第六章综合决策支持系统
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决策支持系统教案第一章:决策支持系统简介1.1 决策支持系统的概念解释决策支持系统的定义强调决策支持系统在组织中的重要性1.2 决策支持系统的发展历程介绍决策支持系统的发展历程强调决策支持系统的演变和进步1.3 决策支持系统的组成解释决策支持系统的核心组件强调数据、模型、用户界面和知识管理的重要性1.4 决策支持系统的应用领域介绍决策支持系统在不同领域的应用强调其在商业、医疗、教育和政府等领域的价值第二章:决策支持系统的需求分析2.1 决策支持系统的目标解释决策支持系统的目标强调用户需求和系统目标的一致性2.2 决策支持系统的用户需求分析决策支持系统的用户需求强调用户需求的重要性和收集方法2.3 决策支持系统的功能需求强调数据管理、模型应用和知识管理的重要性2.4 决策支持系统的性能需求分析决策支持系统的性能需求强调响应时间、准确性和可扩展性的重要性第三章:决策支持系统的数据管理3.1 决策支持系统的数据来源解释决策支持系统的数据来源强调内外部数据的重要性和整合方法3.2 决策支持系统的数据仓库介绍决策支持系统的数据仓库强调数据仓库的设计和维护方法3.3 决策支持系统的数据挖掘技术介绍决策支持系统的数据挖掘技术强调数据挖掘算法和应用方法3.4 决策支持系统的数据可视化介绍决策支持系统的数据可视化强调数据可视化的方法和工具第四章:决策支持系统的模型应用4.1 决策支持系统的模型类型解释决策支持系统的模型类型强调不同模型的特点和适用场景介绍决策支持系统的模型构建过程强调建模方法和技巧4.3 决策支持系统的模型评估介绍决策支持系统的模型评估方法强调评估指标和评估过程4.4 决策支持系统的模型优化介绍决策支持系统的模型优化方法强调模型优化的目标和技巧第五章:决策支持系统的用户界面设计5.1 决策支持系统的用户界面设计原则解释决策支持系统的用户界面设计原则强调用户体验和易用性的重要性5.2 决策支持系统的用户界面设计方法介绍决策支持系统的用户界面设计方法强调界面布局、颜色搭配和交互设计的方法5.3 决策支持系统的用户界面设计工具介绍决策支持系统的用户界面设计工具强调工具的功能和适用场景5.4 决策支持系统的用户界面评估与反馈介绍决策支持系统的用户界面评估与反馈方法强调用户反馈的重要性和持续改进的必要性第六章:决策支持系统的实施与部署6.1 决策支持系统的实施流程解释决策支持系统的实施流程强调项目规划、数据迁移和系统测试的重要性6.2 决策支持系统的部署策略介绍决策支持系统的部署策略强调云计算、移动设备和嵌入式系统的应用6.3 决策支持系统的安全与隐私保护讨论决策支持系统的安全与隐私保护问题强调数据加密、访问控制和用户身份验证的方法6.4 决策支持系统的维护与升级介绍决策支持系统的维护与升级策略强调定期评估和系统改进的必要性第七章:决策支持系统的应用案例分析7.1 决策支持系统在商业领域的应用案例分析决策支持系统在商业领域的应用案例强调市场需求分析、定价策略和风险管理的重要性7.2 决策支持系统在医疗领域的应用案例分析决策支持系统在医疗领域的应用案例强调疾病预测、资源分配和医疗决策的重要性7.3 决策支持系统在教育领域的应用案例分析决策支持系统在教育领域的应用案例强调学生performance分析、课程设计和教育决策的重要性7.4 决策支持系统在政府领域的应用案例分析决策支持系统在政府领域的应用案例强调公共政策分析、城市规划和应急管理的重要性第八章:决策支持系统的挑战与未来发展8.1 决策支持系统的挑战讨论决策支持系统面临的挑战强调数据质量、模型不确定性和用户采纳的问题8.2 决策支持系统的未来发展趋势探讨决策支持系统的未来发展趋势强调、大数据和云计算的影响8.3 决策支持系统的创新应用介绍决策支持系统的创新应用强调增强现实、虚拟现实和物联网的融合8.4 决策支持系统的教育与培训讨论决策支持系统的教育与培训的重要性强调持续学习和技能提升的必要性第九章:决策支持系统的案例研究9.1 成功案例研究:公司的决策支持系统分析公司的决策支持系统的成功要素强调系统设计、用户参与和持续改进的关键作用9.2 失败案例研究:公司的决策支持系统分析公司的决策支持系统的失败原因强调需求分析、项目管理和社会技术因素的重要性9.3 案例研究的启示与建议强调决策支持系统的实施策略和最佳实践9.4 