決策支持系統(tǒng)DSS實驗報告

實驗課程名稱：決策支持系統(tǒng)學生學號實驗課成績學生學號學生實驗報告書實驗課程名稱決策支持系統(tǒng)開課學院導教師##學生姓名學生專業(yè)班級實驗報告填寫說明時間段內完成,但每項實驗只須填寫一份實驗報告；實驗先后次序與封面一起裝訂成冊,交實驗指導老師；實驗環(huán)節(jié)的總評分,并記入課程總成績中.2/19實驗項目名稱企業(yè)決策支持系統(tǒng)的系統(tǒng)分析實驗者專業(yè)班級同組者實驗日期一、實驗目的、意義理解科學決策的過程和方法,并運用系統(tǒng)分析工具正確描述決策過程,建立決策支持系統(tǒng)的邏輯模型.二、實驗基本原理與方法運用系統(tǒng)分析的方法分析現代企業(yè)的科學決策過程,并結合企業(yè)決策的實際,掌握決策模型的具體應用.三、實驗內容與要求以現代企業(yè)為對象,選定決策支持主題〔如：市場預測、銷售、生產、采購、預算等〕,策模型的運行機制和邏輯流程.〔程序設計類實驗：包括原程序、輸入數據、運行結果、實驗過程發(fā)現的問題與解決方分析與設計、軟件工程類實驗：編制分析與設計報告,要求用標準的繪圖工具繪制文檔段；決策支持系統(tǒng)<DecisionSupportSystem,簡稱DSS>是輔助決策者通過數據、模型和知識,以人機交互方式進行半結構化或非結構化決策的計算機應用系統(tǒng).它是管理信息系統(tǒng)擬決策過程和方案的環(huán)境,調用各種信息資源和分析工具,幫助決策者提高決策水平和質量.在市場經濟環(huán)境中,提高產品市場銷售量、擴大產品市場占有率是企業(yè)賴以生存和發(fā)展的基礎,而市場需求直接影響到企業(yè)產品的銷售.因此,企業(yè)在制定經營戰(zhàn)略和銷售戰(zhàn)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做出預測,只有在充分了解和掌握市場需求的前提下,企業(yè)才有可能做出正確的決策,制定出切實可行的經營戰(zhàn)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(yè)的生產經營決策活動中有著極其重要的現實意義.所謂的預測就是鑒往知來,通過對過去事務的分析、研究,找出其發(fā)展變化的規(guī)律,從而預計和推測未來的情況.對于企業(yè)來說,有關經營管理的各種問題都需要作預測.例如,產品市場需求量預測,產品銷售預測,產品成本預測等等.但預測并不是最終目的,預測的作用和真正價值在于指導和調節(jié)人們的行動,以便做出正確的決策,采取適當的措施,謀求更大的利益.也就是說,預測是為決策服務的,預測工作的開展應該滿足決策的需要.3/19預測的方法有很多種,針對不同的預測要求和預測目的,可選擇適當的預測方法,有時間序列預測法、因果關系預測法、馬爾可夫預測法、以與專家預測法〔即德爾菲法〕等.我們所選擇的時間序列預測法,是將預測目標的歷史數據按時間的順序排列成為時間序列,然后分析它們隨時間變化的發(fā)展趨勢,外推預測目標的未來值.時間序列,是指把歷史統(tǒng)計資料按時間順序排列起來得到的一組數據序列,例如,按月份排列的某種產品的銷售量,工農業(yè)總產值按年度順序排列起來的數據序列等,都是時間序列..也就是說,時間序列預測法將影響預測目標的一切因素都由"時間"綜合起來加以描述.因此,時間序列預測法主要用于分析影響事務的主要因素比較困難或相關變量資料難以得到的情況,預測時,先要進行時間序列的模式分析.時間序列預測法是將預測目標的歷史數據按時間的順序排列成為時間序列,然后分析他們隨時間的變化的發(fā)展趨勢,外推預測目標的未來.也就是說,時間序列預測法將影響目標的一切因素都由"時間"綜合起來加以描述.因此,時間序列預測法主要用于分析影響事物的只要因素比較困難或相關變量資料難以得到的情況,預測時先要進行時間序列的模式分析.