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决策分析技巧：辅助决策并提高结果的准确性引言每天我们都要做许多重要的决策，无论是个人生活中的小事，还是在工作中的重大决策，都会直接影响我们的生活和职业发展。
然而，作出明智的决策并不总是容易的事情。
在决策过程中，我们可能会面临各种信息不完整、复杂的问题。
因此，决策分析技巧成为一项十分重要的工具，它能够帮助我们辅助决策，并提高决策结果的准确性。
什么是决策分析技巧？决策分析技巧是一种系统的方法，用于解决问题和做出决策，以确保决策的准确性和有效性。
它结合了数学模型、统计方法和信息技术，能够帮助我们量化问题、分析风险、评估决策选项，并选择最佳的决策方案。
决策分析技巧可以应用于各行各业，无论是企业管理、市场营销还是个人生活等方面。
它能够提供决策的透明度和可预测性，并为我们提供更好的决策方向。
决策分析技巧的重要性1. 辅助决策过程决策过程往往复杂而困难。
我们需要考虑许多因素，探索各种可能性，并预测未来的结果。
决策分析技巧可以提供一种有条理的方法，帮助我们收集、整理和分析数据。
它可以帮助我们更好地理解问题，并为我们提供决策的依据。
2. 量化问题和分析风险在决策过程中，我们面临的问题可能是模糊的、复杂的，或者有很高的不确定性。
决策分析技巧可以帮助我们量化问题，并使用统计工具和模型识别风险。
通过精确地分析和评估风险，我们能够减少决策的盲目性，并增加决策结果的可靠性。
3. 评估决策选项在决策分析中，我们通常会遇到多个决策选项。
决策分析技巧可以帮助我们比较和评估不同的选项，并根据预定的标准和目标选择最佳的决策方案。
它可以提供一个系统的框架，使我们能够考虑到各种因素，并做出更明智的选择。
4. 提高决策结果的准确性通过使用决策分析技巧，我们能够更好地预测未来的结果，从而提高决策结果的准确性。
决策分析技巧使用数学建模、数据分析和模拟等方法，可以帮助我们理解问题的本质，并生成可信赖的预测结果。
这将有助于我们做出更好的决策，并避免潜在的错误。
医疗辅助决策系统的研究与实现随着医疗技术的不断进步和医疗数据的快速增长，传统的医学决策模式和方法面临着诸多挑战，包括人力资源紧张、信息不对称等问题。
为了提高医疗决策的准确性和效率，医疗辅助决策系统逐渐被广泛研究和应用。
本文将主要探讨医疗辅助决策系统的研究与实现。
医疗辅助决策系统是通过结合医学知识、专家经验和大量医学数据，以人工智能技术为基础，对医疗诊断和治疗过程进行自动化辅助和决策支持的系统。
它可以通过深度学习、数据挖掘、模式识别等技术，对患者的疾病情况、病史、影像数据等进行智能分析和处理，为医生提供科学、准确的诊断和治疗建议，同时也可以为患者提供更好的医疗服务。
首先，医疗辅助决策系统可以利用大数据技术对海量的医学数据进行分析。
传统的医学研究往往需要花费大量的时间和人力对数据进行整理和分析，而医疗辅助决策系统可以快速处理大量的医学数据，挖掘其中的规律和关联，从而提供更准确的诊断和治疗建议。
例如，在研究某种疾病的病因和治疗方法时，医疗辅助决策系统可以通过分析大量的病例数据和临床试验结果，找出与该疾病相关的风险因素和有效的治疗方案。
其次，医疗辅助决策系统可以结合专家经验和知识库，为医生提供准确的诊断和治疗建议。
医学领域的知识繁杂而复杂，医生需要不断学习和更新自己的知识，以提供更好的医疗服务。
医疗辅助决策系统可以将专家的经验和知识存储在数据库中，通过与患者的个人资料和病历进行比对和分析，为医生提供相应的参考和建议。
例如，在对某种疾病的诊断过程中，医疗辅助决策系统可以根据患者的症状和体征，结合专家规范化的诊断流程和知识库，自动生成诊断报告和治疗方案，为医生提供科学的决策依据。
此外，医疗辅助决策系统还可以为患者提供更好的医疗服务和健康管理。
通过与患者的个人资料和健康信息进行对比和分析，医疗辅助决策系统可以定制个性化的健康指导和建议，帮助患者更好地管理自己的疾病和健康。
例如，在慢性疾病管理中，医疗辅助决策系统可以通过追踪患者的健康数据和生活习惯，根据治疗效果和疾病进展情况，自动调整治疗方案和生活方式指导，提高患者的治疗效果和生活质量。
投资管理辅助决策分析大数据时代下，数据已成为核心要素。
为促进投资管理的标准化、规范化、透明化，促进精准投资、精益管理，借助大数据和计算机技术手段，开展投资管理辅助决策分析系统研究，进一步提升投资管理质效，优化资源配置。
1项目必要性日常投资管理安排工作涉及的项目数据体量大且结构复杂，各专项分类数据结构很难统一，现阶段采用电子表格统计的方式开展，投入人力成本大，严重影响工作效率；为有效管控和科学安排投资计划，有必要利用大数据等先进的技术手段，实现投资管理辅助决策分析信息系统。
2建设目标通过投资管理辅助决策分析系统的建设，提高投资管理项目决策的标准化、规范化、透明化，提升投资管理数据共享支撑能力，有利于科学安排投资计划，为管理人员辅助决策提供信息化系统支撑。
