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决策支持系统第一章(3)

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数据分析与决策支持系统规章制度

数据分析与决策支持系统规章制度

数据分析与决策支持系统规章制度第一章总则第一条目的和依据为规范企业数据分析与决策支持系统（以下简称“系统”）的使用和管理，提高决策效果和业务运营本领，订立本规章制度。

第二条适用范围本规章制度适用于本企业内全部与系统相关的工作人员，包含但不限于管理员、操作员、决策者等。

第二章系统管理第三条系统管理职责系统管理由特地的部门或人员负责，具体职责如下： 1. 确保系统正常运行，保证数据的完整性和准确性； 2. 负责系统的安全管理，订立相应的安全措施和权限管理，防止数据泄露、丢失或恶意使用；3. 配置和维护系统硬件和软件环境，确保系统的稳定性和性能；4.培训和引导系统用户，供应系统操作和使用的支持。

第四条系统权限管理1.系统管理员负责对系统中不同用户的权限进行调配和管理，确保用户只能访问其工作需要的数据和功能；2.系统权限分为管理员权限和操作员权限，管理员权限包含系统配置、用户管理、数据权限设置等，操作员权限依据岗位需要进行调配；3.用户申请新的权限或更改权限时，需经过相应部门的审核和批准，并记录审批过程。

第三章数据分析第五条数据分析流程1.数据分析由相关部门或人员负责，在获得授权后进行；2.依据业务需求，明确分析目标和指标，订立数据分析计划；3.收集、整理、清洗相应的数据，并进行数据质量掌控；4.运用合适的数据分析方法和技术对数据进行分析和挖掘，得出结论和建议；5.将分析结果报告给相关决策者，并供应可视化的图表和报表。

第六条数据安全与保密1.数据分析过程中，相关人员需确保数据的安全和保密，不得将数据泄露给未经授权的人员；2.共享分析结果时，要依据不同的人员和部门进行权限掌控，避开敏感信息的泄露；3.对于数据分析过程中产生的中心数据和结果，要进行备份和存档，确保数据的可追溯性和安全性。

第七条数据质量管理1.数据分析前，需对数据进行质量评估，包含数据完整性、准确性、全都性等方面；2.数据分析过程中，要及时发现和矫正数据质量问题，确保分析结果的准确和可靠；3.数据质量管理工作由特地人员负责，建立相应的监测机制和流程。

信息系统分析与决策(第一章：知识点1-16)

信息系统分析与决策(第一章：知识点1-16)

一、决策支持系统的定义



S.S.Mittra对DSS的定义：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。 决策支持系统具有如下功能：
为了作出决策，用户可以试探几种“如果，将如何”(What If...)的方案。 DSS必须具备一个数据库管理系统，一组以优化和非优化模型为形 式的数学工具和一个能为用户开发DSS资源的联机交互系统。 结构是由控制模块将数据存取模块，数据变换模块(检索数据，产 生报表和图形)，模型建立模块(选择数学模型或采用模拟技术)三 个模块连接起来实现决策问题的回答。

以数据仓库为基础，结合联机分析处理和数据挖掘形成了基
于数据仓库的决策支持系统。
第一章决策支持系统综述 知识点8 决策问题的结构化分类
一、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（数学的、逻辑的、形式 的、定量的、推理的）给以清晰的说明或者描述。
一、决策支持系统的定义



P.G.W.Keen对DSS的定义：决策支持系统是“决策 ”(D)，“支持”(S)，“系统”(S)，三者汇集成的一 体。 即通过不断发展的计算机建立系统的技术(System)， 逐渐扩展支持能力(Support)，达到更好的辅助决策 (Decision)。 传统的支持能力是指提供的工具能适用当前的决策过 程，而理想的支持能力是主动的给出被选方案甚至于 决策被选方案。


二、几种常用智能技术（2）

机器学习是模拟人的学习方法，通过学习获取知识的 智能技术。
机器学习包括归纳学习、类比学习、解释学习等多种 类型。 机器学习和决策支持系统结合形成的智能决策支持系 统，主要是增加学习功能，获取辅助决策知识。

