Trading Decision Support System

Entscheidungsunterstützungssystem - DSS DEFINITION des Entscheidungsunterstützungssystems - DSS Ein Entscheidungsunterstützungssystem (DSS) ist ein EDV-gestütztes Informationssystem zur Unterstützung der Entscheidungsfindung in einer Organisation oder einem Unternehmen. Mit einem DSS können Benutzer riesige Datenmengen analysieren und Informationen zusammenstellen, die zur Lösung von Problemen und zur Entscheidungsfindung genutzt werden können. Die Vorteile von Entscheidungsunterstützungssystemen umfassen mehr fundierte Entscheidungsfindung, zeitgemäße Problemlösung und verbesserte Effizienz beim Umgang mit Problemen mit sich schnell ändernden Variablen. BREAKING DOWN Entscheidungsunterstützungssystem - DSS Operations Management und Planungsebenen in einer Organisation können eine DSS verwenden, um Informationen und Daten zu kompilieren und sie in umsetzbare Intelligenz zu synthetisieren. Dies ermöglicht dem Endbenutzer, fundiertere Entscheidungen schneller zu treffen. Was kann eine DSS-Analyse Die DSS ist eine Informationsanwendung, die umfassende Informationen erzeugt. Dies unterscheidet sich von einer Betriebsanwendung, die verwendet werden würde, um die Daten an erster Stelle zu sammeln. Ein DSS wird hauptsächlich von der mittleren bis oberen Verwaltung verwendet und ist der Schlüssel zum Verständnis großer Datenmengen. Zum Beispiel könnte ein DSS verwendet werden, um einen Unternehmensumsatz über die kommenden sechs Monate auf der Grundlage neuer Annahmen über Produktverkäufe zu projizieren. Wegen der großen Anzahl von Variablen, die die geplanten Umsatzzahlen umgeben, ist dies keine einfache Berechnung, die von Hand durchgeführt werden kann. Ein DSS kann mehrere Variablen integrieren und ein Ergebnis und alternative Ergebnisse generieren, die alle auf den Unternehmen vergangene Produktverkaufsdaten und aktuelle Variablen basieren. Wie kann ein DSS die Information präsentieren? Der primäre Zweck eines DSS ist es, dem Kunden in einer leicht verständlichen Weise Informationen zu präsentieren. Der Vorteil für ein DSS-System ist, dass es programmiert werden kann, um viele Arten von Berichten zu generieren, die alle auf Benutzerspezifikationen basieren. Ein DSS kann Informationen generieren und grafisch ausgeben, z. B. ein Balkendiagramm, das den geplanten Umsatz repräsentiert, oder als schriftlicher Bericht. Wo kann ein DSS verwendet werden Da die Technologie weiter voranschreitet, ist die Datenanalyse nicht mehr auf große sperrige Mainframes beschränkt. Da ein DSS im Wesentlichen eine Anwendung ist, kann es auf den meisten Computersystemen, einschließlich Laptops geladen werden. Bestimmte DSS-Anwendungen sind auch über mobile Geräte verfügbar. Die Flexibilität des DSS ist äußerst vorteilhaft für Kunden, die häufig reisen. Dies gibt ihnen die Möglichkeit, gut informiert zu jeder Zeit, die wiederum bietet ihnen die Möglichkeit, die besten Entscheidungen für ihr Unternehmen und Kunden zu jeder Zeit zu treffen. Ein intelligentes Aktienhandel Entscheidungshilfe-System durch die Integration von genetischen Algorithmus basiert Fuzzy Neuronales Netzwerk und künstliches neuronales Netzwerk RJ Kuo a ,. CH. Chen b Y. C. Hwang Ca Department of Industrial Engineering, National Taipei University of Technology, Taipei 106, Taiwan b Abteilung für Finanzen, I-Shou Universität, Kaohsiung County, Taiwan 840, Taiwan c Department of Systems Engineering, Chin-Wei Computer-Unternehmen, Taipei, Taiwan erhielt 1. Januar 1998. Überarbeitet am 1. August 1998. Verfügbar am 13. November 2000. Die von verschiedenen Forschern untersuchte Börse ist ein recht kompliziertes Umfeld. Die meisten Forschungen betrafen nur die technischen Indizes (quantitative Faktoren) anstelle