3技术原则系统建设考虑实用性需求，进而考虑系统的先进性，满足投资管理实际工作需求，界面设计上参照互联网页面设计规范，提供良好的用户体验。
系统建设满足安全性要求，基于统一权限平台开发，灵活配置用户角色权限。
系统建设符合可扩展性要求，满足通用功能标准，采用可重用、可扩展的体系结构和功能组件，以适应将来投资管理业务发展的需求。
图1总体架构图系统建设满足经济性要求，充分利用现有技术手段，综合利用已有信息化建设成果和现有系统资源，有效节约投资成本。
4建设思路结合公司项目管理要求和企业的实际情况，参考国内外电网的发展状况及趋势，构建不同类别项目的综合评价指标体系。
根据业务逻辑、业务对象、提升要点设计要求，针对业务需求方面，从数据模型、应用功能、界面、服务等方面，借助大数据平台实现项目库数据共享，采用层次分析法确定指标权重，通过项目排序、多目标寻优等实现投资决策等功能，对投资管理辅助决策分析提供有效支撑。
5技术架构结合投资管理辅助决策业务需求，梳理形成业务架构，开展系统应用架构、数据架构、技术架构设计，系统总体架构如图1所示。
5.1业务架构5.2应用架构投资管理辅助决策分析系统主要应用功能有：（1）项目库管理项目包管理：维护项目所属的项目包信息，包括：添加、修改、删除、查询、导出等功能。
售电均价分析辅助决策系统的设计与应用作者：胡大信等来源：《电子技术与软件工程》2015年第24期摘要售电均价分析是电力营销辅助决策中的一项重要工作。
本文结合南昌供电公司售电均价分析业务现状对系统的需求进行了较为全面而深入的挖掘，在此的基础上提出了系统的设计思路和应用构想。
并对系统的应用情况进行了总结，对系统的推广前景进行了展望。
【关键词】售电均价分析电力营销辅助决策目前，SG186应用系统已实现江西电力全省数据集中，应用覆盖省公司、地市公司、县公司、营业网点4级机构，并与数据中心、SG186其他应用系统横向集成，共享数据。
有力地支撑了公司业务发展，显著提升决策支持能力，为进一步提高管理科学化水平打下良好基础。
全行业电费电价分析工作即是在上述基础上衍生的一项具有重大意义的辅助决策工作。
电力企业的电力均价是评价和分析供电企业经济效益和盈利能力的重要参考指标，电力企业不断加强电力销售中的均价管理、准确执行不同类型的电能价格、科学地提高电力均价，有利于合理增加电力企业利润，促进电力企业的电力销售水平迈上新的台阶。
1 系统需求分析南昌供电公司多年前就已经开展了售电均价分析这项工作，但主要是采用手工操作。
由于实际工作中，全市全行业分析售电均价涉及的数据量大，工作量大，操作成本高，且手工操作容易出现差错，结果的可靠性无法保证。
因此，研究设计一个全行业售电均价分析辅助决策系统成为一种迫切的需求。
通过对南昌供电公司现有售电均价分析工作的深入分析和研究，要建立的信息系统业务范围主要包括均价分析系统功能涉及基础数据采集与汇总、均价数据统计、均价数据分析、均价数据预测和测算。
具体总结归纳起来如下：（1）采用高效的数据接口从SG186营销业务系统中抽取电量、电费等基础数据。
（2）对采集到基本电量、电费等数据进行分门别类的整理和加工，按照用电时段、电压等级的不同，对用户进行分类，对相同用电单位和用电性质、用电时段、用电电压大小等分类的用户电量电费信息进行汇总，完成对各类售电基础数据的统计与管理、各专业指标数据的统计与管理（包括年度、季度、月度的汇总、分项报表）、供电公司外部相关有用数据的统计与管理等任务，满足供电公司售电活动分析的基础数据需求，使得售电活动分析无需再从其他系统直接调用基础数据，并实现这些数据对外口径的统一管理。
决策分析：利用数据分析辅助决策的方法与工具当今社会，数据无处不在。
我们每天都在产生大量的数据，包括个人行为数据、企业运营数据、市场销售数据等等。
这些数据蕴含着丰富的信息和价值，对于决策者来说，如何有效地利用数据进行决策分析，已经变得非常重要。
1. 决策分析的重要性在进行决策分析之前，我们首先需要明确决策分析的重要性。
决策分析能够帮助我们更好地理解和把握问题，从而做出更明智的决策。
通过数据分析，我们可以挖掘出隐藏在数据背后的规律和趋势，发现问题的根源，预测未来的发展变化，从而为决策者提供决策依据和方向。
决策分析还能够提高决策的准确性和效率。
通过数据分析，我们可以把握住大量的信息，了解问题的方方面面，避免主观臆断和盲目决策。
同时，决策分析还能够提供决策方案的评估和比较，帮助决策者选择最优的决策方案。
2. 数据收集与整理在进行决策分析之前，我们首先需要收集和整理相关的数据。
数据的质量和完整性对于决策分析的结果至关重要。
我们可以通过以下几种方式进行数据收集：2.1. 主动收集主动收集是指有意识地从已有的渠道或来源收集数据。
例如，我们可以通过企业内部系统获取企业的销售数据、财务数据等；或者通过市场调研、问卷调查等方式主动收集市场销售数据、消费者行为数据等。
2.2. 被动收集被动收集是指通过一些自动化的方式收集数据。
例如，我们可以通过传感器、监控摄像头等设备自动收集环境数据、生产数据等。
