信息分析决策支持系统3.24

上传人:小** 文档编号:92821832 上传时间:2019-07-13 格式:PPT 页数:93 大小:720KB
返回 下载 相关 举报
信息分析决策支持系统3.24_第1页
第1页 / 共93页
信息分析决策支持系统3.24_第2页
第2页 / 共93页
信息分析决策支持系统3.24_第3页
第3页 / 共93页
信息分析决策支持系统3.24_第4页
第4页 / 共93页
信息分析决策支持系统3.24_第5页
第5页 / 共93页
点击查看更多>>
资源描述

《信息分析决策支持系统3.24》由会员分享,可在线阅读,更多相关《信息分析决策支持系统3.24(93页珍藏版)》请在金锄头文库上搜索。

1、决策支持系统发展综述 理论、方法与案例,理 论 篇 DSS的产生与发展 DSS的基本概念 DSS的构造与系统结构 新一代DSS的研究与发展,定义:决策支持系统是以信息技术为手段,应用管理科学、计算机科学及有关学科的理论和方法,针对半结构化和非结构化的决策问题,通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式,为管理者做出正确决策提供帮助的人机交互信息系统。,DSS的产生与发展,DSS的产生背景 电子数据处理EDP(Electronic Data Processing) 管理信息系统MIS(Management Information Systems),技术背景:

2、运筹学模型发展已经比较完善,多目标决策分析突破了单一效用理论的框架,计算机软、硬件及网络技术的迅猛发展,人工智能特别是知识处理技术的发展,数据库技术、图形显示技术、各类工具软件(如统计软件)的发展与完善,构成了DSS形成与发展的技术基础。,DSS的发展 70年代,Scott Morton在管理决策系统(1971)一书中首次提出DSS。 Peter G. W. Keen等人编写了一套丛书,阐明DSS的主要观点,初步构造出DSS的基本框架。 1978至1988年,DSS得到迅速发展,许多实用系统被开发出来,投入实际应用,产生明显效益。 1988至现在,DSS技术持续发展,目前已基本成熟。新一代DS

3、S研究仍然十分活跃。,DSS的理论基础 信息论 计算机技术 管理科学与运筹学 信息经济学 行为科学 人工智能 统计学,(1) 信息论 信息是现代科学技术中普遍使用的一个重要概念。 信息论是运用信息的观点,把系统看作是借助于信息的获取、传送、加工处理、输出而实现其有目的性行为的研究方法。,(2) 计算机技术 计算机软件技术 计算机硬件技术 计算机网络技术 计算机图形处理技术 计算机知识处理技术等,(3) 管理科学与运筹学 管理科学MS(Management Science):面向管理者,研究决策问题,如决策目标、决策效能等。 运筹学OR(Operations Research):提供一系列优化、

4、仿真、决策等模型。,(4) 信息经济学 在信息时代,研究信息的产生、获得、传递、加工处理、输出等方面的价值问题。从经济学的角度,研究信息产生和获得的成本是多少?利润是多少?即研究信息价值问题。,(5) 行为科学 研究决策者的决策风格、在决策过程中的决策行为等,指导DSS的设计和开发。涉及到决策者的心理学。,(6) 人工智能 将人工智能技术用于管理决策是一项开拓性工作。当前研究的IDSS就是DSS与AI技术相结合的产物,它用领域专家的知识来选择和组合模型,完成问题的推理和运行,为用户提供智能的交互式接口。,其中专家系统(Expert Systems , 即ES ) 研究,取得了许多实用化的成果。

5、当今世界上已经有上万个专家系统应用于医疗、诊断、探矿、军事、调度、质谱分析、计算机配置、辅助教育等各种领域,并已开始涉足财务分析、计划管理、工程评估、法律咨询等管理决策领域。,DSS与相关技术的关系 决策与预测的关系 DSS与MS/OR的关系 DSS与MIS的关系 DSS与ES的关系,(1) 决策与预测的关系 决策:创造未来,基于预测,实现将来一个目标。 预测:预言未来,基于分析、研究、仿真、实验。 例如:灾害预测与防灾决策、日常预测与决策、经营预测与决策、宏观预测与决策、贯序预测与决策、为重大决策作预备性研究等。,(2) DSS与MS/OR的关系 MS:处理结构化问题,运用分析的观点。 OR

