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🚀前言

决策支持系统（DSS）是一种信息系统，旨在帮助决策者在复杂问题或未结构化问题中做出决策。它结合了数据、模型、分析工具和用户界面，以提供决策所需的信息和支持。DSS可以针对不同的决策场景提供多种功能和工具，包括数据查询和分析、模型建立和模拟、可视化展示、假设测试等。

🚀一、决策支持系统DSS

🔎1.决策支持系统DSS

决策支持系统（DSS）：

1. 定义：

   • DSS是一个交互式的、灵活的、适应性强的基于计算机的信息系统，旨在为解决非结构化管理问题提供支持，以改善决策的质量。

2. 基本模式：

   • DSS的基本模式反映了其形式及其与“真实系统”、人和外部环境的关系。管理者处于核心地位，运用自己的知识和经验，结合DSS提供的支持，对其管理的“真实系统”进行决策。

3. 基本结构形式：

   • DSS的两种基本结构形式是两库结构和基于知识的结构。
   • 两库结构由数据库子系统、模型库子系统和对话子系统形成三角形分布的结构。

🔎2.决策支持系统的总体功能

1. 整理和提供数据：决策支持系统用来整理和提供与决策问题相关的各种数据。

2. 外部信息收集与提供：决策支持系统要尽可能地收集、存储和及时提供与决策有关的外部信息。

3. 反馈信息处理：决策支持系统能及时收集和提供有关各项活动的反馈信息，以支持决策过程中的调整和优化。

4. 模型管理与存储：决策支持系统对各种与决策有关的模型具有存储和管理的能力，以便于使用和更新。

5. 方法管理与存储：决策支持系统提供对常用的数学方法、统计方法和运筹方法的存储和管理，以支持决策过程中的分析和计算。

6. 数据、模型、方法管理：决策支持系统能够对各种数据、模型、方法进行有效管理，为用户提供查找、变更、增加、删除等操作功能。

7. 数据加工与信息输出：决策支持系统运用提供的模型和方法对数据进行加工，并生成有效支持决策的信息。

8. 人机交互与图形输出：决策支持系统具有人机对话接口和图形加工、输出功能，使用户能够方便地查询数据、分析结果，并输出相应的图形化信息。

9. 支持分布使用方式：决策支持系统应支持分布使用方式，提供有效的传输功能，以确保分散在不同地点的用户能够共享系统提供的模型、方法和信息。

🔎3.决策支持系统的特点

1. 面向决策者：决策支持系统专门设计为辅助和支持决策者进行决策，旨在满足他们的需求和决策过程的要求。

2. 支持半结构化问题：决策支持系统能够有效地处理半结构化问题，即那些既不完全规范也不完全非规范的问题，为决策者提供相关信息和支持。

3. 辅助决策者：决策支持系统的作用是辅助决策者进行决策，提供必要的信息、分析工具和模型，帮助他们做出更明智、更有效的决策。

4. 动态性体现：决策支持系统能够反映决策过程的动态性，随着决策者对信息的理解和需求的变化而调整和优化支持内容。

5. 交互式处理：决策支持系统倡导与用户之间的交互式处理，即用户可以与系统进行互动，通过查询、分析、模拟等方式参与决策过程，使决策过程更加灵活和有效。

🔎4.决策支持系统的组成

🦋4.1 数据的重组和确认

数据的重组和确认包含了几个关键的概念和步骤：

1. 数据的重组和确认（Data Reorganization and Validation）：

   • 数据重组指的是将数据从原始来源转换成一种更适合分析和决策支持的格式。这涉及到数据清洗、转换和集成的过程，确保数据是准确和一致的。
   • 数据确认则是验证数据的准确性和完整性的过程。在数据被用于决策支持之前，需要确认数据是正确无误的。

2. 与决策支持系统相关的数据库问题：

   • 这些问题主要是关于如何确保数据库提供的数据是准确和及时的，以便可以被决策支持系统有效使用。
   • 数据库设计需要支持快速查询和分析，同时保证数据的安全性和隐私。

3. 正确的数据和理想的形式：

   • 获取正确的数据意味着数据必须是最新的，没有错误和偏差，能够反映实际情况。
   • 理想的形式意味着数据被组织和结构化的方式使得数据易于访问、理解和操作。

4. 数据仓库的概念（Data Warehousing）：

   • 数据仓库是一种特殊的数据库，专门设计用来支持决策过程。它从各种异构源收集数据，经过清洗、集成和重组，存储在一个中心位置。
   • 在数据仓库中，数据通常是以一种对分析和报告有利的方式进行组织的，例如使用星型模式（Star Schema）或雪花模式（Snowflake Schema）。
   • 数据仓库支持多维数据分析和在线分析处理（OLAP），这是决策支持系统中重要的功能。

