简介
21世纪以来，在决策制定过程中管理者们如何运用计算机化的支持方式已经发生了巨大变化。随着越来越多的决策制定者掌握计算机和web知识，决策支持系统／商业智能正在不断地演变，从一开始的作为基本的个人支持工具，正迅速地成为整个机构中的共用品。数据仓库以及分析工具大大提高了跨越机构界限的信息获取。为团队提供的决策支持继续随着群体支持系统的新发展而不断改善，用以在任何时间、任何地点提高协同工作。人工智能方法正在提高决策支持的质量，并已经渗透到许多应用领域。智能代理执行常规任务，使决策者能够腾出时间更专注于重要工作。有组织的学习和知识管理的发展使得在任何时间、任何地点为有关问题提供整个机构的专门技术成为可能。互联网和企业内部网信息传递系统提高并促进了所有这些决策支持系统。本书的目的是向读者介绍这些技术，它们统称为管理支持系统。本书介绍这些系统以何种方式构建和使用以及基本的技术工具。.
本书自第1版推出后，就受到了各领域人士的广泛欢迎，被多所著名高校引为教材和业内实用参考资料。本书循序渐进地介绍了决策支持系统和智能系统的概念、各种技术、系统开发及应用实例。对每个专题，作者都提供了目前最新的应用案例加以说明，同时还配备了练习和实践开发项目，以供读者进一步清晰地了解专题。本书第7版根据该领域的发展状况和读者的信息反馈，重新调整和编排了一些章节，添加了web在dss领域中的应用，使本书内容紧跟领域发展情况。..
本书无论是从内容还是从写作风格上都进行了精心的设计和安排，尽可能地考虑到各个水平的读者。无论是初涉该领域的人，还是该领域的研究人员，都能从本书中找到适合自己的使用方法。...
目录
译者序.
作者简介
前言
第一篇 决策制定和计算机支持
第1章 管理支持系统概论 2
1.1 开篇短文：哈拉斯赌场的赌注 3
1.2 管理者和决策制定 4
1.3 管理决策制定和信息系统 5
1.4 管理者和计算机支持 6
1.5 计算机化的决策支持和技术 6
1.6 决策支持的框架 7
1.7 决策支持系统的概念 9
1.8 群体支持系统 11
1.9 企业信息系统 12
1.10 知识管理系统 12
1.11 专家系统 13
1.12 人工神经网络 13
1.13 高级智能决策支持系统 14
1.14 混合支持系统 14
1.15 本书计划 15
.应用案例1-1 abb自动化公司使用dss更快更好地决策 17
第2章 决策制定：系统、建模和支持 18
2.1 开篇短文：标准汽车配件公司转向基于团队的决策制定 19
2.2 决策制定：介绍和定义 20
2.3 系统 21
2.4 模型 23
2.5 决策制定的步骤 24
2.6 决策制定：情报阶段 26
2.7 决策制定：设计阶段 28
2.8 决策制定：选择阶段 35
2.9 决策制定：实施阶段 36
2.10 如何支持决策 36
2.11 个性类型、性别、认知和决策风格 38
2.12 决策者 41
应用案例2-1 imerys的陶土处理计划：决策经典案例 43
应用案例2-2 imerys的陶土流程规划：决策经典案例 44
应用案例2-3 制片首席场务使用层次分析法选择电影项目 45
第二篇 决策支持系统
第3章 决策支持系统：总论 50
3.1 开篇短文：西南航空公司应用dss应对竞争 51
3.2 dss的结构 51
3.3 什么是dss 52
3.4 dss的特征和功能 54
3.5 dss的部件 55
3.6 数据管理子系统 57
3.7 模型管理子系统 59
3.8 用户界面（对话）子系统 61
3.9 知识管理子系统 63
3.10 用户 64
3.11 dss硬件 64
3.12 dss分类 64
3.13 小结 69
应用案例3-1 petrovantage的开发：业务分析/dss创造电子交易市场 71
应用案例3-2 联邦快递记录客户和包裹 72
第4章 建模与分析 74
4.1 开篇短文：杜邦对铁路运输系统进行了仿真并避免了巨大的经济损失 75
4.2 mss建模 76
4.3 静态模型与动态模型 78
4.4 确定性、不确定性和风险 79
4.5 影响图 80
4.6 用电子表格实现mss建模 83
4.7 几种备选方案的决策分析（决策表和决策树） 84
4.8 mss数量模型的结构 85
4.9 数学规划优化 87
4.10 多重目标、灵敏度分析、如果-那么分析和目标搜索问题 91
4.11 解决问题的搜索方法 93
4.12 启发式方法编程 95
4.13 仿真 97
