决策支持系统综述优秀课件.ppt

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1、决策支持系统综述第1页，本讲稿共65页1(2)部分内容1.1.3决策支持系统决策支持系统.1.1.8网络环境的决策支持系统网络环境的决策支持系统1.2决策支持系统概念决策支持系统概念第2页，本讲稿共65页21.1.3 1.1.3 决策支持系统决策支持系统 决策支持系统决策支持系统的出现是要解决由计算机自动组的出现是要解决由计算机自动组织和协调织和协调多模型多模型的运行和的运行和数据库数据库中大量数据的存取中大量数据的存取和处理，达到更高层次的辅助决策能力。和处理，达到更高层次的辅助决策能力。决策支持系统决策支持系统的的模型库模型库和和模型库管理系统模型库管理系统把众把众多的模型有效地组织和存储

2、起来，建立了模型库和数多的模型有效地组织和存储起来，建立了模型库和数据库的有机结合。据库的有机结合。第3页，本讲稿共65页3 通过人机交互功能形成通过人机交互功能形成DSS。DSS不同于不同于MIS数据处理，也不同于数据处理，也不同于单模型的数值计算，而是它们的有机集单模型的数值计算，而是它们的有机集成。成。它既具有它既具有数据处理数据处理功能又具有模型的功能又具有模型的数值计算数值计算功能功能,具有更高层次的辅助决策。具有更高层次的辅助决策。第4页，本讲稿共65页4决策支持系统的特性决策支持系统的特性（1）用定量方式辅助决策，而不是代替决策用定量方式辅助决策，而不是代替决策（2）使用大量的数

3、据和多个模型使用大量的数据和多个模型（3）支持决策制定过程支持决策制定过程（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用于半结构化决策领域第5页，本讲稿共65页5 决策支持系统适合于决策支持系统适合于半结构化决策半结构化决策领领域，即域，即:在解决结构化决策的基础上扩大多种在解决结构化决策的基础上扩大多种决策方案，通过人机交互由人的选择和决策方案，通过人机交互由人的选择和判断，解决某些不确定因素，得到人未判断，解决某些不确定因素，得到人未预想到的辅助决策信息。预

4、想到的辅助决策信息。第6页，本讲稿共65页6 1.1.4 1.1.4 专家系统专家系统 专家系统专家系统是利用专家的知识在计算机是利用专家的知识在计算机上进行推理上进行推理,达到专家解决问题的能力。达到专家解决问题的能力。专家系统的出现使人工智能走上了实专家系统的出现使人工智能走上了实用化阶段。用化阶段。专家系统辅助决策的方式是属于专家系统辅助决策的方式是属于定性定性分析分析。第7页，本讲稿共65页7专家系统的特性专家系统的特性（1）用定性方式辅助决策）用定性方式辅助决策（2）使用知识和推理机制）使用知识和推理机制（3）知识获取比较困难）知识获取比较困难（4）知识包括确定知识和经验知识）知识包

5、括确定知识和经验知识（5）解决问题的能力受知识库内容的限制）解决问题的能力受知识库内容的限制（6）专家系统适应范围较宽）专家系统适应范围较宽第8页，本讲稿共65页81.1.5 1.1.5 智能决策支持系统智能决策支持系统 决策支持系统和专家系统结合起来，决策支持系统和专家系统结合起来，辅助决策的效果将会大大改善辅助决策的效果将会大大改善,即达到定即达到定性辅助决策和定量辅助决策相结合。性辅助决策和定量辅助决策相结合。这种这种专家系统专家系统和和决策支持系统决策支持系统的结合的结合形成的系统称为形成的系统称为智能决策支持系统智能决策支持系统。第9页，本讲稿共65页9 更广泛意义下的定义更广泛意义

6、下的定义:智能决策支持系统是以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。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除专家系统这种典型的人工智能技术以外，还有以外，还有神经网络、机器学习、遗传算神经网络、机器学习、遗传算法以及自然语言理解法以及自然语言理解等多种人工智能技术。等多种人工智能技术。第10页，本讲稿共65页10 神经网络神经网络是基于人脑神经元的数学模型（是基于人脑神经元的数学模型（MPMP模模型）建立起的智能技术。型）建立起的智能技术。神经网络和决策支持系统结合神经网络和决策支持系统结合形成智能决策支形成智能决策支持系