2.3. 公开数据公开数据是指政府或其他机构主动公开的数据。
例如，政府公开的人口统计数据、经济指标数据等。
在进行数据收集的同时，我们还需要对数据进行整理和预处理。
这包括数据清洗、数据转换和数据归一化等。
数据清洗是指处理数据中的噪声和异常值，确保数据的准确性和一致性。
数据转换是指将数据转换成适合分析的形式，例如将文本数据转换为数值型数据。
数据归一化是指将不同量级和单位的数据转换为统一的量级和单位，便于比较和分析。
3. 数据分析方法与工具在进行决策分析时，我们可以使用各种各样的数据分析方法和工具。
115引言：当前电网公司中运维的通信光缆种类多、数量庞大、变动频繁，但是并没有建设专业的基于地理信息系统的光缆维护管理系统，辅助监测设备不足，导致光缆路由信息记录分散、信息不完整、部分光缆的连接和路由信息完全缺失，使得故障排查时寻缆定位非常困难，耗时费力，维护成本高，同时缺少光缆及纤芯相关的维护、质量统计信息，无法预测或预警光缆段是否处于整改或更换的质量状态，更不能为新缆线的规划决策和已有缆线的高效使用提供准确的数据信息王佳（1987-），男，回族，河北，硕士，高级工程师，研究方向为：电力通信技术；程洪超（1994-），男，汉族，四川，本科，助理工程师，研究方向为：从事电力通信技术研究及光缆检修运维工作；崔国瑞（1995-），男，汉族，甘肃，本科，助理工程师，研究方向为：从事电力通信技术研究及光缆检修运维工作 ；邹航(1996-)，男，汉族，四川，本科，助理工程师，研究方向为：电力光缆运维与检修；马兵（1984-），男，汉族，四川，本科，工程师，研究方向为：从事电力通信技术研究及光缆检修运维工作；杨立（1987-），男，汉族，四川，本科，工程师，研究方向为：从事电力通信建设、运维工作；郑伦军（1971），男，汉族，四川，专科，研究方向为：从事电力通信技术研究及光缆检修运维工作。
光缆分析辅助决策在成都电网中的应用【摘要】 当前成都电网中运维的通信光缆种类多、数量庞大、变动频繁，由于缺乏专业的光缆管理系统导致信息记录分散，信息不完整，使得故障排查与寻缆工作十分困难，同时，由于缺少光缆及纤芯相关的质量统计信息，无法预警故障光缆段，不能为新线缆的规划决策和已有线缆的高效使用提供准确的数据支撑。
因此基于以建立精准的光缆数据库为基础，结合可视化信息处理、多维度分析模型以及全方位的数据治理能力，构建完善的光缆大数据综合平台，进行光缆的辅助分析和决策。
通过在成都电网内的部署使用，对光缆资源进行全生命周期管理，运用大数据分析手段提升信息价值和管理质效，降低人均运维成本，最终实现“通信一张图”。
智能制造的智能辅助决策系统研究与应用智能制造是指通过融合信息技术、智能化设备和人工智能等先进技术，实现生产过程的自动化、智能化和灵活化，以提高生产效率、产品质量和企业竞争力。
在智能制造的发展过程中，智能辅助决策系统扮演着重要的角色。
本文将重点探讨智能制造中智能辅助决策系统的研究与应用。
一、智能辅助决策系统的定义与特点汇总智能辅助决策系统是指基于人工智能技术，结合数据分析、模型建立和优化算法等方法，为决策者提供智能化的决策支持工具。
该系统具有以下特点：1. 数据驱动：智能辅助决策系统通过收集、整合和分析企业内外部的大数据，构建数据模型并进行实时预测和分析，从而帮助决策者做出准确的决策。
2. 知识推理：系统通过智能化的学习和推理算法，通过对历史数据和当前情况的分析，提供决策者深入的洞察力和预测能力，帮助其制定科学合理的决策方案。
3. 多模态交互：智能辅助决策系统提供多样化的交互方式，包括语音识别、自然语言处理、数据可视化等，以满足不同决策者的需求，提高决策效率和准确性。
4. 实时响应：智能辅助决策系统能够及时获取最新的数据和信息，并快速做出反应和调整，从而帮助决策者把握更有利的决策时机。
二、智能辅助决策系统在智能制造中的应用案例1. 生产调度优化：智能辅助决策系统通过分析生产线上的数据，以及制定的生产计划和调度规则，实时优化生产进程和产能分配，使得生产效率最大化。
2. 故障预警与维护：智能辅助决策系统通过对设备运行数据的监测和分析，识别可能出现的故障和异常，及时预警并制定维护方案，以降低设备损坏和停机的风险。
3. 质量控制与优化：智能辅助决策系统基于生产数据和质量监测数据，进行质量分析和预测，帮助企业实时控制产品质量和提升产品质量水平。
4. 物流管理与配送优化：智能辅助决策系统通过对物流数据和市场需求的分析，提供最佳的物流配送方案，降低配送成本和缩短配送时间。
三、智能辅助决策系统的研究与应用挑战虽然智能辅助决策系统在智能制造中具备广阔的应用前景，但其研究与应用面临一些挑战。
智能制造的智能辅助决策系统研究与应用智能制造是指利用先进的信息和通信技术，以及现代化的自动化设备与工具，实现生产过程的智能化、网络化和数字化。
在智能制造中，智能辅助决策系统扮演着重要的角色，可以提供决策支持和辅助决策的功能，对生产过程进行监控和管理。
本文将探讨智能制造中智能辅助决策系统的研究与应用。