4.14 可视化互动建模和可视化互动仿真 100
4.15 定量软件套装 101
4.16 模型库管理 104
应用案例4-1 imerys中的陶土处理计划：决策制定的经典案例 107
第5章 商业智能：数据仓库、数据采集、数据挖掘、商业分析和可视化 110
5.1 开篇短文：信息共享是国土安全部门国家安全战略的核心要素 111
5.2 数据的性质和来源 111
5.3 数据收集、数据问题和数据质量 112
5.4 互联网和商业数据库服务 118
5.5 决策支持系统/商业智能中的数据库管理系统 118
5.6 数据库组织和结构 119
5.7 数据仓库 121
5.8 数据集市 129
5.9 商业智能/商业分析 129
5.10 在线分析处理 133
5.11 数据挖掘 135
5.12 数据可视化、多维性和实时分析 141
5.13 地理信息系统 146
5.14 商业智能和web：web智能/web分析 147
应用案例5-1 坎贝拉公司的数据仓库和olap 150
应用案例5-2 明尼苏达州蓝十字蓝盾公司的crm通过数据集成和规划节约了时间 150
应用案例5-3 数据挖掘中的聚类分析 151
第6章 决策支持系统开发 153
6.1 开篇短文：osram sylvania“小思考、大规划”—infonet hr的开发 154
6.2 dss开发介绍 155
6.3 传统的系统开发生命周期 156
6.4 可选择的开发方法 163
6.5 原型：dss开发方法 165
6.6 变革管理 167
6.7 dss技术水平和工具 169
6.8 dss开发平台 170
6.9 dss开发工具的选择.. 171
6.10 团队开发的dss 172
6.11 终端用户开发的dss 173
6.12 整合dss 175
应用案例6-1 imerys的陶土处理计划：决策制定的经典案例 177
第三篇 协作、沟通、企业决策支持系统
第7章 协同计算技术：群体支持系统 182
7.1 开篇短文：克莱斯勒公司的群件系统—score 183
7.2 群体决策制定、沟通和协作 184
7.3 沟通支持 185
7.4 协作支持：计算机支持的协同工作 186
7.5 群体支持系统 189
7.6 群体支持系统技术 192
7.7 groupsystems meetingroom and online 193
7.8 群体支持系统的会议过程 194
7.9 远程学习 196
7.10 创造力和构思的产生 199
应用案例7-1 辉瑞制药公司有效而安全的协同计算 204
应用案例7-2 陶氏化学公司创建了世界上最大的课堂 205
第8章 企业信息系统 206
8.1 开篇短文：美国军方开始使用门户网站 207
8.2 企业信息系统：概念和定义 207
8.3 经理信息系统和企业信息系统的发展 209
8.4 经理的角色和信息需求 210
8.5 经理支持系统的特征和功能 211
8.6 eis和dss的比较和集成 214
8.7 eis、数据访问、数据仓库、olap、多维分析、数据表达和web 216
8.8 企业系统中的软信息 219
8.9 组织dss 220
8.10 供应链、价值链和决策支持 220
8.11 供应链问题和解决方案 224
8.12 物料需求计划、企业资源计划/企业资源管理和供应链管理系统 226
8.13 客户关系（资源）管理系统 232
8.14 新出现的企业信息系统：产品生命周期管理、业务流程管理和业务活动监控 236
8.15 一线决策支持系统 241
8.16 经理和企业信息系统的未来 241
应用案例8-1 李维斯如何使其产品进入沃尔玛 243
应用案例8-2 麦当劳的企业信息系统：mcbusted 244
第四篇 智能决策支持系统
第9章 人工智能与专家系统：基于知识的系统 248
9.1 开篇短文：kpn电信公司的智能系统 249
9.2 人工智能的概念与定义 249
9.3 人工智能的发展 251
9.4 人工智能领域 252
9.5 专家系统的基本概念 254
9.6 专家系统的应用 256
9.7 专家系统的结构 257
9.8 专家系统的原理：推理机制 259
9.9 专家系统的问题领域 260
9.10 专家系统的优点与性能 261
9.11 专家系统的局限性 263
9.12 专家系统的成功因素 263
9.13 专家系统的类型 264
9.14 网络中的专家系统 265
应用案例9-1 停机位分配显示系统 267
