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《决策支持系统》实验指导书两篇篇一：《决策支持系统》实验指导书实验一安装SQL Server 2000一、实验目的SQL Server 2000是Mircosoft公司推出的关系型网络数据库管理系统，是一个逐步成长起来的大型数据库管理系统。
本次实验了解SQL Server 2000的安装过程，熟悉SQL Server 2000软件环境。
学会安装SQL Server 2000的安装。
二、实验内容1．安装Microsoft的数据库服务软件SQL Server 2000：运行服务器目录SQL2000下的可执行文件autorun.exe，进行SQL Server 2000的安装。
安装主界面如图1-1所示。
图1-1选择安装SQL Server 2000组件，出现组件安装界面，如图1-2所示。
图1-2选择安装数据库服务器，进入SQL Server 2000的安装向导，如图1-3所示。
图1-3点击“下一步”，到计算机名称对话框，如图1-4所示。
图1-4“本地计算机”是默认选项，本地计算机的名称就显示在上面，点击“下一步”，出现安装选择对话框，如图1-5所示。
图1-5选择“创建新的SQL Server实例，或安装客户端工具”，点击“下一步”，出现用户信息对话框，如图1-6所示。
图1-6输入姓名和公司名称后，点击“下一步”，出现软件许可协议，如图1-7所示。
图1-7点“是”按钮，出现安装定义对话框，如图1-8所示。
图1-8选择“服务器和客户端工具”，点击下一步，出现实例名对话框，如图1-9所示。
图1-9系统提供了“默认”复选框，点击下一步，出现安装类型选择框，如图1-10所示。
图1-10选择典型，点击“下一步”，出现服务帐户对话框，如图1-11所示。
图1-11接受系统的缺省值，点击“下一步”，出现身份验证模式窗口，如图1-12所示。
图1-12接受系统的缺省值，点击“下一步”，出现开始拷贝文件窗口，如图1-13所示。
决 策 支 持 使用手册北京用友软件股份有限公司 二零零二年九月未经用友软件股份有限公司事先书面许可，本手册的任何部分不得以任何形式进行增删、改编、节选、翻译、翻印或仿制。
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目录第1章系统安装及设定 (1)1.1 系统安装 (1)1.1.1 安装 (1)1.1.2 建立数据源 (1)1.2 系统运行环境 (1)1.2.1 硬件环境 (1)1.2.2 软件环境 (1)1.3 系统启动 (2)第2章角色及用户设定 (3)2.1 概述 (3)2.2 角色维护 (3)2.2.1 概述 (3)2.2.2 角色设定 (3)2.3 用户维护 (4)2.3.1 概述 (4)2.3.2 用户维护 (4)第3章程序维护 (7)3.1 概述 (7)3.2 程序维护 (7)3.3 资料处理 (15)3.4权限分配 (17)第4章模型维护 (19)4.1 概述 (19)4.2 模型维护 (19)4.2.1 操作步骤 (19)4.2.2 数据来源 (23)4.2.3 数据指标 (23)4.2.4 分析角度 (23)第5章利用DSS系统做多角度查询 (24)5.1 概述 (24)5.2 操作指南 (24)第1章1.1 系统安装1.1.1 安装启动安装盘中的SETUP.EXE文件，按照提示用户可以非常容易的将系统安装到硬盘中。
实验二企业决策支持系统的系统设计
1．实验目的与意义
在系统分析的基础上，设计出决策支持系统的体系结构、数据库、模型库和人机界面，提高学生的系统设计能力。
2．基本原理和方法
根据决策问题的难度和规模，合理地设计决策支持系统的体系结构和软件结构；依据系统分析法中的描述和操作，设计决策支持系统的模型库和方法库；设计出数据库以及模型库和方法库的存储方案；根据控制机制所提出的要求和功能，设计人机会话子系统。
整个设计过程采用原型设计法，逐步减少DSS的设计能力与DSS的需求之间差异。
3．主要仪器设备及耗材