一、智能辅助决策系统的定义与特点智能辅助决策系统是指通过数据采集、处理与分析，结合专家经验与知识，为决策者提供决策支持和辅助决策的系统。
它能够从大量的数据中提取有用信息，辅助决策者进行判断和决策，并提供决策的理论依据和参考。
智能辅助决策系统具有以下特点：1. 数据驱动：智能辅助决策系统通过数据的采集与分析，实现对生产过程的监控与管理。
它能够及时获取生产数据，并进行实时分析，提供决策所需的数据支持。
2. 专家知识与经验：智能辅助决策系统融合了专家的知识与经验，能够根据专家的意见和建议，提供决策的指导和辅助。
3. 多功能性：智能辅助决策系统具有多种功能，可以进行数据分析、决策支持和管理等多个方面的工作。
它能够满足不同领域和不同决策需求的要求。
二、智能辅助决策系统的研究与发展智能辅助决策系统的研究与发展一直是智能制造领域的热点。
随着信息技术的快速发展，大数据和人工智能等新技术的应用，智能辅助决策系统的功能和性能得到了大幅提升。
1. 数据分析与挖掘：智能辅助决策系统可以对大量的生产数据进行分析和挖掘，提取其中的规律和模式。
通过对数据的处理和分析，可以为决策者提供全面的数据支持和决策指导。
2. 专家系统与知识库：智能辅助决策系统融合了专家的知识与经验，通过构建专家系统和知识库，可以提供决策的指导和参考。
这些系统和知识库可以对生产过程进行监控和管理，识别潜在的问题和风险，并提供解决方案。
3. 模型与算法：智能辅助决策系统利用数学模型和算法，对生产过程进行建模和仿真。
通过模拟和预测，可以帮助决策者评估不同决策方案的效果和影响，选择最佳的决策策略。
基于大数据分析的智能医疗辅助决策系统设计智能医疗辅助决策系统：基于大数据分析的未来之道在当今医疗领域，随着大数据技术的飞速发展，以及人工智能算法的迅猛进步，我们目睹了医疗行业的变革。
基于大数据分析的智能医疗辅助决策系统被认为是实现医疗智能化、提高医疗水平的重要途径。
一、智能医疗辅助决策系统的意义智能医疗辅助决策系统是医学专家和医疗工作者的得力助手，能够根据海量的医疗数据、临床指南和先进的人工智能算法洞察病情、预测风险，为医生提供决策建议，从而提高诊疗水平，减轻医生的工作负担。
此外，智能医疗辅助决策系统还可以帮助医院或医保部门进行资源规划、病例分析，为决策者提供科学依据。
二、基于大数据分析的智能医疗辅助决策系统的原理基于大数据分析的智能医疗辅助决策系统的设计原理主要包括数据采集、数据预处理、数据分析模型构建和决策支持。
1. 数据采集：智能医疗辅助决策系统通过收集医疗机构的临床数据、电子病历、医学文献等数据来源，构建庞大的医疗数据库，这些数据包含了患者的临床信息、疾病的发病机制、治疗方案等。
2. 数据预处理：在大数据分析的过程中，数据的预处理是非常重要的一步。
这一步骤包括数据清洗、数据集成、数据变换等。
通过清洗数据，排除异常数据、重复数据和缺失数据，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据分析模型构建：在数据预处理之后，智能医疗辅助决策系统将运用各种机器学习算法和人工智能技术对数据进行分析和建模。
这些算法和技术能够提取出数据中的关键信息、知识和规律，用于辅助医生进行诊断、决策和治疗。
4. 决策支持：系统通过将数据分析结果与基于临床指南和专家知识的规则库相结合，为医生提供个性化、全面的决策支持。
医生可以通过系统获得疾病诊断的可能性、治疗方案的效果评估、药物选择的建议等。
三、智能医疗辅助决策系统的优势与挑战1. 优势：（1）个性化诊疗：基于大数据分析的智能医疗辅助决策系统能够根据患者的个体特征和疾病的特点，提供个性化的诊疗方案，为医生在临床决策过程中提供有力支持。
人工智能辅助决策的研究与应用近年来，随着人工智能技术的不断发展，它在各个领域的应用越来越广泛。
其中，在辅助决策上，人工智能已经在不少领域中被广泛采用，如金融、医疗、能源、安全等。
这些领域需要高效、准确地做出决策，而人工智能的出现为他们提供了更有效的工具，使得这些领域的决策更加科学、合理。
一、人工智能辅助决策的研究在不同领域中，决策所面临的问题各不相同。
因此，在人工智能辅助决策的研究中，需要针对不同领域的问题进行分类和研究。
不过，研究的总体目标是提高决策的质量和效率，为人们提供更准确、更可靠的决策结果。
主流的决策方法为基于知识和数据驱动的方法。
其中，基于知识的方法借助在特定领域内人工制定的规则和模型，来推导出最优的决策方案。
而基于数据驱动的方法则使用现有的数据，并运用数据挖掘、机器学习等技术自动发掘并学习规律，从而提高决策的准确性。
人工智能辅助决策的研究要深入挖掘不同领域下决策的需求，仔细探究不同的决策问题，得出更优的方法和方案。
二、人工智能辅助决策在金融领域的应用金融领域是人工智能辅助决策的重要应用领域之一。
金融决策的复杂性和实时性要求对数据处理的速度和准确度要求极高。
相比于人工的方法，人工智能在这方面有许多优势，如能够处理海量的数据，发现并学习数据之间的规律，快速给出决策等等。