决策支持系统的设计和优化

决策支持系统的设计和优化

决策支持系统的设计和优化第一章绪论决策是企业管理活动中最为重要的环节之一，因此，不断优化决策过程、提升决策质量成为企业持续发展的重要保障。

为此，决策支持系统（DSS）应运而生。

决策支持系统是一种基于计算机技术和信息资源的管理决策模型，可以有效提升决策的准确性和效率，是实现企业信息化管理的必要手段。

本文旨在探讨决策支持系统的设计和优化。

第二章决策支持系统的设计2.1 决策支持系统的基本架构决策支持系统包括数据存储和管理子系统、模型管理和运算子系统、界面交互子系统等，其中数据存储和管理子系统是DSS的核心。

决策支持系统的基本架构如图1所示。

图1 决策支持系统基本架构决策支持系统的设计原则包括可靠性、实用性、灵活性、互动性等。

其中，可靠性是DSS最为重要的设计原则之一，保证DSS数据的精准性和完整性是保障DSS可靠性的关键。

实用性是决策支持系统的另一个重要设计原则，DSS需要着重解决实际问题和提供真实可行的解决方案。

灵活性则在于DSS的自适应和灵活性，DSS需要能够快速适应不同组织的需要。

互动性则在于用户界面的友好性和易用性，DSS需要能够简单易用，方便用户进行操作。

2.3 决策支持系统的功能模块决策支持系统的功能模块包括数据收集、分析、可视化、模型建立、模型评估、模型优化等。

其中，数据收集模块负责采集和整理数据，分析模块将数据进行归类、排序、统计等分析操作，可视化模块将决策结果可视化，模型建立模块是DSS最为重要的功能之一，模型评估模块判断模型是否准确，模型优化模块则对模型进行优化。

第三章决策支持系统的优化在DSS日常使用过程中，系统的响应速度和处理能力是决策者非常在意的问题。

为了提升DSS的性能，可以采用如下优化手段：（1）高效的数据库设计DSS数据存储子系统的设计直接影响DSS的性能。

优化数据库设计可以提高DSS的性能。

例如采用分散式数据库设计方案，采用分布式架构等。

（2）选择合适的硬件和软件环境选用合适的硬件和软件环境也是提升DSS响应速度和处理能力的关键。

第一章 决策支持系统概论

第一章 决策支持系统概论

做出实质性的贡献，就必须面对不断变化的环境
要求，研究更高级的系统，直接支持决策。
n相关技术的发展是DSS发展的外部因素。
F运筹学模型已发展到近乎完善的地步； F数理统计方法及其软件的发展； F人工智能方面的知识表达技术、专家系统语 言及智能用户界面的发展； F高效、廉价的微机及工作站的出现； F数据库及其管理系统的改善；
成的经验、处理过程各异，主要由决策者判断、估计、
洞察来完成。 半结构化决策：只有部分问题可以用结构化程序来完成。
3、决策支持系统的特性
用于结构化程度不高的决策领域 使用大量的数据和多个模型 支持决策制定过程 强调环境及用户方法改变的灵活性和适应性 辅助决策，而不是代替决策
四．DSS的理论基础 1、信息论
数据以处理数据为核心。
2、管理信息系统(MIS）—60年代初期
F系统设计人员设计系统时总是从原有手工方式 管理的数据出发，而不是从管理人员决策的需求 出发，从而忽视了辅助决策的功能。
F另一方面早期的MIS立足于一个固定的,至少是
相对稳定的信息系统模式之上，很难适应发展变
化的要求。
3、决策支持系统（DSS）——70年代末期
离实际。而行为科学指出，信息是人们对客观世
界的反映，它强调应该使系统设计符合用户的个 人要求、心理状态。近年来，关于信息系统的柔
性、个性等提法都是行为科学的具体表现。
5．人工智能
专家系统是将人工智能技术实用化的最重要
的成果。专家系统运用知识和推理的方法解决现
实中的困难问题，DSS运用的是数据和模型，两者
包的开发。
3．管理科学和运筹学
管理科学运用数字模型辅助决策，体现在单
模型辅助决策上。随着新技术的发展，所需解决 的问题越来越复杂，所涉及的模型越来越多，DSS 可以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与管理。