7、统，可以用来持系统，可以用来完成模型的自动选择。完成模型的自动选择。利用神经网络专家系统（不同于一般专家系统）利用神经网络专家系统（不同于一般专家系统）和决策支持系统结合形成一种新型的和决策支持系统结合形成一种新型的 智能决策支持系统智能决策支持系统。第11页，本讲稿共65页11 机器学习机器学习是模拟人的学习方法，通过学习获取是模拟人的学习方法，通过学习获取知识的智能技术。知识的智能技术。机器学习包括归纳学习、类比学习、解释学习等机器学习包括归纳学习、类比学习、解释学习等多种类型。多种类型。机器学习和决策支持系统结合机器学习和决策支持系统结合形成的智能决策支持形成的智能决策支持系统，主要是系

8、统，主要是增加学习功能增加学习功能，获取辅助决策知识。，获取辅助决策知识。第12页，本讲稿共65页12 自然语言理解自然语言理解是指计算机从用户输入的自然语是指计算机从用户输入的自然语言请求中，分析语言中的语法获取语义。言请求中，分析语言中的语法获取语义。自然语言理解和决策支持系统的结合自然语言理解和决策支持系统的结合形成的智形成的智能决策支持系统，能能决策支持系统，能提高人机交互的效果提高人机交互的效果，即，即:在人机交互中可以直接采用自然语言与决策支持系在人机交互中可以直接采用自然语言与决策支持系统对话。统对话。第13页，本讲稿共65页131.1.61.1.6基于数据仓库的新决策支持系统基

9、于数据仓库的新决策支持系统2020世纪世纪9090年代中期，兴起了年代中期，兴起了数据仓库（数据仓库（DWDW）、联机分析处理）、联机分析处理（OLAPOLAP）、数据挖掘（）、数据挖掘（DMDM）三项新技术。它们的结合形成了三项新技术。它们的结合形成了基于数基于数据仓库的新决策支持系统。据仓库的新决策支持系统。数据库用于事务处理，而数据库用于事务处理，而数据仓库数据仓库是由大量的相关数据集成而来，用是由大量的相关数据集成而来，用于决策分析。于决策分析。联机分析处理联机分析处理提供了多维数据分析方法。提供了多维数据分析方法。数据挖掘数据挖掘则是发现知识（则是发现知识（KDDKDD）过程的核心，

10、获取数据中隐含的知识。）过程的核心，获取数据中隐含的知识。第14页，本讲稿共65页14简述：数据仓库数据仓库DW数据仓库（数据仓库（DWDW）与数据库（）与数据库（DBDB）按决策主题按决策主题重新组合重新组合DW多维数据多维数据二维数据二维数据DBDB1DBDBi DBDBn第15页，本讲稿共65页15数据仓库是对整个企业各部门的数据进行统一和综合，这数据仓库是对整个企业各部门的数据进行统一和综合，这实际上是决策支持和客户管理的一次革新。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

11、进行存储。组织，以数据仓库的形式进行存储。它为用户提供辅助决策的它为用户提供辅助决策的随机查询，综合数据分析随机查询，综合数据分析以及预测信息以及预测信息等。等。第16页，本讲稿共65页16数据仓库数据仓库(Data Warehouse(Data Warehouse，DW)DW)的兴起的兴起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，它倍，它包含大量的历史数据、当前的详细数据以及综合数据。它能适应于不同用户包含大量的历史数据、当前的详细数据以及综合数据。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。对不同决策需要提供

12、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，以及加强客户服务与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。营销活动等的催化技术。数据仓库技术已紧跟数据仓库技术已紧跟Internet而上，成为信息社会中获得企业竞争优势而上，成为信息社会中获得企业竞争优势的一个关键技术。的一个关键技术。第17页，本讲稿共65页17数据挖掘的兴起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，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。为人们的正确决策提供了很大的帮助。数据挖掘数据挖掘(Data Min