实验室提供计算机和上网条件，并安装系统设计工具软件（如：Word、Visio等工具）。
4．实验方案或技术路线
在系统分析的基础上，确立决策支持系统运行的软硬件环境，重点设计数据库、人机界面和模型的实现步骤。
5．实验内容及步骤
（1）设计决策支持系统的体系结构，确立各部件之间关系
（2）设计决策支持系统的软件结构，合理划分模块及其模块之间接口（3）运用数据库理论设计决策支持系统的数据库结构
（4）控制机制的设计（包括菜单、工具栏、交互窗口、Help系统、出错信息、快捷键等）。
基于人工智能的企业智能决策支持系统设计随着人工智能技术的快速发展，企业在面临日益复杂的业务决策时需要一种高效、智能的决策支持系统来提供决策者所需的准确信息和分析工具。
基于人工智能的企业智能决策支持系统应该具备以下特点：自动化数据收集和处理、智能化决策分析、实时性和灵活性。
本文将详细介绍基于人工智能的企业智能决策支持系统的设计思路和关键技术。
首先，基于人工智能的企业智能决策支持系统需要具备自动化数据收集和处理的能力。
系统应能自动从各个部门和各种数据源中收集数据，并进行清洗和整理。
同时，系统还需具备高效的数据存储和快速检索的能力，以满足决策者对大量数据的需求。
此外，系统还可以利用机器学习算法对数据进行分析和挖掘，从而提供更准确的决策依据。
其次，基于人工智能的企业智能决策支持系统应具备智能化决策分析的能力。
系统应该能够根据决策者的需求，自动选择合适的分析方法和算法，并生成清晰、直观的决策分析报告。
系统还可以利用数据可视化技术，以图形化的方式展示数据分析结果，帮助决策者快速理解和判断。
另外，基于人工智能的企业智能决策支持系统还需要具备实时性和灵活性。
在快速变化的商业环境中，决策者需要准确、及时的信息来做出决策。
系统应该能够实时监测和分析市场动态、竞争对手信息等，以及时提供决策所需的数据和分析结果。
此外，系统还应具备灵活性，可以根据企业的不同需求进行定制和扩展，满足不同决策层次和领域的需求。
在基于人工智能的企业智能决策支持系统的设计中，还应考虑如何保护数据安全和隐私。
系统应采用先进的加密和权限控制技术，确保数据的机密性和完整性，防止数据泄露和滥用。
同时，系统还需要符合相关的法律法规和数据保护标准，保护用户的隐私权。
基于人工智能的企业智能决策支持系统在实际应用中，可以对企业决策产生重要的影响。
它能准确捕捉和分析大量数据，帮助决策者发现问题、预测趋势和识别机会。
在制定战略决策和日常经营决策中，系统可以提供决策者所需的信息和决策建议，帮助企业提高效率和竞争力。
企业战略决策的信息支持系统设计在当今竞争激烈的商业环境中，企业的战略决策对于其生存和发展至关重要。
而一个有效的信息支持系统能够为企业的战略决策提供关键的数据、分析和见解，帮助企业领导者做出更明智、更具前瞻性的决策。
本文将探讨如何设计一个能够满足企业战略决策需求的信息支持系统。
一、企业战略决策与信息需求企业战略决策通常涉及到对企业未来发展方向、目标设定、资源分配和竞争策略等重大问题的抉择。
为了做出这些决策，决策者需要全面、准确、及时的信息。
这些信息包括但不限于：1、市场信息：如市场规模、市场趋势、消费者需求和竞争对手的动态。
2、财务信息：企业的财务状况、成本结构、盈利能力和资金流动情况。
3、运营信息：生产流程、供应链管理、库存水平和质量控制等方面的数据。
4、人力资源信息：员工的技能水平、绩效评估、人才储备和培训需求。
二、信息支持系统的组成部分一个完善的企业战略决策信息支持系统通常由以下几个主要部分构成：1、数据收集模块这是系统的基础，负责从各种内部和外部数据源收集相关数据。
内部数据源可以包括企业的财务系统、销售系统、生产系统等；外部数据源则包括市场调研机构、行业报告、政府统计数据等。
为了确保数据的准确性和完整性，需要建立有效的数据采集机制和数据清洗流程。
2、数据存储与管理模块收集到的数据需要进行安全、高效的存储和管理。
这通常涉及到使用数据库管理系统，如关系型数据库（如 MySQL、Oracle）或非关系型数据库（如 MongoDB、Cassandra）。