6、:处理结构化问题,研究对象主要集中在数学规划、决策论、对策论等理论和方法上。 DSS:处理战略、规划等半结构化和非结构化一类的决策问题。,(3) DSS与MIS的关系 MIS:收集、传递、存储、加工处理各种信息,监测运营数据,利用历史数据预测未来,用指定的数学方法分析数据,提供全面数据和分析报告。面向管理人员,提供低层次的决策支持。 DSS:面向决策者,提供适当的决策支持,是MIS的高级阶段。,(4) DSS与ES的关系 IDSS = DSS + ES ES:利用知识和推理机,处理半结构化和非结构化问题。 DSS:使用数据和模型,处理结构化问题,与ES结合后,可处理半结构化和非结构化问题。,D

7、SS的产生与发展 DSS的基本概念 DSS的构造与系统结构 新一代DSS的研究与发展,DSS的基本概念,决策过程,设计方案,评价方案,确定目标,实施方案,环 境,决策问题的类型 决策问题的类型(按结构化程度分为) 结构化决策问题 半结构化决策问题 非结构化决策问题,结构化问题: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。 非结构化问题: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或决策规则。 半结构化问题: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。,决策问题的性质和层次,DSS的产生与发展 DSS的基本概念 DSS的构造与系统

8、结构 新一代DSS的研究与发展,DSS 的构造与系统结构,DSS的构造研究主要解决DSS的组成问题,即组成DSS的部件。 目前经典提法: DSS = 四库系统 + 对话系统 (人机界面) 数据库系统、模型库系统、 方法库系统、知识库系统,1.人机界面技术 主要技术: 可视化图形界面技术 基于多媒体技术的界面技术 自然语言界面技术,2.数据库系统 数据库系统包括数据库及其管理系统,其基本技术与一般数据库及其管理系统基本相同。,共同点: 数据的独立性 最小冗余度 最大的共享性 统一管理与控制 适当的反映时间 整体性(完整性) 可修改性和可扩充性 安全和保密 简明性,DSS数据库系统的特点: 面向决

9、策支持过程组织和管理数据 面向模型、面向模型生成来使用数据 数据描述方式要面向不同的决策者,3. 模型库系统 模型是以某种形式对一个系统的本质属性的描述,揭示系统的功能、行为及其变化规律。 模型库系统以库的形式对模型进行组织和管理,包括模型库及模型库管理系统。 模型库(Model Base)提供模型的存储和表示模式。 模型库管理系统提供模型的提取、访问、更新和合成等操作。,人们认识客观世界一般有三种方法: 逻辑推理法 实验法 模型法 模型法是我们认识客观世界的最得力、最方便、最有效的方法。 注意 并非所有模型都是数学模型,并非所有模型都是定量的。例如, 门捷列夫元素周期表。,模型群 解决软科学

10、所涉及的问题时,可利用的模型已达100多个,根据他们的功能和用途可分为若干模型群。,(1)预测模型群 定性模型:特尔斐法、主观概率预测法、交叉影响矩阵法等 定量模型:回归预测、平滑预测、马尔柯夫链预测等 回归预测:一元回归、多元线性回归、非线性回归等; 平滑预测:平均预测法、指数预测法等,(2)系统结构模型群 主要用来分析社会经济系统以及其他系统的结构,反映系统各要素之间的主要联系和关联作用,从宏观上和结构上来揭示系统的运行规律。 系统结构模型、层次分析模型、投入产出模型、系统动力学模型等。,(3)数量经济模型群:计量经济模型、经济控制论模型等。 (4)优化模型群:线性规划、非线性规划、动态规

11、划、目标规划和最优控制等 (5)不确定模型群:模糊数学模型、灰色模型、随机模型等 (6)决策模型群:单目标风险性决策、多目标决策,以及一些不确定性决策方法等 (7)系统综合模型群:即大系统理论。,模型库 模型库提供模型的存储和表示模式。 模型库管理系统提供模型的提取、访问、更新和合成等操作。 模型的表示形式: 模型的程序表示:基于程序的表示方法。 模型的数据表示:基于数据的表示方法。 模型的逻辑表示:基于知识的表示方法。,4.方法库系统 方法库系统(MBS)综合了数据库和程序库。 方法库类似于程序库,包含面向多种应用的程序包或功能程序。,方法库管理系统对程序方法提供多种功能操作。 具有扩充的程

