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决策支持系统开发及实例分析.ppt

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简介：
本PPT探讨了决策支持系统的开发方法与实践应用，通过具体案例深入分析其在不同场景中的作用和优势。 决策支持系统的开发基于其特点和组成进行，主要包括以下几个步骤：DSS系统分析、DSS系统初步设计、DSS系统详细设计以及各部件程序编制。最后一步是将各个部分集成以形成完整的DSS系统。

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  • 决策支持系统开发及实例分析.ppt
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    本PPT探讨了决策支持系统的开发方法与实践应用，通过具体案例深入分析其在不同场景中的作用和优势。 决策支持系统的开发基于其特点和组成进行，主要包括以下几个步骤：DSS系统分析、DSS系统初步设计、DSS系统详细设计以及各部件程序编制。最后一步是将各个部分集成以形成完整的DSS系统。
     
  • Excel数据分析与决策支持
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    《Excel数据分析与决策支持》是一本专注于利用Excel进行数据处理、分析及辅助决策制定的专业书籍。书中详细介绍了如何运用高级函数和工具提升工作效率，并通过实例讲解了如何构建有效的决策模型，帮助读者掌握在商业环境中应用Excel的技巧，以做出更加明智的数据驱动型决策。 这是一本介绍统计分析和决策的书籍，书中使用了最广泛且用户最多的Excel软件进行应用演示。内容浅显易懂，同时保持专业性。
     
  • 崂山森林火灾蔓延模拟分析及决策支持系统.txt
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    本研究开发了崂山森林火灾蔓延模拟与决策支持系统，旨在通过精确预测火势扩散路径和速度，为消防部门提供科学依据，优化资源配置，有效控制火灾影响范围。 崂山森林火灾扩散模拟分析与决策系统可以演示隔离带宽度统计、火险等级实景预报分析以及火势蔓延情况，并提供二维火险等级预报分析等功能。该系统的运行需要自行配置环境，程序较大且包含数据库文件约几百MB。
     
  • 银行数据挖掘实例与智能决策支持系统 客户分析及挖掘 33页.pdf
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    本PDF文档深入探讨了利用数据挖掘技术在银行业客户分析中的应用，并展示了如何构建智能决策支持系统以增强客户服务和产品定制。包含33页详细内容，为银行从业人员提供实用案例和技术指导。 当前的金融危机揭示了信息化领域存在以下问题：首先，IT治理不够完善，高管层对信息系统建设和风险控制的关注与研究不足，并且缺乏有效的决策及监督机制；其次，在信息化战略规划方面显得模糊不清，未能形成连贯的战略布局；再次，随着业务的发展，信息系统的建设却相对滞后，难以实现内部应用系统的信息共享和数据的有效分析利用，无法满足以客户为中心的经营模式需求；最后，软硬件和技术核心依赖外部供应商也带来风险隐患，并可能威胁到行业的健康发展。 【客户价值评价指标体系】则涵盖了以下几个方面：一是通过客户的特征、行为以及价值进行综合评估，这包括对客户的基本资料、交易记录和金融产品购买等信息数据进行全面分析。其次，建立群体划分标准来实现针对不同客户需求的精准营销策略；再次，构建消费行为模型及相应的风险评价指标体系以辅助风险管理流程；最后，开发出一套完整的客户价值评估模型及其配套指标体系用于对客户的分级管理与服务优化。
     
  • 利用ChatGPT开展数据分析与营销决策支持
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    本项目运用ChatGPT技术进行深度数据挖掘和分析，为市场营销策略提供智能化决策支持，旨在提升企业竞争力。 使用ChatGPT进行数据分析和营销决策支持可以从以下几个方面入手：1. 数据收集与清洗：首先需要收集大量数据，包括用户行为、销售以及竞争方面的数据，并对这些数据进行清理，去除无效或异常的数据；2. 数据预处理及特征提取：利用ChatGPT的技术可以实现文本分析、情感分析和主题模型等操作，从而从原始数据中提炼出关键信息与特性；3. 数据分析与挖掘：基于上述步骤的结果，通过使用ChatGPT进行深入的用户、竞争产品以及市场等方面的分析以了解市场的动态变化趋势及消费者的需求偏好，并识别产品的优势或不足之处；4. 营销决策支持：根据数据分析结果来制定针对不同消费者的个性化营销策略和活动方案，从而提高用户的满意度与转化率。同时也能帮助优化现有产品和服务的质量及其竞争力；5. 数据可视化报告生成：基于分析成果可以制作图表及其它形式的报告以直观地呈现数据洞察，并为后续的决策提供依据和支持。
     