13、ing(Data Mining，DM)DM)是在大型数据库中是在大型数据库中知识发知识发现现(Knowledge Discovery in Database(Knowledge Discovery in Database，KDD)KDD)中的一个中的一个步骤，它主要是利用某些特定的步骤，它主要是利用某些特定的知识获取知识获取算法算法，从数据，从数据库中发现出有关的知识。库中发现出有关的知识。第18页，本讲稿共65页18数据挖掘的兴起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利用数据挖掘的方法

14、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。用户利用这些信息和知识，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。识来指导和帮助决策。98 98年的年的GartnerGartner报告列举了五项在今后报告列举了五项在今后5 5年内对工业将年内对工业将产生重要影响的关键技术，其中产生重要影响的关键技术，其中KDDKDD和人工智能排名第一和人工智能排名第一。第19页，本讲稿共65页19简述：数据挖掘数据挖掘DM数据挖掘（数据挖掘（DMDM）数据数据挖掘出挖掘出IfIf条件条件thenthen结论结论IfIf 条件条件n nthenthen结论结论n n知识知

15、识DBDW第20页，本讲稿共65页20DWDWOLAPOLAPDMDM的新决策支持系统的新决策支持系统数据仓库、联机分析处理与数据挖掘都是决策支持新技术。它们有数据仓库、联机分析处理与数据挖掘都是决策支持新技术。它们有着完全不同的辅助决策方式。着完全不同的辅助决策方式。数据仓库数据仓库为不同的用户随时提供各种辅助决策的随机查询、为不同的用户随时提供各种辅助决策的随机查询、综合数据或趋势分析信息。综合数据或趋势分析信息。联机分析处理联机分析处理提供了多维数据分析。提供了多维数据分析。数据挖掘数据挖掘是挖掘数据中隐含的信息和知识是挖掘数据中隐含的信息和知识。以数据仓库为基础，结合联机分析处理和数据

16、挖掘形成了以数据仓库为基础，结合联机分析处理和数据挖掘形成了基于数据仓基于数据仓库的决策支持系统库的决策支持系统。第21页，本讲稿共65页211.1.7 1.1.7 综合决策支持系统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，它们是从不同的角度发展没有什么共同之处，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，也就不存在相互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

17、题。代替的问题，而是相互补充和相互结合的问题。第22页，本讲稿共65页22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（1）新决策支持系统中数据挖掘获取的知识与传统决策支）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。它们的结合将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。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）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。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

18、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。第23页，本讲稿共65页231.1.7 1.1.7 综合决策支持系统综合决策支持系统将传统决策支持系统和新决策支持系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统结合起来的决策支持系统称为综合决策综合决策支持系统支持系统（Synthetic Decision Support Synthetic Decision Support SystemSystem，SDSSSDSS）。）。智能决策支持系统称为智能决策支持系统称为传统决策支持传统决策支持系统系统。第24页，本讲稿共65页24 数据仓库与联机分析处理和数据挖掘三者结合起来辅

19、助决策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，是一种能力有极大的提高，是一种新型决策支持系统新型决策支持系统。这种新决策支持系统的典型特点是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。从数据中获取辅助决策信息。数据仓库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；数据挖掘数据挖掘提供所获取的知识，共同为实际决策问题辅提供所获取的知识，共同为实际决策问题辅助决策。助决策。第25页，本讲稿共65页25传统决策支持系统传统决策支持系统是以模型和知识为决策资源，通是以模型

20、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。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。组合模型的辅助决策完成了定量分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。析辅助决策效果。决策支持系统和专家系统的结合形成了决策支持系统和专家系统的结合形成了智能决策支持智能决策支持系统系统，实现了定量分析辅助决策与定性分析辅助决策的结合，实现了定量分析辅助决策与定性分析辅助决策的结合第26页，本讲稿共65页26 把数据仓库（把数据仓库（D

