具体描述
本书是《决策支持系统（DSS）理论·方法· 案例》的第3版，它除了对本书第二版中DSS的理论与方法做了全面的阐述并修订之外，重点论述了基于数据仓库的决策支持系统和数据挖掘技术的有关理论、方法，并介绍了最新开发和研制的案例。
全书共分15章，第1章主要介绍DSS的产生与发展，充分论述了DSS的理论基础以及同相关学科的关系，还重点介绍了新一代DSS和基于数据仓库的决策支持系统的发展状况和最新研究动态；第2和第3章阐述了DSS的基本概念和典型的DSS的构造及系统结构；第4~第7章主要介绍数据库及其管理系统、数据开采技术、数据仓库技术，以及数据仓库的数据建模和元数据；第8章主要介绍DSS的重要组成部分——模型库及其管理系统；第9和第10章论述了知识发现方法和知识库系统；第11-第13章介绍了3个典型的DSS案例，即信用担保决策支持系统、证券行业数据仓库系统和数据挖掘应用案例；第14和第15章系统地介绍了PLATINUM Technology数据仓库和 Business Objects决策支持系统工具的比较典型的数据仓库范例。
本书适用于高等院校的计算机应用、系统工程、经济管理、自动控制等专业的研究生和高年级学生作为教材或教学参考书；也可以作为DSS研究与开发人员的研究参考书；还可以供不同层次的经济与行政管理和企事业单位的有关领导、管理人员和科技人员使用。
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读后感
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用户评价
说实话，拿到这本《决策支持系统》时，我原本的期待是能找到一套快速上手的操作指南，毕竟市面上充斥着太多关于“如何利用工具”的浅显介绍。然而，这本书彻底颠覆了我的预期，它将重点放在了“决策思维的重塑”上。它没有过多纠缠于特定软件的功能演示，而是深入挖掘了支撑现代决策过程的底层逻辑框架，比如认知偏差的识别、多目标冲突的量化分析，以及如何构建一个既能适应快速变化环境又具备一定稳定性的决策架构。书中对于“人机协作”模式的探讨尤其精辟，它没有将人视为系统的附属品，而是强调人类直觉与机器计算能力之间的协同增效。我对其中关于“情景模拟与压力测试”的部分印象尤为深刻，作者展示了如何通过精巧的设计，在虚拟环境中提前预演“黑天鹅”事件的影响，这种前瞻性的思维训练，远比单纯的预测模型更有价值。这本书的阅读体验，更像是与一位经验丰富的智者进行深度对话，他不断地抛出尖锐的问题，引导你审视自己固有的思维定势，迫使你从多个维度去解构一个看似简单的决策难题。
评分这本《决策支持系统》的著作，在我阅读完之后，心中涌起了许多复杂的情绪。它给我的感觉，就像是走进了一片由数据和模型构建的迷宫，深邃而又充满挑战。作者的笔触细腻而又充满力量，尤其是在探讨如何将纷繁复杂的现实问题抽象化、模型化这个环节，简直是教科书级别的示范。我尤其欣赏其中关于“不确定性处理”章节的论述，那不仅仅是数学工具的简单堆砌，更是一种深刻的哲学思考——如何在信息不完全的情况下，依然做出“足够好”的判断。书中的案例分析，虽然涉及到一些技术性的细节，但讲解方式却极富条理性和启发性，让人在理解技术原理的同时，更能洞察其背后的商业逻辑和管理智慧。不过，我也必须承认，对于初学者来说，某些章节的跳跃性稍显突兀，可能需要反复研读才能真正领会其精髓。整体而言，它更像是一份面向资深从业者的“内功心法”，而非轻松的入门读物，它要求读者不仅要有扎实的理论基础，更要有将理论付诸实践的勇气和洞察力。阅读它，就像经历了一场严苛的智力马拉松，但最终的收获是清晰而沉甸甸的。
评分当我合上这本书，最大的感受是它提供了一种“去神秘化”的视角来看待那些曾经被视为艺术或天赋的“高层决策”。作者成功地将决策过程系统化、模块化，揭示了即使是最复杂的战略抉择背后，也隐藏着可被分析、评估和优化的结构。我特别欣赏它在“价值排序与权重确定”一章中提出的多层次分析框架，它提供了一种实用的工具，帮助团队成员达成在利益诉求不一致情况下的“理性共识”。这本书的叙事风格非常务实，没有过多华丽的辞藻，而是专注于问题的核心和解决路径的有效性。它就像一位顶级的项目经理，冷静地梳理着每一个环节，告诉你哪些是关键路径，哪些是潜在的瓶颈。阅读过程中，我仿佛站在一个高空俯瞰平台，清晰地看到了企业运行中各个决策节点之间的相互作用力。这本书的价值在于，它教会你的不是去“找到”答案，而是去“构建”一个能够可靠产生答案的流程和体系。
评分这本书的阅读体验，对我而言，更像是一次对“信息过载时代”的系统性反击。在信息爆炸的当下，如何过滤噪音、提炼信号，并将其转化为有指导意义的行动方案，是每个管理者面临的终极挑战。《决策支持系统》直面了这一挑战，它没有试图提供一个万能的“AI秘书”，而是侧重于提升决策者的“信息消化和处理能力”。书中对于“数据可视化”在决策界面设计中的作用的探讨，尤其具有前瞻性，它强调了视觉传达的力量，如何让复杂数据以最直观的方式触达决策者的认知核心。我个人最受启发的是关于“迭代优化循环”的论述，它强调了决策不是一次性事件，而是一个持续反馈、不断修正的动态过程。这本书的语言风格非常流畅，尽管内容专业，但作者总能用生动的比喻将抽象概念具象化，使得阅读过程充满了发现的乐趣，是一本真正能推动实践者思考方式发生质变的优秀著作。
评分这本书的装帧和排版其实透露出一种严谨的学术气息，让人在翻阅时就感受到它内容的厚重。我特别欣赏作者在论证过程中展现出的那种近乎偏执的逻辑一致性。从基础的优化理论到高级的群策群力模型，每一个概念的引入都服务于最终的目标——提升决策的质量与效率。其中关于“知识工程”与“专家系统”的讨论，虽然看似是传统AI的范畴，但作者巧妙地将其置于当前大数据和机器学习的背景下重新审视，赋予了这些经典理论新的生命力。我注意到书中引用了大量跨学科的文献，这使得全书的视野非常开阔，不再局限于狭隘的计算机科学领域，而是融合了运筹学、心理学乃至组织行为学的精髓。唯一的遗憾是，某些复杂的数学推导部分，如果能配上更详尽的图解或注释，对于非数学背景的读者可能会更加友好一些。但总的来说，它无疑是一部兼具理论深度与实践指导意义的力作，是案头必备的参考书。
评分清华大学出版社 DSS
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