农业大数据驱动的智能化种植决策支持系统

农业大数据驱动的智能化种植决策支持系统

农业大数据驱动的智能化种植决策支持系统第一章引言 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (3)1.3 研究内容与方法 (3)第二章农业大数据概述 (4)2.1 农业大数据概念 (4)2.2 农业大数据来源与类型 (4)2.2.1 来源 (4)2.2.2 类型 (4)2.3 农业大数据处理技术 (5)2.3.1 数据采集 (5)2.3.2 数据存储 (5)2.3.3 数据处理 (5)2.3.4 数据分析 (5)2.3.5 数据可视化 (6)第三章智能化种植决策支持系统设计 (6)3.1 系统架构设计 (6)3.2 系统功能模块设计 (6)3.3 系统开发工具与平台 (7)第四章数据采集与处理 (7)4.1 数据采集方法 (7)4.2 数据预处理 (7)4.3 数据存储与管理 (8)第五章数据挖掘与分析 (8)5.1 数据挖掘方法 (8)5.1.1 概述 (8)5.1.2 常用数据挖掘方法 (8)5.2 数据挖掘在农业种植中的应用 (9)5.2.1 作物产量预测 (9)5.2.2 病虫害识别与防治 (9)5.2.3 种植结构优化 (9)5.2.4 农业政策制定 (9)5.3 数据可视化 (9)5.3.1 可视化方法 (10)5.3.2 可视化工具 (10)第六章智能化决策模型构建 (10)6.1 决策树模型 (10)6.1.1 模型原理 (10)6.1.2 模型构建 (10)6.2 支持向量机模型 (11)6.2.1 模型原理 (11)6.2.2 模型构建 (11)6.2.3 模型评估与优化 (11)6.3 神经网络模型 (11)6.3.1 模型原理 (11)6.3.2 模型构建 (11)6.3.3 模型评估与优化 (12)第七章模型评估与优化 (12)7.1 模型评估指标 (12)7.1.1 准确率（Accuracy） (12)7.1.2 精确率（Precision） (12)7.1.3 召回率（Recall） (12)7.1.4 F1值（F1 Score） (12)7.2 模型优化策略 (12)7.2.1 特征选择 (13)7.2.2 参数调优 (13)7.2.3 模型融合 (13)7.2.4 迁移学习 (13)7.3 模型功能分析 (13)7.3.1 不同模型的功能比较 (13)7.3.2 模型在不同数据集上的功能表现 (13)7.3.3 模型在不同作物和地区上的功能表现 (13)7.3.4 模型优化策略的效果分析 (13)第八章系统集成与测试 (13)8.1 系统集成方法 (14)8.2 系统测试策略 (14)8.3 系统功能评价 (14)第九章应用案例分析 (15)9.1 案例一：水稻种植决策支持 (15)9.1.1 项目背景 (15)9.1.2 数据来源与处理 (15)9.1.3 决策支持内容 (15)9.1.4 实施效果 (15)9.2 案例二：小麦种植决策支持 (15)9.2.1 项目背景 (15)9.2.2 数据来源与处理 (16)9.2.3 决策支持内容 (16)9.2.4 实施效果 (16)9.3 案例三：玉米种植决策支持 (16)9.3.1 项目背景 (16)9.3.2 数据来源与处理 (16)9.3.3 决策支持内容 (16)第十章发展趋势与展望 (17)10.1 农业大数据发展趋势 (17)10.2 智能化种植决策支持系统前景 (17)10.3 研究局限与未来研究方向 (17)第一章引言1.1 研究背景信息技术的飞速发展，大数据技术在农业领域的应用日益广泛。