von qualitativen Faktoren, z. B. Politische Wirkung. Dieser spielt jedoch eine zentrale Rolle im Börsenumfeld. Daher entwickelt diese Studie ein genetisches Algorithmus-basiertes Fuzzy Neuronales Netzwerk (GFNN), um die Wissensbasis von Fuzzy-Inferenzregeln zu formulieren, die den qualitativen Effekt an der Börse messen können. Als nächstes wird der Effekt mit den technischen Indizes durch das künstliche neuronale Netzwerk (ANN) integriert. Ein Beispiel, das auf dem Taiwan-Aktienmarkt basiert, wird verwendet, um das vorgeschlagene intelligente System zu beurteilen. Auswertungsergebnisse zeigen, dass das neuronale Netz, das sowohl die quantitativen als auch die qualitativen Faktoren berücksichtigt, das neuronale Netz unterstreicht, wobei nur die quantitativen Faktoren berücksichtigt werden, sowohl in der Klarheit der Kauf-Verkaufspunkte als auch beim Kauf-Verkauf. Entscheidungsunterstützungssystem Künstliche neuronale Netze Fuzzy neuronale Netze Genetische Algorithmen Entsprechender Autor. Tel. 886 2 27712171 Copyright 2001 Elsevier Science B. V. Alle Rechte vorbehalten. Zitieren von Artikeln () Was ist ein Decision Support System Was ist es Einfach gesagt, ist ein Decision Support System ein Computerprogramm, das es einfacher macht, eine Entscheidung zu treffen. Ein einfaches Beispiel wäre eine Kalkulationstabelle. Typischerweise wird jedoch ein DSS als ein interaktives, computergestütztes System betrachtet, das Daten analysiert und es präsentiert, sodass Wissensarbeiter in Umgebungen, die sich schnell ändern und nicht einfach vorhersehbar sind, leichter Geschäftsentscheidungen treffen können. Es kann Expertensysteme oder künstliche Intelligenz und hilft Managern und Planern, nützliche Informationen aus Daten aus einer Vielzahl von Quellen, einschließlich Dokumente in einer Vielzahl von elektronischen Formaten, persönliches Wissen, Geschäftsmodelle, Industrie-Daten etc. gesammelt zu extrahieren, so dass sie können Probleme zu identifizieren und zu lösen. Ein Entscheidungsunterstützungssystem kann zum Beispiel für den Vergleich von Verkaufszahlen aus verschiedenen Perioden, für die Analyse der Konsequenzen verschiedener Entscheidungsalternativen, für die Entscheidung, ob ein neues Produkt eingeführt werden soll, und in der medizinischen Entscheidungsfindung verwendet werden. Eine (sehr) kurze Geschichte Entscheidungsunterstützung begann, als die Menschen begannen, die Computertechnologie auf die Arbeit zu konzentrieren, die auf Gruppenentscheidungen in den siebziger Jahren durchgeführt wurde, als sie als ldquoa-Computer-basiertes System zur Unterstützung der Entscheidungsfindung beschrieben wurde. Dann hatten wir was - wenn Kalkulationstabellen und Regeln basierte Software, die für einen großen Sprung nach vorne erlaubt. Im Jahr 1990 Data Warehousing und Online-analytische Verarbeitung erweitert den Umfang der DSS, und spätere Anwendungen zur Analyse von Informationen im Web zur Verfügung gestellt wurden. Als die verschiedenen Technologien verbesserte sich DSS ihren Weg in die Bereiche Verwaltung, Bildung, Landwirtschaft und Medizin. Arten von Modellen Wie es in neuen Bereichen oder Gebieten üblich ist, gibt es keine allgemein anerkannte Klassifizierung, sondern es gibt mehrere verschiedene Klassifikationen, die von verschiedenen Personen vorgeschlagen werden. Zum Beispiel spricht Haettenschwiler über passive, aktive und Genossenschaften DSS. Er macht diese Unterscheidung in Bezug auf, wie der Benutzer das System nutzt. Ein passives System ist offensichtlich eine Hilfe bei der Entscheidungsfindung, löst aber keine Anregungen oder Lösungen aus. Im Gegensatz dazu wird eine aktive DSS alternative Entscheidungsvorschläge hervorbringen. Ein kooperatives System ermöglicht es