在金融领域，深度学习、强化学习、大数据技术等人工智能技术被广泛采用。
比如，基于强化学习的量化投资策略、基于深度学习的股票预测分析等，都已经相当成熟了。
通过这些技术的应用，金融领域中的一些核心决策问题，如投资策略、资产配置等等，都已经得到极大的改善。
三、人工智能辅助决策在医疗领域的应用人工智能在医疗领域的应用前景是非常广阔的。
医生在决策时需要考虑的因素很多，从病人的基重、病情表现到病史和生活环境等各种因素都会影响到决策的结果。
而人工智能可以帮助医生处理这些信息，包括医学影像诊断、基因测序数据分析、药物筛选等等。
比如，在医学影像诊断领域，人工智能技术已经大规模地应用于准确病变检测和分类，从而显著提高了准确度和工作效率。
海上搜救智能辅助决策系统的构建与应用【摘要】海上搜救是一项极具挑战性的任务，而智能辅助决策系统的引入为海上搜救工作带来了新的可能性。
本文首先对当前海上搜救技术进行了分析，接着对智能辅助决策系统的需求进行了深入探讨。
在系统架构设计部分，我们介绍了一个完整的智能辅助决策系统的设计方案。
关键技术及算法应用部分提供了系统所需的技术支持，同时通过实际案例分析展示了系统的实际应用效果。
结论部分验证了海上搜救智能辅助决策系统的有效性，并展望了未来的发展趋势。
整篇文章将为海上搜救工作提供更加高效、快速、准确的技术支持，为搜救行动的顺利开展提供有力保障。
【关键词】海上搜救、智能辅助、决策系统、构建、应用、技术、系统架构、算法、案例分析、有效性验证、未来发展、趋势展望。
1. 引言1.1 海上搜救智能辅助决策系统的构建与应用海上搜救智能辅助决策系统是基于现代信息技术和人工智能的集成应用系统，旨在提高海上搜救行动的效率和准确性。
通过整合先进的传感技术、数据处理算法和决策支持系统，海上搜救智能辅助决策系统能够实现更快速、更精准地确定遇险船舶的位置，有效指导搜救人员展开救援行动。
在海上搜救工作中，时间是生命，每一分钟的延误都可能导致搜救行动的失败。
传统的海上搜救方法往往依赖于人工判断和排查，存在着信息获取不及时、准确性不高和反应速度慢等问题。
而海上搜救智能辅助决策系统的应用能够有效弥补这些不足，提高搜救行动的效率和可靠性。
通过本文的研究与分析，我们将深入探讨海上搜救智能辅助决策系统的构建与应用，为海上搜救工作的现代化和智能化提供技术支持和方法指导。
希望通过这项研究，能够为海上搜救行动带来新的突破和进步，为保障海上人员生命安全和航行安全做出更大的贡献。
2. 正文2.1 海上搜救技术现状分析海上搜救技术是指利用现代技术手段进行海上搜救行动的过程。
随着科技的不断发展，海上搜救技术也在不断更新和改进。
目前，海上搜救技术主要包括卫星通信、遥感技术、自动识别系统、潜水器等多种技术手段。
电力经营管理分析与辅助决策系统解决方案作者：陈海生来源：《科技创新导报》2017年第35期摘要：随着社会的快速发展，电力系统的发展进程也在不断加快。
如今，我国电力工程数量不断增多，电力投资数额也在不断加大。
在新形势下，电力系统发展在迎来新的发展机遇的同时也面临着新的挑战。
我国电力企业必须改变传统的电力经营管理理念和模式，增强创新意识，丰富电力经营管理手段，实现辅助决策系统解决目标。
关键词：电力经营管理辅助决策系统解决方案中图分类号：TM769 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）12（b）-0145-02如今，大量的业务系统已经广泛应用于电力经营管理中，主要包括营销系统、客户服务系统、财务系统、自动化系统和辅助决策系统。
目前，电力经营管理和辅助决策系统的结合实现了电力经营管理的信息化，提高了电力经营管理质量和效率，提高了电力企业的管理水平。
1 电力辅助决策系统目标分析目前，辅助决策系统已经广泛应用于电力经营管理中，二者的结合可以提高现有数据资源的利用率，并从大量信息中提取出有价值的信息，整合在一起，为电力企业管理人员作出决策提供依据和支持，也为电力企业未来发展提供依据，提高了电力企业风险控制能力。
2 电力辅助决策系统架构辅助决策系统数据仓库包括数据源、数据存储、数据管理、服务器和前端工具。
数据的存储是辅助决策系统的关键环节，也是系统的核心。
辅助决策系统数据存储模块能够对数据进行抽取，而且还能够把抽取到的数据重新组合在一起，确定数据仓库的结构。
数据仓库的元数据包括数据字典、记录系统定义、数据转换规则、数据加载频率和业务规则等。
前端工具包括数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具和数据开发工具。
其中，数据分析工具的服务对象是服务器、报表工具和数据挖掘工具。
3 电力经营管理分析和辅助决策系统应用现状如今，人们已经进入信息时代，信息时代信息种类和数量都在不断增加。
在信息时代，电力营销系统和辅助决策系统都出现在电力企业，这些系统都属于电力企业的数据处理和管理中心，既可以满足电力企业的业务开展需求，也可以实现电力企业经营管理的信息化和自动化，给人们的生活带来便捷。
