第10章决策支持系统(DSS)介绍解析

决策分析的决策支持系统决策是指在面临多种选择的情况下，选择一种或多种行动方案的过程。

在现代社会中，决策对于个人和组织来说都是至关重要的一环。

然而，由于信息的不完全性和复杂性，决策过程常常面临困难和挑战。

为了帮助人们更加科学地进行决策，决策支持系统应运而生。

一、决策支持系统的定义和作用决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是一种通过使用计算机技术和数学模型，提供决策过程中所需信息和分析方法的工具。

它能够帮助决策者更好地理解问题、分析决策方案、评估风险以及做出最佳决策。

决策支持系统在决策过程中发挥着关键的作用。

首先，它能够收集和整合各种信息，包括内部数据、外部数据以及行业研究报告等，为决策者提供全面、准确的信息基础。

其次，决策支持系统能够应用各种数学和统计方法，进行数据分析、模拟和预测，帮助决策者理清问题的本质和关键因素。

最后，决策支持系统还能够提供多种决策方案的比较和评估工具，帮助决策者选择最佳的方案并降低风险。

二、决策支持系统的组成和功能决策支持系统由数据管理子系统、模型管理子系统、知识管理子系统和用户接口子系统组成。

下面分别介绍各个子系统的功能：1. 数据管理子系统：负责收集、存储和处理各种数据，包括历史数据、实时数据以及用户输入的数据。

它能够提供数据清洗、数据集成和数据挖掘等功能，为其他子系统提供所需的数据支持。

2. 模型管理子系统：负责管理和运行各种决策模型，包括统计模型、优化模型和仿真模型等。

它能够通过数学运算，对数据进行分析和建模，并生成决策方案的评估结果。

3. 知识管理子系统：负责管理和运行专家系统和规则引擎等知识表达工具。

它能够将领域知识和专业经验转化为计算机可执行的规则和推理过程，为决策者提供专业意见和建议。

4. 用户接口子系统：提供用户与决策支持系统之间的交互界面，使决策者能够方便地输入数据、选择模型和查看结果。

它通常采用图形化界面和交互式操作方式，提高用户的易用性和体验。

决策支持系统名词解释决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是一种通过信息技术提供决策制定者有效信息和工具来支持决策制定过程的系统。

DSS结合了数据分析、模型建立、信息管理和决策方法等技术，帮助管理者进行决策。

决策支持系统通常包含以下几个主要组成部分：数据库管理系统（Database Management System，DBMS）：用于存储和管理决策所需的数据。

DBMS可以根据用户的需要提供数据查询、更新和删除等功能，为决策者提供数据支持。

模型管理系统（Model Management System，MMS）：用于管理和执行决策所需的数学模型。

MMS可以帮助决策制定者构建和分析决策模型，以便在决策过程中提供科学依据。

决策分析系统（Decision Analysis System，DAS）：用于分析和评估不同决策方案的潜在风险和机会。

DAS可以根据已有的数据和模型，对不同的决策选项进行详细的分析和比较，以帮助决策者做出合理的决策。

用户接口（User Interface）：用于决策制定者与决策支持系统进行交互的界面。

用户接口通常提供数据输入、模型选择、结果展示等功能，以便用户能够方便地使用系统进行决策。

决策支持系统的主要特点包括以下几点：1. 及时性：决策支持系统能够实时获取和处理数据，为决策者提供及时的信息，以便快速做出决策。

2. 灵活性：决策支持系统具有较强的灵活性，可以根据不同决策的需求进行定制和扩展，以满足用户的特定需求。

3. 多功能性：决策支持系统不仅能够提供数据查询和展示功能，还能够进行数据分析、模型建立和决策评估等多种功能，为决策者提供全面的决策支持。

4. 用户友好：决策支持系统通常具有友好的用户界面和操作方式，便于用户学习和使用，提高工作效率。

5. 决策辅助：决策支持系统并非直接代替决策制定者进行决策，而是通过提供信息和工具来辅助决策制定者进行决策，提高决策的科学性和准确性。

决策支持系统决策支持系统(decision support system ，简称DSS)是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。