dem Entscheidungsträger, die vom System bereitgestellten Vorschläge bis zur endgültigen Lösung zu überarbeiten und zu verfeinern. Daniel Alter entwickelte eine Klassifikation sehr früh und seine Idee ist, dass Entscheidungsunterstützung Operationen entlang einer einzelnen Dimension, von extrem Daten orientiert zu extrem modellorientiert erstrecken. An einem Ende sind Dateisysteme, die einfach Zugriff auf Datenelemente bieten. Zum Beispiel Echtzeit-Monitoring-Ausrüstung oder Bestandsüberwachung und Neuordnung Systeme. In der Mitte sind Analyse-Informationssysteme mit entscheidungsorientierten Datenbanken und kleinen Modellen. Zum Beispiel Produktplanung und Analyse oder Verkaufsprognosen auf einer Marketing-Datenbank basiert. Am anderen Ende sind Vorschlagsentscheidungsunterstützungssysteme, die Logikmodelle verwenden, die spezifische Entscheidungen für eine gut verstandene Aufgabe vorschlagen, zum Beispiel Versicherungserneuerungsratenberechnung oder Kreditrating. Daniel Power beschreibt sie anders, diesmal basiert auf der Art der Hilfe. Es gibt fünf Klassen. Kommunikationsgesteuertes DSS ermöglicht mehr als eine Person (in einem Büro oder über das Web), an einer Aufgabe, zum Beispiel einem Web-Conferencing-Programm zu arbeiten. Datengesteuertes DSS oder datenorientiertes DSS ermöglicht die Verarbeitung von Daten, die in einer Datenbank oder im Data Warehouse gespeichert sind. Die Informationen werden chronologisch, wöchentliche Verkäufe, monatliche Kosten usw. kategorisiert, und das DSS wird verwendet, um spezifische Abfragen zu beantworten, z. B. Zeigt Trendlinien in Umsatz, Wachstum, Kosten etc. Dokumentiert DSS hat mit der Organisation von Informationen in einer Vielzahl von elektronischen Formaten zu tun. Ein Beispiel ist eine Suchmaschine, die sich mit HTML-Seiten, PDF-Dateien, Bilddateien, Videodateien usw. beschäftigt. Wissensgesteuerte DSS stellen Problemlösungskompetenz bereit, die als Regelnprozeduren und Algorithmen gespeichert sind, z. B. Im Aktienhandel eine Stop-Loss-Limit wird als ein Wissensmodell gesehen. Modellgetriebene DSS ermöglicht die Verarbeitung von Informationen mittels quantitativer Modelle. Zum Beispiel, organisieren Job Rotas, Vorhersage künftiger Kosten, Steuerplanung werden in der Regel mit modellgetriebenen DSS durchgeführt. Power unterscheidet sich auch hinsichtlich des Umfangs, mit einem unternehmensweiten DSS, das große Data-Warehouses und viele Manager bedient, während ein Desktop-Einzelplatz-DSS ein kleines System ist, das auf einem Manager-Personalcomputer läuft. Komponenten Ein Entscheidungsunterstützungssystem besteht aus den folgenden Komponenten 1. Datenmanagement 2. Benutzeroberfläche 3. Modellmanagement 4. Wissensmanagement. Natürlich sind die Benutzer selbst ein weiterer sehr wichtiger Aspekt Während es High-Tech-Computer und künstliche Intelligenz am Arbeitsplatz gibt, verlassen wenige Organisationen die Entscheidungsfindung an Computern und letztlich die Menschen treffen die Entscheidungen. Wenn Sie diese Seite über Decision Making mögen, klicken Sie bitte auf die Schaltfläche "Gefällt mir". Sie sehen das Gleiche an Ihrer Wand. Klicken Sie auf Entscheidung Making Vertrauen (wenn in Facebook) gibt Sie hier. (Wenn Sie nicht bei Facebook angemeldet sind, öffnet sich ein Anmeldefenster, wenn Sie auf die Schaltfläche "Gefällt mir" klicken. Anmeldungsregister registrieren Ihr Passwort mit Facebook.) Entscheidung Vertrauen Monatlicher Newsletter mit hilfreichen Tipps und Tricks Erfahren Sie mehr. Plus 7 Vital Dos und Donts der Entscheidung Making, wenn Sie abonnieren Gibt es eine kämpfende Unternehmer in Ihnen Want eine kostengünstige Möglichkeit, diesen Geist zu befreien und lehren, wie man Geld verdient Dinge, die Sie wissen sollten