智能辅助决策分析系统的开发与应用第一章智能辅助决策分析系统的概述随着信息技术的不断发展，企业面临的决策问题日益复杂，需要更加高效、智能的辅助决策系统。
智能辅助决策分析系统可帮助企业从信息收集、分析、决策等多个方面提供支持，为企业的决策提供辅助和优化。
第二章智能辅助决策分析系统的开发2.1 确定需求智能辅助决策分析系统需根据企业实际需求进行设计，包括所需功能、数据来源、分析手段等，需与企业需求紧密结合。
2.2 数据采集与整合数据采集是智能辅助决策分析系统的首要任务，数据来源包括企业内部结构化数据、外部公共数据等，针对不同的数据类型需要采用不同的手段进行整合以获得有效的数据支持。
2.3 数据挖掘与分析数据挖掘与分析是智能辅助决策分析系统的核心，主要包括统计学、机器学习、数据可视化等技术。
通过这些手段，可以将大量数据转化为可视化的模型和图表，辅助企业进行决策。
2.4 模型建立与测试模型建立与测试是智能辅助决策分析系统的关键点，需要用广泛的数据样本来训练、评估模型，在最终选定的模型中加入实时数据支持，以保证系统的准确性和实用性。
2.5 系统部署与维护在系统部署前，需对系统进行严格的测试，并考虑到系统的可扩展性、可靠性、安全性等问题。
同时，系统部署后还需对其进行定期维护，以确保系统的稳定性和顺畅可用性。
第三章智能辅助决策分析系统的应用3.1 金融领域智能辅助决策分析系统在金融领域的应用非常广泛，主要是通过大数据分析，对市场价格波动、行业发展趋势等因素进行分析，帮助金融机构进行投资决策和风险评估。
3.2 健康领域智能辅助决策分析系统在健康领域的应用主要是对患者的个人信息、历史病症等数据进行分析，帮助医生进行病情诊断和治疗方案制订。
3.3 制造业智能辅助决策分析系统在制造业应用中，主要是通过对生产工艺、市场需求等数据的分析，帮助企业进行生产计划制定和备货决策等。
第四章智能辅助决策分析系统的未来方向智能辅助决策分析系统的未来发展主要集中在以下方向：4.1 人工智能算法的不断更新和优化4.2 多维数据的深入挖掘和分析4.3 大规模数据的高效管理和处理4.4 对未来趋势进行预测和预警结语智能辅助决策分析系统能够帮助企业提高决策的准确性和效率，是信息技术与企业管理的重要结合。
人工智能辅助决策系统研究与应用摘要：人工智能的发展为决策过程提供了新的技术手段。
人工智能辅助决策系统的研究与应用能够提高决策的效率和准确性，促进组织和个人的发展。
本文将探讨人工智能辅助决策系统的研究和应用，包括其基本原理、目前的研究进展以及在不同领域中的具体应用案例。
引言：决策是人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，决策过程经常面临信息不完全、风险不确定性和复杂性等挑战，这给决策者带来了很大的压力。
随着人工智能技术的飞速发展，建立能够辅助决策的系统成为可能，为决策者提供准确、实时和全面的信息支持，以促进决策效果的提升。
一、人工智能辅助决策系统的基本原理人工智能辅助决策系统基于大数据分析、机器学习和自然语言处理等技术，通过对海量数据的处理和分析，提供决策者所需的信息。
其基本原理包括数据收集、数据预处理、模型构建和决策支持。
数据收集阶段通过各种渠道和方式获取相关数据，包括结构化数据和非结构化数据。
数据预处理阶段对数据进行清洗、整理和转换，提高数据质量和可用性。
模型构建阶段以机器学习和统计分析为基础，根据决策需求构建合适的模型。
决策支持阶段将模型应用于真实场景中，为决策者提供相关的信息和建议。
二、人工智能辅助决策系统的研究进展近年来，随着人工智能技术的不断进步，人工智能辅助决策系统的研究也取得了显著的进展。
在数据处理方面，人工智能技术能够高效地处理和分析大规模的数据，提供及时的决策支持。
在模型构建方面，利用机器学习和深度学习等技术，能够构建更加精准和智能化的模型。
在决策支持方面，人工智能辅助决策系统能够根据实时数据和模型分析结果，为决策者提供全面和多角度的决策支持。
此外，人工智能辅助决策系统还涉及到知识表示和推理、多模态信息融合等方面的研究。
三、人工智能辅助决策系统在不同领域中的应用案例人工智能辅助决策系统的应用已经涉及到各个领域，包括金融、医疗、交通、环境等。
在金融领域，人工智能辅助决策系统可以根据市场数据和资讯，对投资策略进行预测和分析，帮助投资者做出更加明智的决策。
分析辅助决策系统研究与应用摘要:近年来，政务信息资源分析系统已成为电子政务研究领域最为活跃的研究领域之一。
如何利用政务信息资源进一步提高电子政务水平，让过去“死的、无用”的信息资源变成“活的、有用的”的财富，从而进一提高政府服务能力，是电子政务研究的深化和升华。
对最近几年政务信息资源分析系统研究进展进行综述，对其关键技术、系统主要功能以及应用实践等进行概括分析。
最后，对政务信息资源分析系统有待深入的研究难点和发展趋势进行展望。
