決策支持系統教材-資料下載頁

　　

【正文】 原始系統進行分析、設計和實現，為系統奠定一個初始原型，供決策者試用，以檢驗決策思想是否合理、決策方法和模型是否正確；發展階段的主要任務是改進、完善和擴展系統原型功能，這個階段包括分析、設計、實現、使用和評價等步驟，其中分析、設計、實現是對原型的修改、擴充而言的，通常是一個通過設計者和決策者對系統的反復使用、修改和完善的過程，時間較長。交互設計原理就是基于這種思想的一種設計原則，即分析、設計是在決策者、研制者、系統三方面交互的過程中完成的，設計不是一次完成，而是要經過設計、實現、使用、再設計……這樣交替進行多次，即在決策者、研制者、系統之間的多次重復交互作用。具體地，奠基階段和發展階段主要設計過程如下：　　（１）奠基階段　　奠基階段的主要任務，就是根據決策問題的需求，盡快地設計一個能完成決策要求的ＤＳＳ，主要過程為：　　（Ａ）用ＲＯＭＣ方法，０分析所要決策問題的描述、操作、存儲需求及控制功能；　　（Ｂ）根據ＲＯＭＣ方法的分析結果，選擇決策用的方法和模型，設計決策流程圖，確定方法和模型的表示形式；　　（Ｃ）選擇和確定決策用的內部和外部數據，明確數據的來源及其可用性；　　（Ｄ）選擇和確定ＤＳＳ的結構框架，設計數據庫、模型庫、會話管理系統的功能及其相互關系與接口；　　（Ｅ）選擇ＤＳＳＧ或ＤＳＳ工具，編制數據庫管理子系統、模型庫管理子系統及會話管理子系統等軟件；　　（Ｆ）進行各個子系統的軟件連接和調試；　　（Ｇ）采集決策用的數據，并裝入數據庫子系統；　　（Ｈ）編寫ＤＳＳ初始原型使用說明書，給決策者提供ＤＳＳ初始原型和說明書等。　　（２）發展階段　　發展階段的主要任務就是改進、完善和擴展系統原型的功能，主要過程為：　　（Ａ）由決策者或設計者輸入有關決策數據，使用ＤＳＳ初始原型進行有關決策活動，記錄有關數據；　　（Ｂ）根據初始原型運行結果，對ＤＳＳ原型進行詳細認真的評價和研究，提出詳細的修改方案；　　（Ｃ）按照修改方案，對ＤＳＳ原型進行仔細的修改、擴充、甚至重新設計；　　（Ｄ）匯總經過修改的模塊，進行系統的裝配和調試；　　（Ｅ）提供決策者經過修改過的ＤＳＳ原型，說明新的ＤＳＳ的使用方法，解釋所有已經過修改的模型；　　（Ｆ）重復上述過程，如果經過幾次使用、修改，ＤＳＳ已達到理想和完善的程度，則發展階段就算結束，可以整理有關資料，撰寫使用說明書等。　　采用ＲＯＭＣ分析法和交互設計法設計一個專用ＤＳＳ主要過程和步驟，０如圖１－３－9所示。　　　　　　　　　　　　　　圖１－３－9　專用ＤＳＳ的設計過程 DSS與數據處理信息系統的關系 對ＤＳＳ與數據處理信息系統的關系，主要有以下幾種看法：　　數據處理信息系統是ＤＳＳ中的一部份。堅持這種看法的人認為：在ＤＳＳ的輔助決策過程中離不開基礎數據，而數據處理信息系統所收集和存儲的基礎數據正是ＤＳＳ最基本的數據源，是ＤＳＳ的工作基礎。所以，數據處理信息系統是ＤＳＳ的組成部份，是組成ＤＳＳ的基礎。　　ＤＳＳ是數據處理信息系統中的一部份。堅持這種觀點的人認為：數據處理信息系統是為管理工作提供所需要的信息處理系統，除了例行管理工作所需要的信息之外,也包括了為決策服務的各種信息,因而，ＤＳＳ是數據處理信息系統中的一部份。　　ＤＳＳ與數據處理信息系統是統一信息系統中的兩個相互聯系而又相互配合的不同部份 。