水资源管理中的分析模型和决策支持系统

水资源管理中的分析模型和决策支持系统

水资源管理中的分析模型和决策支持系统第一章引言水资源是人类生存和发展的基本保障，然而，全球范围内的水资源供需矛盾日益突出，水资源管理变得尤为重要。

为了有效地进行水资源管理，许多分析模型和决策支持系统被开发出来，以提供科学依据和决策支持。

本文将介绍水资源管理中常用的分析模型和决策支持系统，并分析其应用。

第二章水资源管理的分析模型2.1 水量模型水量模型是水资源管理中常用的分析模型之一。

它通过对降雨、蒸散发、径流等关键因素进行建模，预测水资源的可利用量。

根据不同的模型类型和应用目的，水量模型可以分为单站点模型、集水区模型、流域模型等。

通过水量模型，可以评估水资源的供应情况，为水资源管理提供科学依据。

2.2 水质模型水质模型是分析水资源管理中水体质量状况的重要工具。

它通过对水体中各种污染物的传输、转化和沉积过程进行建模，预测水质变化趋势和污染物浓度分布。

水质模型在评估水体污染风险、制定水质保护策略等方面发挥着重要作用。

第三章水资源管理的决策支持系统3.1 水资源需求预测系统水资源需求预测系统能够根据社会经济发展情况、人口增长和工业用水需求等因素，预测未来水资源需求的变化趋势。

基于这些预测结果，水资源管理者可以提前做好水资源调配和供应安排，以应对未来的需求变化。

3.2 水资源供应规划系统水资源供应规划系统能够根据水资源的可利用量、水量模型和水资源需求预测结果，制定合理的水资源供应规划。

通过该系统，可以实现对水资源的合理配置和优化利用，进而实现水资源的可持续利用。

3.3 水资源治理评价系统水资源治理评价系统通过对水资源管理措施的有效性和可行性进行评估，为决策者提供科学依据。

该系统综合考虑了水质模型、水资源需求预测结果等各种因素，为决策者提供关于水资源治理策略的评估和建议。

第四章案例分析4.1 单站点水量模型在水资源管理中的应用案例分析通过分析某个具体水量模型在水资源管理中的应用，可以评估其优势和局限性。

通过案例分析，可以为决策者提供参考，并在实践中完善和改进这些模型。

农业大数据驱动的智能化种植决策支持系统

农业大数据驱动的智能化种植决策支持系统第一章绪论 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (3)1.3 研究方法 (4)第二章农业大数据概述 (4)2.1 农业大数据概念 (4)2.2 农业大数据来源与类型 (4)2.2.1 数据来源 (4)2.2.2 数据类型 (5)2.3 农业大数据应用现状 (5)2.3.1 农业生产管理 (5)2.3.2 农产品市场分析 (5)2.3.3 农业政策制定与执行 (5)2.3.4 农业科技创新与人才培养 (5)2.3.5 农业环境保护与可持续发展 (6)第三章智能化种植决策支持系统设计 (6)3.1 系统总体设计 (6)3.1.1 设计目标 (6)3.1.2 设计原则 (6)3.1.3 系统架构 (6)3.2 系统模块划分 (6)3.2.1 数据采集模块 (7)3.2.2 数据处理模块 (7)3.2.3 决策支持模块 (7)3.2.4 用户界面模块 (7)3.3 系统关键技术 (7)3.3.1 大数据技术 (7)3.3.2 机器学习技术 (7)3.3.3 智能算法 (8)3.3.4 Web技术 (8)第四章数据采集与处理 (8)4.1 数据采集技术 (8)4.1.1 传感器技术 (8)4.1.2 遥感技术 (8)4.1.3 物联网技术 (8)4.1.4 移动通信技术 (8)4.2 数据预处理 (8)4.2.1 数据清洗 (9)4.2.2 数据整合 (9)4.3 数据存储与管理 (9)4.3.1 数据存储 (9)4.3.2 数据管理 (9)4.3.3 数据挖掘与分析 (9)第五章数据分析与挖掘 (10)5.1 数据分析方法 (10)5.1.1 描述性统计分析 (10)5.1.2 相关性分析 (10)5.1.3 因子分析 (10)5.2 数据挖掘算法 (10)5.2.1 分类算法 (10)5.2.2 聚类算法 (10)5.2.3 关联规则挖掘 (10)5.3 农业大数据挖掘应用 (10)5.3.1 土壤质量评价 (11)5.3.2 作物产量预测 (11)5.3.3 病虫害防治 (11)5.3.4 农业生产优化 (11)5.3.5 农产品市场分析 (11)第六章智能决策模型构建 (11)6.1 决策模型概述 (11)6.2 模型构建方法 (11)6.2.1 数据采集 (11)6.2.2 数据处理 (12)6.2.3 模型构建 (12)6.2.4 模型应用 (12)6.3 模型评估与优化 (12)6.3.1 模型评估 (12)6.3.2 模型优化 (13)第七章智能化种植建议 (13)7.1 建议方法 (13)7.1.1 数据来源与预处理 (13)7.1.2 特征工程 (13)7.1.3 建议算法 (13)7.2 建议内容优化 (13)7.2.1 建议内容分类 (13)7.2.2 建议内容优化方法 (14)7.3 建议系统实现 (14)7.3.1 系统架构 (14)7.3.2 关键技术 (14)第八章系统集成与测试 (14)8.1 系统集成 (15)8.2 系统测试 (15)第九章农业大数据驱动的智能化种植决策支持系统应用案例 (16)9.1 案例一：作物种植结构调整 (16)9.1.1 案例背景 (16)9.1.2 应用过程 (16)9.2 案例二：病虫害防治 (17)9.2.1 案例背景 (17)9.2.2 应用过程 (17)9.3 案例三：农业资源优化配置 (17)9.3.1 案例背景 (17)9.3.2 应用过程 (17)第十章总结与展望 (18)10.1 研究工作总结 (18)10.2 研究不足与展望 (18)10.3 未来研究方向 (18)第一章绪论1.1 研究背景我国农业现代化的推进，农业大数据的应用日益广泛。

