决策支持系统

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出版者:上海交通大学出版社
作者:张鹏翥
出品人:
页数:257
译者:
出版时间:2005-6
价格:28.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787313039873
丛书系列:
图书标签:
  • 工业工程
  • 专业
  • 决策支持系统
  • 管理科学
  • 运筹学
  • 数据分析
  • 人工智能
  • 信息系统
  • 商业智能
  • 决策科学
  • 建模
  • 优化
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具体描述

本书主要讲述决策支持系统(DSS)的概念、结构、系统设计与开发以及DSS各部分的功能、特点与实现,并介绍了两特殊的DSS——经理支持系统与群体决策支持系统。全书对决策支持系统从信息的角度、系统的角度和应用的角度作了深入分析,从总体上对如何开发DSS也作了详细介绍。

本书是工业工程本科专业的系列教材之一,也可作为信息管理和信息系统等管理类相关专业的本科生和管理干部研究班及有关专业技术人员培训班的教材或参考书之用。

好的,以下是一本名为《商业智能与数据驱动决策》的图书简介,内容力求详实,不涉及“决策支持系统”的相关主题: --- 《商业智能与数据驱动决策》图书简介 技术浪潮之巅的战略指南,驾驭数据洪流,重塑商业版图 在信息爆炸的时代,数据已不再是简单的记录,而是驱动企业增长的核心燃料。那些能够有效捕获、分析并转化为战略洞察的组织,正在以前所未有的速度超越竞争对手。《商业智能与数据驱动决策》正是为身处这场变革浪潮中的管理者、分析师和技术专家量身打造的一部深度指南。它系统性地阐述了如何从海量、异构的数据中提炼出具有商业价值的知识,并将这些知识无缝嵌入到日常运营和高层决策流程之中。 本书聚焦于商业智能(BI)体系的构建、数据治理的实践、高级分析技术的应用,以及如何建立一种真正以数据为中心的组织文化。它摒弃了空泛的理论说教,转而提供了一套可操作的、基于行业最佳实践的实施框架。 第一部分:商业智能的战略基石与蓝图构建 本部分深入探讨了商业智能的本质及其在现代企业中的战略定位。我们首先界定清晰:商业智能不仅仅是报表和仪表盘,它是一种涵盖技术、流程和文化的综合能力。 数据战略的顶层设计: 成功的BI项目源于清晰的业务目标。我们将详细剖析如何将企业的宏观战略(如市场扩张、成本优化、客户体验提升)分解为可量化的数据指标(KPIs)。这包括了从“我们想知道什么”到“我们需要收集哪些数据”的逻辑转化过程。 数据架构的演进: 现代BI依赖于健壮的基础设施。本书细致讲解了数据仓库(Data Warehouse, DW)、数据湖(Data Lake)以及近年来兴起的湖仓一体(Data Lakehouse)架构的优劣及其适用场景。重点在于如何设计一个既能支持历史趋势分析,又能快速响应实时查询需求的弹性数据平台。我们将介绍数据建模的原则,如范式化与反范式化的权衡,以及维度建模(如星型和雪花模型)在BI报告效率中的关键作用。 数据治理的刚性约束: 离开了有效的数据治理,再强大的分析工具也可能产生“垃圾进,垃圾出”的风险。本章全面覆盖了数据质量管理、元数据管理、数据安全与隐私合规性(如GDPR、CCPA等要求)的实施细节。它强调了数据所有权、数据生命周期管理以及建立跨部门数据标准的必要性,确保所有决策都基于同一套“可信赖的事实”。 第二部分:数据获取、准备与转换的精工细作 原始数据是粗糙的矿石,必须经过精密的提炼才能展现价值。本部分专注于数据工程领域中与BI直接相关的核心技术和方法论。 ETL/ELT流程的优化实践: 详细阐述了数据抽取(Extraction)、转换(Transformation)和加载(Loading)的现代范式。对于大规模数据集成,本书对比了批处理与流处理技术的适用性,并探讨了如何利用云原生工具(如云数据管道服务)来提升数据准备的效率与可靠性。我们尤其关注数据清洗技术,包括缺失值处理、异常值检测和数据标准化过程中的复杂性管理。 数据建模的深度应用: 超越基础的星型模型,本章深入讲解了面向特定业务场景(如金融风险分析、供应链优化)的复杂数据模型构建技巧。这包括如何处理缓慢变化维度(SCD Type 2/3),如何设计聚合表以加速前端分析,以及在多源数据融合中如何解决事实表的时间一致性问题。 数据目录与血缘追踪: 为了让业务用户能够高效地发现和理解数据资产,建立可信赖的数据目录至关重要。本书介绍了数据血缘(Data Lineage)的重要性——它不仅是合规性的要求,更是故障排查和影响分析的利器。如何自动化地映射数据流向,确保“从报表到源头”的可追溯性,是本节的重点。 第三部分:高级分析赋能与可视化叙事 当数据被清洗、结构化后,下一步就是运用分析工具挖掘深层洞察,并通过引人入胜的可视化进行有效沟通。 描述性、诊断性与预测性分析的桥梁: 本章阐明了BI分析光谱的不同层次。从基础的“发生了什么”(描述性分析)到“为什么发生”(诊断性分析),再到利用统计模型和机器学习技术进行的“未来会发生什么”(预测性分析)。我们着重介绍如何将预测模型的输出(如客户流失概率、库存需求预测)集成到日常运营仪表板中,实现真正的预测性管理。 探索性数据分析(EDA)的方法论: 在正式建模之前,EDA是发现数据内在规律的关键步骤。本书提供了系统性的EDA框架,指导分析师如何运用统计摘要、分布图、相关性分析等工具,快速识别数据中的模式、趋势和潜在的数据质量问题,为后续的深度分析指明方向。 数据可视化与仪表盘设计的艺术与科学: 强大的洞察如果不能被有效传达,其价值将大打折扣。本部分侧重于数据叙事(Data Storytelling)的技巧。我们将探讨如何根据不同的受众(执行层、运营层)选择最合适的图表类型,如何设计清晰的层级结构,避免信息过载,并利用交互性设计来引导用户的探索路径。这不是关于工具的使用教程,而是关于如何用视觉语言讲述数据故事的原则。 第四部分:数据驱动文化的建立与组织变革 技术只是工具,文化才是决定成败的关键。最后一部分聚焦于如何将BI能力转化为组织的核心竞争力。 衡量与优化BI的投资回报率(ROI): 如何证明BI项目的价值?本书提供了量化指标体系,用于评估数据准确性、报告时效性、以及数据洞察转化为实际业务行动的效率。我们讨论了如何建立持续改进的反馈循环,将用户的使用行为数据纳入到BI平台自身的优化考量中。 赋能业务用户的数据素养: 建立数据驱动文化意味着将数据分析能力普及到业务一线。本章讨论了如何设计有效的培训计划,提升员工对数据概念的理解、对分析结果的批判性思维,以及如何安全、负责任地使用数据工具进行自助式分析。这要求企业在工具易用性、自助服务能力和集中管控之间找到恰当的平衡点。 从被动报告到主动洞察的转型: 真正的成熟体现在企业能够主动识别尚未被明确提出的业务问题。本书最后引导读者思考如何利用先进的异常检测、模式识别技术,让系统自动“发现”业务中的偏差、机会或风险,并将这些主动推送给相关的业务负责人,实现决策流程的自动化和前瞻化。 --- 《商业智能与数据驱动决策》是一部面向未来的操作手册,它将带领读者跨越数据收集、分析到战略落地的全过程,确保您的企业能够稳健地航行在数据时代的商业海洋中,将数据资产转化为持续的竞争优势。