同时，要建立数据备份和恢复机制，以防止数据丢失。
3、数据分析模块数据分析是将原始数据转化为有价值信息的关键环节。
可以运用各种数据分析工具和技术，如统计分析、数据挖掘、机器学习等，对数据进行深入挖掘和分析，以发现潜在的趋势、模式和关系。
例如，通过聚类分析可以将客户分为不同的细分群体，以便制定针对性的营销策略；通过回归分析可以预测销售趋势，为生产计划提供依据。
决策支持系统设计计划本次工作计划介绍:本次工作计划旨在设计和实施一个决策支持系统,以帮助我们的部门更有效地做出决策。
该系统将基于最新的技术和数据分析方法,准确、及时和可靠的信息和分析结果,以支持我们的决策过程。
该系统的主要内容包括需求分析、系统设计、数据采集和处理、系统开发和实施、测试和培训等。
与各部门紧密合作,确保该系统能够满足他们的需求和期望。
数据分析将是该系统的核心部分。
采用先进的数据分析技术,包括机器学习和数据挖掘,以从大量的数据中发现有用的模式和趋势,并有关市场趋势、客户需求、竞争情况等方面的有价值的信息。
实施策略包括确定系统开发的优先级、制定详细的项目计划和时间表、确定资源需求和分配、风险管理等。
采用敏捷开发方法,确保系统能够快速上线并不断优化和改进。
该系统的目标是提高我们部门的决策效率和质量,从而提高整个公司的竞争力和盈利能力。
我们相信,通过该系统的实施,能够更好地应对市场变化和挑战,并取得更好的业绩。
以下是详细内容一、工作背景随着市场竞争的加剧和信息量的爆炸式增长，我部门面临着越来越复杂的决策环境。
传统的人工分析方法已经无法满足快速、准确决策的需求。
因此，我们需要设计并实施一个决策支持系统，以提高决策效率和质量，增强我部门的竞争力。
二、工作内容1.需求分析：通过与各部门的深入沟通，了解他们的决策需求，收集相关数据和业务流程信息。
2.系统设计：根据需求分析结果，设计系统架构、模块功能、数据流程等，确保系统易用、高效、稳定。
3.数据采集与处理：搭建数据采集模块，对原始数据进行清洗、转换和整合，以满足系统需求。
4.系统开发与实施：采用敏捷开发方法，分阶段完成系统编码、测试和优化工作，确保系统按时上线。
5.测试与培训：组织系统测试，确保各项功能正常运行。
为部门员工系统操作培训，提高使用效果。
三、工作目标与任务目标：通过决策支持系统的实施，提高我部门的决策效率和质量，实现业务增长和盈利能力提升。
企业管理中的决策支持系统应用在当今竞争激烈的商业环境中，企业管理者面临着日益复杂和多变的决策挑战。
为了在不确定性中做出明智的选择，提高决策的准确性和效率，决策支持系统（Decision Support System，简称 DSS）逐渐成为企业管理的重要工具。
决策支持系统是一种以计算机技术为基础，融合了数据处理、模型分析和人机交互等功能的信息系统，它能够为管理者提供数据支持、分析工具和决策方案，帮助他们更好地理解问题、评估选项和制定策略。
决策支持系统的核心组成部分包括数据库、模型库、方法库和人机交互界面。
数据库用于存储企业内部和外部的相关数据，如销售数据、市场数据、财务数据等。
模型库则包含了各种分析模型和决策模型，如预测模型、优化模型、风险评估模型等。
方法库提供了一系列的算法和分析方法，以支持对数据和模型的处理。
人机交互界面则是管理者与系统进行沟通和操作的窗口，它应该具备友好、直观的特点，以便管理者能够方便地输入问题、获取信息和输出决策结果。
在企业的战略规划中，决策支持系统发挥着关键作用。
通过对市场趋势、竞争对手分析和内部资源评估等数据的整合和分析，决策支持系统能够帮助企业制定长期的发展战略。
例如，一家制造业企业想要进入新的市场领域，决策支持系统可以收集和分析该市场的规模、增长率、竞争格局等信息，并结合企业自身的生产能力、技术水平和财务状况，评估进入该市场的可行性和潜在风险。
基于这些分析结果，管理者可以做出是否进入以及如何进入的战略决策。
在市场营销方面，决策支持系统也能提供有力的支持。
它可以帮助企业进行市场细分、客户关系管理和营销活动策划。