周期法等多種方法.我們在這次的企業(yè)決策支持系統(tǒng)開發(fā)任務中,則是以時間序列預測法為技術核心,構建了一個市場預測支持系統(tǒng).1)移動平均法.移動平均法是一種簡單的平滑預測技術,它的基本思想是：根據時間序列資料逐項推移,依次計算包含一定項數的序時平均值,以反映長期變動趨勢的方法.移動平均法的計算過程是對一組近期實際值取平均值,將這個平均值作為下期預測值,逐項移動,形成一個序列平均數的時間序列.2)趨勢平均法.所謂趨勢平均法,是指以最近若干時期的平均值為基礎,來計算預測期預期值的一種方法.趨勢平均法指在移動平均法計算n期時間序列移動平均值的基礎上,進一步計算趨勢值的移動平均值,進而利用特定基期銷售量移動平均值和趨勢值移動平均值來預測未來銷售量的一種方法.3)指數平滑法.指數平滑法是美國人R.G.Brown所創(chuàng),是從移動平均法發(fā)展而來的,可以說是移動平均法的一種變形,其特點是預測時所需資料少,計算方便.利用指數平滑發(fā)進行預測,就是對不規(guī)則的時間序列數據加以平滑,從而獲得其變化規(guī)律和趨勢,以此對未來的經濟數據進行推斷和預測.4)趨勢外推法.on法的總稱,用于科技、經濟和社會發(fā)展的預測,是情報研究法體系的重要部分.趨勢外推的基本假設是未來系過去和現在連續(xù)發(fā)展的結果.趨勢外推法的基本理論是：決定事物過去的因素,在很大程度上也決定該事物未來的發(fā)展,其變化,不會太大；事物發(fā)展過程一般都是漸進式的變化,而不是跳躍式的變化掌握事物的發(fā)展規(guī)律,依據這種規(guī)律推導,就可4/19以預測出它的未來趨勢和狀態(tài).a)二次曲線模型預測法.在市場上,某些產品的銷售并不一定按同一趨勢發(fā)展,有可能出現先上升而后下降的趨勢；也有可能出現先下降,當下降到一定程度后又迅速上升的趨勢.二次曲線模型在圖形上正好表現出了上述的兩種趨勢,利用歷史資料,擬合成二次曲線模型,這一模型的應用已經成為市場預測中的一種普遍方法.b)在一定時期內,有些產品的銷售量往往表現為隨著時間的變化按同一增長率不斷增加或不斷減少.指數曲線預測法正是針對這種產品的銷售變化趨勢,利用其時間序列資料,擬合成指數曲線,建立模型并進行預測的一種方法.5)季節(jié)周期法.許多產品的市場需求往往有季節(jié)性.例如,服裝、空調和冷飲等.對于這類產品市場需求的預測,需要考慮季節(jié)波動的因素.同季平均法是分析、預測季節(jié)波動一種最常用、最簡單的方法,主要適用于受季節(jié)波動和不規(guī)則波動影響、而無明顯的趨勢變動規(guī)律的產品市場需求預測.市場預測支持系統(tǒng)的軟件結構,應充分考慮市場需求預測所涉與到的市場環(huán)境復雜、預測種類繁多與不確定影響因素多等特點,許多影響因素的作用很難用定量的方法確定,需要發(fā)揮人的主觀能動性和判斷力.市場預測支持系統(tǒng)的功能結構包括幾個子系統(tǒng),如圖2-1所示.圖2-1市場預測支持系統(tǒng)的功能結構根據產品市場需求預測的一般過程和預測支持系統(tǒng)的功能結構,系統(tǒng)的市場需求預測過程邏輯結構可由預測產品與其相關資料數據調入、預測模型選擇、最佳預測模型確定與預測.5/19圖3-1市場預測支持系統(tǒng)的邏輯結構圖4業(yè)務流程分析業(yè)務流程圖〔TransactionFlowDiagram,TFD〕主要是通過圖形對系統(tǒng)的整個數據流向或個別數據流向做一個直觀的表述.業(yè)務流程圖圖形符號說明如下圖4-1所示.進程/業(yè)務文檔存儲數據判斷數據圖4-1業(yè)務流程圖圖形符號說明圖業(yè)務流程一般為：銷售部門將歷年的銷售情況交給統(tǒng)計部門,有統(tǒng)計部門進行統(tǒng)計與分析,利用時間序列的方法,預測出來年的銷售情況.