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读后感

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用户评价

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从这本书中,我获得了一种全新的视角来审视商业决策。过去,我可能更多地依赖直觉和经验,但这本书让我意识到,在当今复杂多变的环境下,仅仅依靠这些是远远不够的。决策支持系统提供了一种系统性的方法,它能够帮助我们打破思维定势,发现隐藏在数据中的模式和趋势。我尤其欣赏书中关于“可视化”的论述,信息的有效呈现对于决策至关重要。图表、仪表盘等可视化工具,能够将复杂的数据转化为直观的信息,从而大大提高决策的效率和准确性。我希望书中能够提供一些关于如何设计有效的可视化报告的技巧,以及不同类型的数据应该如何进行可视化呈现。另外,我也非常期待书中能够探讨决策支持系统在“实时性”方面的应用。随着市场变化的速度越来越快,实时的数据分析和决策支持变得尤为重要。这本书是否能深入介绍如何构建能够提供实时反馈的系统,以及这种实时性对企业竞争力的影响,这将是我重点关注的内容。这本书让我对数据分析和决策科学有了更深的敬畏,也激发了我进一步学习和实践的动力。

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读完这本书,我感觉自己的思维方式被极大地拓宽了。它不仅仅是关于技术,更是关于如何利用技术来提升决策的质量。作者在书中可能还会讨论到“人”在决策支持系统中的角色,包括用户的需求、系统的易用性、以及如何培训用户来有效地使用系统。这一点非常重要,因为再先进的技术,如果用户无法有效利用,也是枉然。我特别希望书中能提供一些关于“用户体验设计”的原则,以及如何根据用户的特点来定制化决策支持系统。此外,我也非常关注书中关于“持续改进”的论述。决策支持系统并非一成不变,随着业务的发展和环境的变化,系统也需要不断地更新和优化。书中是否能介绍一些“反馈机制”和“迭代开发”的策略,以确保系统始终保持其有效性。这本书为我打开了一扇新的大门,让我看到了如何将数据和技术的力量转化为驱动企业成功的强大引擎,这让我对未来的商业决策充满了信心和期待。

