决策支持系统复习资料 中文版

管理支持系统概述

1。生产力：产出的衡量一个组织和它的各个部分的成功程度的投入比

2。决策的影响因素

1）新技术和更好的信息分布导致在管理更多的选择。

2）复杂的操作，增加了错误的成本，造成连锁反应，整个组织。

3）迅速变化的全球经济和市场产生更大的不确定性和需要以更快的响应速度，以维持竞争优势。

4）提高政府规制与政治不稳定，造成了很大的不确定性。

3。决策支持系统提供什么？

1）在一个较低的成本快速计算

2）团队协作和沟通

3）提高生产力

4）准备访问的信息存储在多个数据库和数据仓库

5）来分析多个方案，运用风险管理的能力

6）企业资源管理

7）工具来获得和保持竞争优势

4。认知局限

1）人的心灵具有有限的处理和存储能力。

2）任何人因此在他们的决策能力的限制。

3）与他人合作，允许更大范围的可能的答案，但经常会面临通信问题。

4）计算机提高了这些活动的协调。

5）这方面的知识共享是通过GSS，利用增强的KMS，和EIS。

5。管理支持系统

所采用的技术管理任务的支持

–有时被称为决策支持系统和商业智能

6。管理支持系统的工具

1）决策支持系统

2）管理科学

3）数据挖掘

4）数据仓库

5）商业智能

6）联机分析处理

7）的CASE工具

8）GSS

9）的EIS

10）EIP

11）风险管理

12）的ERP

13）客户关系管理

14）供应链管理

15）公里

16）的ES

7的企业信息系统。

1）从执行信息系统结合Web 技术的发展 2）生态工业园的信息来看整个组织 3）通过钻提供快速访问的详细信息。 4）通过门户网站提供友好的用户界面。 5）发现机会和威胁