它是管理信息系统(MIS)向更高一级发展而产生的先进信息管理系统。

它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。

决策按其性质可分为如下3类：(1)结构化决策，是指对某一决策过程的环境及规则，能用确定的模型或语言描述，以适当的算法产生决策方案，并能从多种方案中选择最优解的决策；(2)非结构化决策，是指决策过程复杂，不可能用确定的模型和语言来描述其决策过程，更无所谓最优解的决策；(3)半结构化决策，是介于以上二者之间的决策，这类决策可以建立适当的算法产生决策方案，使决策方案中得到较优的解。

非结构化和半结构化决策一般用于一个组织的中、高管理层，其决策者一方面需要根据经验进行分析判断，另一方面也需要借助计算机为决策提供各种辅助信息，及时做出正确有效的决策。

决策的进程一般分为4个步骤：(1)发现问题并形成决策目标，包括建立决策模型、拟定方案和确定效果度量，这是决策活动的起点；(2)用概率定量地描述每个方案所产生的各种结局的可能性；(3)决策人员对各种结局进行定量评价，一般用效用值来定量表示。

效用值是有关决策人员根据个人才能、经验、风格以及所处环境条件等因素，对各种结局的价值所作的定量估计；(4)综合分析各方面信息，以最后决定方案的取舍，有时还要对方案作灵敏度分析，研究原始数据发生变化时对最优解的影响，决定对方案有较大影响的参量范围。

决策往往不可能一次完成，而是一个迭代过程。

决策可以借助于计算机决策支持系统来完成，即用计算机来辅助确定目标、拟定方案、分析评价以及模拟验证等工作。

在此过程中，可用人机交互方式，由决策人员提供各种不同方案的参量并选择方案。

决策支持系统基本结构主要由四个部分组成，即数据部分、模型部分、推理部分和人机交互部分：数据部分是一个数据库系统;模型部分包括模型库(mb)及其管理系统(mbms);推理部分由知识库(kb)、知识库管理系统(kbms)和推理机组成；人机交互部分是决策支持系统的人机交互界面，用以接收和检验用户请求，调用系统内部功能软件为决策服务，使模型运行、数据调用和知识推理达到有机地统一，有效地解决决策问题。

决策支持系统名词解释管理学决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是管理学领域中的一个重要概念，指的是一种基于计算机技术的系统，旨在辅助管理者在复杂的决策环境中进行决策制定和分析。

