理带来了前所未有的发展和挑战。在这样的形势下，高校应如何以最小的代价获得最大的发展成为一个亟待解决的新课题。

具体来说，现在要求高校领导层从整体的、宏观的角度认清形势，解决问题，优化教育资源配置，提高教育资源利用率。为此，建立一个有效的高校管理决策支持系统(Decision Supporting System，简称DSS)则显得十分必要。该系统的各项功能除了满足日常简单的查询、统计和维护、全局统筹规划管理高校各种信息、协调各部门工作顺利开展，还能够为高校决策者提供有关教育形势的瞬时变化、发展趋势以及通过高科技手段来开发历史数据，提取隐含在其中的事先未知的、潜在的、深层次的、有价值的信息，以利于管理和决策的开展和进行。

一般在建立DSS时，会利用传统的数据库DB(Database)技术，但传统的DB技术目前无法为数据的合成、分类和综合提供强大的功能支持。此外，为实施有效的分析，信息应以与决策密切相关的主题为中心组织起来，这些都是DB满足不了的。而数据仓库技术的出现给决策支持系统的发展注入了新的活力，它把决策者所需的信息从原始的操作数据中分离出来，把分散的、难以访问的原始数据操作数据转化为集中统一、随时可访问的信息，即数据仓库对信息实现合理、全面而高效的管理。因此，研究数据仓库和它的相关技术并应用于高校决策支持系统中是极其有效的途径。

本文所采用的解决方案，就是一个以数据仓库(Data Warehouse，简称DW)技术为基础，以数据挖掘(Data Mining，简称DM)工具为手段的高校管理决策支持系统。该系统中，DW用于存储和组织高校的基础数据，而DM则可以利用该基础数据，通过一系列技术挖掘出有价值的知识信息，验证和预测高校的各项资源，辅助决策，以便在快速变化的竞争中把握高校的发展方向。

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水环境管理决策支持系统中的污染物溯源分析功能设计

作者：李晶 周浩 于晓英

来源：《现代农业科技》2017年第02期

摘要 参考当前污染物溯源分析研究进展，结合牡丹江污染物排放特征，设计水环境管理决策支持系统中的污染物溯源分析功能，以期提高牡丹江流域的水环境监管能力。

关键词 水环境；决策支持系统；污染物溯源；分析功能；设计

中图分类号 X502 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2017）02-0172-02

Design of Contamination Tracing Analysis Function in Decision Support System of Water

Environment Management

LI Jing ZHOU Hao YU Xiao-ying

（Heilongjiang Academy of Environmental Sciences，Harbin Heilongjiang 150056）

Abstract Regarding the research advances on contamination tracing analysis，combined with the

feature of pollutant emission in Mudan River，contamination tracing analysis function in decision

support system of water environment management was designed，so as to improve the ability of

water environment regulation in Mudan River basin.

第1篇

一、报告概述

本报告旨在通过对本月采购数据的全面分析，总结采购工作的成效，找出存在的问题，并提出相应的改进措施。报告内容涵盖采购成本、供应商管理、产品品质、库存管理等多个方面，旨在为管理层提供决策依据。

二、数据来源与处理

1. 数据来源：本报告所涉及的数据来源于公司内部采购管理系统、财务系统、库存管理系统等。

2. 数据处理：数据经过清洗、整理和加工，确保数据的准确性和可靠性。

三、采购成本分析

1. 采购成本构成：本月采购成本主要包括原材料成本、加工成本、运输成本和采购管理费用。

2. 成本分析：

- 原材料成本：本月原材料成本较上月上涨5%，主要原因是原材料价格上涨和采购量增加。

- 加工成本：本月加工成本较上月下降3%，主要原因是生产效率提高和设备更新。

- 运输成本：本月运输成本较上月上涨2%，主要原因是运输路线调整和运费上涨。

- 采购管理费用：本月采购管理费用较上月下降1%，主要原因是采购流程优化和人员培训。

四、供应商管理分析

1. 供应商数量：本月共有20家供应商，其中新供应商5家，老供应商15家。

2. 供应商满意度：通过对供应商进行满意度调查，本月供应商满意度平均分为4.5分（满分5分），较上月提高0.3分。

3. 供应商绩效：本月供应商绩效整体良好，其中10家供应商绩效达到优秀水平，5家供应商绩效达到良好水平，5家供应商绩效一般。 五、产品品质分析

1. 产品合格率：本月产品合格率为98%，较上月提高1个百分点。

2. 不良品分析：本月不良品主要集中在原材料和加工环节，主要原因是供应商质量不稳定和操作失误。

3. 品质改进措施：针对不良品原因，已与供应商和内部部门沟通，采取措施加强质量控制和操作培训。

六、库存管理分析

1. 库存周转率：本月库存周转率为15次，较上月提高2次。

2. 库存结构：本月原材料库存占比较高，为65%，较上月提高5个百分点。