21、WDW）、联机分析处理（）、联机分析处理（OLAPOLAP）、数据挖掘（）、数据挖掘（DMDM）、）、模型库（模型库（MBMB）、数据库（）、数据库（DBDB）、知识库（）、知识库（KBKB）结合起来形成的）结合起来形成的综合决综合决策支持系统策支持系统是是更高级形式的决策支持系统更高级形式的决策支持系统。其中其中数据仓库数据仓库（DWDW）能够实现对决策主题数据的存储和综合以及）能够实现对决策主题数据的存储和综合以及时间趋势分析。时间趋势分析。联机分析处理联机分析处理（OLAPOLAP）实现多维数据分析，）实现多维数据分析，数据挖掘数据挖掘（DMDM）从数据库和数据仓库中获取知识，）从数据库

22、和数据仓库中获取知识，模型库模型库（MBMB）实现多个模型的）实现多个模型的组合辅助决策，组合辅助决策，数据库数据库（DBDB）为辅助决策提供数据，）为辅助决策提供数据，知识库知识库（KBKB）中）中知识通过推理进行定性分析。知识通过推理进行定性分析。它们集成的它们集成的综合决策支持系统综合决策支持系统（SDSSSDSS），将相互补充和依赖，发挥），将相互补充和依赖，发挥各自的辅助决策优势，实现更有效的辅助决策各自的辅助决策优势，实现更有效的辅助决策。第27页，本讲稿共65页27综合决策支持系统（综合决策支持系统（SDSS）结构图）结构图第28页，本讲稿共65页28综合决策支持系统综合决策支持

23、系统综合决策支持系统由综合决策支持系统由三个主体三个主体组成：组成：（1）模型库系统和数据库系统结合的主体）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）数据仓库系统与联机分析处理（OLAPOLAP）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、推理机和知识库管理系统）与数据挖掘结合的主体。管理系统）与数据挖掘结合的主体。第29页，本讲稿共65页291.1.81.1.8网络环境的综合决策支持系统网络环境的综合决策支持系统 InternetInternet技术推动了决策支持系统的发展，网络上技术推动了决策支持系统的发展，网络上的的数据库

24、服务器数据库服务器，使数据库系统从单一的本地服务上升，使数据库系统从单一的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。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模型资源和知识资源也应该以服务器的形式在网络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。务。第30页，本讲稿共65页30模型服务器模型服务器中可以集成大量的数学模中可以集成大量的数学模型、数据处理模型、人机交互的多媒体模型、数据处理模型、人机交互的多媒体模型等，为用

25、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。知识服务器知识服务器中可以集中多种智能问题中可以集中多种智能问题的知识库，或者是不同知识表示形式的知的知识库，或者是不同知识表示形式的知识和多种不同的推理机识和多种不同的推理机第31页，本讲稿共65页31 决策支持系统的综合部件（问题综合与交互系统）决策支持系统的综合部件（问题综合与交互系统）是由网络上的是由网络上的客户机客户机来完成，即：来完成，即：在在客户机客户机上编制上编制DSSDSS控制程序，由它来调用或控制程序，由它来调用或者组合模型服务器上的模型，完成模型计算；知识者组合模型服务器上的模型，完成模型计算；知识服务器上的知

26、识，完成知识推理以及数据仓库的综服务器上的知识，完成知识推理以及数据仓库的综合信息查询，或用历史数据进行预测。合信息查询，或用历史数据进行预测。第32页，本讲稿共65页32网络环境的综合决策支持系统结构图网络环境的综合决策支持系统结构图第33页，本讲稿共65页331.2 1.2 决策支持系统概念决策支持系统概念1.2.1决策问题的结构化分类决策问题的结构化分类1.2.2决策支持系统的定义决策支持系统的定义1.2.3决策支持系统与管理科学决策支持系统与管理科学/运筹学的关系运筹学的关系1.2.4决策支持系统与管理信息系统的关系决策支持系统与管理信息系统的关系1.2.5几个典型的决策支持系统几个典

27、型的决策支持系统第34页，本讲稿共65页341.2.1决策问题的结构化分类决策问题的结构化分类 决策问题的结构化分类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（数学的内在规律能否用明确的程序化语言（数学的、逻逻辑的、形式的、定量的、推理的）给以清晰的说明或辑的、形式的、定量的、推理的）给以清晰的说明或者描述。者描述。如果能够描述清楚的，称为如果能够描述清楚的，称为结构化结构化问题；不能描述问题；不能描述清楚，而只能凭直觉或者经验作出判断的，称为清楚，而只能凭直觉或者经验作出判断的，称为非非结构化结构化问题；

