编辑“︁决策支持系统 (DSS)”︁

{{DISPLAYTITLE:决策支持系统 (DSS)}}  
'''决策支持系统'''（Decision Support System，DSS）是一种基于计算机的信息系统，旨在辅助个人或组织在复杂或不确定的环境中制定决策。DSS通过整合数据、模型和用户交互界面，提供分析工具以支持半结构化或非结构化问题的决策过程。  

== 核心概念 ==  
DSS的核心功能包括：  
* '''数据管理'''：从数据库、数据仓库或外部源获取和整合数据。  
* '''模型管理'''：使用数学模型（如统计分析、优化算法）处理数据。  
* '''用户界面'''：提供可视化工具（如仪表盘、图表）和交互式操作。  

=== 系统组成 ===  
DSS通常由以下模块构成：  
1. '''数据子系统'''：负责数据存储与检索。  
2. '''模型子系统'''：包含决策模型（如回归分析、蒙特卡洛模拟）。  
3. '''用户界面子系统'''：支持用户输入和结果展示。  

<mermaid>  
graph LR  
    A[用户] --> B[用户界面]  
    B --> C[模型子系统]  
    B --> D[数据子系统]  
    C --> D  
    D --> B  
</mermaid>  

== 代码示例 ==  
以下是一个简单的Python示例，使用决策树模型（DSS中常见的分析工具）预测客户购买行为：  

<syntaxhighlight lang="python">  
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
import pandas as pd  

# 示例数据：客户年龄、收入与购买行为  
data = {  
    'Age': [25, 45, 30, 50, 23],  
    'Income': [40000, 80000, 60000, 90000, 30000],  
    'Purchased': [0, 1, 0, 1, 0]  # 0=未购买，1=购买  
}  
df = pd.DataFrame(data)  

# 划分特征与标签  
X = df[['Age', 'Income']]  
y = df['Purchased']  

# 训练决策树模型  
model = DecisionTreeClassifier()  
model.fit(X, y)  

# 预测新客户行为  
new_customer = [[35, 75000]]  
prediction = model.predict(new_customer)  
print("预测结果:", "会购买" if prediction[0] == 1 else "不会购买")  
</syntaxhighlight>  

'''输出示例'''：  
<pre>  
预测结果: 会购买  
</pre>  

== 实际应用案例 ==  
1. '''零售业'''：沃尔玛使用DSS分析销售数据和库存水平，优化供应链决策。  
2. '''医疗领域'''：医院通过DSS结合患者历史数据和临床指南，推荐治疗方案。  
3. '''金融风控'''：银行利用DSS评估贷款申请人的信用风险。  

== 数学基础 ==  
DSS中常用的数学模型包括线性规划：  
<math>  
\text{最大化 } Z = c_1x_1 + c_2x_2 + \dots + c_nx_n \\  
\text{约束条件: } a_{11}x_1 + a_{12}x_2 + \dots + a_{1n}x_n \leq b_1 \\  
\vdots \\  
a_{m1}x_1 + a_{m2}x_2 + \dots + a_{mn}x_n \leq b_m  
</math>  

== 与其他系统的区别 ==  
{| class="wikitable"  
|+ DSS vs 其他信息系统  
! 系统类型 !! 主要功能 !! 适用场景  
|-  
| '''DSS''' || 支持半结构化决策 || 战略规划、风险评估  
|-  
| '''事务处理系统 (TPS)''' || 处理日常事务 || 订单处理、账务管理  
|-  
| '''管理信息系统 (MIS)''' || 生成标准化报表 || 绩效监控  
|}  

== 扩展阅读 ==  
* 人工智能在DSS中的应用（如强化学习）。  
* 群体决策支持系统（GDSS）的协作机制。  

通过本文，读者可以理解DSS的基本原理、实现方法及实际价值，为进一步学习企业信息系统奠定基础。

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[[Category:数据库与信息系统]]
[[Category:企业信息系统]]