决策支持系统升级122.docx
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1、Evaluation Warning: The document was created with Spire.Doc for .NET.1、决策问题的类型(按结构化程度分为):(第一部分ppt17)a结构化决策问题。能够描述清楚的问题,三个阶段都能使用确定的算法或决策规则。b半结构化决策问题。不能够描述清楚,而只能凭直觉或经验作出判断的问题。三个阶段都不能使用确定的算法。c非结构化决策问题。介于两者之间的问题。一个或二个阶段能使用确定的算法或决策规则。作业调度度运筹管理理战略规划划支持需求求结构化库存报表表、零件件定货线性规划划、生产产调度新厂位置置选择EDP MS/OR半结构化化股票管理理
2、、贸易易开发市场场、经费费预算资本获利利分析DSS非结构化化为杂志选选择封面面聘用管理理人员研究、开开发分析析经验和直直觉2、决策策过程:就是人人们为了了实现一一定的目目标而制制定行动动方案,并准备备组织实实施的活活动过程程,这个个过程也也是一个个提出问问题、分分析问题题、解决决问题的的过程。(第一一部分pppt220)决策的过过程,赫赫尔伯特特西蒙划划分的四四个阶段段 1.情情报活动动 2.设计活活动 3.抉抉择活动动 4.实施活活动3、个人人决策和和集体决决策(第第一部分分pptt30) 从决决策的主主体看可可划分为为个人决决策和集集体决策策优点:效效率高;缺点:决决策质量量可能低低;可接
3、接受性低低。其人存,则其政政举,其其人亡,则其政政息4、做一一位明智智的决策策者(第第一部分分pptt37) 开始工作作。 关注重大大问题。 改善工作作计划。 化繁为简简 摆脱困境境 适时退出出 聪明地利利用他人人的帮助助 确立基本本的决策策原则 调整决策策风格 掌握自己己的决策策5、当前前决策科科学化发发展的方方向(第第一部分分pptt27)一、 用信息系系统支持持和辅助助决策二、 定性决策策向定量量与定性性相结合合的决策策发展三、 单目标决决策向多多目标综综合决策策发展四、 战略决策策向更远远的未来来决策发发展6、决策策支持的的方式(第一部部分pppt444)a 数据据与决策策支持b模型的
4、的决策支支持c“如果果,将怎怎样”(whaat-iif)分分析的决决策支持持d决策问问题方案案的决策策支持e自动生生成决策策问题方方案的决决策支持持f知识推推理与智智能技术术的决策策支持7、模型型是对于于现实世世界的事事物、现现象、过过程或系系统的简简化描述述(第一一部分pppt446)(一)物物理模型型:也称称实体模模型,又又可以分分为实物物模型和和类比模模型。(二)数数学模型型:用数数学语言言描述的的一类模模型(三)结结构模型型:主要要反映系系统的结结构特点点和因果果关系的的模型(四)仿仿真模型型:通过过数字计计算机,模拟计计算机或或混合计计算机上上运行的的程序表表达的模模型。选择模型型需
5、要做做到:(1)对已有有模型解解决的问问题很熟熟悉。(2)对对现实世世界的实实际问题题也很熟熟悉。模型库管管理系统统:提供供模型的的提取、访问、更新和和合成等等操作。(第二二部分pppt333)数学建模模步骤(第一部部分pppt511)1)模型型准备 4)模型求求解2)模型型假设 5)模型分分析3)模型型建立 6)模型检检验模型库管管理系统统的功能能:一、模型的的存储管管理,包包括模型型的表示示、模型型存储组组织结构构、模型型的查询询和维护护。二、模型型的运行行管理,包括模模型程序序的输入入和编译、模型的的运行控控制、模模型对数数据的存存取。三、支持持模型的的组合,包括模模型间的的组合以以及模
6、型型之间数数据的共共享与传传递。(课本999)8、决策策支持系系统:是是以信息息技术为为手段,应用管管理科学学、计算算机科学学及有关关学科的的理论和和方法,针对半半结构化化的决策策问题,通过提提供背景景材料、协助明明确问题题、修改改完善模模型、列列举可能能方案、进行分分析比较较等方式式,为管管理者做做出正确确决策提提供帮助助的人机机交互信信息系统统。(第第二部分分pptt20)决策支持持系统的的结构图图9、DSSS与MISS、 DSSS与ES、DSSS与MS/OR的的关系(第二部部分pppt144)(1) DSSS与MS/OR的的关系MS:处处理结构构化问题题,运用用分析的的观点。OR:处处理
7、结构构化问题题,研究究对象主主要集中中在数学学规划、决策论论、对策策论等理理论和方方法上。DSS:处理战战略、规规划等半半结构化化的决策策问题。(2) DSSS与MISS的关系系MIS:收集、传递、存储、加工处处理各种种信息,监测运运营数据据,利用用历史数数据预测测未来,用指定定的数学学方法分分析数据据,提供供全面数数据和分分析报告告。面向向管理人人员,提提供低层层次的决决策支持持。DSS:面向决决策者,提供适适当的决决策支持持,是MMIS的的高级阶阶段。(3) DDSS与与ES的关关系 IDSSS = DSSS + ESSES:利利用知识识和推理理机,处处理半结结构化问问题。DSS:使用数数
