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决策支持系统模型开发方法研究的综述报告
决策支持系统（DecisionSupportSystem，DSS）是一种计算机系统，能够帮助企业或其他组织做出决策。它是由一系列软件、硬件和流程组成的，旨在处理大量数据、分析和模拟各种情况，为组织的决策制定过程提供信息。本文将介绍决策支持系统模型的开发方法。
1.系统分析和需求定义
系统分析是在建立决策支持系统的过程中必须开展的任务。该任务旨在确认组织的需求和优先项并排除技术上的限制。开发团队必须确保所有利益相关者参与该过程，并且必须对涉及的所有因素和要素进行详细分析。在此过程中，确定系统功能和可行性是必须的。
需求定义过程是为了定义系统对业务需求和历史数据的要求。结合业务需求，确认信息来源和开发流程，以保证模型的准确性和可靠性。因此，需要进行不断的沟通和审查，以建立完备详实的系统高层级需求。
2.模型建立
在系统分析和需求定义之后，必须开始构建模型。这涉及到将业务需求转换为数学方程式或其他模型形式。模型可以用一些编程、建模或统计工具来实现。建立模型必须尊重数据的准确性，同时通过对数据分析可构建出适当的模型，对组织决策制定提供直接帮助。
模型建立需要了解数据类型、数据与变量之间的逻辑关系以及变量间关系的可量化度量。此外，为了避免模型过度拟合、欠拟合或无解等问题，还需要对数据进行真实性检验、变量筛选和正则化处理。
3.提供决策支持
建立好模型后，就可以开始使用该模型，并以此提供决策支持。模型可以在实时应用中进行测试和调整，以确保其性能达到最佳状态。决策支持可以通过可视化的数据分析方式，使得决策者了解组织内部的信息之间的因果关系，来明确因果关系连接的影响，从而减少决策风险，并使预测结果更加准确。
此外，开发团队应该提供帮助文档和培训材料，以便所有的决策者都能适应新系统和模型，并了解将模型集成到当前决策制定环境的最佳实践。
结论
通过对决策支持系统模型开发方法的综述，我们可以得出以下结论。首先，在系统分析和需求定义过程中，必须准确确定系统的功能和可行性，以确保在建立系统时不会出现任何技术上的限制。其次，在建立模型的过程中，需要了解数据类型、数据与变量之间的逻辑关系以及变量间关系的可量化度量，并通过对数据进行真实性检验、变量筛选和正则化处理，以避免模型在使用过程中存在过度拟合、欠拟合或无解等问题。最后，开发团队应该提供帮助文档和培训材料，并确保所有决策者都能适应新系统和模型，并了解将模型集成到当前决策制定环境的最佳实践。