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⑹ 数据、模型与方法能容易地修改和添加。 如：数据模式的变更、模型的连接或修改、各种 方法的修改等。
⑺ 能灵活地运用模型与方法对数据进行加工、汇总、 分析、预测，得出所需的综合信息与预测信息。
⑻ 具有方便的人机对话和图像输出功能，能满足随机 的数据查询要求，回答 “如果…则…”之类的问题。
⑼ 提供良好的数据通信功能，以保证及时收集所需数 据并将加工结果传送给使用者。 ⑽ 具有使用者能忍受的加工速度与响应时间，不影响 使用者的情绪。
【大连海事大学—课件】
《决策支持系统》
袁长峰 副教授
大连海事大学交通运输管理学院
研究内容
决策支持系统概述 模型辅助决策 数据库与人机交互系统 决策支持系统 专家系统
综合决策支持系统
研究目的

掌握DSS的概念、与MIS系统的区别


会设计和应用模型进行辅助决策
掌握DSS的基本体系结构、DSS的设计和开发
模型体系，这就是DSS中的模型库所要容纳
的模型群，因此说，DSS是系统工程所要研究 和开发的重要领域。
4．行为科学
研究决策者的决策风格、在决策过程中的 决策行为等，指导DSS的设计和开发。涉及
到决策者的心理学。大量的研究表明，系统
模型所表现的缺陷甚至失败很少是因为技术
上的原因，而多半是由于脱离实际。

4. DSS的功能
⑴ 管理并随时提供与决策问题有关的组织内部信息。 如：订单要求、库存状况、生产能力与财务报表等。 ⑵ 收集、管理并提供与决策问题有关的组织外部信息。 如：政策法规、经济统计、市场行情、同行动态与科技 进展等。 ⑶ 收集、管理并提供各项决策方案执行情况的反馈信息。 如：订单或合同执行进程、物料供应计划落实情况、生 产计划完成情况等。 ⑷ 能以一定的方式存储和管理与决策问题有关的各种数 学模型。 如：定价模型、库存控制模型与生产调度模型等。 ⑸ 能够存储并提供常用的数学方法及算法。 如：回归分析方法、线性规划、最短路径算法等。

