决策支持系统详解：从传统到智能

"该资源是一份关于决策支持系统的教学材料，涵盖了决策支持系统的基本概念、发展历史、不同类型的决策支持系统以及与管理信息系统的对比。课程包括对传统决策支持系统、智能决策支持系统、数据仓库与数据挖掘以及综合决策支持系统的讲解，并采用课堂教学与实践操作相结合的教学方式。课程考核注重平时学习表现和期末成绩。学习目标是理解DSS的背景、定义、功能，了解新一代DSS和商业智能，并掌握其在管理决策中的应用。" 决策支持系统(DSS)是一种重要的信息技术工具，旨在帮助决策者利用大量数据和各种模型进行科学决策。它结合了人机交互，使得各级管理者能够在不确定性和复杂性高的环境中做出更好的决策。 1950年代中期，电子数据处理(EDP)开始应用于管理领域，主要用于事务处理和报表生成。虽然提高了效率，但缺乏灵活性和协调性。随后，管理信息系统(MIS)出现，它不仅涵盖多个部门的事务处理，还提供了更高级的计算功能，服务于管理层。 随着技术的发展，决策支持系统进一步演变为不同类别。传统DSS专注于特定的决策问题，提供交互式和灵活的分析工具。智能DSS引入了人工智能和专家系统，增强了决策的智能化程度。数据仓库与数据挖掘则在大数据背景下成为DSS的重要组成部分，通过对海量数据的存储和分析，揭示隐藏的模式和趋势。综合决策支持系统(CDSS)整合了上述所有元素，提供全面、集成的决策支持环境。 课程结构分为五个部分：决策支持系统概述，传统DSS，智能DSS，数据仓库与数据挖掘，以及综合DSS。教学方法包括40学时的理论与实践，强调课堂讲授与课后复习的结合。考核方式兼顾平时成绩和期末成绩，以确保学生全面掌握DSS的相关知识。 学习决策支持系统，学员应了解DSS产生的背景，掌握其定义、功能，理解其与MIS的关系，同时熟悉群决策支持系统和商业智能等现代决策技术。通过学习，期望学员能够具备利用DSS解决实际管理决策问题的能力。