决策支持系统

一、DSS概论

1. 高层管理人员的角色、工作职能和特点

2. DSS的产生背景和发展历程

3. DSS应用特征（DSS发展动力、对用户重要的DSS因素、DSS工作方式）

4. DSS与传统MIS的区别与联系

二、系统、模型和决策

5. 决策问题的要素

6. 决策者、决策风格

7. 决策模型、决策过程

8. 决策的结构化程度

9. 决策的确定性

10. 适用DSS的问题类型

三、DSS的体系结构

11. DSS定义（基本特征）

12. DSS分类（面向数据、面向模型）

13. DSS研究概念框架（三个技术层次、用户角色）

14. DSS的基本结构（概念结构、几种结构）

四、数据操作和数据管理

15. DSS的数据处理（DSS数据特点、应具备的数据处理能力）

16. 数据处理技术（DSS数据库子系统构成/基于数据的DSS结构、DSS数据处理功能）

17. 两类DSS的数据特性（常规型DSS、动态型DSS）

五、数据仓库和商业智能

18. 数据仓库（两种数据环境的差别、DW的基本概念、主要特征）

19. 数据仓库的体系结构

20. 联机分析处理OLAP

21. BI（基本概念、体系架构、BI失败原因、数据挖掘基本概念）

六、模型与模型管理系统

22. 模型的类型，DSS中模型的作用 23. 模型的生命周期，模型管理的主要功能

24. 建模过程/手段

25. 模型操作和结果分析

26. 模型库子系统的构成，模型的存储

七、用户界面管理

27. 人机对话子系统的作用、用户对象

28. 用户界面管理概述（人机会话模型）

29. 人机会话方式

30. DSS人机对话子系统

31. 自然语言处理（模式匹配、语言处理）

八、 DSS的开发

32. DSS开发的特点（DSS灵活性、开发团队角色、过程管理）

33. DSS开发方法论（生命周期法、 Turban开发过程、快速开发法、最终用户开发法、适应性设计法，一般特点）

34. DSS开发中的系统分析方法（ROMC）

九、群体决策支持系统

35. 群决策

36. GDSS概念的发展

37. 群决策结构和方式、阶段

38. GDSS结构

39. 决策室

40. GDSS其他形式（局域决策网、虚拟会议/远程会议、远程决策网）

41. 实验系统

十一、专家系统

42. 人工智能简介（主要研究途径）

43. 专家系统（概念、解决问题方式、适合的应用领域、局限性）

44. ES基本结构

45. 知识表示

46. 推理机的工作原理

47. 人工神经网络（基本结构、开发过程、与ES差别、适用领域）

48. 智能决策支持系统（结构变化、问题处理子系统）