6）专业的系统包括ERM ，ERP ，CRM ，SCM 和 7）提供及时、有效的企业级跟踪和控制。 8）过滤，压缩，和跟踪的关键数据和信息。 8。知识管理系统

1）知识的组织和存储在使用一个组织的知识库

9。专家系统

1）技术，运用推理方法在一个特定的域

2）试图模拟人类专家解决问题

10。新兴技术

1）的网格计算

2）改进的图形用户界面

3）模型驱动架构和代码重用

4）M型和基于文本的无线计算

5）智能代理

6）遗传算法

7）启发式算法和新的解决问题的技巧

2章

决策系统，模型，和支持

1。决策

1）选择在为达到某一目标或目的的替代课程的行动过程。2）决策过程的四个阶段：

–情报

–设计

–选择

–实现

2。系统

1）结构

–输入

–过程

–输出

–输出反馈到决策者

2）从环境中分离的边界

3）周围的环境

3。系统类型

1）的封闭系统

–独立

–不需要输入

–无输出到环境

–黑盒

2）开放系统

–接受输入

–环境提供输出

4。用于决策支持模型

1）标志

–小的物理复制系统

2）模拟

–行为表征系统

–可能不像系统

3）定量（数学）

–演示系统之间的关系

5。决策阶段

1）西蒙的最初三个阶段：

–情报

–设计

–选择

2）他说第四阶段：

–实现

3）增加了第五个阶段的书：

–监测

6。决策情报相

1）扫描环境

2）分析组织目标

3）收集的数据

4）确定问题

5）分类问题

–编程和非编程

–分解成更小的部分

6）评估和解决问题的责任归属

7。决策设计阶段

1）制定的行动方案

2）分析潜在的解决方案

3）模型的建立

4）测试的可行性

5）验证结果

6）选择的选择原则

–纳入模型

–风险评估和验收

8。决策选择阶段

1）选择原则

–描述的解决方案的可接受性

2）规范的模型

–优化

–合理化

?课程行动的已知量

?选项的排名从最好的到更糟的

–优化

?作出决定，在不考虑整个组织的不同部分3）的描述性模型

（1）描述的东西被认为是

（2）通常，数学基础

（3）采用单组的替代品

（4）的例子：

–模拟

如果事情–

–认知地图

–叙事

4）发展方案

（1）新一代的替代品

–可以自动或手动

–可能军团，导致信息过载

–场景

–与启发式评估

–目标实现的测量结果

9。决策选择阶段

1）与承诺行为决策

2）确定的行动

–分析技术

–算法

–启发式

–盲目搜索

3）分析的鲁棒性

10。决策实施阶段

1）将解决工作

2）模糊的边界，包括：

–处理改变电阻

–用户培训

–高层管理支持

11。决策支持系统

1）智能相

–自动

2）数据挖掘

–CRM，专家系统，神经网络

–手册

3）设计阶段

–财务预测模型

–代专家系统的替代品

–关系鉴定通过联机分析处理和数据挖掘

–业务过程模型从CRM，ERP，SCM和RMS，4）选择阶段

最佳的替代–鉴定

足够好的替代–鉴定

如果有什么–分析

–可以使用KMS，GSS，CRM，ERP，供应链系统5）实施阶段

–改进的通信

–合作

–训练

–支持系统，专家系统，GSS

3章

决策支持系统概述

1。决策支持系统

1）系统是一种方法，支持决策。2）是：

–灵活；

–自适应；

–互动；

–基于GUI的；

–迭代；

–采用建模

3）组件的决策支持系统

子系统：

通过数据库管理–数据管理

MBMS的管理–模型管理

–用户界面

–知识管理与组织的知识基础

2。数据管理子系统

1）组件：

–数据库

–数据库管理系统

–数据目录

–查询工具

2）数据库

从各种资源中提取相关数据，存储使用的组织，和查询

–内部数据，通常从TPS

–外部数据来自政府机构，行业协会，企业的市场调查，预测公司3）数据目录

所有的数据目录

–包含数据定义

–回答有关数据项的可用性问题

–源

–意义

–允许添加，删除，和改变

4）数据库模型

?层次

?网络

?关系

?面向对象

3。模型管理子系统

1）组件：

–模型库

–模型库管理系统

–建模语言

–模型目录

–模型执行，整合，和命令处理器2）模型

战略

–高层管理决策支持

战术

–主要由中层管理资源分配

操作

–支持日常活动

分析

–用于执行数据分析

3）功能：

–模型的建立

–模型更新

–模型的数据操纵

–生成新的程序

4）模型目录：

–目录模型

–定义

5）模型管理活动

模型执行

–控制运行的模型

新型命令处理器

–接收来自用户界面模型的说明

–路线指示MBMS或模块执行或集成功能

模型集成

–结合了几种模型的操作

4。用户接口系统

1）界面

2）自然语言处理器

3）与模型管理和数据管理子系统的相互作用

4）的例子

–语音识别

–显示面板

–触觉接口

5。基于知识管理系统

1）专家或智能代理的系统组件

2）复杂问题解决

3）提高操作的其他成分

4）可以由几个系统

5）经常面向文本的决策支持系统

6。决策支持系统的分类

1）改变

–程度，输出可以直接支持或确定决策

–面向数据或模型

2）Holsapple和Whinston

–面向文本数据库，电子表格，面向，解取向，规则导向，或复合3）多诺万和Madnick

–制度

复发性自然–问题

4）GSS V个体决策支持系统

–决定了整个集团的决策者或孤独

5）准备了五供应商定制

–通用DSS可以被修改使用

4章建模与分析

1。MSS建模

1）在决策支持系统的关键因素

2）多模型通常包含在一个决策支持系统3）可以面向对象

4）提高决策

2。DSS模型

1）算法为基础的模型

2）基于统计模型

3）线性规划模型

4）的图形化模型

5）的定量模型

6）定性模型

7）的仿真模型

3。问题的识别

1）环境扫描分析

2）商业智能

3）确定变量和关系

–影响图

–认知地图

4）预测

由于电子商务–

–增加可通过技术信息量

4。静态模型

1）的情况下的单照片

2）单区间

3）时间可以向前滚动，一次一张照片4）通常是可重复的

5）稳定状态

–最佳操作参数

–连续

–不变

–的主要工具，工艺设计

5。动态模型

1）表示变化的情况

2）的时间依赖性

3）变化的条件

4）生成和使用趋势

5）不可能重复发生

6。决策

1）确定

–假设完整的知识

–所有可能的结果

–易于开发

–决议确定的容易

不确定性

–每个决策的几个结果

–每个结果的未知的发生概率

–信息不足

2）的概率决策

–风险下的决策

–各可能的结果发生的概率

–风险分析

7。影响图

1）模型的图形表示

2）提供关系框架

3）检查依赖关系的变量

4）任何水平的细节

5）显示变化的影响

6）说明什么，如果分析

建模与电子表格 7

）使用方便灵活

8）最终用户建模工具

9）允许回归分析和线性规划

10）的特点，如果分析，数据管理，宏 11）无缝和透明的

12）结合静态和动态模型

7

。决策树 1）关系的图示

Decision

Intermediate or

uncontrollable

Certainty

Uncertainty

Arrows indicate type of relationship and direction of influence

2）的多准则方法

3）演示了复杂的关系

4）麻烦，如果许多选择

8.mss数学模型

1）链路的决策变量，不可控变量，参数，和结果变量2）非定量模型

–象征性的关系

–定性的关系

–结果基础上的

3）决定选择

4）超出了决策者的控制因素

5）变量之间的关系

9。灵敏度，如果，和目标追求分析

1）的敏感性

2）如果

3）目标追求

10。搜索方法

1）分析技术（算法）的结构化问题

–一般，一步一步的搜索

–获得最佳的解决方案

2）盲目搜索

–完全枚举

–不完整

–达到特定的目标

–可能获得最佳的目标

3）heurisitic

–重复，一步一步的搜索

–规则为基础的，因此用于具体情况

–“足够好”的解决方案，但是，最终，将获得最佳的目标–实例的启发式算法

?禁忌搜索

–记得和朝向更高质量的选择

?遗传算法

–随机检查的解决方案和突变对

仿真实验11。

?模仿现实

?允许试验和压缩时间

?描述性的，不规范

?可以包括复杂，但需要特殊的技能

?处理非结构化问题

?最优解不能保证

?方法

–问题定义

–模型构建

–测试和验证

实验–设计

–试验

–评价

–实现

12概率的独立变量。

–离散或连续分布

13时间依赖或独立。

14可视化交互建模。

–图形

–决策者与模拟模型的交互作用

–可与人工智能

可以面向对象

15。基于管理系统模型

1）软件，允许透明的数据处理模型的组织

2）能力

–DSS用户控制

–设计灵活

–提供反馈

–基于GUI的

–减少冗余

–增加一致性

组合模型–之间的通信

3）关系模型库管理系统

–虚拟文件

–虚拟关系

4）面向对象的模型库管理系统

–逻辑独立性

5）数据库和信息管理系统的设计模型系统

–数据图，ERD图的CASE工具管理

5章

商业智能：数据仓库，数据采集，数据挖掘，商业分析，可视化1。数据，信息，知识

1）数据

–项目的事情，最基本的描述，事件，活动，和交易

–可能是内部的或外部的

2）信息

–组织具有意义和价值的数据

3）知识

–处理的数据或信息传达的理解或学习应用于一个问题或活动2。数据

1）收集的原始数据，通过手工或仪器

2）质量是关键

–品质决定价值

–常常被忽视或随便处理

–中暴露出来的问题，当数据的汇总

3）清除数据

–当填充仓库

–数据质量的行动计划

–数据质量的最佳实践

–测量结果

4）数据完整性问题

–均匀性

–版

–完整性检查

–一致性检查

–家谱或钻

5）数据集成

6）需要多个源的访问

–往往企业广泛

–不同的异构数据库

–XML成为语言标准

2。外部数据源

1）网站

–智能代理

–文档管理系统

–内容管理系统

2）商业数据库

–出售获得专业数据库

3数据仓库。

?面向主题

?擦洗使来自异构数据源的数据标准化

?时间序列；没有现状

?易失性

–只读

?总结

?不规范；可能是多余的

?从内部和外部的来源是目前的数据

?元数据包括

–关于数据的数据

?业务元数据

?语义元数据

1）体系结构

可能有一个或多个层

–由仓库，数据采集（后端），和客户端（前端）（1）一级，在所有运行在同一平台，是罕见的（2）两层通常结合DSS引擎（客户）的仓库

–更经济

（3）三层分离这些功能

2）数据集市

（1）依赖

–创建从仓库

–复制

仓库?功能子集

（2）独立

–缩小的，不太昂贵的数据仓库版本

–设计为一个部门或事业部

–组织可能有多个数据集市

3。商业智能和分析

1）商业智能

–采集用于决策活动的数据和信息

2）业务分析

–模型及求解方法

3）数据挖掘

–应用模式和数据的方法来识别模式和趋势4）联机分析处理

（1）在网络系统的最终用户执行的活动

（2）能力建模与可视化

（3）工具类

5）数据挖掘

（1）的概念

组织和利用信息和知识数据库

统计，数学，人工智能，机器学习技术

（2）的问题，数据挖掘应用程序类

–分类

–聚类

–协会

–测序

–回归

–预测

–别人

（3）的工具和技术

–统计方法

–决策树

–基于案例的推理

–神经计算

–智能代理

–遗传算法

（4）数据库中的知识发现

数据挖掘用于发现数据中的模式

（5）数据的可视化

技术支持的可视化和解释

–数码影像，GIS，GUI，表，多维性，图形，虚拟现实，三维动画，–确定关系和趋势

6）GIS

管理和数字化的地图操作数据的计算机系统

–地域

–地理电子表格模型

–软件允许Web访问地图

–用于建模和模拟

6章

决策支持系统的开发

1系统开发生命周期。

四个阶段

–规划

–分析

–设计

–实现

1）循环

2）可以返回到其他阶段

3）瀑布模型

2。工具

1）计算机辅助软件设计工具

–大写–

?创建系统图

–小写

?管理图和代码

–综合案例

?组合

2）弧度设计工具

–企业级存储库和协作

–UML建模

3）软件分析与设计

4）代码的调试方法

5）测试和质量保证工具

3。成功的项目管理

1）建立一个基线

2）定义项目的范围

3）管理的变化和范围蠕变

4）获得高层管理支持

5）制定时间表，里程碑，并基于现实的目标预算6）涉及用户

7）的所有文件

决策支持系统期末考试题(2019)