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这本书的写作风格非常具有启发性。作者不仅仅是在传授知识,更是在激发读者独立思考。在讨论某个概念时,作者可能会提出几个不同的观点,然后引导读者去权衡利弊,并最终形成自己的判断。我特别欣赏书中对于“情境依赖性”的强调。决策支持系统的有效性很大程度上取决于具体的应用情境,没有一种万能的解决方案。我希望书中能有更多的篇幅来探讨如何根据不同的业务场景、组织文化、以及可用资源来选择和实施决策支持系统。例如,初创企业与大型跨国公司在决策支持系统上的需求和投入必然存在差异。此外,我也非常关注书中关于“知识管理”与决策支持系统的结合。决策支持系统不仅仅是处理数据,更重要的是如何将组织内部的隐性知识和显性知识有效地融入到决策过程中。书中是否能提供一些关于如何构建知识库,以及如何利用知识图谱等技术来增强决策支持系统的智能性,这将是对我非常有帮助的内容。

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翻开这本书,我首先被作者严谨的逻辑结构所折服。它并非简单地罗列事实,而是构建了一个层层递进的知识体系,让读者能够逐步建立起对决策支持系统全面而深刻的认知。从基础概念的界定,到系统构成要素的解析,再到不同类型决策支持系统的比较分析,每一个环节都衔接得恰到好处。我特别欣赏书中对“支持”二字的解读,它并非取代人类决策,而是赋能和增强人类的决策能力。这一点非常重要,因为在很多时候,我们容易将自动化和智能化等同于决策的完全交给机器,但这本书恰恰强调了人机协作在决策过程中的不可或缺性。它引导我去思考,如何更好地利用技术工具来提升自身的判断力和洞察力,而不是被动地接受技术提供的结果。书中可能还会涉及一些案例研究,通过真实的商业场景来展示决策支持系统是如何被应用,以及它们所带来的实际效益。我非常期待能够从中学习到那些成功的经验和可能存在的误区,从而在未来的工作中能够少走弯路,更有效地利用类似系统来优化我的决策流程。对于那些对现代管理科学和数据驱动决策感兴趣的读者而言,这本书无疑是一份宝贵的财富,它将帮助我们更好地理解和驾驭这个日新月异的商业世界。

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本书的深度和广度都令人印象深刻。它不仅涵盖了决策支持系统的基础知识,还触及了许多前沿的研究和应用。我特别关注书中对“人工智能”在决策支持系统中的最新进展的讨论。例如,如何利用深度学习来识别复杂的模式,如何利用自然语言处理来理解非结构化数据,以及如何利用强化学习来优化动态决策过程。这些前沿技术的发展,正在深刻地改变着决策支持系统的能力边界。我希望书中能够提供一些关于如何将这些AI技术落地到实际商业应用中的案例分析,以及在应用过程中可能遇到的挑战和应对策略。此外,我也非常想了解书中是否会探讨“伦理”和“公平性”在决策支持系统设计和应用中的重要性。随着系统在社会生活中扮演的角色越来越重要,如何确保其决策的公平、透明和负责任,将成为一个日益突出的话题。这本书无疑为我提供了一个全面深入了解决策支持系统及其未来发展方向的绝佳平台。

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这本书的装帧设计就相当吸引人,封面以深邃的蓝色为主调,辅以抽象的几何图形,营造出一种智慧与科技融合的视觉冲击力。拿到手中,纸张的质感温润而厚实,翻阅时没有丝毫的廉价感。我一直对现代商业运作背后的逻辑和决策过程充满好奇,尤其是在信息爆炸的时代,如何从海量数据中提炼出有价值的见解,并最终转化为明智的商业决策,这对我来说是一个极具挑战性但又异常迷人的课题。我期望这本书能够深入浅出地剖析决策支持系统的核心原理,不仅仅是理论的堆砌,更重要的是能够提供切实可行的实践指导,让我了解它们是如何在真实的商业环境中运作,如何帮助管理者克服复杂性和不确定性,最终实现企业目标的。我尤其关注书中是否会探讨不同行业背景下,决策支持系统的应用差异,例如在金融、零售、制造业等领域,它们各自面临的独特挑战以及解决方案的创新之处。此外,对于系统构建中的关键技术,如数据挖掘、机器学习、人工智能等,我也希望能够有更深入的理解,了解它们在决策支持过程中扮演的角色以及未来的发展趋势。总而言之,这本书在我看来,更像是一扇通往现代商业智慧殿堂的钥匙,我迫不及待地想要打开它,去探索那些能够让我思维更加敏锐、决策更加精准的奥秘。

