"新决策支持系统的特点主要体现在其数据仓库和联机分析处理的数据组织方式,采用多维数据结构,与传统的二维平面结构的数据库不同。这种多维结构便于用户从海量数据中提取有助于决策的信息。课程涵盖了决策支持系统的概念、模型辅助决策、数据库与人机交互系统、专家系统等内容,旨在帮助学习者掌握DSS的设计和开发,包括模型库系统和专家系统的基本原理。教材推荐了多本关于决策支持系统的著作,供深入学习。课程通过课堂讲授和上机实践相结合的方式进行,帮助学生理解和应用决策支持系统。"
决策支持系统(DSS)是一种用于辅助管理层做出半结构化和非结构化决策的计算机应用系统。它结合了数据、模型和人机交互功能,为决策者提供灵活的信息访问和分析工具。新决策支持系统的关键特征在于其数据仓库和联机分析处理(OLAP)。数据仓库不同于传统的关系数据库,它将数据组织成多维结构,这使得分析复杂业务场景变得更加直观和高效。
在决策支持系统中,数据仓库扮演着核心角色。它存储了大量的历史数据,这些数据经过整合和清理,以支持决策分析。多维数据模型,如星型或雪花型,允许用户从不同的角度(即维度)查看数据,从而揭示隐藏的模式和趋势。这种多维视角对于理解和解释大量数据至关重要,尤其在商业智能和战略决策中。
模型辅助决策是DSS的重要组成部分,它涉及使用数学和统计模型来模拟真实世界情境。通过这些模型,决策者可以预测不同决策选项的结果,从而做出更明智的选择。此外,人机交互系统确保用户能够方便地与DSS交互,定制查询,获取所需信息。
专家系统是DSS中的另一关键组件,它模仿人类专家的决策过程。专家系统通常包含一套规则和推理机制,这些规则基于领域专家的知识,用于解决特定问题。产生式专家系统是常见的实现方式,通过IF-THEN规则进行推理。
课程的学习目标不仅包括理解DSS的基础概念和与管理信息系统(MIS)的区别,还要求学生能够设计和应用模型进行辅助决策,以及掌握DSS的基本架构、设计和开发。同时,对模型库系统和专家系统的基本原理的掌握也是课程的重点。随着技术的发展,DSS也在不断进化,包括集成AI和机器学习等先进技术的新一代DSS,以提供更智能的决策支持。
通过课堂讲授和上机实验,学生将有机会深入学习决策支持系统的各个方面,并通过实际操作加深理解。推荐的教材提供了丰富的理论和实践知识,为深入研究DSS提供了坚实的基础。通过这样的学习,学生将具备构建和应用DSS解决实际问题的能力。