28、介于这两者之间的，则成为问题；介于这两者之间的，则成为半结构化半结构化问题。问题。第35页，本讲稿共65页35 结构化问题结构化问题可以用计算机程序来实现。可以用计算机程序来实现。非结构化问题非结构化问题计算机难以处理。计算机难以处理。当把计算机和人有机的结合起来就能有效地处当把计算机和人有机的结合起来就能有效地处理理半结构化决策问题半结构化决策问题。第36页，本讲稿共65页36 对问题的结构化程度区分，具体用下对问题的结构化程度区分，具体用下面三个因素来判别：面三个因素来判别：1.问题形式化描述的难易程度问题形式化描述的难易程度2.解题方法的难易程度解题方法的难易程度3.解题中所需计算量的多

29、少解题中所需计算量的多少第37页，本讲稿共65页37 决策问题的解决方案利用数学模型和决策问题的解决方案利用数学模型和数据是可以实现的，这部分是结构化的。数据是可以实现的，这部分是结构化的。对于多个解决方案的选择在计算机中对于多个解决方案的选择在计算机中是难以实现的，由人来解决，这部分是非是难以实现的，由人来解决，这部分是非结构化的。结构化的。DSS只能解决只能解决半结构化半结构化决策问题。决策问题。第38页，本讲稿共65页38 决策支持系统的作用就是在决策的决策支持系统的作用就是在决策的“结构化结构化”部分为决策者提供支持，从部分为决策者提供支持，从而减轻决策者的负荷，使之能够将精力而减轻决

30、策者的负荷，使之能够将精力放在问题的非结构化部分。放在问题的非结构化部分。处理决策的非结构化部分的过程可以处理决策的非结构化部分的过程可以看成是人的处理过程。看成是人的处理过程。第39页，本讲稿共65页391.2.2 1.2.2 决策支持系统的定义决策支持系统的定义R.H.Spraque和和E.D.Carlson对对DSS的定义：的定义：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据和模型去解决半结构化问题。决策支持系统具有如下功能：决策支持系统具有如下功能：(1)解决高层管理者常碰到的半结构化和非结

31、构化问题。解决高层管理者常碰到的半结构化和非结构化问题。(2)把模型或分析技术以传统的数据存储和检索功能结合起来。把模型或分析技术以传统的数据存储和检索功能结合起来。(3)以对话方式使用决策支持系统以对话方式使用决策支持系统 (4)能适应环境和用户要求的变化能适应环境和用户要求的变化第40页，本讲稿共65页40决策支持系统的定义（续）决策支持系统的定义（续）P.G.W.Keen对对DSS的定义：的定义：决策支持系统是决策支持系统是“决策决策”(D)，“支持支持”(S)，“系统系统”(S)，三者汇集成的一体。，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即通过不断发展的计算机建立系统的

32、技术(System)，逐渐扩，逐渐扩展支持能力展支持能力(Support)，达到更好的辅助决策，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。的支持能力是主动的给出被选方案甚至于决策被选方案。第41页，本讲稿共65页41决策支持系统的定义（续）决策支持系统的定义（续）S.S.Mittra对对DSS的定义：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

33、能，为用户产生所需要的信息。所需要的信息。决策支持系统具有如下功能：决策支持系统具有如下功能：(1)为了作出决策，用户可以试探几种为了作出决策，用户可以试探几种“如果，将如何如果，将如何”(WhatIf.)的方案。的方案。(2)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具和一个能为用户开发DSS资源的联机交互系统。资源的联机交互系统。(3)DSS结构是由控制模块将数据存取模块，数据变换模块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，产生报表和检索数据，产生报表和图形图形)

