第1章 决策支持系统的理论基础 1
本章主要内容 1
学习目标 1
本章引导案例 1
1.1 决策及相关知识 3
1.1.1 管理和决策的制定 3
1.1.2 决策及其特征 5
1.1.3 决策系统的要素 10
1.1.4 决策的过程 10
1.1.5 决策的分类 14
1.1.6 决策模式 20
1.1.7 决策的信息、时间和动力 27
1.1.8 对现代决策的要求 28
1.2 决策支持系统的学科内容及与其他学科的关系 30
1.2.1 管理科学 31
1.2.2 计算机技术 32
1.2.3 运筹学 32
1.2.4 人工智能 33
1.2.6 信息经济学 34
1.2.5 数学 34
1.2.7 信息管理科学 35
1.2.8 行为科学 36
思考题 38
第2章 决策支持系统概述 39
本章主要内容 39
学习目标 39
本章引导案例 39
2.1.1 决策支持系统的产生 40
2.1 决策支持系统的产生和发展 40
2.1.2 决策支持系统的发展 42
2.1.3 DSS发展的3个阶段 45
2.1.4 我国决策支持系统的进展 45
2.2 决策支持系统的概念和功能 46
2.2.1 关于决策支持系统定义和理解 46
2.2.2 决策支持系统的特点 48
2.2.3 决策支持系统的任务与功能 51
2.2.4 决策支持系统组成部件的作用和功能介绍 52
2.3.1 从数据管理到模型管理 57
2.3.2 DSS与MIS的关系 57
2.3 管理信息系统与决策支持系统的关系 57
2.3.3 DSS与MIS的主要联系 58
2.3.4 DSS与MIS的区别 59
2.4 决策支持系统的类型 60
2.4.1 Alter的分类 60
2.4.2 Holsapple和Whinston的分类 66
2.4.3 根据DSS支持决策情况的性质来分类 67
2.4.4 根据DSS提供的支持不同来分类 68
2.4.5 按使用DSS的最终用户或操作模式划分 68
2.5.1 群体决策支持系统 69
2.4.6 按DSS是否具有智能特征来分类 69
2.5 新一代决策支持系统的应用与发展 69
2.5.2 智能决策支持系统 75
2.5.3 分布式决策支持系统 78
2.5.4 战略决策支持系统 80
2.5.5 基于案例推理的决策支持系统 81
2.5.6 基于数据仓库技术的决策支持系统 82
2.5.7 I3DSS 84
2.5.8 决策支持中心 85
2.5.9 DSS的发展思路 86
思考题 87
本章主要内容 88
学习目标 88
本章引导案例 88
第3章 决策支持系统的体系结构 88
3.1 DSS的结构及技术构成 90
3.1.1 DSS的概念结构 91
3.1.2 DSS的两种基本结构 91
3.1.3 DSS的部件及技术构成 93
3.1.4 DSS的技术层次 97
3.2.1 基于X库的体系结构 101
3.2 决策支持系统的两类基本体系结构 101
3.2.2 基于知识的3S体系结构 102
3.2.3 3S体系结构的组件介绍 103
3.3 决策支持系统体系结构的规划 106
3.3.1 决策支持系统体系结构规划的目标 106
3.3.2 决策支持系统体系结构规划的要求 107
3.3.3 DSS结构规划实例 108
3.4 DSS部件的逻辑结构形式 109
3.4.1 三角形的结构形式 109
3.4.3 融合式结构形式 110
3.4.2 串联结构形式 110
3.4.4 以数据库为中心的结构形式 111
3.5 DSS用户接口组件的构成与功能 112
3.5.1 用户接口组件的作用 112
3.5.2 用户接口应满足的要求 112
3.5.3 DSS用户接口的任务及功能 113
3.5.4 用户接口的构成及处理过程 114
3.5.5 用户接口模式 115
3.6.1 DSS的环境对DSS结构的影响 117
3.6 影响决策支持系统总体结构的因素分析 117
3.6.2 DSS的目标和功能对DSS结构的影响 119
3.6.3 DSS的资源与DSS结构之间的关系 119
思考题 120
第4章 决策支持系统中的模型库 121
本章主要内容 121
学习目标 121
本章引导案例 121
4.1 模型库系统概述 123
4.1.1 模型库系统在DSS的作用与地位 123
4.1.2 模型库系统的基本构成 124
4.2 模型库 125
4.2.1 模型的概念和特点 125
4.2.2 DSS建模的基本知识 127
4.2.3 模型的建立过程 128
4.2.4 DSS中模型的要求和作用 130
4.2.5 DSS中模型的种类 130
4.2.6 模型库中模型的组合关系 131
4.2.7 模型在计算机中的表示方法和存储形式 133
4.2.8 构建模型的常用方法简介 136
4.2.9 模型库的内容及分类 139
4.3 模型字典与模型库结构 143
4.3.1 模型字典 143
4.3.2 模型库结构 144
4.4 模型库管理系统 145
4.4.1 模型库管理系统概述 145
