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1、 第一节 决策支持系统的概念第二节 决策支持系统的组成第三节 智能决策支持系统第四节 群体决策支持系统第五节 商务智能第十一章 决策支持系统 第一节 决策支持系统的概念 一、决策支持系统的产生和发展 二、决策支持系统与管理信息系统的区别信息系统与决策支持决策是人们为达到一定目的而进行的有意识、有 选择的行动。决策需要掌握理论和方法，需要获取准确 及时的信息。n西蒙(Simon) 的决策过程模型:信息系统与决策支持决策科学化的含义：n 用信息系统支持和辅助决策n各种通用和专用决策支持系统n 定性化决策向定量与定性相结合的决策发展n系统工程学、仿真技术、电子计算机理论、科学 学、预测学，特别是运筹
2、学、布尔代数、模糊数学、泛函 分析等引进决策活动信息系统与决策支持决策问题的类型n结构化决策 n决策过程和方法有规律，能用语言和模 型描述n半结构化决策n决策过程和方法有一定规律，不完全确 定n非结构化决策n决策过程和方法没有规律，主要依靠主 观判断信息系统与决策支持判别决策问题的类型n库存报表n工资计算n出勤统计n生产计划n经费预算n获利分析n招聘经理n投放广告一、决策支持系统的产生和发展一、决策支持系统的产生和发展n决策支持系统的产生的背景nMIS的局限性：着重完成例行的日常信息处理 任务，没有强调对决策的积极支持。导致70年代国 际上展开了MIS为什么失败的讨论。n技术的发展：运筹学、数
3、理统计、多目标决策 、人工智能、专家系统、数据库系统的改善等。使 得对半结构化决策问题的解决成为可能。技术的发展信息支持决策的研究1971年Keen:提出“管理决策系统”（MDS）1978年Keen和Scott Morton提出“决策支持系统”（DSS）形成DSS新学科一、决策支持系统的产生和发展一、决策支持系统的产生和发展 DSS 的定义：DSS是一种以计算机为工具，应用决策科学及 有关学科的理论与方法，以人机交互方式辅助决 策者解决半结构化和非结构化决策问题的信息系 统。一、决策支持系统的产生和发展一、决策支持系统的产生和发展 专家系统与DSS相结合，充分利用专家系统定性分析与 DSS定量
4、分析的优点，形成了智能决策支持系统IDSS，提高 了DSS支持非结构化决策问题的能力。 DSS与计算机网络技术结合构成了新型的能供异地决策 者共同参与进行决策的群体决策支持系统GDSS。 在GDSS的基础上，为了支持范围更广的群体，包括个人 与组织共同参与大规模复杂决策，人们又将分布式的数据库 、模型库与知识库等决策资源有机地集成，构建分布式决策 支持系统DDSS。一、决策支持系统的产生和发展一、决策支持系统的产生和发展二、决策支持系统与管理信息系统的二、决策支持系统与管理信息系统的 区别区别nMISn解决结构化问题n提供固定格式的报告，追求效率n监控企业的行为nDSSn解决半结构、非结构化问
5、题n针对性查询、图形显示n指导决策，追求决策的准确性销售与市场生产财务与会计其它战略计划管理控制运行控制业务处理(MIS)(EDP)(DSS)二、决策支持系统与管理信息系二、决策支持系统与管理信息系 统的区别统的区别非结构化决策结构化决策第二节 决策支持系统的组成数据库模型库对话 子系统方法库 子系统模型库 子系统用户数据库 子系统方法库三库结构第三节 智能决策支持系统四库结构智能决策支持系统数据库模型库对 话 子 系 统数 据 库 子系 统模 型 库 子 系 统用户方法库知识库方 法 库 子系 统知 识 库 子 系 统n结构第三节 智能决策支持系统nIDSS与DSS的区别n具有智能人机接口：