决策支持系统期末考试题 一、判断题（对的打√，错的打×；每题2分，共计10分） 1、决策支持系统使用大量数据和多个模式，形成决策方案，替代决策者实现决策。 2、专家系统使用知识和推理机制，运用定性分析的方式辅助决策。 3、数据仓库是面向主体的、集成的、稳定的、相同时间内的数据集合，用于支持决策。 4、云计算是利用远处的数据中心，通过互联网向客户提供软件、存储、数据处理等服务。 5、人们编写计算机程序是可以不受计算机硬件限制，按照人们的正常的思维方式进行。 二、选择题（在下列选项中，只有一个是正确的；每题2分，共计20分） 1、决策支持系统主要是解决决策过程中出现的（）问题。 A. 结构化问题 B. 半结构化问题 C. 非结构化问题 D. 不确定性问题 2、计算机中知识的表示不包括下列哪一种表述（）。 A. 数理逻辑知识 B. 产生式规则 C. 数学模型 D. 本体 3、决策支持系统的模型库中的模型是以（）方式存储的。 A. 计算机程序 B.数学模型 C. 本体知识 D. 产生式规则 4、（）是专家系统的理论基础。 A. 数据库 B. 数学模型 C. 知识库 D.知识表示 5、数据仓库的运行结构采用（） A. B/S 结构 B. C/S 结构 C. B/C 结构 D. PC结构 6、下列不属于联机分析处理基本功能的是（） A. 切片 B. 钻去 C.旋转 D.投影 7、在关联分析中，关于支持度和可信度的说法正确的是（）。 A. 支持度越大，关联规则就越重要 B. 可信度高，支持度低，则关联规则重要 C. 支持度是对关联规则精确度的衡量 D.可信度度是对关联规则重要性的度量 8 、基于云计算的决策支持系统设计方案主要体现在（）。 A. 海量数据的处理和并行数据挖掘 B. 软硬件资源隐没于云端，提供商收取费用 C. 分布式多服务器提供数据处理方法，结果自动获取 D. 原有的决策支持系统不能解决的问题，借助于云计算来解决

决策支持系统概述

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： 由若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： 是对大量数据进行收集、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，对信息进行收集、组织、存储、加工、传播和使用的人机系统。

▲管理信息系统的基本组成： 管理业务应用系统、数据库系统 ▲管理信息系统特点： 1、以数据库系统为基础； 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、控制论为基础，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、规范化不明 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、管理并提供反馈信息 4、存储和管理数学模型 5、修改和添加数据、模型、方法

决策支持系统实例

决策支持系统实例 物资分配调拨问题是根据各单位提出对物资的需求申请，按仓库的库存情况制定分配方案，再根据分配放案以及仓库和单位的距离制定物资运输方案。最后按照物资运输方案制定各仓库的发货表和各单位的接收表，修改各仓库库存数和各单位的物资数。 该决策问题需要设计多个数据库和多个模型共同求解。总的处理流程如图： 图1 物资分配调拨流程图 一、物资申请和库存的计划汇总 1、各单位按自己的需求提出对各物资的申请 申请数据库为： D i={SQ(W1)，SQ(W2)，… } i=1,2,3…（1.1） 其中D i表示第i各单位，SQ(W j)表示申请物资W j的需要数量。 将各单位的申请数据库汇总成各单位对物资的需求量，形成总申请数据库。 W j={ SQ(D1)，SQ(D2)，…} j=1,2，3… (1.2) 其中SQ(D i)表示第i个单位对物资W j的申请数量。 该项数据处理需要编制程序，类似于数据库的旋转来完成。

2、 各仓库度物资的可供应情况 K i ={XY(W 1)—KD(W 1)，XY(W 2)—KD(W 2)，…} i=1，2，… （1.3） 其中K i 表示第i 个仓库；XY(W j )， KD(W j )分别表示该仓库中物资W j 的现有数量和最低储备量；XY(W j )—KD(W j )表示物质W j 的可供量。 各仓库的多物资的可供应情况汇总成某一物资个仓库的可供量，形成总库存数据库。 Wj={XY(K 1)—KD(K 1)，XY(K 2)—KD(K 2)，…} （1.4） 该项数据处理工作，要在数据库中计算出可供量后，再进行类似于数据库旋转来实现。 该计划汇总工作构成数据处理模型，它与数据库的关系如图： 图2 计划汇总模型与数据库的关系 二、 制定物资的分配方案 物资分配方案是利用物资分配模型来完成的，该分配模型是通过一系列公式实现。 1、 比较分配情况 对同一物资W j 计算总可供量S （各仓库可供量之和）与总申请量Q （各单位申请量之和）的大小。 2、 物资分配方法 （1） 总可供量大于等于总申请量S ≥Q 物资总申请数据库 物资总库存数据库

决策支持系统期末考试复习

决策支持系统（DSS）与管理信息系统（MIS）的联系和区别 DSS是从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。 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综合了多个事物处理功能如生产、销售、人事等。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，输出的数据是计算的结果。 （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。这类决策是已知的、可预见的，而且是经常的、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。 论述决策过程 答：决策过程是决策者对决策问题进行识别、分析、研究、最终作出决策的过程。 1.识别问题：一切决策活动都必须从问题开始，而不是从演绎推理和假设开始。因此，问题的存在是一切决策活动的发端，“问题”在决策活动中占有特殊重要地位。决策制定过程始于一个存在的问题，或更具体一些，存在着现实与期望状态之间的差异。 在决策系统中，问题的产生来源于以下三个方面： （1）主观方面产生的问题； （2）客观方面产生的问题；