第10章 知识获取、表示和推理 269
10.1 开篇短文：礼来制药公司基于知识的实时系统的开发 270
10.2 知识工程的概念 271
10.3 知识的范围和类型 271
10.4 对专家进行知识获取的方法 274
10.5 对多个专家进行的知识获取 280
10.6 对数据和文档进行的自动知识获取 281
10.7 知识验证和确认 284
10.8 知识表示 285
10.9 基于规则系统的推理 291
10.10 解释和元知识 296
10.11 不确定性推理 298
10.12 专家系统的开发 302
10.13 知识获取和互联网 306
第11章 高级智能系统 311
11.1 开篇短文：用神经网络方法揭开家庭金融公司的贷款批出速度问题 312
11.2 机器学习技术 313
11.3 案例推理 314
11.4 神经计算的基本概念 320
11.5 人工神经网络学习 323
11.6 基于神经网络系统的开发 326
11.7 遗传算法基础 328
11.8 遗传算法应用的发展 331
11.9 模糊逻辑基础 333
11.10 集成高级系统的发展 335
应用案例11-1 最大化约翰迪尔公司的资金价值 338
第12章 互联网上的智能系统 339
12.1 开篇短文：斯巴达商店使用智能系统寻找合适的人选，以减少人员流动 340
12.2 基于网络的智能系统 341
12.3 智能代理纵览 342
12.4 智能代理的特点 343
12.5 为什么使用智能代理 345
12.6 智能代理的分类与类型 346
12.7 基于互联网的软件代理 347
12.8 dss代理和多重智能代理 352
12.9 语义网络：展现智能代理的知识 354
12.10 基于网络的推荐系统 357
12.11 智能代理的管理问题 360
第五篇 在电子商务时代执行管理支持系统
第13章 管理支持系统的集成、影响和未来 364
13.1 开篇短文：智能系统支持elite care公司 365
13.2 系统集成：概述 366
13.3 管理支持系统集成的模型 368
13.4 智能决策支持系统 371
13.5 智能建模和模型管理 372
13.6 web、企业系统和知识管理的集成 373
13.7 管理支持系统的影响：概述 376
13.8 管理支持系统对组织的影响 377
13.9 对个人的影响 378
13.10 决策制定和管理者的工作 379
13.11 法律、隐私和道德问题 380
13.12 智能系统和就业水平 382
13.13 互联网社区 383
13.14 其他的社会影响和数字鸿沟 384
13.15 管理支持系统的未来 386
应用案例13-1 混合智能系统和市场开发战略 388
术语表 390
参考文献... 404
作者简介
前言
第一篇 决策制定和计算机支持
第1章 管理支持系统概论 2
1.1 开篇短文：哈拉斯赌场的赌注 3
1.2 管理者和决策制定 4
1.3 管理决策制定和信息系统 5
1.4 管理者和计算机支持 6
1.5 计算机化的决策支持和技术 6
1.6 决策支持的框架 7
1.7 决策支持系统的概念 9
1.8 群体支持系统 11
1.9 企业信息系统 12
1.10 知识管理系统 12
1.11 专家系统 13
1.12 人工神经网络 13
1.13 高级智能决策支持系统 14
1.14 混合支持系统 14
1.15 本书计划 15
.应用案例1-1 abb自动化公司使用dss更快更好地决策 17
第2章 决策制定：系统、建模和支持 18
2.1 开篇短文：标准汽车配件公司转向基于团队的决策制定 19
2.2 决策制定：介绍和定义 20
2.3 系统 21
2.4 模型 23
2.5 决策制定的步骤 24
2.6 决策制定：情报阶段 26
2.7 决策制定：设计阶段 28
2.8 决策制定：选择阶段 35
2.9 决策制定：实施阶段 36
2.10 如何支持决策 36
2.11 个性类型、性别、认知和决策风格 38
2.12 决策者 41
应用案例2-1 imerys的陶土处理计划：决策经典案例 43
应用案例2-2 imerys的陶土流程规划：决策经典案例 44
应用案例2-3 制片首席场务使用层次分析法选择电影项目 45
第二篇 决策支持系统
第3章 决策支持系统：总论 50
3.1 开篇短文：西南航空公司应用dss应对竞争 51
3.2 dss的结构 51
3.3 什么是dss 52