通过对客户数据的分析，决策支持系统能够识别不同客户群体的特征和需求，为企业制定精准的营销策略提供依据。
例如，一家电商企业可以利用决策支持系统分析客户的购买历史、浏览行为和评价信息，从而向不同类型的客户推荐个性化的商品，提高营销效果和客户满意度。
在生产运营管理中，决策支持系统可以优化生产计划、库存管理和供应链协调。
决策支持系统建设方案1. 简介决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是一种帮助管理者进行决策的信息系统，通过收集、处理、分析大量的数据，为决策者提供准确的决策支持。
本文将介绍决策支持系统建设方案，具体包括需求分析、系统设计、系统实施、系统评估等几个重要步骤。
2. 需求分析在决策支持系统建设之前，需要进行充分的需求分析，明确系统的功能和性能要求。
需求分析的目标是明确系统需要解决的问题、决策者的需求和决策过程中需要的信息。
以下是需求分析的几个关键步骤：1.定义问题：明确系统需要解决的问题，例如市场营销决策、生产计划决策等。
2.收集需求：与决策者进行面对面的沟通，了解他们对系统的期望和需求。
同时，也需要与其他相关人员进行交流，包括决策支持系统开发团队、信息技术部门等。
3.分析需求：对收集到的需求进行整理和分析，明确系统的功能和性能要求。
这包括系统的数据处理能力、分析算法、用户界面等方面的需求。
4.需求确认：与决策者进行确认，确保对需求的理解和达成一致。
这是一个持续的过程，在整个系统开发过程中需求可能会发生变化，需要及时进行调整和确认。
系统设计是指根据需求分析的结果，对决策支持系统进行整体设计和详细设计。
系统设计包括以下几个方面：3.1 架构设计架构设计是指对决策支持系统的整体结构进行设计，包括系统的组成部分、模块之间的关系、数据流等。
常见的架构设计包括集中式架构、分布式架构等。
3.2 数据模型设计数据模型是指对系统中使用的数据进行描述和组织的模型，包括数据的结构、关系、属性等。
常见的数据模型包括层次模型、关系模型、面向对象模型等。
3.3 界面设计界面设计是指对系统的用户界面进行设计，包括界面布局、交互方式、界面元素等。
良好的界面设计能够提高用户的使用体验和效率。
3.4 算法设计算法设计是指对系统中使用的数据分析算法进行设计，根据系统需求和数据特点选择适合的算法。
常见的算法包括决策树算法、聚类算法、回归算法等。
决策支持系统课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解决策支持系统的定义、功能与组成部分；2. 掌握决策支持系统的设计原理及开发流程；3. 学习常见的决策支持系统应用案例，了解其在企业、政府等领域的实际运用。
技能目标：1. 能够运用所学知识分析实际问题，提出决策支持系统的需求；2. 能够设计简单的决策支持系统原型，并运用相关工具进行开发；3. 能够运用决策支持系统进行数据分析和决策支持，提高问题解决能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对决策支持系统的兴趣，激发其探索精神和创新意识；2. 增强学生团队协作意识，提高沟通与表达能力；3. 培养学生严谨、负责的学习态度，使其具备一定的决策能力和责任感。
课程性质：本课程为信息技术与学科融合的实践课程，旨在通过实际案例分析、系统设计和开发，提高学生对决策支持系统的认识和运用能力。
学生特点：高年级学生具备一定的信息技术基础和问题解决能力，对实际应用具有较强的兴趣。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，强调实际操作和团队协作，以提高学生的知识水平、技能和情感态度价值观。
通过分解课程目标，为后续教学设计和评估提供依据。