决策支持系统的案例研究方法介绍决策支持系统的案例研究方法强调数据收集、分析和研究设计的技巧第十章:决策支持系统的评估与反馈机制10.1 决策支持系统的评估指标讨论决策支持系统的评估指标强调准确性、响应时间和用户满意度的重要性10.2 决策支持系统的评估方法介绍决策支持系统的评估方法强调定量评估、定性评估和用户反馈的方法10.3 决策支持系统的反馈机制介绍决策支持系统的反馈机制强调用户反馈、错误纠正和系统改进的流程10.4 决策支持系统的持续改进讨论决策支持系统的持续改进策略强调数据分析、用户培训和技术支持的重要性重点和难点解析一、决策支持系统的概念与重要性:理解决策支持系统的定义和其在组织中的作用是学习的基础。
《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。
决策支持系统管理的核心是“决策”。
全球经济一体化的进程以及信息技术的发展,消除了许多流通壁垒.企业比以往任何时候都面临着更为复杂的生存环境,更难以形成并维护其竞争壁垒。
竞争的压力对企业制定决策的质量、速度都有更高要求。
决策支持系统作为一种新兴的信息技术,能够为企业提供各种决策信息以及许多商业问题的解决方案,从而减轻了管理者从事低层次信息处理和分析的负担,使得他们专注于最需要决策智慧和经验的工作,因此提高了决策的质量和效率.现代企业的管理决策一、管理和决策制定60年代末,明茨伯格(Mintzberg)对5位总经理的工作进行一项仔细的研究.他发现,管理者扮演着十种不同的但却是高度相关的角色.这十种角色可以进一步分为三方面:人际关系、信息传递和决策制定,如下表所示:在这三方面中,决策制定是管理最核心、最实质性的角色。
所有的管理活动都围绕着决策.决策的整体质量对企业的成败有重大影响.二、现代企业决策的挑战在过去许多年,管理者制定决策是一门纯粹的艺术,是通过很长一段时间的经验所获得的一项天赋。
管理之所以被看成一门艺术,是因为许多个体风格被用于处理并成功地解决了同一类型的管理问题.这些风格源于创造力、判断力、直觉和经验,而不是建立在科学方法基础上的系统化的定量分析方法。
但是,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:1. 决策质量的要求更高随着技术的迅速发展,客户获得产品和服务的渠道更为畅通,客户的选择余地更大。
同时大规模生产使得产品出现了供过于求的状态。
客户成为最稀缺的资源.这迫使企业必须采取“以客户为中心”的经营策略,努力提高产品和服务的质量。
2. 决策时要考虑的因素更复杂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;随着环境的恶化、消费者权益意识的增强等,政府颁布了更详尽的法令和制度来约束企业的经营行为。
第1章决策支持系统概述▲数据:记载下来的事实,客观属性的值▲信息:构成一定含义的一组数据▲系统:由假如干相互联系相互制约的元素结合在一起,并具有特定功能的有机整体。
▲系统的组成:1、系统由各元素或子系统组成2、至少包含两个以上的元素3、各元素之间相互联系或相互制约4、具有目的性5、适应环境的变化▲数据处理系统:是对大量数据进展收集、组织、存储、加工与传播的总和▲数据处理系统的特征:1、数据量大;2、没有特别复杂的运算;3、时效性强▲管理信息系统MIS:运用系统管理的理论方法,以计算机网络和现代通信技术为手段,对信息进展收集、组织、存储、加工、传播和使用的人机系统。
▲管理信息系统的根本组成:管理业务应用系统、数据库系统▲管理信息系统特点:1、以数据库系统为根底;2、数据录入;3、数据传输;4、数据存储;5、数据查询;6、数据统计;7、指标计算▲决策支持系统:以管理科学、运筹学、行为科学、控制论为根底,以计算机技术、模拟技术、信息技术为手段,面向半结构化的决策问题,支持决策活动的具有智能作用的人机系统。