数据管理是一个核心问题，而数据仓库提供了一个有效的解决方案来确保数据的质量和可用性。通过数据仓库，组织能够建立一个强大的数据基础，这对于基于数据的决策至关重要。

🦋4.2 数据字典的建立

1. 数据字典的建立：

   • 数据字典是一个记录数据库或数据仓库中所有数据元素（例如表、列、数据类型、约束等）及其相关信息的文档或工具。
   • 数据字典的建立包括收集和记录数据元素的定义、描述、用途以及其他相关信息，以便帮助用户理解和使用数据。
   • 数据字典通常包括数据元素的名称、数据类型、长度、描述、来源、用途、约束、取值范围等信息，有助于数据管理和数据使用的标准化和规范化。

2. 数据仓库的作用：

   • 数据仓库是一个专门用来存储和管理大量数据的数据库，它与作业层系统分离存在，旨在支持决策过程和业务分析。
   • 通过访问数据仓库，管理者可以获取到以事实为根据的数据，用于解决许多业务问题，支持决策制定和业务优化。
   • 数据仓库与传统的作业层系统不同，它主要面向分析和查询，数据通常以一种对决策支持有利的形式进行组织和存储，例如星型模式或雪花模式。
   • 数据仓库中的数据经过清洗、集成和重组，以确保数据的准确性、完整性和一致性，使之成为可信的数据源用于决策制定和业务分析。

数据字典的建立是数据管理的一部分，它有助于记录和管理数据仓库中的数据元素信息。而数据仓库的作用则在于提供一个可信的数据存储和访问平台，帮助管理者基于事实做出准确的决策，并解决业务上的各种问题。

🦋4.3 数据挖掘和智能体

下面是关于数据挖掘和智能体的整理，以及数据挖掘的结果类型：

1. 数据挖掘和智能体：

   • 数据挖掘是从大量数据中发现潜在模式、关系和趋势的过程，以提取有用的信息并做出预测或决策。
   • 智能体是用于访问、查询和分析数据仓库中数据的工具或软件，它能够帮助管理者快速有效地利用数据做出决策。

2. 数据挖掘的结果类型：

   • 关联规则挖掘（Association Rule Mining）：将各个事件联系在一起，发现它们之间的关联关系。例如，发现80%购买面包的用户也会购买牛奶。
   • 排序挖掘（Sequence Mining）：对数据集中的变量进行排序，挖掘出它们之间的顺序关系或先后逻辑。例如，分析疫情期间每日确诊病例数量的数据，观察病例数随时间的变化规律。
   • 模式挖掘（Pattern Mining）：根据模式组织数据，发现数据中的规律或模式。例如，将银行客户分成不同信用级别，如A级（信用最好）、B级、C级、D级（信用最差）。
   • 分类挖掘（Classification Mining）：推导特定小组与其他小组相区分的判断规则，用于对新数据进行分类或预测。例如，根据用户的浏览和购买记录，将用户分成爱购买家电的一族、爱买化妆品的一族等，用于个性化推荐。在音乐应用中，根据用户的听歌习惯，将用户自动分成爱听古典乐的一类、爱听流行乐的一类等，以便推荐相应的歌曲。在社交平台上，根据用户的兴趣和社交关系，自动将用户聚类为游戏群体、摄影群体、旅游群体等，以匹配同类用户。

这些数据挖掘的结果类型可以帮助管理者更好地理解数据，发现隐藏在数据背后的规律和趋势，从而支持决策制定和业务优化。

🦋4.4 模型建立

下面是关于模型建立和模型库处理，以及一个制造业公司的决策支持系统建立步骤的示例：

1. 模型建立：

   • 模型建立是根据实际业务场景和需求，选择或构建不同的分析模型，用来进行预测、优化、规划等，以支持更好的决策。
   • 模型建立的方法包括穷举枚举法算法、启发式方法和模拟法等。

2. 模型库处理：

   • 模型库是存储各种分析模型的库，包括预测模型、优化模型、仿真模型等，以便根据实际需求选择合适的模型进行分析。
   • 模型管理的目的是帮助决策者理解与选择有关的现象，以支持决策制定。

3. 制造业公司决策支持系统建立步骤示例：

   • 收集历史生产和销售数据。
   • 建立预测模型，预测未来几个月的产品销量。
   • 建立线性规划模型，确定每个产品的最优生产量。
   • 建立产能规划模型，合理分配生产资源。
   • 将这些模型整合，形成决策支持系统，进行生产计划优化。

根据实际业务需求，选择合适的预测模型、优化模型、仿真模型等，让系统可以对复杂问题进行分析，以提供决策依据。这样的流程可以帮助制造业公司利用历史数据和现有资源，进行生产计划的优化和决策制定。

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