12、序组件 可与多种数据库系统相连接 可随时加入新的程序组件,5.知识库系统 基本概念 数据客观事物的属性、数量、位置及 其相互关系等的抽象表示。 信息数据所表示的含义(语义),因 而说“数据是信息的载体”。 知识信息之间结构化的关联关系。,推理方法 演绎推理:P Q,由前提到结论 归纳推理:由个别到一般,“主观不充分置信推理” 联想与类比 综合与分析 预测 假设与验证,知识库系统 知识库 提供知识的表示和存储。 知识库管理系统提供对知识(规则)的存储、检索、修改、检查等操作。 推理机 利用知识库中的知识进行推理,对给定问题进行求解,得到结论。,DSS的产生与发展 DSS的基本概念 DSS的构造与

13、系统结构 新一代DSS的研究与发展,新一代DSS的研究与发展,群决策支持系统(GDSS) 分布式决策支持系统(DDSS) 智能决策支持系统(IDSS) 决策支持中心(DSC) 战略决策支持系统(SDSS) 智能交互综合决策支持系统I3DSS,(1)群决策支持系统(GDSS) 支持多人或集体共同决策:利用通信技术(网络、电话会议、电子信息交换)、计算机技术(多用户系统、4GL、数据库、数据分析OLAP、数据存储、数据仓库、数据挖掘)和决策支持技术(议程设置)、AI与推理技术、决策模型方法如决策树、风险分析、预测方法等,结构化群决策方法如德尔菲法等)相结合。 (2)分布式决策支持系统(DDSS)

14、研究DSS在分布式环境中、与分布式技术相结合相关的技术问题。,(3)智能决策支持系统(IDSS) AI与DSS技术相结合,形成了高级别的、具有知识处理能力的DSS。 组成:四库系统+接口。知识库、数据库、模型库、方法库及人机接口,还有问题求解模块。 (4)决策支持中心(DSC) 1985年欧文提出来的。 功能:提供办公决策支持,具有定性定量相结合的综合集成功能。 组成:以决策支持小组为核心,为决策的全过程提供技术支持。,(5)战略决策支持系统(SDSS) 功能:支持战略级或高层管理者的决策过程。 组成:数据库系统、模型库系统、方法库系统、知识库系统、案例分析系统、输入输出系统、控制与通信系统等

15、。 (6) I3DSS 含义:智能的、交互式的、集成化的(Intelligent, Interactive and Integrated)DSS。 特点:面向问题,有机集成。 综合采用系统分析、运筹学方法、计算机技术、知识工程、专家系统等技术,使之有机结合,而不是单一的以信息为基础的系统,或单一的以数学模型为基础的系统,或单一的以知识为基础的系统。在面向问题的前提下,充分发挥各自的优势,特别是发挥它们在联合运用时的优势,即集成化(Integrated)。,方 法 技 术 篇 OLAP 数据仓库技术 数据挖掘技术,OLAP技术,OLAP概念及特点 OLAP(on Line Analytical

16、processing)是基于数据仓库的信息处理过程,是数据仓库的用户接口部分。它是面向主题的、集成的、不同时间的、稳定的。 面向主题:数据以代表的业务内容划分,而不是应用划分 集成的:数据仓库中的数据采用统一的编码和格式 不同时间的:数据按照时间进行组织并且存储在不同的时间切片 稳定的:不允许对数据仓库数据进行更新操作,只允许加载和查询,OLAP优点,快速性 用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。系统应能在5秒内对用户的大部分分析要求做出反应。 可分析性 多维性 多维性是OLAP的关键属性。系统必须提供对数据分析的多维视图和分析,包括对层次维和多重层次维的完全支持。 信息性 OLAP系统应能及时获得信息,并且管理大容量信息。这里有许多因素需要考虑,如数据的可复制性、可利用的磁盘空间、OLAP产品的性能及与数据仓库的结合度等。,OLAP的多维数据结构,超立方结构 多立方结构 活动数据的

展开阅读全文
相关资源
相关搜索

当前位置:首页 > 商业/管理/HR > 管理学资料

电脑版 |金锄头文库版权所有
经营许可证:蜀ICP备13022795号 | 川公网安备 51140202000112号