《决策支持系统》课件.pptx

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1、决策支持系统PPT课件目录决策支持系统概述决策支持系统的关键技术决策支持系统的应用领域目录决策支持系统的未来发展决策支持系统的实践案例01决策支持系统概述定义决策支持系统（DecisionSupportSystem，简称DSS）是一种辅助决策者通过数据、模型和知识，进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。DSS为决策者提供支持和辅助，帮助其更好地理解和解决问题。DSS依赖于数据来进行决策分析，因此需要强大的数据获取、存储和处理能力。DSS集成了多种模型和知识，以提供全面的决策支持。DSS具有友好的用户界面，方便决策者与系统进行交互。面向决策者模型和知识集成交互性数据驱动定义与特点初级阶段2

2、0世纪70年代初，DSS开始萌芽，主要应用于企业管理和市场营销领域。发展阶段20世纪80年代，随着计算机技术的进步，DSS得到了快速发展，广泛应用于各个领域。成熟阶段20世纪90年代至今，随着互联网和大数据技术的普及，DSS逐渐成熟并成为决策支持的主要工具。发展历程030201分类与架构分类根据应用领域和功能特点，DSS可分为运营型、分析型和数据型等类型。架构一个典型的DSS架构包括数据层、模型层、应用层和用户层等四个层次。02决策支持系统的关键技术数据仓库技术是决策支持系统的核心，它能够将分散在各个业务系统的数据进行整合，形成一个统一的数据视图。数据仓库技术包括数据抽取、转换、加载（ETL）

3、以及数据存储和查询等关键技术，能够提供高效、稳定的数据支持。数据仓库技术还能够实现数据的多维分析和数据挖掘，为决策者提供更加深入的数据洞察。010203数据仓库技术联机分析处理（OLAP）技术OLAP技术是决策支持系统的另一项关键技术，它能够提供多维数据分析功能，帮助决策者从多个角度分析数据。OLAP技术包括多维数据集、数据切片、数据旋转等操作，能够快速地生成各种报表和图表，为决策者提供直观的数据展示。OLAP技术还能够与数据挖掘技术结合，进一步挖掘数据的潜在价值，提高决策的准确性和科学性。123数据挖掘技术是决策支持系统的重要组成部分，它能够从大量数据中发现隐藏的模式和规律，为决策者提供有价

4、值的信息。数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则等多种算法，能够根据不同的业务场景选择合适的算法进行数据挖掘。数据挖掘技术还能够与可视化技术结合，将挖掘结果以更加直观的方式展示给决策者，提高决策的效率和准确性。数据挖掘技术模型与仿真技术是决策支持系统的另一种关键技术，它能够通过建立数学模型对现实世界进行模拟和预测。模型与仿真技术包括系统动力学、蒙特卡洛模拟等多种方法，能够根据不同的业务需求选择合适的模型进行仿真。模型与仿真技术还能够与数据挖掘和OLAP技术结合，进一步提高决策的科学性和准确性。模型与仿真技术03决策支持系统的应用领域利用历史销售数据和市场趋势，预测未来市场需求，帮助企业制定合理的

5、销售计划。销售预测库存管理价格策略通过分析库存数据和销售数据，合理安排进货和库存，降低库存成本，提高库存周转率。根据市场需求、竞争情况和成本等因素，制定合理的价格策略，提高企业盈利水平。030201商业决策03公共安全利用决策支持系统分析社会治安和犯罪数据，提高公共安全管理和预防犯罪的能力。01城市规划利用决策支持系统进行城市规划，优化城市空间布局，提高城市综合承载能力。02环境保护通过决策支持系统分析环境监测数据和污染源数据，制定有效的环境保护措施。政府决策人力资源管理通过决策支持系统分析员工绩效和人才需求，优化人力资源配置，提高员工满意度和绩效。财务管理利用决策支持系统进行财务分析和预测，

6、提高企业财务管理水平，降低财务风险。市场拓展通过决策支持系统分析市场趋势和竞争情况，制定有效的市场拓展策略，提高企业市场份额。企业决策科研项目管理利用决策支持系统进行科研项目管理和评估，提高科研项目质量和效率。学科发展通过决策支持系统分析学科发展趋势和热点，制定学科发展计划和战略。技术创新利用决策支持系统分析技术发展趋势和市场需求，推动技术创新和成果转化。科研决策04决策支持系统的未来发展大数据技术为决策支持系统提供了更丰富的数据来源和更高效的数据处理能力，有助于提升决策的准确性和时效性。总结词随着大数据技术的不断发展，决策支持系统能够处理的数据量越来越大，涵盖了结构化数据、非结构化数据和实时

7、数据等。这使得决策支持系统能够从海量数据中提取有价值的信息，为决策者提供更加全面、准确的决策依据。详细描述大数据与决策支持系统总结词人工智能技术为决策支持系统提供了更智能的决策支持和更高效的问题求解能力，有助于提升决策的质量和效率。详细描述人工智能技术如机器学习、深度学习等在决策支持系统中的应用，使得系统能够自动学习和优化决策模型，提高决策的准确性和稳定性。同时，人工智能技术还可以帮助决策支持系统更好地处理不确定性和风险，为决策者提供更加可靠的决策支持。人工智能与决策支持系统VS云计算技术为决策支持系统提供了更加灵活和可扩展的计算资源和服务，有助于降低系统的建设和维护成本。详细描述云计算技术使

8、得决策支持系统的部署和运行更加便捷，可以根据实际需求灵活地调整计算资源和服务规模，降低了系统的建设和维护成本。同时，云计算技术还可以提高系统的可靠性和安全性，保障决策支持系统的稳定运行。总结词云计算与决策支持系统05决策支持系统的实践案例利用数据挖掘技术，对银行信贷风险进行评估和预警，提高信贷资产质量。该银行信贷风险评估系统基于决策支持系统框架，整合了信贷业务数据、客户信息等多源数据，通过数据挖掘和模型分析，对信贷风险进行评估和预警，为银行信贷决策提供科学依据，有效提高了信贷资产质量。总结词详细描述案例一：某银行信贷风险评估系统总结词针对突发事件，提供快速响应和决策支持，保障公共安全和社会稳定。详细描述该政府应急决策支持系统基于云计算和大数据技术，实时收集和处理各类突发事件信息，为政府应急管理部门提供快速响应和决策支持，有效提高了政府应急处置能力，保障了公共安全和社会稳定。案例二：某政府应急决策支持系统案例三：某企业市场预测分析系统通过对市场数据的分析，预测市场需求和趋势，为企业制定营销策略提供依据。总结词该企业市场预测分析系统利用数据挖掘和机器学习技术，对市场数据进行深入分析，预测市场需求和趋势，为企业制定营销策略提供科学依据，有效提高了企业的市场竞争力。详细描述感谢观看THANKS