决策支持系统教案

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。

企业财务数字化转型与智能化决策支持系统

企业财务数字化转型与智能化决策支持系统第一章企业财务数字化转型概述 (2)1.1 财务数字化转型的意义与价值 (2)1.2 财务数字化转型的发展趋势 (3)1.3 财务数字化转型的主要任务 (3)第二章数字化财务基础设施建设 (3)2.1 财务数字化平台搭建 (4)2.2 财务数据治理与整合 (4)2.3 财务信息系统安全与合规 (4)第三章财务业务流程优化与重构 (5)3.1 财务业务流程数字化 (5)3.2 财务业务流程自动化 (5)3.3 财务业务流程智能化 (6)第四章财务共享服务中心建设 (6)4.1 财务共享服务中心的定义与功能 (6)4.2 财务共享服务中心的运营模式 (6)4.3 财务共享服务中心的效益分析 (7)第五章财务数据分析与决策支持 (7)5.1 财务数据挖掘与分析技术 (7)5.2 财务数据可视化与报告 (7)5.3 基于数据的财务决策模型 (8)第六章财务风险管理与监控 (8)6.1 财务风险的识别与评估 (8)6.1.1 财务风险识别 (8)6.1.2 财务风险评估 (9)6.2 财务风险预警与控制 (9)6.2.1 财务风险预警 (9)6.2.2 财务风险控制 (9)6.3 财务风险监控与报告 (10)6.3.1 财务风险监控 (10)6.3.2 财务风险报告 (10)第七章财务智能化决策支持系统设计 (10)7.1 系统架构设计 (10)7.2 关键技术与应用 (10)7.3 系统安全与稳定性 (11)第八章财务智能化决策支持系统的实施与运维 (11)8.1 实施策略与步骤 (11)8.1.1 制定实施计划 (12)8.1.2 系统选型与部署 (12)8.1.3 培训与推广 (12)8.2 系统运维与管理 (12)8.2.1 系统运维 (12)8.2.2 系统管理 (13)8.3 系统升级与优化 (13)8.3.1 系统升级 (13)8.3.2 系统优化 (13)第九章企业财务数字化转型的案例分析 (13)9.1 国内外企业财务数字化转型的成功案例 (13)9.1.1 国内案例：某大型制造业企业 (13)9.1.2 国外案例：某知名跨国公司 (14)9.2 企业财务数字化转型的挑战与应对策略 (14)9.2.1 挑战 (14)9.2.2 应对策略 (14)9.3 企业财务数字化转型的经验与启示 (15)第十章企业财务数字化转型与智能化决策支持的未来展望 (15)10.1 财务数字化与智能化的发展趋势 (15)10.2 企业财务数字化转型与智能化决策支持的协同发展 (15)10.3 企业财务数字化转型与智能化决策支持的政策建议 (16)第一章企业财务数字化转型概述1.1 财务数字化转型的意义与价值信息技术的飞速发展，企业财务管理正面临着前所未有的挑战与机遇。