34、，模型建立模块，模型建立模块(选择数学模型或采用模拟技术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三个模块连接起来实现决策问题的回答。的回答。第42页，本讲稿共65页42决策支持系统的定义（续）决策支持系统的定义（续）综合以上定义，我们可以将决策支持系统初步定义综合以上定义，我们可以将决策支持系统初步定义为：为：决策支持系统是利用大量数据，有机组合各决策支持系统是利用大量数据，有机组合各类模型，在计算机上建立多个方案，通过人机交类模型，在计算机上建立多个方案，通过人机交互，辅助各级决策者实现科学决策的系统。互，辅助各级决策者实现科学决策的系统。该定义与决策支持系统的结构是一致的。

35、该定义与决策支持系统的结构是一致的。第43页，本讲稿共65页43决策支持系统（决策支持系统（DSSDSS）结构图）结构图 用户人机交互系统模型库管理系统MBMS数据库管理系统DBMS模型库MB数据库DBR.H.Bonczek认为:决策制定是由决策支持系统和它的用户共同完成的。第44页，本讲稿共65页441.2.3 1.2.3 决策支持系统与决策支持系统与 管理科学管理科学/运筹学的关系运筹学的关系 以模型辅助决策是管理科学以模型辅助决策是管理科学/运筹学（运筹学（MS/OR）和）和决策支持系统（决策支持系统（DSS）的共同基础。）的共同基础。DSS与与MS/OR比较，有如下的特点：比较，有如下

36、的特点：（1）DSS将数据和模型通过接口组成一个系统。将数据和模型通过接口组成一个系统。（2）DSS需要多模型间的选择和多模型的组合，形成多个方需要多模型间的选择和多模型的组合，形成多个方案。案。（3）DSS通过人机交互支持人对非结构问题的决策。通过人机交互支持人对非结构问题的决策。（4）DSS能便利用户的使用和适应用户的不同需求。能便利用户的使用和适应用户的不同需求。第45页，本讲稿共65页451.2.41.2.4决策支持系统与决策支持系统与 管理信息系统的关系管理信息系统的关系DSS是从是从MIS的基础上发展起来的，的基础上发展起来的，都是都是以数据库系统为基础以数据库系统为基础，都需要进

37、行数据处理，都需要进行数据处理，都能在不同程度上为用户提供辅助决策都能在不同程度上为用户提供辅助决策信息。信息。第46页，本讲稿共65页46DSSDSS与与MISMIS的不同的不同（1 1）MISMIS是是面向中层管理人员面向中层管理人员，为，为管理管理服务的系统。服务的系统。DSSDSS是是面向高层人员面向高层人员，为，为辅助决策辅助决策服务的系统。服务的系统。（2 2）MISMIS按事务功能按事务功能(生产，销售，人事生产，销售，人事)综合多个事务处理的综合多个事务处理的EDPEDP。DSSDSS是通过模型计算辅助决策。是通过模型计算辅助决策。（3 3）MISMIS是以是以数据库系统数据库

38、系统为基础；以为基础；以数据驱动数据驱动的系统。的系统。DSSDSS是以是以模型库系统模型库系统为基础的，以为基础的，以模型驱动模型驱动的系统。的系统。第47页，本讲稿共65页47DSSDSS与与MISMIS的不同的不同（4 4）MISMIS分析着重于分析着重于系统的总体信息系统的总体信息的需求，输出报的需求，输出报表模式是固定的。表模式是固定的。DSSDSS分析着重于分析着重于决策者决策者的需求，输出数据的模式是复的需求，输出数据的模式是复杂的。杂的。（5 5）MISMIS系统追求的是系统追求的是效率效率，即快速查询和产生报表。，即快速查询和产生报表。DSSDSS追求的追求的是是有效性有效性

39、，即决策的正确性。，即决策的正确性。第48页，本讲稿共65页48（6 6）MISMIS支持的是支持的是结构化决策结构化决策。这类决策是经常。这类决策是经常的、重复发生的。的、重复发生的。DSSDSS支持的是支持的是半结构化决策半结构化决策。这类决策是指。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，才能取得满意结既要应用计算机又要用户干预，才能取得满意结果的决策。果的决策。第49页，本讲稿共65页491.2.5 1.2.5 几个典型的决策支持系统几个典型的决策支持系统1.1.群决策支持系统群决策支持系统2.经理信

