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决策支持系统课件$number{01}

目?决策支持系统概述

01决策支持系统概述

定义与特点定义面向决策者决策支持系统（DecisionSupportSystem,DSS）是一种计算机化的工具，它为决策者提供信息、模型和分析工具，以辅助决策者进行决策。DSS主要服务于决策者，帮助其更好地理解和解决问题。结构化与非结构化决策交互性DSS既可以处理结构化的决策问题，也可以处理非结构化的决策问题。DSS具有高度的交互性，可以根据用户的需求提供定制化的决策支持。

决策支持系统的历史与发展起源20世纪70年代，DSS作为管理信息系统（MIS）的延伸开始出现。123发展历程随着计算机技术的不断发展，DSS的功能和性能也不断增强，逐渐成为企业决策的重要工具。未来趋势随着大数据、人工智能等技术的发展，DSS将更加智能化、个性化，更好地服务于决策者。

决策支持系统的分类战略规划DSS用于企业的战略规划和管理，帮助企业制定长远的发展计划。管理控制DSS用于企业的日常管理，提供实时数据和报告，帮助管理者监控和调整业务运营。

决策支持系统的分类?操作DSS：用于企业的日常操作，提供操作指导和支持，提高工作效率和准确性。

决策支持系统的分类分离式DSS数据存储和管理系统与决策支持系统相互独立，数据更新可能不同步。集成式DSS数据存储和管理系统与决策支持系统紧密集成，数据实时更新，保证决策的准确性。

02决策支持系统的核心功能

数据管理收集、整理和筛选相关数据，确保数据的准确数据采集性和完整性。建立数据仓库，对数据进行分类存储，便于后续的数据分析和处理。数据存储提供灵活的数据查询功能，支持多种查询方式，满足用户对数据的快速访问需求。数据查询

模型管理模型建立模型评估模型优化根据实际需求，建立各对模型进行性能评估，确保模型的有效性和准确性。根据评估结果，对模型进行优化和改进，提高模型的预测精度和可靠性。种决策支持模型。

知识管理知识获取从各种知识源中获取相关知识，并进行整理和分类。知识推理利用知识推理技术，对知识进行推理和分析，挖掘知识的内在联系和规律。知识存储建立知识库，对知识进行分类存储，便于后续的知识检索和应用。知识更新定期更新知识库，保持知识的时效性和准确性。

界面管理界面设计界面定制设计友好的用户界面，提高用户的使用体验。根据用户需求，定制个性化的用户界面。界面交互界面更新根据用户反馈和需求变化，对界面进行优化和更新。提供丰富的界面交互功能，使用户能够方便地进行数据查询、模型调用和知识检索等操作。

系统集成0102系统架构系统接口设计合理的系统架构，确保系统的可扩展性和稳定性。提供标准化的系统接口，方便与其他系统的集成和交互。0304系统监控与维护系统部署根据实际需求，选择合适的系统部署方式，确保系统的正常运行和服务质量。对系统进行实时监控和维护，确保系统的稳定性和安全性。

03决策支持系统的应用领域

商业决策销售预测利用历史销售数据和市场趋势，预测未来的销售情况，帮助企业制定合理的生产和库存计划。财务分析提供财务数据的整合、分析和可视化，帮助企业进行财务决策和风险管理。投资决策评估投资项目的可行性、风险和回报，为企业提供科学的投资决策支持。

政府决策010203城市规划公共资源分配政策制定基于地理信息系统和大数据分析，为政府提供城市规划、交通管理等方面的决策支持。优化公共资源的分配和管理，提高政府服务效率和社会福利水平。基于数据分析和模拟预测，为政府制定科学合理的政策提供决策支持。

军事决策情报分析作战计划战略规划利用大数据和人工智能技术，对情报信息进行整合、分析和可视化，辅助军事决策。基于地理信息系统和仿真技术，制定作战计划和兵力部署方案，提高军事行动的效率和成功率。分析国际形势、敌情和战争趋势，为军事战略规划提供科学依据和决策支持。

社会决策社会治理环境保护利用大数据和人工智能技术，对社会治理数据进行整合、分析和可视化，辅助政府进行社会治理和公共事务管理。监测环境质量、评估环境影响和制定环境保护政策，促进可持续发展和社会和谐。公共安全分析社会安全形势和风险，为政府提供预警和应对措施，提高社会安全水平。

04决策支持系统的技术实现

数据仓库技术数据仓库特点数据仓库具有数据集成、数据结构化、数据历史化等特点，能够提供全面的、一致的、准确的、高效的数据支持。数据仓库定义数据仓库是一个集成的、面向主题的数据存储，用于支持管理决策的制定。数据仓库构建数据仓库的构建包括数据源选择、数据清洗、数据转换、数据加载等步骤，以实现数据的整合和优化。

数据挖掘技术数据挖掘定义数据挖掘方法数据挖掘应用数据挖掘是从大量数据中提取出数据挖掘的方法包括聚类分析、分类和预测、关联分析等，用于发现数据中的模式和规律。数据挖掘在决策支持系统中主要用于辅助决策者发