管理信息系统课件-第十一章决策支持系统.pptx

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1、$number01管理信息系统课件-第十一章决策支持系统目目录录决策支持系统概述决策支持系统的组成与功能决策支持系统的开发与应用智能决策支持系统与群体决策支持系统决策支持系统的未来发展与挑战01决策支持系统概述定义决策支持系统（Decision Support System,DSS）是一种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。结构化与非结构化决策支持DSS既能够处理结构化问题，如预测和计划，也能够处理非结构化问题，如问题诊断和方案评估。数据库和模型库DSS依赖于数据库系统存储和管理数据，同时利用模型库提供各种分析工具和模型。人机交互性DSS强

2、调决策者的主导作用，通过人机交互，使决策者能够灵活地运用各种模型和方法进行决策分析。定义与特点123决策支持系统的历史与发展发展趋势随着大数据、人工智能等技术的进步，决策支持系统将更加智能化、个性化，能够更好地满足不同领域和行业的决策需求。起源20世纪70年代，随着数据库技术的发展，决策支持系统的概念开始出现。发展历程从最初的基于数据库的查询和报表生成系统，到后来的基于模型的决策分析系统，再到现代的智能决策支持系统。基于决策层次的分类基于数据类型的分类基于应用领域的分类决策支持系统的分类根据决策层次的不同，可以将DSS分为战略层、战术层和操作层三类。根据处理的数据类型不同，可以将DSS分为结构

3、化、半结构化和非结构化三类。根据应用领域的不同，可以将DSS分为经济、管理、工程、军事等类型。02决策支持系统的组成与功能数据库子系统是决策支持系统的基础，负责存储和管理决策所需的数据。数据库子系统它能够高效地查询、检索、更新和存储数据，并提供数据分析和数据挖掘的功能。数据库子系统支持多种数据源的接入，包括关系型数据库、非关系型数据库和数据仓库等。它还提供数据安全和隐私保护机制，确保数据的安全性和完整性。模型库子系统是决策支持系统的核心，包含各种决策分析模型和算法。这些模型和算法可用于预测、优化、仿真和决策分析等方面，支持决策者的决策过程。模型库子系统支持模型的自定义和扩展，用户可以根据实际需

4、求开发新的模型和算法。它还提供模型管理和调度功能，实现模型的自动化执行和集成。01020304模型库子系统控制系统控制系统是决策支持系统的调度中心，负责协调和监控系统的运行。它根据用户需求和系统资源情况，合理分配系统资源，确保系统的稳定性和高效性。控制系统还提供预警和报警功能，及时发现和处理系统异常情况。它支持多种控制策略和算法，可根据实际情况进行选择和调整。人机交互系统人机交互系统是决策支持系统的界面，提供用户与系统之间的交互功能。它支持多种输入方式和输出方式，包括文本、图表、图像和声音等。人机交互系统还提供用户定制功能，允许用户根据个人喜好和习惯定制界面风格和布局。它还支持多语言和国际化功

5、能，满足不同国家和地区用户的需求。文字内容文字内容文字内容文字内容标题解释系统是决策支持系统的重要组成部分，负责对模型输出结果进行解释和说明。02它提供友好的解释界面，帮助用户理解模型输出结果的含义和背景。03解释系统还提供可视化工具和仪表板功能，帮助用户快速了解和分析决策结果。04它还支持多维度和多层次的分析和展示，满足不同用户的决策需求。01解释系统03决策支持系统的开发与应用决策支持系统的开发可以采用结构化、原型法、面向对象等方法，根据项目需求和资源选择合适的方法。常见的决策支持系统开发工具包括PowerPoint、Excel、SPSS、SAS等，这些工具提供了丰富的数据处理、分析和可视

6、化功能。决策支持系统的开发方法与工具开发工具开发方法系统测试系统设计决策支持系统的实施步骤0504030201根据需求分析结果，设计决策支持系统的架构、界面、数据流程等，确保系统能够满足用户需求。对开发完成的决策支持系统进行测试，检查系统是否符合设计要求，是否存在漏洞和错误。系统部署与维护系统开发需求分析明确决策支持系统的目标和功能，收集相关数据和信息，了解用户需求和业务场景。依据系统设计，进行编程和数据库建设，实现决策支持系统的各项功能。将决策支持系统部署到实际运行环境中，进行系统运行监控和维护，确保系统稳定性和安全性。应用领域决策支持系统广泛应用于企业、政府、教育等领域，如战略规划、市场营

7、销、财务管理、人力资源管理等。应用案例例如某企业利用决策支持系统进行销售预测和库存管理，提高了销售业绩和库存周转率；某政府部门利用决策支持系统进行城市规划和交通管理，优化了城市资源配置和交通流量。决策支持系统的应用领域与案例04智能决策支持系统与群体决策支持系统智能决策支持系统（IDSS）是一种基于人工智能技术的决策支持系统，它通过运用专家系统、神经网络、遗传算法等人工智能技术，为决策者提供智能化、自动化的决策支持。IDSS具有自主学习和自我优化的能力，能够根据历史数据和经验不断自我完善，提高决策的准确性和效率。IDSS广泛应用于各个领域，如金融、医疗、军事等，帮助决策者解决复杂的问题和做出准

8、确的决策。智能决策支持系统01群体决策支持系统（GDSS）是一种基于计算机网络技术的决策支持系统，它通过运用群体沟通、协作等技术，为多个决策者提供共同决策支持的平台。02GDSS具有促进信息共享、提高决策透明度和参与度的优点，能够增强群体决策的效率和效果。03GDSS广泛应用于企业、政府机构等组织，帮助组织解决复杂的群体决策问题，提高组织的协作和创新能力。群体决策支持系统IDSS和GDSS各有优缺点，IDSS注重智能化和自动化，适用于单个决策者快速做出决策；GDSS注重群体协作和信息共享，适用于多个决策者共同协商和制定决策。IGDS通过集成人工智能技术、计算机网络技术和群体沟通协作技术，为多个

9、决策者提供智能化、自动化的共同决策支持平台，有助于解决复杂、大规模的群体决策问题。在实际应用中，可以将IDSS和GDSS进行集成，形成智能群体决策支持系统（Intelligent Group Decision Support System,IGDS），以充分发挥各自的优点，提高群体决策的效率和效果。智能决策支持系统与群体决策支持系统的比较与集成05决策支持系统的未来发展与挑战大数据时代的决策支持系统将面临数据量庞大、数据类型多样、数据处理速度快等挑战。随着大数据技术的不断发展，决策支持系统将更加依赖于数据挖掘和机器学习等技术，以实现更高效、准确的决策支持。大数据时代下的决策支持系统需要更加注重

10、数据质量和数据安全，以确保决策的可靠性和安全性。大数据时代的决策支持系统03云计算技术还可以降低决策支持系统的建设和维护成本，提高系统的可靠性和安全性。01云计算技术为决策支持系统提供了更加灵活、可扩展的计算资源和服务，有助于提高系统的性能和效率。02云计算技术可以实现数据存储和处理的分布式处理，提高数据处理的速度和规模。云计算技术在决策支持系统中的应用人工智能技术可以实现自动化决策和预测，减少人为干预和误差。人工智能技术在决策支持系统中的应用仍面临一些挑战，如算法的可解释性、数据隐私和伦理等问题。人工智能技术为决策支持系统提供了更加智能化的决策支持，有助于提高决策的准确性和效率。人工智能技术在决策支持系统中的应用与挑战THANKS