本文将详细解释决策支持系统的概念、特点、构成以及在管理学中的应用。

一、决策支持系统的概念决策支持系统是一种集成了数据仓库、数学模型、人工智能等技术手段的信息系统。

其核心目标是为决策者提供必要的信息和分析工具，支持其在信息不完整、不确定的决策环境中，实现决策的科学化、合理化和高效化。

二、决策支持系统的特点1.针对性：决策支持系统针对特定的决策问题，提供定制化的信息支持。

2.交互性：系统允许决策者与系统进行交互，调整参数、假设，观察决策结果的变化。

3.集成性：系统集成了多种数据来源和分析工具，为决策者提供全面的决策支持。

4.智能性：利用人工智能等技术，实现对数据的自动分析和处理，减轻决策者的工作负担。

三、决策支持系统的构成决策支持系统主要由以下几个部分构成：1.数据仓库：存储和管理大量数据，为决策提供数据基础。

2.模型库：集成了多种数学模型，用于对数据进行分析和预测。

3.知识库：存储了专家的知识和经验，为决策提供智力支持。

4.人机交互界面：决策者与系统进行交互的界面，允许决策者输入指令、查看结果等。

四、决策支持系统在管理学中的应用在管理学中，决策支持系统被广泛应用于企业的战略决策、市场营销、生产管理等领域。

例如，企业战略决策者可以利用决策支持系统分析市场环境、竞争对手情况，制定合适的战略方向。

市场营销人员可以通过系统分析消费者行为、市场需求，制定精准的市场营销策略。

生产管理人员可以利用系统优化生产流程，提高生产效率和质量。

五、总结综上所述，决策支持系统是一种基于计算机技术的信息系统，具有针对性、交互性、集成性和智能性等特点。

它主要由数据仓库、模型库、知识库和人机交互界面等部分构成，在管理学中被广泛应用于企业的各个领域，为企业决策提供科学有效的支持。

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。

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。

1、什么是决策支持系统?决策支持系统(DSS)就是从数据库中找出必要的数据，并利用数学模型的功能，为用户生成所需信息的系统。

决策支持系统是80年代迅速发展起来的新型计算机学科，主要是为了解决由计算机自动组织和协调多模型的运行及数据库中大量数据的存取和处理，达到更高层次的辅助决策能力。

决策支持系统主要是在管理信息系统和运筹学的基础上发展起来的。

管理信息系统重点对海量数据进行处理，运筹学则主要在于运用数学模型进行辅助决策。

决策支持系统具有交互式计算机系统的所有特征，帮助决策者利用数据和数学模型去解决半结构化问题。

为此，一个好的决策支持系统应该具备以下特点：．辅助决策者解决半结构化或非结构化的问题。

．允许用户试探几种不同的决策方案。

．必须具备决策支持模型的管理功能。

．把数学模型或分析技术与数据存储和检索功能结合起来。

．系统必须具备友好的人机交互界面。

．系统必须具备良好的适应能力，可以满足不同环境和用户的需求。

2、决策体系的构成电子政务系统不仅可以提高政府部门的办事效率和透明度，还可以利用系统所收集的大量数据，通过建立正确的决策体系和决策支持模型，为各级政府的决策提供科学的依据。

决策系统运行的具体步骤是：．智囊系统利用信息系统提供的信息，制定各种可行的决策方案。

．智囊系统通过电子政务系统提供的平台将决策方案上报给决策系统(—般由负有决策责任的领导担任)。

．决策系统将根据信息系统生成的决策信息来确定最优的决策方案，井生成必要的决策指令。

．决策系统通过电子政务平台把决策指令下发给决．策执行系统和监督系统。

．在监督系统的监督下，由决策执行系统负责贯彻执行决策指令。

．决策指令的执行情况和结果将通过信息系统反馈给智囊系统。

．智囊系统将根据具体情况向决策系统提供反馈信息或决策修正方案。

．决策系统针对反馈信息或修正方案确定新的决策，并下发执行。

由此可以看出，通过把电子政务平台和决策支持系统有机地结合起来，可以大大提高决策的科学性、时效性和适应性。

数据分析与决策支持系统数据分析与决策支持系统（Decision Support System, DSS）是一种基于大数据技术的智能系统，通过收集、整理和分析各类数据，为管理者提供决策制定过程中的可靠信息和专业支持。