（3）实践活动方面产生的问题。 2.确定目标：当选择要解决的问题后，为了抓住问题的实质，必须首先确定系统的决策目标，即进行决策系统的目标分析。经过分析后，所确定的目标必须符合以下要求：目标成果可以用决策目标的价值准则进行定性或定量的衡量；目标是可以达到的，即在内外各种约束条件下是现实的、合理的、可能实现的；达到目标要有明确的时间概念。 3.收集信息：一旦确定了需要解决的问题，就必须对问题进行系统扮析，着手调查研究，收集与解决问题相关的信息，并加以整理。只有掌握了大量准确的信息，才有可能作出正确的决策，提高科学决策水平。为了保证信息收集的质量，应坚持以下原则：（1）准确性原则；（2）全面性原则；（3）时效性原则。 4.确定决策标准和拟订决策方案：确定决策标准，即运用一套合适的标准分析和评价每个方案。首先确定出若干与决策相关的因素，然后规定出各种方案评比、估价、衡量的标准。在一般情况下，实现目标的方案不只一下，而是有两个或更多的可供选择的方案。拟订可行方案主要是寻找达到目标的有效途径，因此这一过程是一个具有创造性的过程。 5.分析方案：备选方案拟订出之后，决策者必须认真地分析每一个方案的可应用性和有效性。对每一个备选方案所希望的结果和不希望的结果出现的可能性进行估计，运用第四阶段确定的标准来对这些备选方案进行比较。 6.选择方案：就是在各种可供选择的方案中权衡利弊，然后选取苦命或对一些各有利弊的备选方案优势互补、融会贯通、取其精华、去其不足。 7.实施方案：选择满意的方案后，决策过程还没有结束，决策者还必须使方案付诸实施。他必须设计所选方案的实施方法，做好各种必需的准备工作，实施方案阶段是最重要的阶段。 8.评价决策效果：决策者最后的职责是定期检查计划的执行情况并将实际情况与计划结果进行对比。这一过程根据已建立的标准来衡量方案实施的效益，通过定期检查来评价方案的合理性。

管理信息系统与决策支持系统

管理信息系统与决策支持系统 基于华北电力大学学生社团的管理信息系统 姓名：孟令虎 班级：自动化1203 学号：201209020216 时间：2014/12/29

学生社团管理信息系统使用报告 一．背景意义 社团管理信息系统加强师生、学生组织及组织成员之间的沟通交流，增进了解的新渠道，是各级学生组织开展网络思想政治教育、记录工作情况及成果的一个全新工作平台。 学校社团信息管理系统是典型的信息管理系统(MIS),本系统主要完成对社员管理、社员查询、社团查询等方面。系统可以完成对各类信息的浏览、查询、添加、修改等功能。由于系统数据的组成对存储安全性要求较高，因此系统的开发工具选择了Microsoft Access200数据库，Microsoft Access具有强大的数据处理功能，再通过需求分析，开发出适用于华北电力大学的社团信息管理系统。 二．系统软件简介 该系统可以有多个用户。通过用户登录验证进入系

统主界面。在系统主界面可以选择查询功能，可以选择添加信息记录的功能。当查询结果不满意，可以选择另外的查询方法，可以实现多种查询方法。当查询出某一个社团的主要功能后，可以选择查看与该社团相关的信息。通过选择添加记录的功能可以修改基本表中的信息。 三．系统介绍 1.登录系统 1.1系统的登录账号及密码分别为 user1：1610484 passward1：1610484 user2：201209020216 passward2：201209020216 效果图如下： 1.2当密码或账号输入错误时可以提示密码或账号错

误。 2.欢迎界面及主界面 2.1欢迎界面 当密码及账号全部输入正确时进入欢迎界面，延时3秒钟，自动跳入主界面。 延时界面如下： 2.2主界面 主界面中可以实现查询功能，以及选择增加记录的功能。

大数据 技术架构解析

大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理

大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分析技术;三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是

决策支持系统DSS实验报告

学生实验报告书 实验课程名称决策支持系统 开课学院 指导教师姓名 学生姓名 学生专业班级

实验报告填写说明 1．设计性、综合性实验必须填写实验报告，验证、演示性实验可不写实验报告； 2．老师在指导学生实验时，必须按实验大纲的要求，逐项完成各项实验； 3．每项实验依据其实验内容的多少，可安排在一个或多个时间段内完成，但每项实验只须填写一份实验报告；4．教师在每份实验报告后均须给出实验成绩，及简短的评语以说明评分的依据； 5．课程实验的所有实验项目结束后，学生应将每项实验按实验先后次序及封面一起装订成册，交实验指导老师；6．实验指导老师综合学生各项实验的成绩，给出相关课程实验环节的总评分，并记入课程总成绩中。

推的基本假设是未来系过去和现在连续发展的结果。趋势外推法的基本理论是：决定事物过去发展的因素，在很大程度上也决定该事物未来的发展，其变化，不会太大；事物发展过程一般都是渐进式的变化，而不是跳跃式的变化掌握事物的发展规律，依据这种规律推导，就可以预测出它的未来趋势和状态。 a)二次曲线模型预测法。在市场上，某些产品的销售并不一定按同一趋势发展， 有可能出现先上升而后下降的趋势；也有可能出现先下降，当下降到一定程度 后又迅速上升的趋势。二次曲线模型在图形上正好表现出了上述的两种趋势， 利用历史资料，拟合成二次曲线模型，这一模型的应用已经成为市场预测中的 一种普遍方法。 b)在一定时期内，有些产品的销售量往往表现为随着时间的变化按同一增长率不 断增加或不断减少。指数曲线预测法正是针对这种产品的销售变化趋势，利用 其时间序列资料，拟合成指数曲线，建立模型并进行预测的一种方法。 5)季节周期法。 许多产品的市场需求往往有季节性。例如，服装、空调和冷饮等。对于这类产品市场需求的预测，需要考虑季节波动的因素。同季平均法是分析、预测季节波动一种最常用、最简单的方法，主要适用于受季节波动和不规则波动影响、而无明显的趋势变动规律的产品市场需求预测。 2 功能分析 市场预测支持系统的软件结构，应充分考虑市场需求预测所涉及到的市场环境复杂、预测种类繁多及不确定影响因素多等特点，许多影响因素的作用很难用定量的方法确定，需要发挥人的主观能动性和判断力。 市场预测支持系统的功能结构包括几个子系统，如图2-1所示。 图2- 1 市场预测支持系统的功能结构 3 逻辑结构分析 根据产品市场需求预测的一般过程和预测支持系统的功能结构，系统的市场需求预测过程逻辑结构可由预测产品及其相关资料数据调入、预测模型选择、最佳预测模型确定及预测值的分析、修正等模块组成，如图3-1所示。