事實上，在實際工作中確有許多應用系統，都是既有處理例行日常事務的功能，又有某種決策支持的功能（如庫存管理、設備管理等），當然，這兩部份的側重點或構成比例各不相同，但它們之間是相互聯系、相互配合的。　　ＤＳＳ和數據處理信息系統是計算機應用于管理系統中的不同的發展階段。　　從歷史上看，計算機在管理活動中的應用經歷了電子數據處理階段、管理信息系統階段、決策支持系統階段和企業資源計劃系統四個主要發展階段。由于ＤＳＳ在管理活動的應用中有著許多獨特的作用，已經發展成為一門新興的學科。所以，把ＤＳＳ和數據處理信息系統看作是計算機應用于管理系統中的不同的發展階段比較恰當。如圖1－3－10所示。　　　　　　　　　　　　　圖1－3－10 DSS與MIS、EDP之間的關系 （一） ＤＳＳ與數據處理信息系統的主要區別　　主要有以下幾個方面的區別：（１） 在完成任務方面　　數據處理信息系統主要完成例行管理活動中的相對穩定的信息處理，它提供的報表和數據一般只和管理決策間接相關；ＤＳＳ則主要是支持決策活動，提供決策的備選方案并給出相關結果，便于決策者探討問題、作出判斷。（２） 在系統目標方面　　數據處理信息系統追求的主要目標是高效性，即提高系統中的工作效率和效能；ＤＳＳ追求的主要目標是有效性，即提高效益。（３） 在求解問題性質方面　　數據處理信息系統著重于解決結構化的管理決策問題；ＤＳＳ著重于解決半結構化或非結構化問題。（４） 在系統設計思想方面　　數據處理信息系統強調實現一個相對穩定協調的工作系統；ＤＳＳ強調實現一個有發展潛力的、適應性強的支持系統。（５） 在系統設計方法方面　　數據處理信息系統要求系統的客觀性，使系統設計附合實際情況；ＤＳＳ要求發揮決策者的經驗、判斷力、創造力等作用，使決策更加正確。（６） 在運行過程方面　　數據處理信息系統是人工干預趨向減少；ＤＳＳ是以人機會話為主。（７） 在數據處理方面　　數據處理信息系統考慮符合現狀，滿足企業內部數據處理要求；ＤＳＳ考慮未來發展，進行的是歷史和外部數據處理。（８） 在系統驅動方面　　數據處理信息系統是以數據驅動的，以數據庫及其管理為核心；ＤＳＳ是以模型驅動的，以模型庫及其管理為核心，體現決策的要求。（９） 在系統分析方面　　數據處理信息系統分析側重于總體的信息需要；ＤＳＳ分析側重于決策者個人的需要。　　（１０）在數據要求方面　　數據處理信息系統要求保證數據的計算精度和傳遞速度；ＤＳＳ考慮的是總的趨向性及綜合性指標，對數據精度和傳遞速度要求次之。　　從上述對比可以看出，ＤＳＳ和數據處理信息系統的主要區別表現在系統的對象和開發的方法上，這體現了人們對信息處理工作認識深入的發展過程，分別代表了不同的認識階段。在發展的不同階段上，ＤＳＳ和數據處理信息系統有著各自的地位與作用，相互之間不能代替。然而，它們之間又是有著密切的聯系的。（二） ＤＳＳ與數據處理信息系統的相互聯系　　ＤＳＳ與數據處理信息系統之間的聯系主要表現在如下幾個方面：　　（１）數據處理信息系統所建立的各種事務數據庫，儲存著大量的基礎數據和信息，這正是ＤＳＳ最基本的數據源，而ＤＳＳ的建立則使數據處理信息系統所收集的數據和所提供的信息發揮了更為充分的作用。　　（２）數據處理信息系統可以擔負起收集運用ＤＳＳ決策反饋信息的任務，支持ＤＳＳ進行決策效果的檢驗和評價。　　（３）ＤＳＳ在反復使用和改進過程中，可以逐步明確某些問題的模式，并將決策問題逐步結構化，然后使其納入數據處理信息系統的工作范圍。　　