二、教学内容1. 决策支持系统概述- 定义与功能- 组成部分- 发展历程与趋势2. 决策支持系统设计原理- 设计原则- 系统建模- 系统分析与设计3. 决策支持系统开发流程- 需求分析- 系统设计- 编码与测试- 系统实施与维护4. 常见决策支持系统应用案例- 企业决策支持系统- 政府决策支持系统- 其他领域应用案例5. 决策支持系统工具与技术- 数据库技术- 数据挖掘与知识发现- 智能决策支持系统6. 决策支持系统的实践应用- 实际案例分析与讨论- 系统设计实践- 团队协作与成果展示教学内容安排与进度：第一周：决策支持系统概述第二周：决策支持系统设计原理第三周：决策支持系统开发流程第四周：常见决策支持系统应用案例第五周：决策支持系统工具与技术第六周：决策支持系统的实践应用（案例分析、设计实践、成果展示）教材章节关联：本教学内容与教材中关于决策支持系统的相关章节紧密关联，涵盖了决策支持系统的基本概念、设计原理、开发流程、应用案例及实践应用等方面，确保教学内容科学、系统、全面。
企业战略决策中的决策支持系统在现代企业的发展中，战略决策是企业行动和发展计划中至关重要的一环。
一个好的战略决策可以直接影响企业的发展方向和最终结果，因此，企业需要运用各种工具来帮助管理者做出明智的决策。
其中，决策支持系统（DSS）是一个非常重要的工具，可以在企业战略决策中发挥重要作用。
决策支持系统是一个基于计算机技术和数据处理的系统，可以在企业管理中发挥辅助作用。
在企业战略决策中，决策支持系统可以通过提供各种数据和信息，并以多种方式对这些数据和信息进行分析和解释，帮助企业管理者更好地理解问题、找到解决方案。
具体来说，它可以为企业管理者提供数据分析、信息管理、报告生成和决策建议等方面的帮助。
在决策支持系统中，数据分析是其中最常见的功能。
企业可以利用DSS来收集、处理和分析大量数据，从而实现更好的决策。
例如，在企业市场策略中，DSS可以为企业收集市场信息、消费者行为、竞争对手等相关数据，在此基础上进行分析和预测，帮助企业对该市场做出更具针对性的决策，比如销售策略、定价策略等。
DSS还可以帮助企业管理者更好地管理信息。
企业需要处理大量的信息，包括供应链、销售、营销、财务、人力资源等，这些信息来自不同的部门和系统。
通过DSS，企业可以将这些信息统一处理和管理，从而更好地理解问题，提高决策效率。
在企业日常管理中，决策支持系统可以发挥更广泛的作用。
例如，在企业的销售策略中，DSS可以帮助企业管理者根据市场和消费者反馈，及时地调整销售策略和定价策略，以取得更好的销售业绩。
在企业财务管理中，DSS可以为企业管理者提供更好的数据分析和预测，从而帮助企业进行财务规划和风险管理。
在企业人力资源管理中，DSS可以帮助企业招聘和绩效评估等方面做出更为科学和有效的决策。
总之，决策支持系统在企业战略决策中发挥着不可替代的作用。
它可以通过各种方式为企业提供决策支持，不仅可以提高企业的生产力和竞争力，也可以提高企业经营的效率和成功率。
◆企业决策支持系统（DSS）❑产品概述决策支持系统，用于各类企事业单位信息化应用一定阶段后，需要在海量信息和数据中发现规律和趋势，进行数据分析和数据处理，为管理和决策者提供科学的决策依据，是提升企业决策力的有力保障。
本系统以数据处理、数据分析和报表展现为核心，是一个通用的数据决策和分析平台，真正实现平台无关，业务无关，支持异构数据源的数据并发处理和分析，且可以根据用户的需求来灵活定义数据报表。
系统由数据采集，数据同步，报表分析等几大功能模块组成；包含异构数据源管理，数据同步系统设置，业务数据映射，数据同步服务管理，报表数据源配置，报表样式定义等子功能，和OBIS平台统一的数据交换，用户权限，安全控制等基础平台组件相结合，构成了企业决策支持系统的完整应用体系。
整个系统继承了科元OBIS智能管理平台的通用数据标准，面向服务的软件架构，统一的用户安全体系，适用性、灵活性以及良好的可扩展性。
❑产品特点1、方便易用所有功能模块在浏览器页面上面操作，统一标准化界面设计，操作简便直观。
客户端只需要使用操作系统自带的IE浏览器，无需安装另外的软件即可使用。
2、系统通用性系统最大的优势在于，支持不同平台，不同类型数据库源的数据采集和处理，并在同一平台上进行数据分析和统计，真正体现了平台的独立性和业务无关性，是一个独立于其余软件系统的数据和业务综合处理平台。