决策支持系统

决策支持系统 1、运筹学和系统工程利用计算机技术后，形成了模型辅助决策系统。 2、MIS的主要爱功能是事务处理。 3、DSS是面向高层人员。为辅助决策是的系统。 4、DSS支持的是半结构化决策或非结构化决策 4、DSS是以模型库系统和知识库系统为基础、以模型和知识驱动的系统。 4、DSS追求的是效益，即决策的正确性。 5、人工智能（AI）的基本内容包括：知识获取、知识组织和知识处理方法。 6、在AI系统中，将与问题有关的知识组织和存储在一起，称为知识库。 7、西蒙认为决策过程包括四个阶段：信息、设计、选择和实现。 8、在决策全过程中需要遵循的原则：实事求是原则，外脑原则，经济原则。 9、在决策实施过程中需要遵循的原则：跟踪原则，反馈原则。 10、决策过程开始于信息阶段。 11、决策变量描述行动方案，该变量的值由决策人确定。 12、模型的解是某选定方案中决策变量的一组特定值。 13、选择阶段包括从设计阶段已找到的行动方案集合中，搜索适当的行动方案，用于解决问题。 14、对于规范模型，既可用分析方法，也可用穷举法。 14良好的DSS必须能容易进行What-if分析和目标搜索。 15按决策的对象和范围可将决策分为宏观决策和微观决策。 16、企业家们做出决策的众多方式具有三个特点：合理性、策略性和灵活性。 17、最常用的结构化决策模型有两种：决策影像图模型和决策树模型。 18、在决策影响图中，椭圆表示偶然事件。 19、在决策树中，圆框表示变化的事件。 20、决策树用于风险分析。 21做决策所包含的信息包含大量的不完全信息。 22、DSS主要由数据库子系统、模型库子系统和用户接口子系统构成。 23、模型库子系统由模型库和模型库管理系统组成，他是DSS的核心部分，也是DSS区别于其他信息系统的重要标志。 24、在DSS基本结构中，增加了知识库子系统。 25、数据结构有六种。 25、依照模型库建立和使用的特点可以把模型库分为三类：通用模型库，专用模型库，智能模型库。 26、操作模型是指为解决业务操作的决策问题而建立的模型库。 27、知识库系统的核心部分是知识库和推理机制。 28利用行动语言表达用户需求的方式称为接口交互模式。 28原型法有下列主要优点：1开发时间短2用户反馈速度快3用户对系统及其信息需求和功能的理解增强4费用低。 28面向对象方法是以对象或数据为中心。 29系统实现阶段包括下列任务：测试、评价、演示、说明、训练和配置。 30、电子表格是最流行的终端用户建模工具之一。 31、两种最流行PC表格软件包是Microsoft Excel和Lotus1-2-3。 32、物理集成包含完成功能继承所需要的硬件、软件和通信功能的集成。

决策管理-财务决策支持系统实验 精品

实验名称:多维数据分析实验 实验目的：掌握工作表之间的关系及从一个表中查询记录，了解EXCELL知识和VB编程技术。 实验内容：1、用EXCELL做一张产品销售表，记录不少于100条。 2、每条记录使用序号、产品名称、销售网点、销售人员、销售时间、 数量、单价、销售额，除销售额外，每个属性取值不少于4个。 3、用EXCELL做一个使用界面，分别从产品名称、销售网点、销售 人员三个视角查看销售额，将该截面做到单独的一张工作表上。 4、分别用三张工作表表示产品名称销售额、销售网点销售额、销售 人员销售额三的视图。 5、按产品名称求销售额汇总，并用工作表表示。 实验工具：Excel的控件技术、编程技术 问题与解决方法：(1)点击控件时，目标数据能够显示，但必须“手动”切换到相应的界面，而非点击后直接显示。解决方法为：在Sub 销售额汇总表()后，Sheet6.Select（2）在编写程序时容易出现错误，解决方法是通过对宏进行录制实现控件功能。 实验结论： 产品销售表 序号 产品名 称 产地销售网点销售时间销售人员数量单价销售额 1 优盘山西赛格20XX-10-11 李一50 89 4450 2 优盘山西赛格20XX-10-12 李一100 89 8900 3 优盘山西赛格20XX-10-13 李一20 89 1780 4 优盘山西赛格20XX-10-13 李一50 89 4450 5 优盘山西赛格20XX-10-13 李一20 89 1780 6 优盘山西赛格20XX-10-14 李一59 89 5251 7 显示器河北赛格20XX-10-15 李一8 100 800 8 显示器河北赛格20XX-10-16 李一9 100 900 9 显示器河北赛格20XX-10-16 李一20 100 2000 10 显示器河北赛格20XX-10-16 李一10 100 1000 11 显示器河北赛格20XX-10-16 李一13 100 1300 12 显示器河北赛格20XX-10-17 李一 5 100 500 13 显示器河北赛格20XX-10-17 李一16 100 1600 14 显示器河北赛格20XX-10-17 李一16 100 1600 15 显示器河北赛格20XX-10-17 李一18 100 1800 16 显示器河北赛格20XX-10-17 李一13 100 1300 17 显示器河北赛格20XX-10-17 李一12 100 1200 18 光驱陕西青龙20XX-10-18 张红9 110 990 19 电脑陕西青龙20XX-10-18 张红15 5420 81300

简述决策支持系统的功能和结构

简述决策支持系统的功能和结构 1、模型库 “模型”的概念，最初被用于自然科学的研究和工程设计，如分子模型、天体运动模型、建筑模型等。这些被称为模拟模型，在应用中发现这些模型有一定的局限性，构造一个模型往往要花费大量的人力物力，而且对于一些问题的研究不能借助于这种模拟模型，比如要研究事物随时间或外界条件的变化而变化的规律，静态的模拟模型就不能适用，这时，找到了另一种模拟方法，即数学模拟方法。这种方法将客观事物的变化用数学方法表现出来，将事物外界或内部条件的变化用自变量表示，将要反映的事物变化用应变量表示。 计算机技术的形成和发展，使人们能够依赖计算机求解一些较为庞大、复杂的数学模型。如对于国民经济的计划模型、宏观预测模型等，必须借助于较大规模的计算机系统才能容纳其巨大的数据量，完成亿万次的工作量。在管理领域常见的是信息处理模型，它的表达式为数学表达式、计算机程序等，通过对模型的建立和使用，决策者可以获得有用的辅助决策信息。建立模型是有关决策领域的专家学者在探索事物的变化规律中抽象出它们的数学模型，这项工作是创造性的劳动，需要花费大量的精力来得到规律性或相近的数学模型。 数学模型建立之后的一具重要问题就是该模型的求解算法，它可以是精确求解，也可以是近似求解，这种算法的提出由计算机数值计算学者来完成。有了模型算法，就可以用计算机语言来编制成程序。实际的决策者就可以利用模型程序在计算机上执行，计算出结果，得到辅助决策信息。模型是辅助决策的重要手段，模型库是模型的集合，它按照一定的组织方法，将模型有机地汇集起来，由模型库管理系统统一管理。模型库以及模型库管理系统构成模型库系统。 2、方法库 方法库系统由方法库和方法库管理系统组成。它的基本功能是为各种模型的求解分析提供必要的算法以及为用户的决策活动提供所需的方法。方法库中的方法通常可以包括各种优化方法、预测方法、统计方法、对策方法、风险方法、矩阵方程求解等。 方法库管理系统负责对方法的描述、录入、存储、增加、修改、删除等处理。通常采用的方法是选择适当的计算机程序设计语言，将有关算法变成一组可执行的程序存入计算机内。这些程序可以表示为附有描述说明的函数或过程，而后按照求解问题的需要调用对应程序模型，从而达到求解问题的目的。另外，方法库管理系统还应具有与数据库、模型库进行交互的能力以及为用户选择算法提供灵活方便的交互揭示功能。 3、“三库”的联系 从支持决策过程来看，数据库、方法库和模型库，即“三库”是DSS?的三大组成部分，

