1310259236043928611决策支持系统概述
- 格式:ppt
- 大小:2.70 MB
- 文档页数:55
《决策支持系统》课程讲稿第一篇:《决策支持系统》课程讲稿决策支持系统课前导入第一章决策支持系统概述第一节决策支持系统的形成和发展决策支持系统(DSS)是20世纪70年代初由美国的Scott Morton在《管理决策系统》中首先提出,于20世纪80年代迅速发展起来。
λ管理信息系统λ管理科学/运筹学λ决策支持系统管理科学与运筹学是运用模型辅助决策,体现在单模型辅助决策上,这样以来,对于多模型辅助决策问题,在决策支持系统出现之前要靠人来实现模型间的联合和协调。
决策支持系统的出现要解决由计算机自动组织和协调多模型的运行以及数据库中大量数据的存取及处理,达到更高层次的辅助决策能力。
决策支持系统具有以下6个特性:①用定量方式辅助决策,而不是代替决策②使用大量的数据和多个模型③支持决策制定过程④为多个管理层次上的用户提供决策支持⑤能支持相互独立的决策和相互依赖的决策⑥用于半结构化决策领域λ专家系统专家系统也是一种很有效的辅助决策系统。
它是利用专家的知识,特别是经验知识经过推理得出辅助决策结论,专家系统辅助决策的方式属于定性分析。
λ智能决策支持系统智能决策支持系统是以决策支持系统为主体,结合人工智能技术形成的系统。
除专家系统这种典型的人工智能技术以外,还有神经网络、机器学习、遗传算法以及自然语言理解等多种人工智能技术。
λ经理信息系统λ决策支持系统的发展决策支持系统的技术进步经历以下四个阶段:①单模型辅助决策②交互建模的DSS ③组合模型的DSS ④智能的DSS 第二节决策支持系统概念R.H.Spraque和E.D.Carlson对DSS的定义:ν决策支持系统具有交互式计算机系统的特征,帮助决策者利用数据和模型去解决半结构化问题。
S.S.Mittra对DSS的定义:ν决策支持系统是从数据库中找出必要的数据,并利用数学模型的功能,为用户产生所需要的信息。
DSS是在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。
决策支持系统教程引言在当今数字化时代,企业面临着日益复杂的决策环境。
决策支持系统(Decision Support System,简称DSS)作为一种基于计算机技术的辅助决策工具,正在被广泛应用于各个行业和领域。
本篇教程将介绍决策支持系统的基本概念、原理、模块和使用方法,以帮助读者更好地理解和运用决策支持系统。
一、决策支持系统的概念决策支持系统是一种运用信息技术和数学模型,为管理者提供决策分析和决策支持的系统。
它能够收集、组织和分析各种数据和信息,为管理者提供决策制定所需的信息和工具,促进决策者在复杂的问题环境中做出科学、合理的决策。
二、决策支持系统的原理决策支持系统的原理主要包括数据收集与组织、模型建立与分析、决策选择与评估三个阶段。
1. 数据收集与组织决策支持系统通过收集各种内部和外部数据,包括历史数据、市场数据、竞争数据等,并对这些数据进行组织、分类和汇总,以便后续的决策分析和决策支持。
2. 模型建立与分析在决策支持系统中,管理者可以建立各种数学模型,如线性规划模型、多目标规划模型、模糊决策模型等,通过对这些模型进行分析和求解,得到各种决策方案的优劣比较和评估。
3. 决策选择与评估决策支持系统通过对不同决策方案的评估和分析,帮助决策者选择最优的决策方案,并提供相应的决策报告和决策结果,辅助决策者做出科学、明智的决策。
三、决策支持系统的模块决策支持系统通常包含以下几个主要模块:1. 数据输入模块:负责收集和输入各种数据和信息。
2. 模型构建与分析模块:提供各种数学模型的建立和分析功能。
3. 决策选择模块:通过模型求解和评估,为决策者提供决策选择的建议和支持。
4. 报告输出模块:生成决策报告和决策结果的输出。
四、决策支持系统的使用方法使用决策支持系统需要遵循以下几个基本步骤:1. 确定决策目标和需求:明确决策目标,确定需要决策支持的具体问题和需求。
2. 数据收集与准备:收集相关数据和信息,并对其进行组织和清理,以便后续的分析和建模。
决策支持系统与数据分析调研报告一、引言随着信息技术的快速发展和广泛应用,决策支持系统和数据分析正逐渐成为企业管理和决策的重要工具。
本报告旨在对决策支持系统和数据分析进行调研,探讨其在企业决策中的应用价值和未来发展趋势。
二、决策支持系统概述决策支持系统(Decision Support System,DSS)是一种结合信息技术和管理科学方法,为决策者提供有针对性的决策分析工具和信息资源的系统。
它能够通过模型建立、决策分析、数据查询和报告生成等功能,辅助决策者进行决策过程中所需的信息整理和分析。
1. 决策支持系统的分类根据系统结构和功能特点,决策支持系统可以分为以下几类:(1) 模型驱动型决策支持系统:以模型建立和决策分析为核心,通过数学模型的构建和求解来帮助决策者进行决策。
(2) 数据驱动型决策支持系统:以数据收集、存储和处理为核心,通过数据挖掘和分析来提供决策支持。
(3) 智能驱动型决策支持系统:利用人工智能和专家系统技术,通过知识推理和决策推荐,提供智能化的决策支持。
2. 决策支持系统的特点和优势决策支持系统具有以下特点和优势:(1) 系统化:决策支持系统能够整合和分析各种数据和信息资源,提供决策所需的全面信息支持。
(2) 高效性:决策支持系统能够快速处理大量的数据和信息,提供及时反馈和决策建议。
(3) 灵活性:决策支持系统具备灵活的决策模型和分析工具,能够根据决策者的需求进行个性化定制。
(4) 可视化:决策支持系统通过图表、报表等形式,将复杂的数据和分析结果可视化,提高决策者对信息的理解和利用。
三、数据分析概述数据分析是指对数据进行收集、整理、转化和解释的过程,通过运用统计学、机器学习和数据挖掘等技术,从数据中提取有用的信息和知识,用于支持决策和解决问题。
1. 数据分析的方法和技术数据分析包括以下几种方法和技术:(1) 描述性统计分析:对数据进行总结和描述,通过统计指标、图表等形式呈现数据的特征和变化趋势。