3、统一数据标准规范系统采用业界统一的XML数据标准规范，以SOAP、XML、WSDL、UDDI等技术为数据交换平台提供Web Service方式统一公共服务接口，实现数据交换平台的跨平台、跨语言调用。
4、技术先进性产品完全基于科元OBIS智能管理平台开发，继承其全部的技术先进性，同样支持标准化的数据接口和外部业务集成。
5、易维护性完全B/S结构产品，实现真正意义上的单点维护，全面升级。
❑功能介绍❑适用领域适用于各类企业、政府、科研、教育、军队等企事业单位，针对其已有软件系统和业务数据做决策分析。
规划方案的决策支持系统设计引言在现代社会中，规划方案的制定对于城市发展、企业经营以及各种项目的实施都起着至关重要的作用。
然而，由于规划方案的制定涉及到众多的变量和不确定性因素，决策者常常面临着复杂的决策问题。
为了辅助决策者做出科学、合理的决策，决策支持系统（DSS）的设计和应用变得尤为重要。
本文将探讨规划方案的决策支持系统设计的相关问题，并提出一种可行的设计方案。
一、规划方案的决策支持系统概述1.1 决策支持系统的定义和特点决策支持系统是一种基于计算机技术的信息系统，旨在帮助决策者进行决策过程中的问题分析、方案评估和决策选择。
与传统的信息系统相比，决策支持系统更加注重对决策过程的支持和辅助，能够提供决策所需的信息、分析工具和模型。
1.2 规划方案的决策支持系统的重要性规划方案的制定通常需要考虑众多的因素，如经济、环境、社会等，而这些因素之间往往存在着复杂的相互关系和约束条件。
决策支持系统能够帮助决策者对这些因素进行综合分析和评估，从而提供科学、合理的决策依据。
二、规划方案的决策支持系统设计要素2.1 数据管理和分析规划方案的决策支持系统需要具备强大的数据管理和分析能力。
首先，系统需要能够收集、整理和存储与规划方案相关的各类数据，如地理信息、经济数据、环境数据等。
其次，系统需要提供多种数据分析工具和模型，以支持对数据的深入分析和挖掘。
2.2 模型建立和仿真模型是规划方案决策支持系统的核心组成部分。
系统需要提供多种模型建立和仿真工具，以帮助决策者对规划方案进行评估和优化。
这些模型可以是经济模型、环境模型、社会模型等，通过对模型的建立和仿真，决策者可以对不同方案进行对比，找到最优解。
2.3 可视化展示和交互设计规划方案的决策支持系统需要具备良好的可视化展示和交互设计能力。
通过直观、清晰的可视化界面，决策者可以更加直观地了解规划方案的各个方面，并对方案进行调整和优化。
同时，系统还需要提供友好的交互设计，使决策者能够方便地与系统进行交互，进行各种操作和查询。
企业智能综合决策支持系统方案设计企业智能综合决策支持系统方案设计图1企业智能综合决策支持系统-ID构架图三、智能综合决策支持系统ID方案特点“”版权所有◆ID将以定量分析辅助决策的决策支持系统与以定性分析辅助决策的专家系统结合起来,形成了智能决策支持系统(ID)，进一步提高了辅助决策能力。
ID系统实现了对数据、模型、知识、交互四个部件的系统集成。
◆ID以数据仓库和OLAP相结合建立的辅助决策系统是决策支持系统的新形式,ID将OLAP的多维数据分析与数据仓库的多维数据组织正好形成相互结合、相互补充的关系。
◆ID将数据仓库、OLAP、数据开采、模型库结合起来形成的综合决策支持系统,是更高级形式的决策支持系统。
BID集成的综合决策支持系统,将相互补充、相互依赖,发挥各自的辅助决策优势,实现更有效的辅助决策。
◆ID中的CRM采用了商业智能中的专家系统、神经网络、智能代理等技术来实现企业级用户可以通过充分挖掘现有的数据资源，捕获信息、分析信息、沟通信息，发现许多过去缺乏认识或未被认识的数据关系，帮助企业管理者作出更好的商业决策。
◆ID从多种异构的数据源中抽取数据，能与各种数据仓库产品与解决方案兼容，包括：Microsoft，IBM，Oracle，Sybase，文件数据等。
实现数据库系统无关性。
◆ID实现交互性用户界面。
系统从不同的角度考察发现的知识,并以不同形式表示,用高层次语言和图形界面表示数据采掘要求和结果。
◆ID实现了与其它系统的集成。