关键词:政务信息资源体系；政务信息资源分析系统；信息采集；数据交换；应用一、概述综合分析决策系统，指通过对数据的收集、管理、分析以及转化，使数据成为可用的信息，从而获得必要的洞察力和理解力，更好地辅助决策和指导行动。
综合分析决策体系结构如图所示：支持数据分析的综合分析决策系统体系结构在逻辑上分为源数据、数据仓库、多维数据库和客户端工具四层结构。
上图中涉及的概念解释如下：源数据：是客户传统的业务运营系统的数据。
可能是数据库，Excel 表格，或者是日志文件等。
数据仓库（DW）：是数据集中存放的地方。
其突出的特点是对海量数据的支持以及规范化的结构（星型或者雪花型结构）。
数据集市（Data Marts）：为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据（Subject area）。
在数据仓库的实施过程中往往可以从一个部门的数据集市着手，以后再用几个数据集市组成一个完整的数据仓库。
数据抽取工具（ETL）：把数据从各种各样的存储方式中拿出来，进行必要的转化、整理、再存放到数据仓库内。
对各种不同数据存储方式的访问能力是数据抽取工具的关键，应能生成COBOL程序、MVS 作业控制语言（JCL）、UNIX 脚本、和SQL 语句等，以访问不同的数据。
数据转换时会删除对决策应用没有意义的数据段；转换到统一的数据名称和定义；计算统计和衍生数据；给缺值数据赋给缺省值；把不同的数据定义方式统一。
多维数据库（OLAP）：在数据仓库中，往往具有海量的原子级历史记录。
那么，在分析的过程中，如何提高分析效率呢？同时，数据仓库中往往有上百张表，业务人员如何能理解呢？多维数据库就是最好的解决方案。
多维数据库利用聚合技术，保障了高效性；同时，针对每一种独立的业务流程的多维模型，大大简化了关系型数据库的概念，使得业务人员能够充分理解，独立进行数据分析。
客户端工具（Client）：为用户访问多维数据库提供手段。
有数据查询和报表工具；应用开发工具；在线分析工具；数据挖掘工具。
客户端工具最主要的目的就是，使得业务人员摆脱技术细节，可以充分发挥自己的优势，面向业务需求进行分析。
数据仓库管理：安全和特权管理；跟踪数据更新；数据质量检查；管理和更新原数据；审计和报告数据仓库的使用和状态；删除数据；复制、分割和分发数据；备份和恢复；存储管理。
信息发布系统：把获得的信息发送给不同的地点或用户。
基于Web 的信息发布系统是对付多用户访问的最有效方法。
按照上述通用的综合分析决策体系结构，综合分析决策系统从原有的业务系统中将相关业务数据进行抽取、清洗、加工、整理、加载到数据仓库或数据集市中，形成基础的分析数据存储。
然后企业可以根据自身管理、业务的需要建立一个或多个多维数据库。
多维数据库中蕴含的信息可以通过报表、OLAP 分析、即席查询、数据挖掘形式向经营分析系统使用人员展现。
最终用户通过Web 浏览器访问门户，在登录门户后，将按照用户的授权、角色向最终用户展现集成的信息。
门户中集成的不仅有经营分析系统的各种信息表现形式，如报表、OLAP 工具、即席查询、数据挖掘等结构化信息，还有URL 链接、电子邮件、文档等非结构化信息。
二、综合分析决策系统总体架构综合分析决策系统是面向中小型企业和中小型企业集团的中高层管理人员以及专业分析人员，成为其全面的企业财务、业务的实时查询、有效监控和分析决策的综合分析决策系统平台。
综合分析决策系统可以为企业中高层管理者提供一目了然的、全面的企业运营监控平台；为企业专业分析人员提供便捷、灵活的企业运营分析工具，协助其为企业管理者提供更深入、全面的分析报告。
完整的综合分析决策系统体系框架包含如下图的内容：综合分析决策系统完整体系框架图综合分析决策系统应用架构如图：综合分析决策系统应用架构图在公司内部可能存在不同机构的业务系统数据库账套，按照公司统一标准制作的数据仓库模板，通过 ETL工具将各机构的业务系统账套数据，根据定义好的数据映射规则将数据导入到数据仓库中；然后，在数据仓库的基础之上，建立财务、销售、采购、库存等各种分析模型；最后，利用各种功能模块，实现决策支持应用。
三、系统功能设计菜单名称所在端(客户端、浏览端)首页浏览端基础设置设计端初始化数据设计端编码方案设计端首页设置设计端应收账龄区间设置设计端应付账龄区间设置设计端邮件服务器设置设计端报表项目设置设计端记名用户设置设计端浏览端：为系统应用人员所操作的功能。
二、数据分析人员使用的功能2.1数据分析人员工作流程2、收集产品应用人员的应用要求以便对指标、报表、预警等应用内容进行设置；3、按照产品应用人员的应用内容和分析思路为其进行相应的授权和应用配置。
2.2首页设置首页设置分为每日必读、月度监控、经营决策三部分的设置。
每日必读设置分为跑马灯区，仪表盘区，进度监控，指标区四个区域的设置。
月度监控设置分为跑马灯区，仪表盘区，红绿灯区三个区域的设置。
决策分析设置为系统预置，不需要设置。
2.3基础设置1．编码方案编码方案提供设置产品需要定义编码规则的数据，如指标分类、报表分类及其他标准档案的编码规则设置。