▲决策支持系统主要特征:1、关注上层管理人员经常遇到的结构化程度不高、标准化不明确的问题2、把模拟或分析技术与传统的数据存取和检索技术结合起来3、易于非计算机专业的人员,以交互会话的方式使用4、强调对环境及用户决策方法改变的适应性和灵活性5、提供决策的良好效果▲DSS的功能:1、管理并提供外部信息2、收集、管理并提供内部信息3、收集、管理并提供反响信息4、存储和管理数学模型5、修改和添加数据、模型、方法6、加工、汇总、分析、预测数据、7、具有人时机话和图像输出功能以满足数据查询需求8、提供良好的数据通信功能9、合理的加工速度和响应时间▲决策支持系统的形成过程1、科学计算为管理信息系统奠定了算法根底2、运筹学的开展为模型辅助决策奠定了模型根底3、管理信息系统4、模型辅助决策系统5、决策支持系统▲分布式决策支持系统DDSS:研究由多个物理位置上别离的决策体如何并发计算、协调一致地求解问题▲DDSS分为:同步系统:有时间压力下参与者之间同时同地和同时异地的信息交换。
决策支持系统的定义:决策支持系统是综合利用大量数据,有机组合众多模型,通过人机交互,辅助各级决策者实现科学决策的系统。
决策支持系统(DSS)结构图,三部件结构图。
决策制定是由决策支持系统和它的用户共同完成的。
决策问题的结构化分类:决策问题按结构化程度分类,即对决策问题的内在规律能否用明确的程序化语言给以清晰的说明或者描述.,如果能够描述清楚的,称为结构化问题;不能描述清楚,而只能凭直觉或者经验作出判断的,称为非结构化问题;介于这两者之间的,则成为半结构化问题。
三部件结构 1.对话部件:是决策支持系统与用户的交互界面,用户通过“人机交互系统”控制实际决策支持系统的运行。
2.数据部件:数据部件包括数据库和数据库管理系统。
3.模型部件;模型部件包括模型库和模型库管理系统。
DSS与MIS的不同:1.MIS是面向中层管理人员,为管理服务的系统。
DSS是面向高层人员,为辅助决策服务的系统。
2.MIS按事务功能(生产,销售,人事)综合多个事务处理的EDP。
DSS是通过模型计算辅助决策。
3.MIS是以数据库系统为基础;以数据驱动的系统。
DSS是以模型库系统为基础的,以模型驱动的系统.4.MIS分析着重于系统的总体信息的需求,输出报表模式是固定的。
DSS分析着重于决策者的需求,输出数据的模式是复杂的。
5.MIS系统追求的是效率,即快速查询和产生报表。
DSS追求的是有效性,即决策的正确性。
6.MIS支持的是结构化决策。
这类决策是经常的、重复发生的。
DSS支持的是半结构化决策。
这类决策是指既复杂又无法准确描述处理原则又涉及大量计算,既要应用计算机又要用户干预,才能取得满意结果的决策。
决策过程中四大步骤可以分成更详细的八个步骤:提出问题;确定目标;价值准则;拟定方案;分析评价;选定方案;试验验证;普遍实施。
决策体系与决策信息:决策体系由决策系统、参谋(智囊)系统、信息系统、执行系统与监督系统这五大部分组成一个统一整体。
决策支持系统考试整理第一章 概述(1 简 1 空 2 名词)电子数据处理(EDP)管理信息系(MIS ) (数据库)决策支持系统(DSS ) (模型库+数据库)运筹学(OR)、管理科学(MIS )( 模型)数据仓库(DW )专家系统(ES )(知识库+推理机) 神经网络(NN ) (MP 模型+网络权值) 智能决策 支持系统 (IDSS )联机分析处理(OLAP )数据挖掘(DM ) 新决策支持系统(NDSS )综合决策支 持系统(SDSS )网络环境下的综 合决策支持系统 智能决策支持系统(IDSS )( )Internet1.11.数据处理(EDP )• 数据处理:包括数据收集、数据录入、数据正确性检查、数据操作与加工、数据输出等 • 数据处理的特点:数据量大、时效性强、运算较简单、每次处理一条记录 2.管理信息系统(MIS )• 管理信息系统的定义:管理信息系统是由人和计算机相结合的对管理信息进行收集、存储、维护、加工、传递和使用的系统。
• 管理信息系统的特性:事务处理为主;为结构化决策服务;具有系统的特性;以数据库为基础 • 管理信息系统的功能:事务处理、数据库的更新和维护、产生各类报表、查询功能、用户的交互 3.管理科学(MS )• 管理科学(或称为运筹学):是对管理问题用定量分析方法,建立数学模型,通过求解计算,达到辅助管理决策的一门科学。
•管理科学解决问题的步骤:① 定义问题和确定目标 ② 建立模型:模型:对客观规律的抽象描述①求解模型,优化方案②检验、评价模型是否合理③运用模型解决问题、不断优化模型4.决策支持系统(DSS):陈文伟的定义:决策支持系统是综合利用大量数据,有机组合众多模型,通过人机交互,辅助各级决策者实现科学决策的系统。
•DSS将MIS的数据处理功能和运筹学中模型的数值计算功能集成起来,具有更高层次的辅助决策•DSS继承了MIS的数据库和数据库管理系统,实现了数据处理功能。