为了在更广泛的领域发现知识,系统将数据库、知识库、专家系统、决策支持系统、可视化工具等技术实现了集成，。
◆ID具有集成性、开放性、扩展性、技术先进性，能很好的解决商业智能及决策支持等功能的需要。
规划方案的决策支持系统设计摘要：规划方案的决策支持系统（Decision Support System, DSS）是一种基于信息技术的工具，旨在帮助决策者进行有效的决策。
本文将探讨规划方案的决策支持系统的设计，包括系统的架构、功能和关键技术等方面。
引言：在现代社会，随着城市化进程的加快，规划成为了城市发展和管理的重要组成部分。
而规划方案的决策支持系统的设计，则是为了提供决策者们在制定规划方案时的科学依据和决策支持。
本文将从系统的架构、功能和关键技术等方面进行论述。
一、系统架构规划方案的决策支持系统的架构是其设计的基础。
一个好的架构有助于系统的高效运行和用户的方便使用。
在设计系统架构时，应考虑以下几个方面：1. 数据库管理系统（Database Management System, DBMS）：规划方案的决策支持系统需要存储大量的数据，包括历史数据、地理信息数据等。
因此，选择一个高效可靠的数据库管理系统非常重要。
2. 模型库：规划方案的决策支持系统需要包含各种模型，如经济模型、环境模型等。
建立一个模型库，方便用户选择和使用各种模型，是系统设计的重要组成部分。
3. 用户界面：一个好的用户界面能够提高用户的工作效率和满意度。
规划方案的决策支持系统应该提供友好易用的用户界面，方便用户进行操作和查询。
二、系统功能规划方案的决策支持系统的功能是其核心。
系统的功能应该满足决策者在制定规划方案时的需求，包括以下几个方面：1. 数据分析与挖掘：规划方案的决策支持系统应该能够对大量的数据进行分析和挖掘，提供决策者们所需的信息和洞察。
2. 模型建立与优化：系统应该提供模型建立和优化的功能，方便决策者们根据实际情况建立适用的模型，并对模型进行优化和调整。
3. 方案评估与比较：规划方案的决策支持系统应该能够对不同的方案进行评估和比较，帮助决策者们选择最优的方案。
4. 地理信息系统（Geographic Information System, GIS）：地理信息是规划方案制定的重要参考依据，因此，系统应该具备地理信息系统的功能，方便决策者们进行地理信息的查询和分析。
企业决策支持系统V 11
企业决策支持系统
使用说明书
版本号V
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目录
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一、背景及意义 1
二、企业决策支持系统分析 1
1 非功能性需求 1
2 功能性需求 2
3 开发环境 3
三、企业决策支持系统设计 3
1 系统结构设计及子系统划分 3
2 子系统功能设计 4
1 数据管理子系统 5
2 模型管理子系统 6
3 知识管理子系统 7
4 咨询决策子系统 7
5 用户界面子系统 9
四、企业决策支持系统应用实施分析 9
1 销售支持 9
2 客户分析和市场研究 1
3 财务分析 1
4 企业分析和商业决策 11
背景及意义
随着经济全球化的趋势，尤其是中国加入WTO之后，无论是否愿意，企业都将面对全球的竞争者和全球范围的消费市场，今天管理所面临的外部环境正在发生迅速变化。
商业及其本身的环境也比以往更加复杂，而且这种复杂性日益增加。
这些都对现代企业的管理决策带来了新的挑战，决策质量的要求更高，决策时要考虑的因素更复杂，决策速度要求更快，决策失败的代价也更高。
面对这些趋势和变化，管理者需要新的工具和技术来帮助他们制定有效的决策。
企业决策支持系统（Decision Support System， DSS）就是诞生在这样一种背景和需求下。
企业决策支持系统是一个基于计算机的支持系统，服务于处理半结构化问题的管理决策制定者。
作为一种新兴的信息技术，企业决策支持系统通过结合个人的智力资源和计算机的能力来改进决策的质量，能够提供各种决策信息以及许多商业问题的解决方案，提高决策的质量和效率，提高企业的核心竞争力。