4.4.2 模型库管理 145
4.4.3 模型库管理系统的语言体系 147
4.4.4 模型库管理系统的结构和工作原理 148
4.4.5 模型库管理系统的功能 150
思考题 152
第5章 决策支持系统的数据库、方法库与知识库 153
本章主要内容 153
学习目标 153
本章引导案例 153
5.1 DSS的数据库系统 154
5.1.1 DSS对数据库的要求 155
5.1.2 DSS数据库的组成 156
5.1.3 DSS数据库系统各部件的功能 158
5.2 数据库系统的设计 161
5.2.1 数据库的设计方案 162
5.2.2 数据析取设计 164
5.2.3 DSS数据库及其管理系统设计的一些关键问题 166
5.2.4 DSS的数据库类型 167
5.3 决策支持系统的方法库 168
5.3.1 建立方法库的理论依据 169
5.3.2 方法库系统的功能 169
5.3.3 方法库系统的基本结构 170
5.3.4 方法库系统的技术构成和实现方法 172
5.3.5 方法库系统的逻辑层次及其对应的语言 174
5.3.6 方法库管理系统简介 175
5.3.7 方法库与数据库的关系 176
5.4 DSS知识库系统 177
5.4.1 知识库系统概述 177
5.4.2 DSS知识库的功能与特点 178
5.4.3 知识库的关键技术 179
5.4.4 知识库开发语言 180
5.4.5 知识推理机制的设计 180
5.5 知识的表示、组织和获取 186
5.5.1 知识表示的概念 187
5.5.2 知识表示的要求 188
5.5.3 知识表示的观点和方法 189
5.5.4 规则表示法 190
5.5.5 框架表示法 190
5.5.6 语义网络表示法 193
5.5.7 面向对象表示法 194
5.5.8 知识库组织 197
5.5.9 知识获取的分类、过程及方式 198
思考题 201
学习目标 202
本章引导案例 202
本章主要内容 202
第6章 决策支持的新技术 202
6.1 数据仓库技术 204
6.1.1 从数据库到数据仓库 204
6.1.2 数据库与数据仓库的区别 206
6.1.3 数据仓库的概念 209
6.1.4 与数据仓库相关的一些概念 212
6.1.5 数据仓库系统的结构 214
6.1.6 数据仓库的运行结构 217
6.1.7 数据集市的结构 219
6.1.8 数据进入数据仓库的过程与建立数据仓库的步骤 221
6.2 数据挖掘技术 222
6.2.1 数据挖掘概述 222
6.2.2 数据挖掘的作用 224
6.2.3 数据挖掘的概念 227
6.2.4 与数据挖掘相关的一些概念 229
6.2.5 数据挖掘的优点和缺点 231
6.2.6 数据挖掘的基本过程与步骤 231
6.2.7 数据挖掘的任务和挖掘方法 235
6.2.8 数据挖掘与数据仓库的关系 239
6.3.1 联机分析处理的概念 242
6.3 联机分析处理技术 242
6.3.2 与OLAP相关的基本概念 244
6.3.3 OLAP体系结构和处理的特性 246
6.3.4 OLAP的数据组织 246
6.3.5 OLAP的多维数据分析方法 248
6.3.6 OLAP的发展与流行的OLAP工具 250
思考题 252
学习目标 253
本章引导案例 253
本章主要内容 253
第7章 决策支持系统的设计和开发 253
7.1 决策支持系统的开发策略、方法和步骤 256
7.1.1 开发的策略 256
7.1.2 DSS开发方法和步骤概述 256
7.1.3 编制一个用户定制化的DSS 258
7.1.4 采用DSS生成器 258
7.1.5 用专门领域的DSS生成器 259
7.2 决策支持系统的开发过程 260
7.2.1 DSS系统分析 261
7.2.2 DSS的系统设计 264
7.2.3 各部件编制程序 266
7.2.4 DSS的集成 267
7.2.5 系统实施 268
7.2.6 系统评价 268
7.2.7 系统维护 269
7.2.8 DSS开发实例 269
7.3 决策支持系统分析和开发方法 272
7.3.1 生命周期法与DSS 272
7.3.2 原型法＋迭代法 274
7.3.3 层次模型法 277
7.3.4 ROMC分析法 278
7.4 决策支持系统开发人员 283
7.4.1 DSS开发人员应具备的知识和能力 284
7.4.2 决策支持系统开发项目的参与者 285
思考题 286
第8章 人工智能与专家系统 287
本章主要内容 287
学习目标 287
本章引导案例 287
8.1.1 人工智能的产生 289
8.1 人工智能与专家系统的产生和发展 289
8.1.2 专家系统的产生 290
8.1.3 人工智能与专家系统的发展 290
8.2 人工智能 292
8.2.1 人工智能的概念 292
8.2.2 人工智能研究的内容 293
8.2.3 人工智能的基本方法 294
8.2.4 人工智能研究的特点 295
