决策支持系统的建模与开发概述.pptx

决策支持系统（DSS，Decision Support System）是用于协助决策者在半结构化或非结构化决策场景下做出更好决策的信息系统。这类系统通常结合数据分析、建模、预测和交互式用户界面，以提供定制化的信息和分析结果。在本文中，我们将探讨DSS的建模与开发过程，以及相关的策略、方法和步骤。 DSS建模是系统开发的核心环节。通过案例，我们可以看到杜邦公司如何利用ProModel仿真模型优化其运输系统，以及宝洁公司在北美供应链再造中运用多种模型（如运输成本模型、需求预测模型、配送中心定位模型等）来提升效率。建模的主要问题涉及问题识别、环境分析、变量选择、预测、模型管理和基于知识的建模，这些都是确保模型准确性和有效性的关键要素。 DSS的开发策略包括：用户定制化、使用DSS集成开发工具和专用DSS生成器。用户定制化的DSS通常需要编程语言如Pascal、C或面向对象语言如Delphi、Visual C++。DSS集成开发工具如Excel、Lotus则提供了更为便捷的开发方式，但可能牺牲灵活性和复杂度。而专用DSS生成器，如SAS和Commander FDC，适用于特定领域的决策问题，能提供高度结构化的解决方案。 开发方法包括快速实现、分阶段实现和完整开发三种。快速实现法适用于初步验证DSS价值的情况，而分阶段实现法通过逐步构建和改进专用DSS，最终可能发展为DSS生成器。完整开发法则更注重长远规划，先建立全面的DSS生成系统，再以此为基础开发多个专用DSS。 DSS的开发过程涵盖了系统分析、设计、人员配置、软件开发工具选择以及系统评估等多个阶段。系统分析阶段需要理解问题本质和环境，确定所需的数据和模型。系统设计阶段则涉及到用户界面设计、数据库设计和算法设计。开发人员的角色至关重要，他们需要具备业务理解、编程技能和DSS工具使用能力。DSS软件开发工具如电子数据表格、数据库管理系统、统计分析软件等有助于提高开发效率。系统评估则确保DSS的有效性和性能。 DSS的建模与开发是一个复杂且系统的过程，需要结合具体业务需求和资源条件，选择合适的开发策略和方法，以实现高效的决策支持。通过不断的迭代和优化，DSS能够帮助企业决策者更好地理解和解决复杂问题，提高决策质量和速度。