最后由市場部按預測情況進行市場銷售方案的設定和銷售計劃的制定.根據一般企業(yè)業(yè)務流程過程的描述,繪制了圖4-2所示的業(yè)務流程圖.6/19圖2-2業(yè)務流程圖根據所學知識進行分析,我們可以初步得到市場預測的決策流程圖,如圖5-1所示.確定預測目標擬定預測方案搜集整理資料建立預測模型進行分析評價修正預測結果提出分析報告數據流程圖是描述系統(tǒng)數據流程的工具,它將數據獨立抽象出來,通過圖形方式描述信息的來龍去脈和實際流程.7/19流所示系統(tǒng)數據流程圖.部P部6-2數據流程圖儲、數據流、處理邏輯和外部實體六個方面進行具體定義.：銷售年份+銷售額；簡述：統(tǒng)計部經統(tǒng)計分析得到的預測情況；：預測時間+預測額；簡述：對銷售數據驚喜分析統(tǒng)計和預測；處理描述：對銷售數據驚喜分析統(tǒng)計和預測；8/19〕9/19系統(tǒng)參數設定季節(jié)周期法預測指數曲線模型預測指數平滑法預測趨勢平均法預系統(tǒng)參數設定季節(jié)周期法預測指數曲線模型預測指數平滑法預測趨勢平均法預測移動平均法預測查詢歷史銷售數據實驗項目名稱企業(yè)決策支持系統(tǒng)的系統(tǒng)設計者專業(yè)班級實驗日期一、實驗目的、意義設計決策支持系統(tǒng)的功能結構、數據庫、人機界面和決策模型.二、實驗基本原理與方法據庫理論設計決策支持系統(tǒng)的數據庫結構.三、實驗內容與要求在系統(tǒng)分析的基礎上,確立系統(tǒng)運行的軟硬件環(huán)境,重點設計數據庫、人機界面和模型的實現步驟.〔程序設計類實驗：包括原程序、輸入數據、運行結果、實驗過程發(fā)現的問題與解決方的圖表.系統(tǒng)實施部分要求記錄核心處理的方法、技巧或程序段；市場預測支持系統(tǒng)本系統(tǒng)根據時間序列法數學模型,即以時間序列為考察因素,統(tǒng)計企業(yè)以往的銷售數據,分析企業(yè)銷售數據隨時間變化的發(fā)展趨勢,以此來預測未來的銷售量,為企業(yè)產品生產未來銷售量、根據趨勢平均法來預測未來銷售量、設定移動平均的長度n、根據指數平滑法來預測未來銷售量、設定平滑指數、根據趨勢外推法來預測未來銷售數據〔趨勢外推/19周期法來預測未來銷售數據等.否否否字否否否否否本系統(tǒng)的輸入主要來自于企業(yè)的銷售數據庫表,數據為企業(yè)以往的銷售數據,無需手工輸入.當系統(tǒng)使用者選擇歷史銷售數據、選擇預測方法,設定相關參數后即可在界面上輸出預測的銷售數據,由于使用的是網頁瀏覽的形式,系統(tǒng)使用者可以方便地把輸出結果打印或另存為其他文件.PC+Web瀏覽器〕/19決策支持系統(tǒng)企業(yè)決策支持系統(tǒng)的實現與演示決策支持系統(tǒng)企業(yè)決策支持系統(tǒng)的實現與演示專業(yè)班級實驗項目名稱者實驗日期實驗日期一、實驗目的、意義熟悉開發(fā)企業(yè)決策支持系統(tǒng)的具體開發(fā)過程,掌握開發(fā)工具,提高系統(tǒng)開發(fā)的能力.二、實驗基本原理與方法SQLServer行調試和試運行.三、實驗內容與要求自選開發(fā)工具和數據庫管理系統(tǒng),開發(fā)出企業(yè)決策支持系統(tǒng),并對系統(tǒng)進行調試和試運行；最后進行演示和答辯.〔程序設計類實驗：包括原程序、輸入數據、運行結果、實驗過程發(fā)現的問題與解決方分析與設計、軟件工程類實驗：編制分析與設計報告,要求用標準的繪圖工具繪制文檔中的圖表.系統(tǒng)實施部分要求記錄核心處理的方法、技巧或程序段；本決策支持系統(tǒng)有五個功能模塊,實施期間我們小組各個成員互相分析、討論并解決實現過程中遇到的各種問題.我主要負責的是登錄和注冊頁面還有季節(jié)周期法.