（４）ＤＳＳ的開發、運用包括了對數據處理信息系統的審計和檢查，為數據處理信息系統的改進和提高明確了方向。　　由此可見，ＤＳＳ與數據處理信息系統之間是有著密切的聯系的，在原有數據處理信息系統的基礎上，增加模型庫及其管理系統，增強系統的輔助決策功能，可以將數據處理信息系統改造成為一個支持決策的ＤＳＳ。然而，并非一定要利用已有的數據處理信息系統才能開發出ＤＳＳ，在沒有數據處理信息系統的情況下，按ＤＳＳ的原理、結構和功能直接進行全面分析和設計，同樣可以開發出ＤＳＳ。習題 1 　（1） 現代企業管理決策包含有哪些基本內容，它們相互之間有著怎樣的聯系？　（2） 管理決策結果評價有哪幾類準則，主要適用于哪幾種不同的決策類型？　（3） 計算機在管理中的應用經歷了哪幾個主要發展階段，各有什么樣的特點？　（4） 為有效地輔助決策，決策支持系統應具備哪些主要的的功能和作用？　（5） 什么是ＲＯＭＣ方法，決策支持系統的研究與開發通常采用哪種方法？　（6） 決策支持系統和一般的信息處理系統有哪些主要的區別和聯系？第二章 市場需求預測與預測支持系統預測實例：印尼海嘯、地震、石油漲價、預測SARS、股票走勢、人口預測、經濟預測本章重點： （１）需求預測在企業經營決策中的作用及其相互間的關系　　　　　（２）需求預測的主要內容、過程、方法及其主要應用對象（3）預測方法的大類劃分和常用定性預測、定量預測方法　　　　　（４）需求預測支持系統開發的主要功能結構及其邏輯結構 基本要求：通過本章教學，使學生深刻理解需求預測在企業經營決策中的重要作用及相互間的關系；了解需求預測中的主要目標、內容及過程的擬訂方法；形成長期、中期、短期及近期預測的概念及其時間劃分；掌握常用的定性預測、定量預測的方法及應該注意的問題；掌握預測支持系統開發的基本思路、原理和方法。 本章概述　　在市場經濟環境中，提高產品市場銷售量、擴大產品市場占有率是企業賴以生存和發展的基礎，而市場需求直接影響到企業產品的銷售。因此，企業在制定經營戰略和銷售策略時，必須以市場需求變化為依據，運用各種科學方法和手段對產品市場需求作出預測。只有在充分了解和掌握市場需求的前提下，企業才有可能作出正確的決策，制定出切實可行的經營戰略和正確有效的銷售策略，在激烈的市場競爭中立于不敗之地。由此可見，市場預測在企業的生產經營決策活動中有著極其重要的現實意義 。（生產方式從推向拉式轉變，預測是制定營銷、生產、采購等策略的前提和基礎） 市場預測的基本概念 　　所謂預測就是“ 鑒往知來 ”，通過對過去事物的分析、研究，找出其發展變化的規律,從而預計和推測未來的情況。對企業來說，有關經營管理的各種問題都需要作預測。例如，需求量預測、庫存量預測、勞動力供求預測、廣告效果預測、產品成本預測以及企業發展前景預測等，數不勝數。 　　一般來說，預測具有以下三個特點。　　科學性　　預測是根據過去的統計資料和現在掌握的信息，運用一定的程序、方法和模型，分析預測對象與相關因素的相互聯系，從而揭示出預測對象的特性和變化規律。因而預測具有科學性。 　　近似性　　由于受許多隨機因素的影響，事前預測的結果，往往與將來實際發生的結果有一定的偏差，所以預測具有近似性。　　局限性　　預測者對預測對象的認識，往往受其知識、經驗、觀察和分析能力的限制，再加上掌握的資料和信息不夠準確和完整，或建立預測模型時簡化了一些因素等，這些原因導致預測的分析不夠全面。因而預測又具有一定的局限性。 　　