8、据和模模型,处处理结构构化问题题,与EES结合合后,可可处理半半结构化化问题10、数数据集市市(Daata Marrt)具有有特定应应用的数数据仓库库,主要要针对某某个具有有战略意意义的应应用或者者具体部部门级的的应用,支持用用户利用用已有的的数据获获得重要要的竞争争优势或或者找到到进入新新市场的的具体解解决方案案。(第第四部分分pptt18)数据集市市可以分分为两种种:a独立的的数据集集市(IIndeepenndennt DDataa Maart),数据据直接来来源于数数据源。b从属的的数据集集市(DDepeendeeantt Daata Marrt),数据来来源于中中央的数数据仓库库。数据
9、集市市的特点点(1)规规模较小小,灵活活,(2)开开发工作作一般由由业务部部门主持持定义、设计、实施、管理和和维护。(3)能能够快速速实现,代价较较低,投投资回收收期短,风险小小。(4)具具集的紧紧密集成成。(5)有有利于进进一步升升级到完完整的数数据仓库库或形成成分布式式数据仓仓库。数据集市市的应用用:人力力资源数数据集市市、财务务数据集集市、销售数据据集市、市场数数据集市市等数据仓库库:是指指从业务务数据中中创建信信息数据据库,并并针对决决策和分分析进行行优化,且支持持决策过过程的、面向主主题的、集成的的、随时时间变化化的、稳稳定的数数据集合合。(第第四部分分pptt6)数据仓库库的特点点
10、(第四四部分pppt99)a面向主主题 b集成成的 c数据据仓库是是稳定的的 d随时时间变化化的数据挖掘掘:具体体地说是是在数据据库中,对数据据进行一一定的处处理,从从大量的的、不完完全的、有噪声声的、模模糊的、随机的的数据中中提取隐隐含的、事先未未知的、但又是是潜在有有用的信信息和知知识的过过程。(第四部部分下pppt114)11、 数据仓库库构建大大致有如如下几个个步骤1)明确确主题 22)概念念设计 33)技术术准备 44)逻辑辑设计5) 物理设计计 6)数数据仓库库生成 7)数据仓仓库的运运行与维维护12、OOLTPP、OLAAP(第第四章上上pptt39) On-llinee Ann
11、alyyticcal Proocesssinng(在在线分析析处理或或联机分分析处理理)是针对对特定问问题的联联机数据据访问和和分析,使分析析人员、管理人人员或执执行人员员能够从从多种角角度对从从原始数数据中转转化出来来的、能能够真正正为用户户所理解解的、并并真实反反映企业业维特性性的信息息进行快快速、一一致、交交互地存存取,从从而获得得对数据据的更深深入了解解的一类类软件技技术。(OLAAP委员员会的定定义)(第四四章上pppt444) OLAPP的特性性 1. 快速速性 22. 可可分析性性 3. 多维维性 44.信息息型.(第四四章上pppt446) OLTPP系统联机事事务处理理 On
12、-Linne TTrannsacctioon PProccesssingg 事件件驱动,面向应应用。如如:银行行的储蓄蓄系统 OLAPP系统联机分分析处理理 On-Linne AAnallytiicall Prroceessiing 跨部门门,面向向主题。 OLTPP与OLAAP对比比13、 数据挖掘掘的主要要方法(第四部部分下pppt116)(1)归归纳学习习方法信信息论方方法(决决策树方方法):ID3、ID44、ID55、C4.5、IBLLE方法法集合论方方法:粗粗糙集方方法、关关联规则则挖掘、覆盖正例例排斥反反例方法法、概念念树方法法(2)仿仿生物技技术:神神经网络络方法、遗传算算法(3
13、)公公式法:现在工工程和科科学数据据库中对对若干数数据项(变量)进行一一定的数数学运算算,求得得相应的的数学公公式。(4)统统计分析析方法常常用统计计方法、相关分分析、回回归分析析、假设检验验、聚类类分析、判别分分析(5)模模糊数学学方法:模糊模模式识别别、模糊糊聚类、模糊分分类、模糊关联联规则等等(6)可可视化技技术14、AApriiorii算法IID3算算法的思思想及其其应用Apriiorii算法(课课本2330)(第四章章下pppt266)在关联规规则挖掘掘算法中中,把项项目的集集合称为为项集(iteemseet),包含有有k个项目目的项集集称为kk-项集集。包含含项集的的事务数数称为项
14、项集的出出现频率率,简称称为项集集的频率率或支持持度计数数。如果果项集的的出现频频率大于于或等于于最小支支持度ss与D中事务务总数的的乘积,则称该该项集满满足最小小支持度度s。如果果项集满满足最小小支持度度,则称称该项集集为频繁繁项集(freequeent iteemseet )。关联规则则的挖掘掘主要被被分解为为下面两两步:第1步:找出所所有的频频繁项集集,即找找出支持持度大于于或等于于给定的的最小支支持度阈阈值的所所有项集集。可以以从1到k递归查查找k-频繁项项集。第2步:由频繁繁项集产产生强关关联规则则,即找找出满足足最小支支持度和和最小置置信度的的关联规规则。对对给定的的L,如果果其非
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