本文将从DSS的定义、功能、实施步骤及在各个领域中的应用等方面展开讨论。

一、DSS的定义数据分析与决策支持系统是一种集成了人工智能、计算机技术和管理理论等多学科知识的高效工具，旨在辅助管理者进行决策分析和决策制定。

它能够提供关键性的数据、模型和方法，帮助管理者快速、准确地进行决策。

二、DSS的功能数据分析与决策支持系统具有以下功能：1.数据收集与整理：通过各种方式收集和整理相关数据，为后续分析提供支持。

2.数据分析与挖掘：运用统计学、机器学习和数据挖掘等方法，对数据进行深入分析，发现数据背后的规律和趋势。

3.决策模型构建：根据分析结果，建立决策模型，帮助管理者做出更加科学和准确的决策。

4.决策辅助与评估：为管理者提供决策相关的信息和数据，同时通过评估模型对决策结果进行预测和评估。

5.决策结果可视化：将复杂的决策结果通过图表、报表等形式展示出来，直观清晰地呈现给管理者。

三、DSS的实施步骤数据分析与决策支持系统的实施通常包括以下步骤：1.需求分析：明确决策者的需求和目标，确定系统的设计和功能。

2.数据收集与整理：收集与决策相关的数据，并对其进行组织和整理。

3.数据分析与挖掘：利用统计学和数据挖掘等方法对数据进行深入分析，提取有价值的信息。

4.模型建立与评估：根据分析结果建立决策模型，并通过评估模型对决策结果进行评估和优化。

5.系统应用与维护：将系统应用到实际决策中，并进行系统的维护和更新。

四、DSS在各个领域中的应用数据分析与决策支持系统广泛应用于各个领域，如金融、医疗、物流、市场营销等，为决策者提供支持。

以下是几个具体的应用案例：1.金融行业：DSS可用于风险评估、投资决策、信贷管理等，提高金融机构的风险控制和决策效率。

管理信息系统：决策支持系统在当今竞争激烈的商业环境中，决策的准确性和及时性对于企业的成功至关重要。

管理信息系统中的决策支持系统（Decision Support System，简称 DSS）应运而生，成为企业管理者在复杂环境中做出明智决策的有力工具。

决策支持系统是一种基于计算机技术的信息系统，旨在帮助决策者通过对数据的分析和处理，获取有价值的信息，从而支持他们在不确定的情况下做出更好的决策。

它并不是简单地提供数据，而是将数据转化为有用的知识和见解，为决策过程提供支持。

DSS 的核心功能包括数据收集与管理、模型构建与分析以及结果展示与交互。

首先，数据收集与管理是决策支持系统的基础。

它需要从各种来源收集大量的数据，包括内部业务系统、外部市场数据等，并对这些数据进行清洗、整合和存储，以确保数据的准确性和一致性。

只有高质量的数据才能为后续的分析提供可靠的基础。

在模型构建与分析方面，DSS 运用了各种数学和统计模型，如预测模型、优化模型、决策树等。

这些模型可以帮助决策者对不同的方案进行模拟和评估，预测可能的结果，并找出最优的决策方案。

例如，企业在考虑扩大生产规模时，可以使用预测模型来预测市场需求的变化，使用成本优化模型来计算不同生产规模下的成本和收益，从而做出合理的决策。

结果展示与交互是 DSS 的重要环节。

它需要以直观、易懂的方式将分析结果展示给决策者，让他们能够快速理解和掌握关键信息。

同时，系统还应提供交互功能，允许决策者根据自己的经验和判断对分析结果进行调整和进一步的探索。

例如，通过可视化图表展示数据趋势，或者通过下拉菜单选择不同的参数进行分析。

决策支持系统在企业中的应用非常广泛。

在市场营销领域，它可以帮助企业分析客户的购买行为和市场趋势，制定精准的营销策略；在财务管理方面，它可以协助企业进行成本核算、预算编制和投资决策；在生产运营中，它能够优化生产流程、调度资源，提高生产效率。

以一家制造企业为例，当面临新产品研发决策时，决策支持系统可以收集市场上同类产品的销售数据、客户反馈、技术发展趋势等信息。

企业管理中决策支持系统的使用方法详解决策支持系统（Decision Support System，缩写DSS）在企业管理中起着重要的作用，它能够为管理者提供数据和信息，帮助他们做出更准确的决策。