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坦白说,这本书彻底颠覆了我对传统决策模式的认知。作者通过对大量真实案例的剖析,展现了决策支持系统在提升效率、降低成本、优化资源配置等方面的巨大潜力。我特别欣赏书中关于“敏捷性”和“适应性”的论述。在快速变化的市场环境中,企业需要具备快速响应和调整的能力,而决策支持系统正是实现这种敏捷性和适应性的关键。我希望书中能提供一些关于如何构建能够支持动态决策和快速迭代的系统架构的建议。另外,我也非常关注书中对于“跨部门协作”的讨论。决策往往需要多个部门的参与和信息共享,而决策支持系统如何能够促进跨部门的沟通和协作,打破信息壁垒,是提升整体决策效率的关键。书中是否能介绍一些关于如何利用决策支持系统来促进信息共享、统一决策标准、以及建立协同工作流程的实践经验,将极大地提升这本书的实用价值。总之,这本书为我提供了一种全新的思考和实践决策的方式,让我对未来的商业发展充满期待。

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这本书让我对“数据”的理解上升到了一个全新的高度。我不再仅仅将其视为数字的集合,而是认识到数据背后蕴含的巨大价值和决策潜力。作者在书中可能还会探讨“数据治理”和“数据质量”的重要性。一个劣质的数据源,即使配备了最先进的决策支持系统,也无法产出有效的决策。我希望书中能有一些关于如何建立健全数据管理流程,如何保证数据准确性、完整性和一致性的具体建议。同时,我也非常期待书中能涉及“预测性分析”和“规范性分析”。预测性分析可以帮助我们预见未来趋势,而规范性分析则能提供最优的行动建议。这两者在提升决策的预见性和指导性方面都至关重要。书中是否能详细介绍实现这些高级分析的技术和方法,例如时间序列分析、回归分析、优化算法等,对我来说将是极其宝贵的学习机会。这本书让我意识到,在信息时代,数据就是新的石油,而决策支持系统则是提炼和运用这石油的强大工具。

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阅读过程中,我深刻体会到作者在知识传达上的匠心独运。他没有采用枯燥的学术语言,而是用一种生动、形象的方式来解释复杂的概念。比如,在描述数据分析的某个环节时,作者可能会引用一个贴近生活的类比,或者用一个富有启发性的故事来阐述。这种“润物细无声”的教学方式,让我觉得学习过程本身就是一种享受。我一直觉得,真正的知识不仅仅是记住理论,更是能够理解其背后的逻辑,并将之转化为解决实际问题的能力。这本书在这方面做得相当出色,它不仅仅教授“是什么”,更重要的是引导读者思考“为什么”和“如何做”。我特别关注书中对于“模型”的讨论,模型是决策支持系统的核心,而不同类型的模型又对应着不同的决策场景。我期望能从书中了解到,如何根据具体问题选择合适的模型,以及如何对模型进行优化和验证,以确保其可靠性和有效性。同时,书中对“不确定性”的处理也是我非常期待的部分。在现实世界中,不存在百分之百确定的决策,如何量化和管理不确定性,是决策者面临的永恒课题。这本书是否能提供一些应对不确定性的策略和工具,这将对我非常有价值。

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这本书的结构组织得非常清晰,就像一本精心设计的地图,引领着我去探索决策支持系统的广阔天地。作者似乎预料到了读者可能遇到的每一个疑问,并在书中一一给予解答。我特别喜欢书中关于“不同决策类型”的划分,以及针对不同类型决策所提供的相应支持方法。比如,战略性决策、战术性决策、操作性决策,它们在信息需求、分析方法和支持系统类型上都有显著差异。了解这些差异,有助于我更精准地定位决策问题,并选择最合适的决策支持工具。我还在思考,书中是否会探讨决策支持系统在“风险管理”中的作用。许多商业决策都伴随着一定的风险,而决策支持系统能否帮助管理者更有效地识别、评估和规避风险?这是我非常感兴趣的一个话题。我希望书中能有一些关于风险量化模型,或者风险预警机制的介绍。另外,我也非常关注书中关于“系统集成”的讨论。在实际应用中,决策支持系统往往需要与其他管理信息系统(如ERP、CRM等)集成,以获取更全面的数据。如何实现有效的集成,避免数据孤岛,是保证系统整体效益的关键。

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