系统已经对指标分类，报表分类进行了编码方案的预置。
其他的编码方案用户可以根据自己的实际需要进行设置和修改。
2．组织机构组织机构是综合分析决策系统产品分析的基本维度，且是连接产品与ERP 数据源和外部数据源的纽带。
针对于组织机构，如果存在数据源，则其为数据实体，如果不存在数据源，则为管理单位，管理单位的数据所有下级机构数据的汇总，实体单位为本机构对应的数据。
数据实体机构的数据可以来源于其账套数据，也可以来自于系统提供的模版录入的数据，如果两个数据源同时定义，则以Excel表的数据为准。
3．数据配置标准设置、标准参照初始化数据环境是使用综合分析决策系统产品的前提条件，分为企业账套初始化和集团账套初始化：企业账套初始化数据环境：由于企业不同会计年度使用情况不同或会计制度不同，造成被引进的不同会计年度中的科目、部门、货币可能存在差异的问题，为了使各项数据具备可比性，必须建立一套标准值，将各项不同的项目名称与标准值对照，才能进行数据抽取为以后的各种分析操作做准备。
初始化设置功能，包括设定标准科目、标准货币、标准部门、标准销售类型、标准项目、固定资产使用状态、收发类别、计量单位、地区，和标准科目参照、标准货币参照、标准部门参照、标准销售类型参照、标准项目参照、固定资产使用状态参照、收发类别参照、计量单位参照、标准地区参照等准备工作。
集团账套初始化数据环境：使用集团应用的综合分析决策系统产品是建立在引用多个账套数据的基础上，由于账套使用单位的不同，造成被引进的账套中的科目、部门、货币可能存在差异的问题，为了使各项数据具备可比性，必须建立一套标准值，将各项不同的项目名称与标准值对照，才能进行数据抽取为以后的各种分析操作做准备。
初始化设置功能，包括设定标准科目、标准货币、标准部门、标准销售类型、标准项目、固定资产使用状态、收发类别、计量单位、地区，和标准科目参照、标准货币参照、标准部门参照、标准销售类型参照、标准项目参照、固定资产使用状态参照、收发类别参照、计量单位参照、标准地区参照等准备工作。
标准分类标准分类对标准档案提供自定义分类、自定义分类名称，选择相关的标准档案，选择该档案设置标准分类。
企业版在第一次数据抽取时，系统自动带入该账套已建立的标准分类：客户分类、供应商分类、存货分类等，以方便对标准分类的设置，用户可以进行编辑、修改、新增标准分类，删除标准分类。
当用户修改该标准分类，以后抽取不进行更新，保存原用户修改编辑的标准分类。
标准合并标准合并是为了分析的需要将多个具有相同分析含义的档案合为一个档案的功能。
标准合并包括存货、仓库、供应商、客户的合并。
4．报表项目设计对于财务报表（资产负债表、利润表、利润分配表、股东（所有者）权益变动表、现金流量表），需要将报表项目关联会计科目。
这些报表项目基本是固定的，为了减少用户的工作量，系统提供报表项目的预置，并可以设置报表项目与会计科目之间的引用关系。
本版提供以下功能：提供报表项目预置，不提供新增报表项目，其他的报表项目可以在报表定义中实现。
提供报表项目与科目之间的计算关系定义，支持同度量之间的计算，不同度量的计算通过在报表定义解决。
同度量之间的计算规则由科目余额方向确定。
系统提供加减关系，如果科目方向为借方，则借方为正，贷方为负，如果科目方向为贷方，则贷方为负，借方为正。
不支持报表项目之间的计算关系定义，报表项目之间的计算关系通过累加各报表项目所对应的科目之间的计算关系实现。
即所有报表项目的度量定义都必须通过科目计算得出。
各报表项目之间的计算定义为：资产负债表和利润表可以直接通过定义报表项目与会计科目之间的关系实现。
利润分配表、股东（所有者）权益变动表需要首先定义与会计科目之间的关系，不同度量之间的计算使用报表定义功能实现（如年初未分配利润＋本年净利润）。
即这两张表中由同种度量计算的报表项目提供预置，由“余额+发生额”不同度量计算的报表项目不预置，在报表上实现。
现金流量表可以通过直接通过定义报表项目与会计科目之间的关系实现，或使用现金流量辅助核算实现。
5．账龄区间设置系统提供了账龄分析功能，本功能提供了账龄区间的设置功能，包括应收账龄区间设置和应付账龄区间设置。
6．邮件服务器配置为了实现业务预警等功能，需要设置邮件服务器信息，本功能提供了邮件服务器信息的配置7．记名用户设置系统提供了针对记名用户的授权方式，您需要在此功能中进行记名用户的指定。
2.4数据抽取1．数据抽取在设置完科目、货币、部门、销售类型和项目、收发类别、计量单位、固定固定资产使用状况、标准档案等之后，就可以进行数据抽取了。
数据抽取的主要功能是对企业ERP数据进行ETL，并装入数据仓库。
2．自动抽取设置在企业运行过程中，为了不打扰正常的业务发生，需要在数据库比较空闲的时候进行数据的抽取，【自动抽取设置】提供了设置抽取计划的功能，用户可以根据自己的需要进行设置。
3．数据抽取日志本功能提供了用户对数据抽取完成的情况的查看。
4．业务数据同步业务数据同步主要是为了保证在更新了用户和角色、账龄期间、自定义标准分类、标准合并后系统的分析数据的正确性。