40、息系统经理信息系统3.商业智能商业智能第50页，本讲稿共65页501.1.群决策支持系统群决策支持系统 群体决策是若干决策者针对大型问题群体决策是若干决策者针对大型问题或复杂问题，在共同环境和一定的目标或复杂问题，在共同环境和一定的目标下发挥相互联系或相互制约的作用，通下发挥相互联系或相互制约的作用，通过共同协商，寻求各方都满意结果。过共同协商，寻求各方都满意结果。群决策支持系统群决策支持系统(Group Decision(Group Decision Support System Support System，GDSS)GDSS)是是在决策支持在决策支持系统系统DSS基础上发展起来的。基础上

41、发展起来的。第51页，本讲稿共65页51群决策支持系统（续）群决策支持系统（续）群决策支持系统群决策支持系统(GDSS)(GDSS)是在多个是在多个DSSDSS和多个决策者的基础上和多个决策者的基础上进行集成的结果。进行集成的结果。可以说，群决策支持系统可以说，群决策支持系统(GDSS)(GDSS)是是集成多个决策者的智慧、经验以及相应集成多个决策者的智慧、经验以及相应的决策支持系统组成的集成系统的决策支持系统组成的集成系统第52页，本讲稿共65页52GDSSGDSS的特性的特性GDSS是一个支持群决策的支持系统，它需要专是一个支持群决策的支持系统，它需要专门设计，不是多个门设计，不是多个DS

42、S的简单组合。的简单组合。GDSS能减少群中部分消极行为的影响。能减少群中部分消极行为的影响。GDSS能完成群决策过程和得出群决策方案，能完成群决策过程和得出群决策方案，并在组织管理者指导下得到群决策结果。并在组织管理者指导下得到群决策结果。GDSS能支持在一个地点举行的群决策会议，能支持在一个地点举行的群决策会议，也能支持远程的决策会议，并得到决策问题的结也能支持远程的决策会议，并得到决策问题的结果。果。第53页，本讲稿共65页53GDSSGDSS的应用类型的应用类型GDSS有四种应用类型，有四种应用类型，（1）决策室决策室在同一个会议室内，每个决策者可以在自己的计算机或在同一个会议室内，每

43、个决策者可以在自己的计算机或终端上利用各自的终端上利用各自的DSS系统进行决策制定，系统进行决策制定，GDSS的组的组织者协调和综合各决策者的决策意见，使织者协调和综合各决策者的决策意见，使GDSS得出群得出群决策结论。决策结论。（2）局部决策网局部决策网利用计算机局部网络使各决策者在各自的办公室中利用计算机局部网络使各决策者在各自的办公室中进行群决策。进行群决策。第54页，本讲稿共65页54（3）远程会议远程会议两个或者多个决策室通过可视通信设备连接在一起，两个或者多个决策室通过可视通信设备连接在一起，使用电子传真通过远程会议进行决策。使用电子传真通过远程会议进行决策。（4）远程决策制定远程

44、决策制定 每个决策者都拥有一台每个决策者都拥有一台“决策工作站决策工作站”，在站与站之，在站与站之间存在不间断的通讯联系，其中任何一个决策者可在任何间存在不间断的通讯联系，其中任何一个决策者可在任何时候与群体的其他成员取得联系，共同做出决策。时候与群体的其他成员取得联系，共同做出决策。第55页，本讲稿共65页552.经理信息系统经理信息系统 经理信息系统经理信息系统（ExecutiveInformationSystem,EIS）也称执行信息系统，是对高层也称执行信息系统，是对高层管理者的战略决策提供支持的决策支持系统。管理者的战略决策提供支持的决策支持系统。EISEIS定义为定义为:通过获取企

45、业内部和外部的有关信息为通过获取企业内部和外部的有关信息为高层决策者提供支持决策的系统。高层决策者提供支持决策的系统。第56页，本讲稿共65页56EISEIS的特性的特性（1）直接为高层决策者使用直接为高层决策者使用（2）界面友好、操作简便界面友好、操作简便（3）通过图、表、文字等形式输出信息通过图、表、文字等形式输出信息（4）从内部和外部资源中获取信息从内部和外部资源中获取信息（5）提供选择、析取、分离、追踪信息的工具提供选择、析取、分离、追踪信息的工具（6）提供各种类型的报告：状态报告、异常情况报告、提供各种类型的报告：状态报告、异常情况报告、趋势分析报告、特别查询报告等等趋势分析报告、特