正確認識預測的特點，可以避免不正確的看法妨礙預測的研究與應用。不加分析地懷疑和否定預測結果，將使決策沒有足夠的依據；絕對相信預測結果，又會使實際工作缺乏彈性和靈活性；過分苛求預測的精確度，則是不夠客觀和現實的要求。事實上，只要預測有較充足的依據，達到一定的精確度，就可以用于指導實際工作。 　　預測主要解決兩個基本問題：第一，在一定時期內管理活動可望達到什么水平，即目標規定的任務能完成到什么程度；第二，能獲得多少資源來支持實現目標方案的各種活動，即人力、物力、技術、時間、信息等資源可以籌集到多少。預測是決策的前提，科學預測是正確決策的依據。 預測的內容與分類 預測的分類主要有以下兩種。 按預測時間分類： 長期預測　　長期預測，是指預測期在 5 年或 5 年以上的預測。 中期預測　　中期預測，是指預測期在 1 年以上 5 年以下的的預測。 短期預測　　短期預測，是指預測期在 3 個月以上 1 年以下的預測。 近期預測　　近期預測，是指預測期在 3 個月以下的預測。 按預測性質分類： 定性預測　　定性預測，是指預測者通過調查研究，了解實際情況，憑借自身的實踐經驗、業務水平和理論知識，對事物發展前景的性質、方向和程度做出判斷、進行預測的方法，也稱為判斷預測或調研預測。定性預測的準確程度，主要取決于預測者的實踐經驗、業務水平和理論知識及掌握的情況、分析判斷的能力。常用的有 Delphi 法、市場調查法、主觀概率法及類推法等。定量預測　　定量預測，是指根據準確、及時、系統、全面的調查統計資料和經濟信息，運用統計方法和數學模型，對事物發展前景的規模、水平和比例關系等做出測定。由于定量預測和統計資料、統計方法有密切關系，所以也稱為統計預測。它包括有時間序列預測和因果關系預測等。綜合預測　　綜合預測是指兩種以上方法的組合運用。這種綜合通常表現為定性預測和定量預測的綜合，有時是兩種以上定量預測方法的綜合。綜合預測兼有多種方法的長處，可以取得較好的預測結果。 市場預測的誤差 市場預測的誤差及其原因　　市場處在錯綜復雜的變化之中，由于供給能力與需求結構、人口及人口素質、價值觀念、收入與價格水平等因素變化的影響，市場預測值往往與市場實際滿足結果在品種和數量上出現一定的偏離，這就是市場預測的誤差性。因此，對市場預測來說，預測結果的準確性是相對的，存在誤差則是絕對的，其準確性是在合理誤差區間里的準確性；超過合理誤差區間的“ 誤差 ”則是一種不合實際的錯誤判斷，應予推翻。 　　市場預測既要充分反映市場實際變化，保證其準確性，又要承認和允許一定程度的誤差存在，絕不能因預測誤差的存在而否認預測的重要性和實用性，對待市場預測誤差的正確態度是分析產生誤差的原因，并采取最適當的方法加以修正，努力縮小預測值與實際值在空間、時間和數量上的差距。　　影響市場預測效果的原因很多，既有主觀因素，又有客觀因素，其中主要有以下幾點： 　（１）參加預測人員的數量、代表性、業務素質、實際經驗、工作態度、相互之間的配合程度等。　（２）預測對象的復雜程度、結構變化與市場因素波動（如突發事件、消費者心理變化）等原因。 　（３）國家和地方的方針、政策和法規的變化，經濟體制改革、國際市場行情、進出口貿易以及社會文化意識潮流等。 　（４）預測模型的確定、變量的選取、樣本容量的大小、統計資料的真實性和準確性、預測方法的選擇、計算過程中的誤差等。 修正誤差的要求和標準　　市場需求同其它事物一樣是