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6
数据挖掘的兴起
数据挖掘从大量数据中提取出隐藏在数据中的 有用信息，为人们的正确决策提供了很大的帮助。 有用信息，为人们的正确决策提供了很大的帮助。 数据挖掘( Mining，DM)是在大型数据库中 数据挖掘(Data Mining，DM)是在大型数据库中 知识发现( Database， 知识发现(Knowledge Discovery in Database， KDD)中的一个步骤 它主要是利用某些特定的知识 中的一个步骤， KDD)中的一个步骤，它主要是利用某些特定的知识 获取算法 从数据库中发现出有关的知识。 算法， 获取算法，从数据库中发现出有关的知识。
21
网络环境的综合决策支持系统结构图
22
习题
22、24、25、26、27
16
综合决策支持系统（ 综合决策支持系统（SDSS）结构图 ）
17
综合决策支持系统
综合决策支持系统由三个主体组成： 综合决策支持系统由三个主体组成： 三个主体组成 （1）模型库系统和数据库系统结合的主体 ） （2）数据仓库系统与联机分析处理（OLAP） ）数据仓库系统与联机分析处理（OLAP） 结合的主体。 结合的主体。 （3）知识库系统（知识库、推理机和知识库 ）知识库系统（知识库、 管理系统）与数据挖掘结合的主体。 管理系统）与数据挖掘结合的主体。
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3.网络环境的综合决策支持系统 3.网络环境的综合决策支持系统
Internet技术推动了决策支持系统的发展， Internet技术推动了决策支持系统的发展， 技术推动了决策支持系统的发展 网络上的数据库服务器，使数据库系统从单一的 网络上的数据库服务器， 本地服务上升为网络上的远程服务， 本地服务上升为网络上的远程服务，而且能对远 地多个用户的不同客户机，同时并发的提供服务。 地多个用户的不同客户机，同时并发的提供服务。 模型资源和知识资源也应该以服务器的形式 在网络上为远地的客户机提供并发和共享的模型 服务和知识服务。 服务和知识服务。
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模型服务器中可以集成大量的数学模 模型服务器中可以集成大量的数学模 数据处理模型、 型、数据处理模型、人机交互的多媒体模 型等，为用户提供不同类型的模型服务。 型等，为用户提供不同类型的模型服务。 知识服务器中可以集中多种智能问题 知识服务器中可以集中多种智能问题 的知识库， 的知识库，或者是不同知识表示形式的知 识和多种不同的推理机
第1章 章
决策支持系统概述 (3)
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(3)部分内容 部分内容 1.3 新决策支持系统 和综合决策支持系统
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1.3 新决策支持系统和综合决策支持系统
20世纪90年代中期，兴起了数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、 20世纪90年代中期，兴起了数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、 世纪90年代中期 数据仓库 ）、联机分析处理 数据挖掘（DM）三项新技术。 数据挖掘（DM）三项新技术。 数据库用于事务处理， 数据仓库是由大量的相关数据集成而来， 是由大量的相关数据集成而来 数据库用于事务处理，而数据仓库是由大量的相关数据集成而来，用 于决策分析。 于决策分析。 联机分析处理把数据的组织由二维平面结构扩充到多维空间结构， 联机分析处理把数据的组织由二维平面结构扩充到多维空间结构，并 把数据的组织由二维平面结构扩充到多维空间结构 提供了多维数据分析方法。 提供了多维数据分析方法。 数据挖掘则是从数据库中发现知识（KDD）过程的核心， 数据挖掘则是从数据库中发现知识（KDD）过程的核心，获取数据中 则是从数据库中发现知识 隐含的知识。 隐含的知识。 这三项新技术的结合形成了基于数据仓库的新决策支持系统。 这三项新技术的结合形成了基于数据仓库的新决策支持系统。 基于数据仓库的新决策支持系统
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2.综合决策支持系统 2.综合决策支持系统
新决策支持系统与传统决策支持系统的关系： 新决策支持系统与传统决策支持系统的关系： 新决策支持系统和传统决策支持系统几乎 没有什么共同之处， 没有什么共同之处，它们是从不同的角度发展 起来，辅助决策的方式也不相同。 起来，辅助决策的方式也不相同。 由于两者不是覆盖关系， 由于两者不是覆盖关系，也就不存在相互 代替的问题，而是相互补充和相互结合的问题。 代替的问题，而是相互补充和相互结合的问题。
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数据仓库( Warehouse，DW)的兴起 数据仓库(Data Warehouse，DW)的兴起
数据仓库是一种存储技术， 数据仓库是一种存储技术，它的数据存储量是一般数据库的 100倍，它包含大量的历史数据、当前的详细数据以及综合数 倍 它包含大量的历史数据、 据。它能适应于不同用户对不同决策需要提供所需的数据和信 息。 数据仓库是预测利润、分析风险、进行市场分析， 数据仓库是预测利润、分析风险、进行市场分析，以及加强 客户服务与营销活动等的催化技术。 客户服务与营销活动等的催化技术。 数据仓库技术已紧跟Internet而上，成为信息社会中获得 而上， 数据仓库技术已紧跟 而上 企业竞争优势的一个关键技术。 企业竞争优势的一个关键技术。
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综合决策支持系统
将传统决策支持系统和新决策支持 系统结合起来的决策支持系统称为综合 系统结合起来的决策支持系统称为综合 决策支持系统（ 决策支持系统（Synthetic Decision System，SDSS）。 Support System，SDSS）。 智能决策支持系统称为传统决策支 智能决策支持系统称为传统决策支 持系统。 持系统。