計ameingusernameConvertToStringSessionUsernamename{ResponseWritescriptalert您還沒有登錄,請先登錄dowlocationhrefdengluaspxscript}{rname}母版頁中有一個登錄和注冊的模塊,當點擊時候,頁面就會調轉到登錄頁面,主要/19登錄頁面主要是用戶名的判斷,這些都要在數據庫中尋找數據,然后如果用戶登登錄頁面主要是用戶名的判斷,這些都要在數據庫中尋找數據,然后如果用戶登主要是驗證碼的頁面時調用另一個頁面,傳回來一張圖片,當點擊圖片的時候,就會傳給這個頁面一個隨機數,從而制造刷新頁面的效果.注冊頁面的基本功能都有,例如判斷用戶名和密碼的長度,一定是否為空的驗證,/19/19這里主要是在數據庫空設置了一列,errortime用來記錄用戶登錄的錯誤次數,當用戶正確登錄后就會設置為0,沒錯誤一次都自增1.3．我完成的部分還有季節(jié)周期預測方法當用戶正確登錄后,將進入wele頁面,選擇季節(jié)周期法,產品F,甲地區(qū),使用季節(jié)周期法,brtialclassjijiezhouqifaSystemWebUIPage{ytectedvoidPageLoadobjectsenderEventArgse/19{eConvertToStringSessionUsername{}}tectedvoidbtnConfirmClickobjectsenderEventArgse{{="+p+"orderbyyear";DataTabledtDBGetTablesql>;aColumndcnewDataColumnRowAvgSystemTypeGetTypeSystemDouble;dtColumnsAdd<dc>;DataRowdrdt.NewRow<>;DataRowdrdt.NewRow<>;DataRowdrdt.NewRow<>;DataRowdrdt.NewRow<>;dr1["year"]="SUM";dr2["year"]="ColAvg";dr3["year"]="Q-Percent";dt.Rows.Add<dr1>;dt.Rows.Add<dr2>;dt.Rows.Add<dr3>;dt.Rows.Add<dr4>;doubleQ1Sum=0,Q2Sum=0,Q3Sum=0,Q4Sum=0;for<inti=0;i<rows;i++>{doubletempQ1,tempQ2,tempQ3,tempQ4;tempQConvertToDoubledtRowsiQ]>;tempQConvertToDoubledtRowsiQ]>;tempQConvertToDoubledtRowsiQ]>;dtRows[i]["RowAvg"]=<tempQ1+tempQ2+tempQ3+tempQ//計算各季平均/19QQQQ}m/<4*rows>;季節(jié)指數dtRowsrows["Q1"]=string.Format<"{0:F4}",100*ConvertToDoubledtRowsrows+1]["Q1"]>/ConvertToDoubledtRowsrows"RowAvg"]>>;dtRowsrowsQstring.Format<"{0:F4}",ConvertToDoubledtRows[rows-1]["Q1"]>*ConvertToDouble<dt.Rows[rows+2]["Q1"]>/100>;dtRowsrows["Q2"]=string.Format<"{0:F4}",100*ConvertToDoubledtRowsrows+1]["Q2"]>/ConvertToDoubledtRowsrows"RowAvg"]>>;dtRowsrowsQstring.Format<"{0:F4}",ConvertToDoubledtRows[rows-1]["Q2"]>*ConvertToDouble<dt.Rows[row