决策支持系统试题

决策支持系统试题答案 一、问题题(每题7分，共35分) 1.决策支持的能力体现在： 1)模型的决策支持 模型是对客观事物的特征和变化规律的一种科学抽象。模型方法是制定决策的基本 方法。 2)“如果—将怎样(what-if)”分析的决策支持 对模型中方程、变量、参数作各种各样的假设，并通过模型计算，研究最优解会有 怎样的变化。 3)决策问题方案的决策支持 通过多模型组合形成决策问题方案能扩大单模型的决策支持能力 4)自动生成决策问题方案的决策支持 利用计算机的系统快速原型技术自动生成决策支持系统方案。包括决策资源（数据、模型等）的利用，能提高辅助决策效率，同时能快速改变决策方案，能提高辅助决 策效果。 5)知识推理与智能技术的决策支持 知识推理是人工智能核心，利用专家系统、神经网络、遗传算法、机器学习等人工 智能技术达到利用知识辅助决策的效果。 2.模型库一般由模型字典库和模型文件库两部分组成。 模型库管理系统的功能包括： 1)模型的存储管理：包括模型的表示、模型存储的组织结构、模型的查询和维护等功 能。 2)模型的运行管理：包括模型程序的输入与编译，模型的运行控制，模型对数据的存 取。 3)支持模型的组合 能支持多模型的组合，形成决策支持系统方案。 3.知识发现过程如图： 即由三部分组成：数据准备、数据挖掘、结果评价 数据挖掘是知识发现中最重要的步骤，它是从数据中挖掘出知识的原型：模式 数据挖掘的主要方法有： 1)归纳学习方法：信息论方法和集合论方法

2)关联规则挖掘 3)仿生物技术：神经网络和遗传算法 4)公式发现 5)统计分析方法 6)模糊数学方法 7)可视化技术 4. 说明研究综合决策支持系统的必要性： 1)数据仓库虽然未明确提出使用数学模型，但实际上数据仓库中的综合数据是利用汇 总模型来完成的，数据仓库中的历史数据用于预测是要通过预测模型来完成的。故 数据仓库中已经使用了数学模型。 2)对于银行数据仓库建立以客户为中心的个性化服务，是需要建立有关的数学模型： ①分销渠道分析模型②客户的利润评测模型③客户关系（信用）优化模型④风险评 估模型等。 3)模型库是传统决策支持系统的核心部件。 4)以数据仓库为核心的新决策支持系统和传统决策支持系统的模型库的结合，体现了 综合决策支持系统的特点。 从以上分析可以说明研究综合决策支持系统是很有必要的。 5. 说明网络环境的综合决策支持系统的发展趋势： 现在的数据库产品和数据仓库产品都是以服务器形式在网络环境上提供服务。这样 极大的提高了他们的服务能力。 对于传统的决策支持系统向网络环境上的发展，需要将模型库和知识库向服务器方向发展。即建立模型服务器和知识服务器。人机交互综合部件以客户端形式出现。在客户端上通过控制程序对网络上的模型服务器上的模型以及知识服务器的知识进行组合形成网络环境的传统决策支持系统。 对于新决策支持系统，为实现对数据仓库服务器的有效利用。已经逐步在研究数据挖掘与联机分析处理的服务器。这将形成网络环境的新决策支持系统。 将网络环境的传统决策支持系统与网络环境的新决策支持系统结合起来将形成网络环境的综合决策支持系统。这是决策支持系统的发展方向。 网络环境的综合决策支持系统结构图如下：

大数据决策支持系统实施方案

智慧神州（北京）科技有限公司 密级：保密 大数据决策支持系统 实施方案 （V1.0） 项目编号：项目名称： 编写人：李茂发编写日期：2018.05.09 审核人：侯俊华审核日期：2018.05.13 批准人：批准日期： 1

文档修订记录 2

目录 第1章.编写说明 (5) 1.1编写目的 (5) 1.2术语定义 (5) 第2章.项目实施总述 (6) 2.1子项目建设目标与任务 (6) 2.1.1. 子项目建设总体目标 (6) 2.1.2. 子项目分阶段目标 (6) 2.2子项目建设内容 (7) 2.2.1. 子项目总体架构 (7) 2.2.1.1.总体架构 (7) 2.2.1.2.技术架构 (8) 2.2.1.3.数据架构 (10) 2.2.1.4.关键技术介绍 (13) 2.2.2. 子项目软硬件系统建设内容 (18) 2.2.2.1.专题库建设······································································································错误!未定义书签。 2.2.2.2.大数据决策系统应用 (18) 2.2.3. 子项目实施工作内容 (22) 2.2.4. 子项目外部系统对接技术方案 (23) 2.2.5. 子项目实施进度规划 (23) 2.2.6. 实施风险与关键点 (25) 第3章.里程碑计划 (28) 第4章.详细工作计划 (30) 3

文档格式约定:： 一级标题：左对齐黑体字二号字加粗 二级标题：左对齐黑体字小二号字加粗 三级标题：左对齐黑体字三号字加粗 四级标题：左对齐黑体字四号字加粗 正文：正文首行缩进2字符 1.5倍行距宋体小四号字图片：居中 表格：居中表格文字左对齐宋字五号字 4