  • 成本预测的决策支持系统
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    成本预测的决策支持系统是一款利用先进数据分析和机器学习技术来帮助企业进行成本估算与预测的专业软件工具。该系统能有效协助管理层做出基于数据驱动的明智决策，并优化资源配置，以提高企业的竞争力和盈利能力。通过集成历史财务数据、市场趋势及实时信息，它为用户提供了全面的成本分析视角，帮助企业在复杂多变的商业环境中制定更有效的战略规划。 随着信息技术的广泛应用，信息系统不再仅限于处理数据信息层面的支持作用，而是进一步向上发展至管理决策支持领域。为了更好地服务于这一需求层次，系统必须具备强大的分析能力和模型构建能力。因此，决策支持系统的概念应运而生——这是一种利用计算机技术进行数据分析和建模以辅助管理层做出科学判断的工具。 用户能够通过该平台针对特定管理问题创建相应的数学或逻辑模型，并以此来观察不同变量变化对最终决策结果的影响范围及其潜在后果。具体到成本预测领域，开发一个专门的成本预测决策支持系统将极大地方便各行业管理者进行未来支出和收益情况的预估工作，从而做出更加准确、科学的战略规划。 本项目的主要目标是加深同学们对于课堂上所学理论知识的理解与掌握，并通过实践操作提升运用这些概念来构建实际应用系统的技能。同时我们也期望能够开发出一款既实用又易于使用的成本预测决策支持系统以供广大用户使用。 以下是该系统的具体章节概述： 1. 系统概览 2. 详细功能描述及应用场景介绍 3. 开发工具与环境选择说明 4. 需求分析阶段内容，包括整体设计思路的阐述、针对不同模块的功能需求定义等； 5. 用户案例图示解析； 6. 功能模块划分及其相互间的逻辑关系梳理； 7. 数据库架构规划及实施策略。
     
  • Python在房产购买决策支持系统中的应用实例.pdf
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    本文档探讨了如何利用Python编程语言开发一套针对房地产市场的购买决策支持系统。通过案例分析，展示了该系统的实际应用价值和效果，为购房者提供了科学、有效的购房建议工具。 Python之房产购买决策支持系统实现样例.pdf 这份文档提供了使用Python编程语言来开发一个帮助用户做出购房决定的支持系统的实例。通过这个例子，读者可以学习到如何利用数据分析、机器学习等技术手段来进行房地产市场的研究，并基于这些分析结果为购房者提供有价值的建议和指导。
     
  • Dalsa相机支持库及VC++ MFC开发实例
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    本资源提供详细的Dalsa相机在VC++ MFC环境下的编程教程和代码示例，帮助开发者快速掌握相关技术并应用于实际项目中。 官方提供的高效DEMO利用Dalsa相机的支持库开发了VC++ MFC例程，供VC软件工程师参考。该例程可以实现相机的链接和退出、图像抓取与显示、相机参数配置以及保存配置文件调用初始化等功能。
     
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    本项目致力于开发基于地理信息系统（GIS）的超市选址决策支持系统。通过综合分析地理位置、人口分布及消费行为等数据，为零售商提供精准的开店建议和市场洞察力，旨在提高零售业的投资回报率与竞争力。该研究于2011年启动。 针对传统超市选址过程中存在的科学性和直观性不足的问题，并考虑到超市选址信息包含大量灰色不确定因素，本段落将地理信息系统（GIS）技术和灰色评价理论进行了有机结合，建立了用于辅助分析的模型。基于此模型进一步开发了一个超市选址决策支持系统。 实际应用表明，该选址辅助分析模型能够有效减少专家主观经验的影响，使选址过程更加客观准确。通过建立这个选址系统，可以实现科学化、直观化的选址流程，并且操作简便高效，有助于提高决策效率和降低风险度。这一方法为更快速地确定超市位置提供了新的途径，同时也可作为其他商业项目选址的参考依据。
     
  • Qt5 高级开发实例，支持二次开发
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    《Qt5高级开发实例》一书深入浅出地讲解了使用Qt5进行应用程序开发的技术要点，并提供了大量实用案例，适合希望掌握Qt5并实现二次开发的专业开发者阅读。 压缩包内包含67个文件夹，每个文件夹内有源代码，包括pro、CPP、ui、h文件等，在使用qt creator（msvc2015-2017 32bit/64bit）环境下基本可以一次编译通过。这些项目涵盖了经典的计算器、2048游戏以及高仿的360和酷狗UI界面，还包括了通讯协议等内容。此框架非常适合进行二次开发，能够显著缩短桌面软件的研发周期。