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新决策支持系统与传统决策支持系统的关系 （1）新决策支持系统中数据挖掘获取的知识与传统 ） 决策支持系统的知识推理中的知识是不相同的。 决策支持系统的知识推理中的知识是不相同的。它 们的结合将扩大知识面。 们的结合将扩大知识面。 （2）新决策支持系统中没有充分利用模型和模型组 ） 合来辅助决策。 合来辅助决策。 （3）决策支持系统的技术还没有完全成熟。 ）决策支持系统的技术还没有完全成熟。 它们的结合为决策支持系统的发展前景指明了方向。 它们的结合为决策支持系统的发展前景指明了方向。
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数据挖掘的兴起
数据挖掘是从人工智能机器学习中发展起来的。 数据挖掘是从人工智能机器学习中发展起来的。 利用数据挖掘的方法和技术从数据库中挖掘的 信息和知识，反映了数据库中数据的规律性。 信息和知识，反映了数据库中数据的规律性。用户 利用这些信息和知识来指导和帮助决策。 利用这些信息和知识来指导和帮助决策。 98年的Gartner报告列举了五项在今后5 98年的Gartner报告列举了五项在今后5年内对 年的Gartner报告列举了五项在今后 工业将产生重要影响的关键技术，其中KDD KDD和人工 工业将产生重要影响的关键技术，其中KDD和人工 智能排名第一 。
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简述：DW
数据仓库（DW）与数据库（DB） 数据仓库（DW）与数据库（DB）
DB1
DBi
按决策主题 重新组合 DW
DB n
二维数据
多维数据
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1.基于数据仓库的新决策支持系统 1.基于数据仓库的新决策支持系统
数据仓库是对整个企业各部门的数据进行统一 和综合， 和综合，这实际上是决策支持和客户管理的一次革 新。 数据仓库是将大量的数据库的数据按决策需求 进行重新组织，以数据仓库的形式进行存储， 进行重新组织，以数据仓库的形式进行存储，它将 为用户提供辅助决策的随机查询 随机查询， 为用户提供辅助决策的随机查询，综合数据以及随 时间变化的趋势分析信息等 时间变化的趋势分析信息等。
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决策支持系统的综合部件（问题综合与交 决策支持系统的综合部件（ 互系统）是由网络上的客户机来完成， 互系统）是由网络上的客户机来完成，即： 在客户机上编制DSS控制程序， 在客户机上编制DSS控制程序，由它来调 DSS控制程序 用或者组合模型服务器上的模型，完成模型计 用或者组合模型服务器上的模型， 知识服务器上的知识， 算；知识服务器上的知识，完成知识推理以及 数据仓库的综合信息查询， 数据仓库的综合信息查询，或用历史数据进行 预测。 预测。
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数据仓库与联机分析处理和数据挖掘三者结合起 来辅助决策能力有极大的提高，是一种新型决策支持 来辅助决策能力有极大的提高，是一种新型决策支持 系统。 系统。 这种新决策支持系统的典型特点是从数据中获取辅 这种新决策支持系统的典型特点是从数据中获取辅 助决策信息。 助决策信息。 数据仓库本身能提供综合信息和预测信息； 数据仓库本身能提供综合信息和预测信息； 本身能提供综合信息和预测信息 联机分析处理提供多维数据分析信息 提供多维数据分析信息； 联机分析处理提供多维数据分析信息； 数据挖掘提供所获取的知识 提供所获取的知识， 数据挖掘提供所获取的知识，共同为实际决策问题 辅助决策。 辅助决策。
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传统决策支持系统是以模型和知识为决策资源， 传统决策支持系统是以模型和知识为决策资源， 是以模型和知识为决策资源 通过模型的计算和知识推理为实际决策问题辅助决 策。 早期的决策支持系统中包含模型库系统和数据库 早期的决策支持系统中包含模型库系统和数据库 系统就是为实现多模型组合需要。 系统就是为实现多模型组合需要。组合模型的辅助 决策完成了定量分析辅助决策效果。 决策完成了定量分析辅助决策效果。 决策支持系统和专家系统的结合形成了智能决 决策支持系统和专家系统的结合形成了智能决 策支持系统，实现了定量分析辅助决策与定性分析 策支持系统， 辅助决策的结合
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把数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘 把数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘 ）、联机分析处理 ）、 （DM）、模型库（MB）、数据库（DB）、知识库（KB）结合起 DM）、模型库（MB）、数据库（DB）、知识库（KB） ）、模型库 ）、数据库 ）、知识库 来形成的综合决策支持系统 更高级形式的决策支持系统。 综合决策支持系统是 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。 其中数据仓库（DW）能够实现对决策主题数据的存储和综合 其中数据仓库（DW） 数据仓库 以及时间趋势分析。联机分析处理（OLAP）实现多维数据分析， 以及时间趋势分析。联机分析处理（OLAP）实现多维数据分析， 数据挖掘（DM）从数据库和数据仓库中获取知识，模型库（MB） 数据挖掘（DM）从数据库和数据仓库中获取知识，模型库（MB） 实现多个模型的组合辅助决策，数据库（DB） 实现多个模型的组合辅助决策，数据库（DB）为辅助决策提供 数据，知识库（KB）中知识通过推理进行定性分析。 数据，知识库（KB）中知识通过推理进行定性分析。 它们集成的综合决策支持系统（SDSS），将相互补充和依赖， 它们集成的综合决策支持系统（SDSS），将相互补充ห้องสมุดไป่ตู้依赖， 综合决策支持系统 ），将相互补充和依赖 发挥各自的辅助决策优势， 发挥各自的辅助决策优势，实现更有效的辅助决策。