临床决策支持系统

临床决策支持系统 前言： 随着时代的发展, 知识爆炸对医疗工作提出了严峻的挑战, 医师们日益感到 难以跟上突飞猛进的医学发展步伐。虽然临床分科有助于缓解这一矛盾, 但绝非 根本解决方法。因为即使是很专业的医学领域的知识更新和增长, 也超出医师的 学习和掌握限度, 大量的信息和数据也让医师们无所适从。而借助电脑的巨大存 储能力和处理能力有可能改变这一状况, 于是临床决策支持系统应运而生。临床 决策支持系( Clinical Decision- Making Support System, CDSS) 指能为医生 的诊疗工作提供决策支持和帮助的计算机系统。另一方面, 药物的多样性和患者 信息的不同使药物治疗复杂化, 故此药物治疗需要完善的信息支持系统,临床决 策支持系统(CDSS)是支持药物治疗的有力工具。现已表明, 较好地使用了决策支 持系统(DSS)的机构已经实现了提高质量和降低成本。同样的, 人们将决策支持系统运用到复杂的药物治疗中, 可以很及时、准确、完整地为医师提供相应的信息 资料, 有助于医师做出正确有效的诊断决策, 以提高药物治疗的效率. 很多临床医师熟悉那些处理实验室信息的计算机系统，也熟悉那些用来跟踪药物处方及重复取药的药房计算机系统。鉴于他们已经习惯于按几个键就能够找到或显示所需要的信息，他们不可能愿意回到原来那种乏味地从大堆资料中查找一些零碎信息的情境。 尽管电子健康记录系统能够获取、转换、显示和分析某些信息，但是，如果不能筛选和提炼信息，也将无法满足那些复杂的临床决策。在这一点上，临床决策支持系统有了进一步的发展。将患者个人的详细信息输入计算机程序之后，这些信息就被存储起来，然后，在计算机知识库中进行程序或算法匹配，为临床医师生成针对该患者的健康评估和诊疗建议（Randolph, Haynes, Wyatt, Cook, & Guyatt, 2001）。在1994年约翰斯顿（Johnston）等人的研究报告中，维亚孜（Wyaath）和斯比格尔特（Spiegelhalter）给“临床决策支持系统”的定义是：“能够根据病人的两项或多项信息针对病情

决策支持系统名词解释大全

高度结构化决策：如果决策的目标简单，可选行动方案少，界定并且明确决策带来的影响，则此类决策为高度结构化决策。 简答决策支持系统的设计思想：是努力实现一个具有巨大发展活力的、适应性强的开发系统，其设计方法则强调充分发挥人的经验、判断力、创造力，强调其未来的发展，努力使决策更加正确。 数据仓库：将大量用于事物处理的传统数据库数据进行清理、抽取和转换，并按决策主题的需要进行重新组织。 确定型决策：是指只存在一种完全确定的自然状态的决策。 风险型决策：也称随机决策，是决策者根据几种不同的自然状态可能发生的概率所进行的决策。 不确定型决策：对这类事件的决策只能在不肯定情况作出，即在知道可能出现的各种自然状态，但又无法确定各种自然状态发生概率的情况下作出，这类决策问题就是不确定型决策。目标准则体系：在多目标决策问题中，其目标或者经过逐层分解，或者依据决策主体要求和实际情况需要，形成多层次结构的子目标系统，使得在最低一层子目标可以用单一准则进行评价，称之为目标准则体系。 多阶段决策过程：把一个问题看作是一个前后关联的具有链状结构的多阶段过程就称为多阶段决策过程。 定性方法：是指决策者在占有一定的事实资料、实践经验、理论知识的基础上，利用其直观判断能力和逻辑推理能力对决策问题进行定性分析的方法。 定量方法：是指决策者在占有历史数据和统计资料的基础上，运用数学和其他分析技术建立起可以表现数理关系的数学模型，并利用它进行决策的方法。 信息管理科学：是以信息为主要研究对象，以信息处理的规律和应用方法为主要研究内容，以计算机等技术为主要研究工具，以模拟和扩展人类的信息处理和知识处理功能为主要目标的综合性学科。 简答信息处理技术：是指信息本质与信息收集，信息组织与数据仓库，信息分析与数据挖掘。联机分析处理：是决策者和高层管理人员对数据仓库的多维信息分析处理。 数据挖掘：是从大量数据中提取或挖掘深层信息或知识的过程。 解决问题的灵活性：是指提供给最终用户的灵活性，称为解决问题的灵活性。 修改配置的灵活性：是指在使用F1还不能生效的情况下，DSS所提供的修正某个特定的DSS 的能力，称为修改配置的灵活性。 适配的灵活性：是指当完全不同的特定DSS的要求产生时，系统能够通过对DSS的基本成分的变更，使得新的专用DSS的产生。称为适配的灵活性。 包容的灵活性：如果DSS的基础技术的某些基本性质发生了变化，它们必然影响到在其之上的系统的能力，称包容的灵活性。 适应性设计方法：DSS的开发过程不应当像开发MIS那样严格地划分成若干阶段，而应当是一个前后各阶段紧密联系的、反复的实施过程。他们所提倡的DSS开发方法叫适应性设计方法，又称反复设计法。 四要素法：表达方式、系统操作、记忆输助、控制机构，这个系统分析观点又被简称为四要素法或ROMC方法。 DSS工具：是指用于开发DSS最基础的技术，既可用于DSS生成器的开发，也可用于专用DSS的开发，它包括开发专用DSS或DSS生成器的基本硬件和软件单元。 外壳类：即提供决策支持系统的一个框架。当开发一个具体的DSS时，开发者只需根据使用说明填写“具体内容”（包括数据、模型与方法等），即可形成一个可运行的决策支持系统。专用DSS：是完成专门决策任务的计算机软件和硬件系统。

管理信息系统与决策支持系统设计方案

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管理信息系统与决策支持系统 ——系统设计 1.管理信息系统概述 管理信息系统（management information system）简称MIS。它是一个以人为主导，利用计算机硬件、软件、网络通信设备以及其他办公设备，进行信息的收集、传输、加工、储存、更新和维护，以企业战略竞优、提高效益和效率为目的，支持企业的高层决策、中层控制、基层运作的集成化的人机系统。 一个完整的MIS应包括：辅助决策系统（DSS）、工业控制系统（CCS）、办公自动化系统（OA）以及数据库、模型库、方法库、知识库和与上级机关及外界交换信息的接口。其中，特别是办公自动化系统（OA）、与上级机关及外界交换信息等都离不开Intranet（企业内部网）的应用。可以这样说，现代企业MIS 不能没有Intranet，但Intranet的建立又必须依赖于MIS的体系结构和软硬件环境。传统的MIS系统的核心是CS（Client/Server——客户端/服务器）架构，而基于Internet的MIS系统的核心是BS（Browser/Server——浏览器/服务器）架构。BS架构比起CS架构有着很大的优越性，传统的MIS系统依赖于专门的操作环境，这意味着操作者的活动空间受到极大限制；而BS架构则不需要专门的操作环境，在任何地方，只要能上网，就能够操作MIS系统，这其中的优劣差别是不言而喻的。 2.管理信息系统的开发原则 ⑴创新原则，体现先进性。计算机技术的发展十分迅速，要及时了解新技术，使用新技术，使目标系统较原系统有质的飞跃。 ⑵整体原则，体现完整性。企业管理可以理解为一个合理的‘闭环’系统。目标系统应当是这个‘闭环’系统的完善。企业完整的实现计算机管理不一定必须在企业的各个方面同时实现，但必须完整的设计系统的各个方面。 ⑶不断发展原则，体现超前性。为了提高使用率，有效的发挥MIS的作用，应当注意技术的发展和环境的变化。MIS在开发过程中应注重不断发展和超前意识。 ⑷经济原则，体现实用性。大而全和高精尖并不是成功MIS的衡量标准。事实上许多失败的MIS正是由于盲目追求高新技术而忽视了其实用性。盲目追求完善的MIS而忽视了本单位的技术水平、管理水平和人员素质。 3.企业管理信息系统建设的几个基本原则