3.4 dss的特征和功能 54
3.5 dss的部件 55
3.6 数据管理子系统 57
3.7 模型管理子系统 59
3.8 用户界面（对话）子系统 61
3.9 知识管理子系统 63
3.10 用户 64
3.11 dss硬件 64
3.12 dss分类 64
3.13 小结 69
应用案例3-1 petrovantage的开发：业务分析/dss创造电子交易市场 71
应用案例3-2 联邦快递记录客户和包裹 72
第4章 建模与分析 74
4.1 开篇短文：杜邦对铁路运输系统进行了仿真并避免了巨大的经济损失 75
4.2 mss建模 76
4.3 静态模型与动态模型 78
4.4 确定性、不确定性和风险 79
4.5 影响图 80
4.6 用电子表格实现mss建模 83
4.7 几种备选方案的决策分析（决策表和决策树） 84
4.8 mss数量模型的结构 85
4.9 数学规划优化 87
4.10 多重目标、灵敏度分析、如果-那么分析和目标搜索问题 91
4.11 解决问题的搜索方法 93
4.12 启发式方法编程 95
4.13 仿真 97
4.14 可视化互动建模和可视化互动仿真 100
4.15 定量软件套装 101
4.16 模型库管理 104
应用案例4-1 imerys中的陶土处理计划：决策制定的经典案例 107
第5章 商业智能：数据仓库、数据采集、数据挖掘、商业分析和可视化 110
5.1 开篇短文：信息共享是国土安全部门国家安全战略的核心要素 111
5.2 数据的性质和来源 111
5.3 数据收集、数据问题和数据质量 112
5.4 互联网和商业数据库服务 118
5.5 决策支持系统/商业智能中的数据库管理系统 118
5.6 数据库组织和结构 119
5.7 数据仓库 121
5.8 数据集市 129
5.9 商业智能/商业分析 129
5.10 在线分析处理 133
5.11 数据挖掘 135
5.12 数据可视化、多维性和实时分析 141
5.13 地理信息系统 146
5.14 商业智能和web：web智能/web分析 147
应用案例5-1 坎贝拉公司的数据仓库和olap 150
应用案例5-2 明尼苏达州蓝十字蓝盾公司的crm通过数据集成和规划节约了时间 150
应用案例5-3 数据挖掘中的聚类分析 151
第6章 决策支持系统开发 153
6.1 开篇短文：osram sylvania“小思考、大规划”—infonet hr的开发 154
6.2 dss开发介绍 155
6.3 传统的系统开发生命周期 156
6.4 可选择的开发方法 163
6.5 原型：dss开发方法 165
6.6 变革管理 167
6.7 dss技术水平和工具 169
6.8 dss开发平台 170
6.9 dss开发工具的选择.. 171
6.10 团队开发的dss 172
6.11 终端用户开发的dss 173
6.12 整合dss 175
应用案例6-1 imerys的陶土处理计划：决策制定的经典案例 177
第三篇 协作、沟通、企业决策支持系统
第7章 协同计算技术：群体支持系统 182
7.1 开篇短文：克莱斯勒公司的群件系统—score 183
7.2 群体决策制定、沟通和协作 184
7.3 沟通支持 185
7.4 协作支持：计算机支持的协同工作 186
7.5 群体支持系统 189
7.6 群体支持系统技术 192
7.7 groupsystems meetingroom and online 193
7.8 群体支持系统的会议过程 194
7.9 远程学习 196
7.10 创造力和构思的产生 199
应用案例7-1 辉瑞制药公司有效而安全的协同计算 204
应用案例7-2 陶氏化学公司创建了世界上最大的课堂 205
第8章 企业信息系统 206
8.1 开篇短文：美国军方开始使用门户网站 207
8.2 企业信息系统：概念和定义 207
8.3 经理信息系统和企业信息系统的发展 209
8.4 经理的角色和信息需求 210
8.5 经理支持系统的特征和功能 211
8.6 eis和dss的比较和集成 214
8.7 eis、数据访问、数据仓库、olap、多维分析、数据表达和web 216
8.8 企业系统中的软信息 219
8.9 组织dss 220
8.10 供应链、价值链和决策支持 220
8.11 供应链问题和解决方案 224
8.12 物料需求计划、企业资源计划/企业资源管理和供应链管理系统 226