企业决策支持系统分析
1 非功能性需求
销售决策是销售部门决策人员根据现阶段销售环境和实际经验，选择合适的模型，以期优化地达到目标的过程。
一旦作出决策，就对未来的行动确定了目标、方向，并选择了一个能实现预期目标的最佳行动方案。
所以，要做出科学的决策，就必须在充分了解研究对象及其所处的环境因素的基础上，制定各种可行的方案；分析这些方案在实施后可能产生的后果:通过系统分析、比较优化等环节得出一个最佳的行动方案。
企业决策支持系统需要满足的非功能性要求有
数据存储安全性、系统响应及时性
可维护性、未来大数据扩展性
可靠性、兼容性
2 功能性需求
企业决策支持系统的最终用户是销售部门的管理决策层，他们所关心的问题不局限于某一侧面，而是具有综合性特点。
例如，不同区域、不同季节的销售量的变化；销售与国家政
策之间的关系；市场占有率、利润率和销售量之间的关系；销售策略等。
他们具有丰富的销售管理经验，DSS系统的用户需求调研和系统分析紧紧围绕这些最终用户进行，从而使系统能为他们提供科学的辅助决策信息。
系统功能性需求分析将主要从
运行平台
数据储存
数据管理
模型管理
知识管理等方面给予研究与实现
实现销售支持、客户分析和市场研究、财务分析、企业战略分析、商业决策等功能。
3 开发环境
计算机操作系统Windows XP
开发工具Eclipse IDE for JAVA Developers
开发语言JAVA语言
数据库管理系统 SQL Server 25
辅助软件Flash、Dreamweaver、PhotoShop
企业决策支持系统设计
企业决策支持系统，基于JAVA语言，兼顾PC端与智能移动端，主要由数据管理子系统、模型管理子系统、知识管理子系统、咨询决策子系统、用户界面子系统等部分组成。
它们既独立完成各自的功能，又相互支持构成一个整体。
1 系统结构设计及子系统划分
本系统功能及结构设计如图1所示。
图1 企业决策支持系统结构设计图
2 子系统功能设计
图2 企业决策支持系统子系统功能模块组织图
1 数据管理子系统
数据管理子系统，主要实现数据库建立及数据分析，为决策提供数据能力和资料能力。
数据仓库将来源各异的数据库数据抽取（Extraction），转换（Transformation）和载入（load）。
通过ETL，可以赋予数据一种合适恰当的结构用于特定的分析发现。
其工作流程如图3所示
1）抽取单个或多个来源的数据。
2）净化，格式化，标准化，聚合，添加，或遵循其他特定的数据处理规则。
3）载入处理完的数据到特定的数据库或储存为特定的文件格式。
4）采用各种方法进行数据分析。
图3数据管理子系统工作流程图
数据仓库的物理结构采用星型结构的关系数据库。
星型结构由事实表和维表组成，多个维表之间形成多维数据结构。
星型结构的数据体现了空间的多维立方体。
这种高度集中的数据为各种不同决策需求提供了有用的分析基础。
以医药销售涉及的数据为例，企业数据系统中的数据仓库结构与主要维表如下图所示
图 4企业决策支持系统数据仓库示例
2 模型管理子系统
在企业决策支持系统中，把解决问题的数学方法称作模型，它往往是前人对问题本质的描述。
模型是企业决策支持系统的重要部件，它为决策者提供了决策分析的方法和途径，以提高决策者分析问题的能力。
因此，模型管理子系统是企业决策支持系统的核心。
模型管理子系统主要功能包括模型生成、模型利用和模型维护，包含有财务、统计、运筹或其它定量的模型，模型可以分为战略性的、策略性的、运营性的等等。
按照层次可以分为应用级、生成级和工具级。
模型管理子系统包括品种预测、经营预算、投资分析、销售预测等功能模型，其实现是由数据库中的数据经过分析计算而得。
以药品销售预测为例，其模型考虑六种因素基本需求、季节因素、需求趋势、周期性因素、市场活动和不规律需求。
选用历史映射法，是依据预测对象的过去统计数据，以时间 t 综合替代各种影响因素，找到预测变量随时间变化的规律，建立历史映射模型，推断未来的数值。
建立的过程如下
图5 企业决策支持系统模型建立实例。