8.3 专家系统的概念和结构 297
8.3.1 什么是专家系统 297
8.3.2 专家系统的结构及相关部件 298
8.3.3 专家系统涉及的人 302
8.4 专家系统的分类和评价 302
8.4.1 按求解问题的性质分类 303
8.4.2 按求解问题的要求分类 305
8.4.3 按系统的体系结构分类 306
8.4.4 专家系统的特点 307
8.4.5 专家系统的优势和益处 308
8.4.6 专家系统存在的局限和问题 310
8.4.7 专家系统和决策支持系统的比较 312
思考题 315
本章主要内容 316
学习目标 316
本章引导案例 316
第9章 基于数据仓库技术的决策支持系统的建造与实现 316
9.1 数据仓库技术推动决策支持系统新的发展 320
9.1.1 传统DSS存在的问题 320
9.1.2 DSS因数据仓库而实现新的突破 321
9.1.3 基于数据仓库的DSS决策可以解决的问题 321
9.2.1 基于数据仓库决策支持系统的层次体系结构及技术构成 323
9.1.4 建立信息分析决策系统可增加企业的竞争优势 323
9.2 基于数据仓库的决策支持系统的结构与特性 323
9.2.2 基于数据仓库DSS的特点与优势 327
9.2.3 传统决策支持系统与新决策支持系统的关系 329
9.3 基于数据仓库的决策支持系统的开发过程、技术及架构 329
9.3.1 开发步骤 329
9.3.2 关键技术 330
9.3.3 建立数据仓库的过程 331
9.3.4 B/S模式下基于数据仓库技术的新型DSS架构及设计中的问题 332
9.4.1 电子政务辅助决策支持系统研究与设计 337
9.4 基于数据仓库的各种决策支持系统研究设计与实现 337
9.4.2 电信事业决策支持系统设计 344
9.4.3 企业管理决策支持系统的构架方案 348
9.4.4 SCT码头营运决策支持系统方案解析 351
9.4.5 流通企业采购决策支持系统的设计 354
9.4.6 民航决策支持系统的设计与实现 359
9.4.7 银行决策支持系统设计与实现 366
9.5 综合决策支持系统的基本结构和原理 373
9.5.1 传统决策支持系统的关键技术和开发的困难 373
9.5.2 综合决策支持系统的主体 374
9.5.3 综合决策支持系统的关键技术 375
思考题 376
第10章 决策支持系统的应用 377
本章主要内容 377
学习目标 377
本章引导案例 377
10.1 决策支持系统的应用概述 379
10.1.1 决策支持系统的主要应用 379
10.1.2 决策支持系统的应用特点 387
10.1.3 DSS的应用举例 388
10.2.1 CRM中的决策支持系统的功能和作用 389
10.2 客户关系管理中的决策支持系统应用 389
10.2.2 面向CRM的决策支持系统架构 390
10.3 市场营销决策支持系统 391
10.3.1 市场营销系统的特点 392
10.3.2 市场营销决策支持系统产生的基本思想 393
10.3.3 市场营销决策支持系统的架构和功能 393
10.3.4 市场营销决策支持系统的分析与应用 395
10.3.5 市场营销决策支持系统设计应用中应注意的问题 397
10.4.1 电子商务中集成决策支持系统的体系结构 398
10.4 电子商务中的决策支持系统 398
10.4.2 电子商务环境下的群决策支持系统的基本原理 400
10.4.3 电子商务群体决策支持系统的结构介绍 400
10.4.4 小结 402
10.5 经理支持系统 402
10.5.1 经理支持系统的概念与产生 402
10.5.2 ESS的功能 403
10.5.3 ESS的基本结构 404
10.5.4 ESS的硬／软件组成 405
10.5.5 ESS的开发和应用的因素和方法 407
10.5.6 ESS系统开发的架构与过程 408
10.5.7 经理决策制定和ESS的发展趋势 410
10.6 项目管理决策支持系统 413
10.6.1 项目管理中的决策分析 414
10.6.2 项目管理决策支持系统的认识和理解 414
10.6.3 项目管理决策支持系统的功能 415
思考题 416
第11章 决策支持技术操作与建模实验 417
本章主要内容 417
学习目标 417
本章引导案例 417
11.1.2 具有事前信息的决策树技术的操作应用 419
11.1.1 电子表格建模概述 419
11.1 用电子表格建模和决策分析操作实验 419
11.1.3 应用层次分析法进行多目标决策的操作实验 433
11.2 SQL Server中数据仓库的创建与数据挖掘工具的应用 443
11.2.1 SQL Server数据仓库开发工具介绍 443
11.2.2 SQL Server数据仓库的创建 445
11.2.3 SQL Server数据挖掘工具介绍 448
11.2.4 使用决策树模型从关系数据库中挖掘数据 450
思考题 458
附录 综合考试题 459
主要参考文献及网址 465