46、别查询报告等等第57页，本讲稿共65页57经理信息系统应用软件的需求经理信息系统应用软件的需求（1）办公支持办公支持：提供电子邮件服务、公司内部和外部的新闻。支持：提供电子邮件服务、公司内部和外部的新闻。支持办公自动化功能办公自动化功能（2）分析支持分析支持：DSS功能与帮助；对于趋势、关键指标、概述文档、功能与帮助；对于趋势、关键指标、概述文档、异常报告的图形输出；数据钻取功能等。异常报告的图形输出；数据钻取功能等。（3）个性化服务个性化服务：允许对报告的形式、图表的类型和菜单的内容进：允许对报告的形式、图表的类型和菜单的内容进行灵活的修改。行灵活的修改。第58页，本讲稿共65页58（4）图

47、形功能图形功能：多种统计图形、趋势图形的生成和显示。：多种统计图形、趋势图形的生成和显示。（5）规划功能规划功能：项目管理。：项目管理。（6）人机界面友好人机界面友好：用户容易使用，具有很好的系统功能导航：用户容易使用，具有很好的系统功能导航形式。形式。(7)(7)安全措施安全措施：具有远程访问以及数据安全功能。：具有远程访问以及数据安全功能。第59页，本讲稿共65页59 3.商业智能系统商业智能系统商业智能商业智能是是90年代中期提出的。年代中期提出的。商业智能商业智能是从大量的数据中获得信息和知识，针对商业中随是从大量的数据中获得信息和知识，针对商业中随机产生的决策问题，达到支持决策的效果

48、。机产生的决策问题，达到支持决策的效果。商业智能系统商业智能系统是以数据仓库为基础，通过联机分析处理是以数据仓库为基础，通过联机分析处理和数据挖掘技术帮助企业领导者针对市场变化的环境，和数据挖掘技术帮助企业领导者针对市场变化的环境，做出快速、准确的决策。做出快速、准确的决策。商业智能系统与新决策支持系统商业智能系统与新决策支持系统从组成和目标来看是一致的。从组成和目标来看是一致的。商业智能系统更强调智能的效果。商业智能系统更强调智能的效果。第60页，本讲稿共65页60商业智能系统组成商业智能系统组成（1）提取、转换、加载（提取、转换、加载（ETL）工具）工具把商业应用系统的数据进行提取，按决策

49、主题的要求进行转把商业应用系统的数据进行提取，按决策主题的要求进行转换，再加载到数据仓库中去。换，再加载到数据仓库中去。（2）数据仓库数据仓库按数据仓库的组织形式（如星型模型）存储数据，数据仓库中现按数据仓库的组织形式（如星型模型）存储数据，数据仓库中现存大量的当前数据，也保留大量的历史数据，并产生不同层次的综存大量的当前数据，也保留大量的历史数据，并产生不同层次的综合数据。合数据。（3）商业智能工具商业智能工具包括用户查询和报表工具，联机分析处理（包括用户查询和报表工具，联机分析处理（OLAP）工具，数据）工具，数据挖掘（挖掘（DM）工具。）工具。第61页，本讲稿共65页61商业智能系统改进

50、企业决策过程商业智能系统改进企业决策过程（1）信息共享）信息共享用户可以迅速找到所需要的数据，通过对数据的多维分析获取所需信息。（2）实时反馈分析）实时反馈分析商业智能的运用能够使员工随时看到工作进展程度，并且了解一个特定的行为对现实目标的效用。第62页，本讲稿共65页62（3）找出问题的根本原因找出问题的根本原因通过对数据进行钻取分析，能找出问题的原因。（4）使用主动智能使用主动智能设定预警机制，一旦出现超过预警条件的数据，就自动通知用户。（5）实时智能实时智能实时监控和智能管理运输和物流业务。第63页，本讲稿共65页63该部分内容介绍了：决策支持系统的形成与发展和决策支持系统概念第64页，