Описание системы поддержки принятия решений Analytica 2.0

Контрольная работа - Компьютеры, программирование

Другие контрольные работы по предмету Компьютеры, программирование

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ

ФАКУЛЬТЕТ ЭКОНОМИКИ И МЕНЕДЖМЕНТА

Кафедра менеджмента

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

РАСЧЕТНО-ГРАФИЧЕСКАЯ РАБОТА

по дисциплине:

Системы поддержки принятия решений

на тему:

Описание СППР Analytica 2.0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Симферополь, 2010

СОДЕРЖАНИЕ

 

ВВЕДЕНИЕ

. Общее описание СППР Analytica 2.0

. Диапазон применения Analytica 2.0

. Основные способы моделирования в Analytica 2.0

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

 

ВВЕДЕНИЕ

analytica моделирование программный решение

Концепция систем поддержки принятия решений возникла в конце 60-х годов ХХ века вместе с идеей раздельного компьютерного исчисления. Первой целью создания таких систем было предоставление конечным пользователям возможности взаимодействовать непосредственно с компьютером без посредничества информационных специалистов. Термина СППР (DSS) не было до 1971 года. Как уже отмечалось, термин DSS предложили Горри (G.Anthony Gerry) и Мортон (Michael S. Scott Morton) - профессоры Мессачусетского технологического института. Они ощупали потребность в создании соответствующих компьютерных приложений для разработки управленческих решений и разработали классификационную таблицу, которая называется сеткой Горри и Мортона.

Горри и Мортон сначала использовали термин DSS только для обозначения компьютеризированных приложений. Впоследствии он прижился и применялся ко всем компьютерным приложений, которые предназначены для поддержки принятия решений, как имеющихся, так и будущих. Как уже отмечалось, не существует общепринятого определения СППР. Отталкиваясь именно от первоначальной концепции Горри и Мортона, можно дать основательнее определения СППР.

Система поддержки принятия решений является интерактивной системой, которая обеспечивает пользователю легкий доступ к моделям и данным для того, чтобы поддержать процесс принятия решений относительно слабоструктурированных и неструктурированных задач.

Однако следует заметить, что разнообразие предлагаемых определений систем поддержки принятия решений отражает широкий диапазон разных форм, размеров и типов СППР. Но практически все виды этих компьютерных систем характеризуются четкой структурой, содержащей три главных компонента: пидсистем интерфейса; подсистему управления базой данных и подсистему управления базой моделей.

1. Общее описание СППР Analytica 2.0

 

СППР Analytica 2.0 разработана компанией "Lumina Decision Systems" () и ориентированная на модели. Модель представляет собой некоторый материальный или мысленно представляемый объект или явление, замещающий оригинальный объект или явление, сохраняя только некоторые важные его свойства, например, в процессе познания или конструирования.

СППР Analytica 2.0 является наследницей СППР Demos. Она разработана на основе десятилетних исследований инструментальных средств моделирования, анализа неопределенности и пользовательского интерфейса, которые проводились в университете Carnegie-mellon и компании "Decision Lumina Systems".

Данную СППР можно определить как программное обеспечение количественного моделирования, как использование графического интерфейса для разработки модели. Ее возможности включают анализ сценариев, диаграммы влияния, многомерное моделирование (dimensional Modeling) и анализ риска. Система обеспечивает прозрачность и мощность бизнес-моделированию. Она значительно превышает возможности, которые предоставляются пользователям обычными электронными таблицами, фактически это графически-ориентированное инструментальное средство для создания, анализа и объединения количественных бизнес-моделей.

Она предоставляет легкие и быстрые возможности благодаря:

использованию удобного графического интерфейса на основе диаграмм влияния для объединения моделей в общей структуре;

средствам масштабирования модели, чтобы справиться с многомерностью проблем реального мира, используя массивы бизнес-информации (Intelligent Arrays);

управлению риском и неопределенностью благодаря эффективному моделированию по методу Монте-Карло, который можно определить как метод моделирования случайных величин с целью вычисления характеристик их распределений;

быстрого и легкого развертывания, создания моделей в Интернете с помощью инструментального средства Analytica Decision Engine;

импорта и экспорта данных с использованием механизма OLE (или ODBC в версии для корпораций - Enterprise Analytica).

Из-за того, что Analytica использует графический интерфейс и малое количество стандартных диаграммных символов, ее легко изучать и использовать. Главный менеджер или группа менеджеров могут определить концепцию проблемы, а ее качественные аспекты могут быть отображены без применения формул. Модели Analytica можно также легко и быстро модернизировать, поддерживать и расширять. Массивы бизнес-информации делают возможным установление временной последовательности моделей, исходя из того, что время является измерением. В святи с тем, что диаграммы Analytica самодокументируются, модели легко проверять или контролировать. Для этого не нужна внешняя документация, чтобы использовать модели вместе с другими.

 

2.Диапазон применения Analytica 2.0

2.0 широко используется для создания и исследования моделей в различных отраслях, включая: бизнес и финансы; аэро?/p>