決策支援系統(Decision
Support System；DSS)是以電腦為基礎，透過交談方式，使用模式及資料以協助決策者解決非結構化的決策問題。也就是說，DSS是指利用電腦系統處理機關的資訊，以支援主管人員針對「非結構化」問題制定決策與執行決策的一套體系。主要目的在於協助決策人員制定決策與執行決策，基本哲學是要利用電腦來改進並加速使用者制定決策與執行決策的過程。其重於運用資訊系統來協助決策者提高決策效能。簡單的說，決策支援系統所強調的是提高個人與組織的效能，而不是在增進處理大量資料的效率。
相關網站連結：
http://s90.tku.edu.tw/~990450115/dss.htm
http://www.waferic.com/TW/discuss_detail.asp?m_id=383
http://www.lawstudio.idv.tw/ca147.htm
二.
決策支援系統是由以下的子系統所構成
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1
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資料管理子系統 |
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資料管理子系統包括資料庫，其為了解決某些情況的問題而包含相關的資料，並且由所謂的資料庫管理系統軟體來擔任管理工作。 |
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2
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模式管理子系統 |
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一套軟體套裝程式包含財務、統計、或其他提供系統分析能力的計量模式，以及適當的軟體管理。此種軟體經常被稱為模式庫管理系統。 |
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3
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知識為基管理子系統 |
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此子系統能夠支援任何子系統，或扮演獨立單元的角色。它提供智慧以增加決策者自己原有的智慧。它能夠與組織的知識庫作內部連接。 |
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4
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使用者介面子系統 |
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使用者經由此子系統與DSS溝通並給予命令。使用者被認為是系統一部份。學者聲稱有些DSS的獨特貢獻是來自於電腦及決策者間的密集式互動。 |
三. DSS最主要的三個資料管理技術
資料及其管理乃是建立MSS
(Management Support System)應用的基礎。為了支援決策、如何組織及編制資料，以及如何使用資料是很重要的。以下介紹最主要的三個資料管理技術。
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1.
資料倉儲(Data
Warehousing) |
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資料倉儲的功能除了儲存資料外，還要整合資料。最重要的是，資料倉儲藉由整合公司內部資料，並綜合各種外部資料，透過電腦的分析、模擬、比較、推論等，將作業中的資料轉換成有用的、策略性的資料，進而提供公司重要決策者一個完整的、廣泛的訊息，以支援決策的制訂，藉此提昇企業競爭力，更容易掌握顧客心理，迅速做出正確決定，以因應快速變動的市場需求。因此，有人說資料倉儲是決策支援系統的核心。 相關網站連結： http://www.bin.idv.tw/main/crm07.htm |
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2.
資料探勘(Data
Mining) |
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資料挖掘就是指大量的資料進行分類、排序，以及運算，歸納出事先未知的有用知識過程。而這個過程所產出的結果，透露出特殊的資料模式，是光作排列或是摘要時所看不出來的。是一種新的且不斷循環的決策支援分析過程，它能夠從組合在一起的資料中，發現出隱藏價值的知識，以提供給企業專業人員參考。 相關網站連結： |
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3.
OLAP (On-Line Analytical Processing) 線上分析處理 |
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其透過快速、一致、交談式的界面對同一資料提供各種不同的呈現方式，供不同層面的使用者如分析師、經理及高階主管等使用，使其具備透析資料反應出來資訊的能力。簡單的說，OLAP
能彙整資料庫的原始資料，並轉成多維度的分析模組
(Multidimensional Module)，將原始資料加值成有意義的資訊，便於使用者做決策分析。 相關案例： 網路瀏覽行為線上分析機制之研究 A Study of On-Line ... 在大型
OLTP、資料倉儲與混合性工作負載環境下備經驗證的效能與延展性 交通大學工工管系應用漢康商業智慧工具輔助教學-結合理論實務-提昇學習效果 |
四. DSS的最常使用的工具→模擬
因為DSS處理半結構或非結構情況，其包含了複雜的真實情況；最佳化或其他模式也許無法容易的表達此情況，但是模擬
經常地能夠處理此情況。
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1. 問題的定義 |
真實世界的問題被檢查及分類，並指出為什麼模擬是必要的。 |
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2.
模擬模式的建造 |
此步驟包括變數及其關係的確認和必要資料的收集。 |
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3.
測試及驗證此模式 |
此模擬模式可透過測試及驗證而得到保證。 |
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4.
實驗設計 |
一旦模式被證明是有效的，則設計了一項實驗。準確性及成本是兩個重要且衝突的目標。 |
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5.
引導實驗 |
包含從亂數產生至結果簡報的議題。 |
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6.
評價此結果 |
除了統計工具外，可能使用敏感度分析來確定此結果。 |
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7.
實施 |
模擬結果的實施，使管理人員能投入此模擬過程。 |
相關網站連結：
五.
人工智慧(Artificial Intelligence；AI)
決策情況通常是很複雜，以致於經由資料及模式管理所提供的支援也顯得不夠充足。所以我們需要額外的支援已代替人類的專門知識，透過提供必要的知識，以用來取代人類專門知識的專家系統是最常見的技術，而此技術是被認為人工智慧的運用。
「人工智慧」就是希望由人的行為探討出、研究出及設計出一些機器，這些機器可以如人一樣擁有智慧，或者具有近似於人類的智慧，來推理、來運作及發揮他的智慧功能。也就是說，這些機器具有人類的知識和行為，並具有學習、推理判斷來解決問題、記憶知識和了解人類自然語言的能力。
相關網站連結：
清大資工人工智慧實驗室，台大電機人工智慧實驗室，輔仁資管人工智慧實驗室，美國人工智慧學會 (AAAI, American Association for Artificial Intelligence)，Catalan人工智慧學會 (ACIA, Catalan Association for Artificial Intelligence)，美國電腦學會 (ACM, Association for Computing Machinery)，美國電腦學會人工智慧小組 (ACM SIGART, ACM Special Interest Group on Artificial Intelligence)，英國愛丁堡大學人工智慧系 (Depart. AI of Edinburgh)，人工智慧榮譽學會 (AIHS, Artificial Intelligence Honor Society)，義大利人工智慧學會 (AI*IA, Italian AI Association)，人工智慧訊息 (AI Intelligence, Intelligence about AI emphasizing commercial and industrial AI products)，美國電腦學會南澳洲人工智慧小組 (AISIG, ACM South Australian Special Interest Group on AI)，人工智慧不確定性研究學會 (AUAI, Association for Uncertainty in AI)，加拿大人工智慧學會 (CSCSI, Canadian Society for the Computational Studies of Intelligence)，歐洲人工智慧聯合委員會 (ECCAI, European Coordinating Committee for Artificial Intelligence)，國際電機電子學會 (IEEE, Institute of Electrical and Electronics Engineers)，國際電機電子學會電腦分會 (IEEE CS, IEEE Compter Society)，國際人工智慧聯合委員會 (IJCAI, International Joint Committee on Artificial Intelligence)，國際應用智慧學會 (ISAI, International Society of Applied Intelligence)，中華民國人工智慧學會 (TAAI, Taiwanese Association for Artificial Intelligence)，Traveling Salesman Problem by Neural Approach，Traveling Salesman Problem by GA and SA，MIT Artificial Intelligence Laboratory，CMU Vision and Autonomous Systems Center，Univ. of Cambridge, Dept. of Engineering. - Speech Vision and Robotics Group，類神經網路-FAQ。
國立臺灣科技大學
電子工程系所 -------人工智慧實驗室
六. DSS相關案例
七. DSS相關報導
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