本文将详细介绍决策支持系统的使用方法，包括其定义、组成、功能和优势。

一、决策支持系统的定义决策支持系统是一种基于计算机的信息系统，旨在帮助管理者在面对复杂、不确定和多变的决策问题时做出优化的决策。

它结合了数据管理、模型分析和决策辅助等多种技术，通过提供信息和分析工具来支持管理决策。

二、决策支持系统的组成决策支持系统主要由以下几个组成部分构成：1. 数据仓库：决策支持系统通过收集和存储各类数据，构建了一个庞大的数据仓库。

这些数据包括内部数据（如企业的销售数据、财务数据等）和外部数据（如市场调研数据、竞争对手数据等）。

2. 数据分析工具：决策支持系统提供了多种数据分析工具，如数据挖掘、统计分析、预测建模等，可以帮助管理者深入挖掘数据背后的信息，发现隐藏的规律和趋势。

3. 模型构建工具：决策支持系统还提供了模型构建工具，用于构建和验证决策模型。

这些模型可以对问题进行定量化分析，准确评估不同决策方案的优劣和风险。

4. 决策辅助工具：决策支持系统还提供了多种决策辅助工具，如决策树、专家系统等，可以将复杂问题转化为易于理解和操作的形式，帮助管理者做出更加合理和科学的决策。

三、决策支持系统的功能决策支持系统具有以下几个主要功能：1. 数据管理：决策支持系统能够对大量的数据进行收集、整理和存储，保证数据的可靠性和及时性。

同时，它还能够对数据进行分析和查询，帮助管理者从海量数据中获取有价值的信息。

2. 信息展示：决策支持系统可以将数据和信息以图表、报表等形式进行直观的展示，帮助管理者更好地理解和分析数据。

同时，它还可以根据用户的需求，灵活地生成各种分析和报告。

3. 决策分析：决策支持系统提供了多种决策分析工具，可以基于不同的决策模型进行定量分析。

管理学中决策支持系统名词解释决策支持系统（Decision Support System，DSS）在管理学领域中是一个极为重要的概念。

决策支持系统是一种基于计算机技术的交互式信息系统，旨在帮助管理者在决策过程中有效地利用数据、模型和知识。

它可不是一个简单的玩意儿，而是凝聚了多方面智慧和技术的结晶。

从本质上讲，DSS是为了辅助管理者做出更明智、更科学的决策而存在的。

首先，决策支持系统有着丰富的数据来源。

它可以收集来自企业内部各个部门的数据，像销售部门的销售数据、生产部门的生产进度数据、财务部门的财务报表数据等。

这些数据就像是构建决策大厦的基石。

例如，一家大型制造企业，其决策支持系统会整合从原材料采购部门获取的原材料价格波动数据，以及从市场部门得到的产品需求预测数据等。

有了这些海量而多样的数据，管理者才能对企业的整体状况有一个全面的了解。

其次，模型是决策支持系统的核心组成部分。

这些模型包括数学模型、统计模型等。

比如说，在制定生产计划时，线性规划模型就可以派上用场。

它可以根据现有的生产资源，如人力、设备、原材料等，计算出最优的生产组合，以实现成本最小化或者利润最大化。

再比如，在市场预测方面，时间序列分析模型能够根据过去的销售数据，预测未来的市场需求趋势。

这些模型就像是一个个精密的仪器，帮助管理者分析数据背后隐藏的规律。

再者，决策支持系统还包含知识库。

这个知识库中存储着企业的经验知识、行业的最佳实践、专家的意见等。

当管理者面临一个复杂的决策问题时，知识库可以提供参考和借鉴。

例如，一家新兴的互联网公司在考虑拓展海外市场时，决策支持系统的知识库中可能会有其他类似互联网企业在海外市场拓展过程中的成功经验和失败教训。

管理者可以从中汲取智慧，避免走弯路。

在实际应用中，决策支持系统具有很强的交互性。

管理者可以根据自己的需求，灵活地查询数据、运行模型、获取知识。

比如，一位企业的高层管理者想要了解不同营销策略对销售额的影响，他可以通过决策支持系统，输入不同的营销方案参数，然后系统利用相关模型进行模拟分析，快速给出预测结果。