6、理解自然语言n问题处理系统：结构化、非结构化分别 处理n增加了知识库和推理机n GDSS 概念在 DSS 基础上利用计算机网络与通 信技术让多个决策者为了一个共同的目标,通 过某种规程相互协作,探寻半结构化或非结构 化决策问题解决方案.第四节 群体决策支持系统人机接口 公共数据库 子系统公共模型库 子系统主持人 规程库子系统通信库子系统公共方法库 子系统私有决策 支持系统决策者 决策者 公共 显示设备第四节 群体决策支持系统n组成n GDSS 按一个预定的规程以会议方式运行n 由一个主持人及多个决策者参加围绕一个称为“主题”的决策问题按照某种规程展开n 主持人员控制决策活动的进程参会者利用三库
7、资源和私有 DSS 分析 问题进行子问题的决策，发表各自的意见 第四节 群体决策支持系统第四节 商务智能n BI的含义 BI是一种能力，它最直接的目的就是从各种各样 的信息中获取决策知识，为企业的决策服务。它建立 在ERP、CRM等各种信息系统所提供的信息源之上，面 向决策，为现代企业的信息管理提供了一种新的思路 。 第五节 商务智能n BI的三大技术要素n 数据仓库（Date Warehouse）n以面向主题的多维结 构对组织的数据进行集成管理 的技术nOLAP技术： (Online Analytical Processing)n对历史数据动态分类和统计而产生信息或知识 n数据挖掘技术(Da
8、te Mining)n根据数据的相似性找出数据相关性第五节 商务智能n数据挖掘技术的分类n联想：如超市采购模型发现：购买薯片的，50%会购 买可乐饮料，借此，可以制定较好的营销策略。目前，网络营 销常用。n因果：时间上的联系，如购买房子后，半年左右会购 买家具或电器。n分类：对流失客户特征的分析，以预测他们是谁，设 计特殊的对策。电信、银行客户。n聚类：客户细分n预测: 发现数据变化规律、预测未来值第五节 商务智能n数据挖掘（DM)与知识发现的应用n数据库营销n通过对已有顾客数据的分析，将客户分为不同的 等级，由手工分类到机器学习，形成智能系统，当新客户 到来时，输入系统，对其购买可能性进行预
9、测，根据结果 有针对性地进行推销。n购物篮分析n通过POS数据库的分析，识别顾客的购买行为， 比如A商品被选购，B商品被选购的可能性为95%。n调整货架布局，制定促销方案第五节 商务智能n数据挖掘的典型案例n某个夏天，沃尔玛(Walmart)数据分析 人员利用数据仓库系统对商品进行“购物篮 分析”时发现了一个令人惊奇的现象每 逢周末，位于某地区的沃尔玛连锁超市的婴 儿尿布和啤酒的销量特别大。第五节 商务智能进一步分析发现：购买这两个产品的顾客一 般都是年龄在25-35周岁的青年男子，假日会狂欢 玩乐，没时间购买孩子的东西，于是每到周五下 班前后，一次买齐孩子周末和下一周使用的尿布 以及聚会时豪
10、饮的啤酒。 第五节 商务智能决策行动：1、将卖场内原来相隔很远的妇婴用品区与酒类饮 料区的空间距离拉近，减少顾客的行走时间；2、根据本地区新婚新育家庭的消费能力的调查结 果，对这两种产品的价格进行了再一次的调整，使价 格更具有吸引力；3、同时向一些购物达到一定金额的顾客赠送婴儿 奶嘴及其他小礼品，这些举措使得尿布和啤酒的销售 量双双大幅度增长。第五节 商务智能目前，在很多领域，已经成功引入了BI技术，尤其是在如 银行、电信、保险、交通、零售等商业领域。BI所能解决的典 型商业问题包括：n直接营销n面向细分市场客户群体的划分n用户背景分析n交叉销售等市场分析行为n客户流失性分析n客户信用评估n欺诈发现等思考题n简述决策支持系统的概念n决策支持系统的结构有几种？n简述MIS与DSS的区别n群体决策支持规程库和通讯库的作用是什么？n什么是商务智能，商务智能的技术要素有哪些 ？