8.13 客户关系（资源）管理系统 232
8.14 新出现的企业信息系统：产品生命周期管理、业务流程管理和业务活动监控 236
8.15 一线决策支持系统 241
8.16 经理和企业信息系统的未来 241
应用案例8-1 李维斯如何使其产品进入沃尔玛 243
应用案例8-2 麦当劳的企业信息系统：mcbusted 244
第四篇 智能决策支持系统
第9章 人工智能与专家系统：基于知识的系统 248
9.1 开篇短文：kpn电信公司的智能系统 249
9.2 人工智能的概念与定义 249
9.3 人工智能的发展 251
9.4 人工智能领域 252
9.5 专家系统的基本概念 254
9.6 专家系统的应用 256
9.7 专家系统的结构 257
9.8 专家系统的原理：推理机制 259
9.9 专家系统的问题领域 260
9.10 专家系统的优点与性能 261
9.11 专家系统的局限性 263
9.12 专家系统的成功因素 263
9.13 专家系统的类型 264
9.14 网络中的专家系统 265
应用案例9-1 停机位分配显示系统 267
第10章 知识获取、表示和推理 269
10.1 开篇短文：礼来制药公司基于知识的实时系统的开发 270
10.2 知识工程的概念 271
10.3 知识的范围和类型 271
10.4 对专家进行知识获取的方法 274
10.5 对多个专家进行的知识获取 280
10.6 对数据和文档进行的自动知识获取 281
10.7 知识验证和确认 284
10.8 知识表示 285
10.9 基于规则系统的推理 291
10.10 解释和元知识 296
10.11 不确定性推理 298
10.12 专家系统的开发 302
10.13 知识获取和互联网 306
第11章 高级智能系统 311
11.1 开篇短文：用神经网络方法揭开家庭金融公司的贷款批出速度问题 312
11.2 机器学习技术 313
11.3 案例推理 314
11.4 神经计算的基本概念 320
11.5 人工神经网络学习 323
11.6 基于神经网络系统的开发 326
11.7 遗传算法基础 328
11.8 遗传算法应用的发展 331
11.9 模糊逻辑基础 333
11.10 集成高级系统的发展 335
应用案例11-1 最大化约翰迪尔公司的资金价值 338
第12章 互联网上的智能系统 339
12.1 开篇短文：斯巴达商店使用智能系统寻找合适的人选，以减少人员流动 340
12.2 基于网络的智能系统 341
12.3 智能代理纵览 342
12.4 智能代理的特点 343
12.5 为什么使用智能代理 345
12.6 智能代理的分类与类型 346
12.7 基于互联网的软件代理 347
12.8 dss代理和多重智能代理 352
12.9 语义网络：展现智能代理的知识 354
12.10 基于网络的推荐系统 357
12.11 智能代理的管理问题 360
第五篇 在电子商务时代执行管理支持系统
第13章 管理支持系统的集成、影响和未来 364
13.1 开篇短文：智能系统支持elite care公司 365
13.2 系统集成：概述 366
13.3 管理支持系统集成的模型 368
13.4 智能决策支持系统 371
13.5 智能建模和模型管理 372
13.6 web、企业系统和知识管理的集成 373
13.7 管理支持系统的影响：概述 376
13.8 管理支持系统对组织的影响 377
13.9 对个人的影响 378
13.10 决策制定和管理者的工作 379
13.11 法律、隐私和道德问题 380
13.12 智能系统和就业水平 382
13.13 互联网社区 383
13.14 其他的社会影响和数字鸿沟 384
13.15 管理支持系统的未来 386
应用案例13-1 混合智能系统和市场开发战略 388
术语表 390
参考文献... 404
决策支持系统与智能系统
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- 类型
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光盘服务联系方式: 020-38250260 客服QQ：4006604884
云图客服：
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