运营公路隧道大数据决策支持系统CJ-TIMS建设I期-可行性方案模版

XXXXX集团 科研项目可行性方案 项目名称：基于数据挖掘的交通基础设施智能化管理辅助决策系统（CJ-TIMS）建设（I期） 承担单位：XXXXX XXXXX 起止年月：2018年5月—2015年12月 项目负责人： 通信地址：XXXXX 邮政编码：200125 联系电话： 电子邮箱： 2018年5 月23 日订

目录 一、趋势判断和需求分析 (1) 二、研究内容和技术关键 (20) 三、执行年限和计划进度 (35) 四、工作条件和环境保障 (37) 六、预期效果和风险分析 (40) 七、主要研究人员情况 (43) 八、资金来源和投资预算 (44) 九、合作形式和合作单位意见 (45) 十、承担单位意见 (46)

一、趋势判断和需求分析 1.“智慧城市”理念概述 “智慧城市”是指按照科学的城市发展理念，利用新一代信息技术，在泛在信息全面感知和互联的基础上，实现人、物、城市功能系统之间无缝连接与协同联动的智能自感知、自适应、自优化，从而对民生、环保、公共安全、城市服务、商务活动等多种城市需求做出智能的响应，形成具备可持续内生动力的安全、便捷、高效、绿色的城市形态。 智慧城市带来的改变不仅限于理念范畴，它将使城市的生产方式、生活方式、交换方式、公共服务、政府决策、市政管理、社会民生等方面产生巨大和深远的变革。 城市中现有基础设施及各种功能系统，无法满足智慧城市的发展要求。通过在传统的工程性基础设施和社会性基础设施上，增加感知、交互、智能判断、协同运作等能力，使得原有城市交通基础设施具备信息化能力，是实现智慧城市的必要条件。“智慧城市”建设的战略目标是构建一个现代化的城市服务及管理体系，以技术创新带动制度创新，以机构重组和业务再造为中心，形成信息化时代的业务平台和管理平台，进而奠定未来城市核心竞争力的基础。 智慧城市以阻碍城市发展的主要问题入手，需要做好统筹规划设计、围绕城市发展重点开展智慧城市建设、发挥信息资源的价值潜能、应用先进适用的信息技术开展智慧城市建设以及确保信息安全。我国将启动智能交通、智能电网、智能水务、智能环保、智慧医疗、智能养老、智慧社区、智能家居、智慧教育、智慧国土等10个领域智慧工程建设，深化重点领域的智慧化应用，为公众提供更加便捷、高效、低成本的社会服务。

决策支持系统解决方案

目录 1 工程背景和依据 (2) 1.1 项目背景 (2) 1.2 编制的依据 (3) 2 决策支持建设现状 (4) 2.1 建设基础 (4) 2.2 需求分析 (4) 3 指导思想、建设原则 (6) 3.1 指导思想 (6) 3.2 建设原则 (6) 4 总体目标 (7) 4.1 总体目标 (7) 5 总体框架和体系 (8) 5.1 总体框架 (8) 5.2 技术路线 (9) 6 主要任务 (11) 6.1 完善信息基础设施 (11) 6.2 建立信息资源中心 (11) 6.3 搭建应用支撑平台 (11) 6.4 建立决策支持应用 (12) 6.5 完善相关支撑体系 (13) 7 重点工程 (15) 7.1 市领导辅助决策支持系统 (15) 7.1.1 市级领导应用 (15) 7.1.2 办公厅及部门应用 (15) 7.2 市领导空间决策支持系统 (16) 7.3 市领导智能决策支持系统 (17) 7.4 市领导多媒体协同办公系统 (18)

7.5 决策分析政务数据交换平台 (19) 7.6 领导决策综合数据库 (20) 8 保障措施 (22) 8.1 加强组织体系建设 (22) 8.2 完善相关政策和制度 (22) 8.3 加强资金保障 (23) 8.4 加强项目培训和咨询 (23) 8.5 强化标准规范建设 (23) 9 计划安排及投资类别 (24) 9.1 总体安排 (24) 9.1.1 工程一期 (24) 9.1.2 工程二期 (24) 9.2 投资类别 (25) 1 工程背景和依据 1.1 项目背景 贯彻党的十六大报告要求“进一步转变政府职能，改进管理方式，推行电子政务，提高行政效率，降低行政成本，形成行为规范、运转协调、公正透明、廉洁高效的行政管理体制”。 贯彻党的十七大报告要求“推进决策科学化、民主化，完善决策信息和智力支持系统”。 《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》：“各级各部门要高度重视电子政务建设工作，切实纳入重要议事日程。主要领导要及时掌握情况，解决问题，加强督促，有计划、有力度地搞好工作推进。”。 《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》：“整合各专业数据系统的关系型数据、非结构化数据，以及多媒体数据，建设全省电子政务数据仓库，利用数据整合、数据分析、数据挖掘技术，建立全省电子政务决策支持系统，为各级领导提供决策支持。”

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。（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。结构化决策问题相对比较简单、直接，其决策过程和决策方法有固定的规律可以遵循，能用明确的语言和模型加以描述，并可依据一定的通用模型和决策规则实现其决策过程的基本自动化。早期的多数管理信息系统，能够求解这类问题，例如，应用解析方法，运筹学方法等求解资源优化问题。(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。其决策过程和决策方法没有固定的规律可以遵循，没有固定的决策规则和通用模型可依，决策者的主观行为（学识、经验、直觉、判断力、洞察力、个人偏好和决策风格等）对各阶段的决策效果有相当影响，往往是决策者根据掌握的情况和数据临时作出决定。 (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。其决策过程和决策方法有一定规律可以遵循，但又不能完全确定，即有所了解但又不全面，有所分析但又不确切，有所估计但又不确定。这样的决策问题一般可适当建立模型，但无法确定最优方案。 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(ms); 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。