大数据智能决策系统架构：决策支持系统建模_智能决策支持系统-优快云博客

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本文介绍了决策支持系统（DSS）在大数据时代的应用与挑战，涵盖DSS的核心概念、架构设计、算法原理及未来趋势。DSS通过数据采集、清洗、分析与处理，提供智能推荐，并通过Python+NumPy实现高斯混合模型GMM。面对未来，DSS需提升决策效率，解决大数据问题，保证业务正确性，加强模型优化和异常值检测，以及实现业务规则引擎和场景部署的创新。

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

决策支持系统（DSS）是构建于企业内部信息基础设施之上的一套解决方案，用于支持企业在业务决策、流程优化等方面的决策过程自动化和智能化。DSS旨在将企业信息化建设和业务流程管理系统相结合，通过对信息的分析、整合、存储、提取、挖掘、分析、归纳、评价、传递、决策和监控，实现企业的核心价值观的自动化运用和信息流通，从而极大地提高企业决策效率、降低成本、提升产品质量和服务水平。

基于大数据的需求，目前国内外出现了许多基于决策支持系统的商业应用案例，如政务决策系统、客服自动化系统、营销精准化系统、欠费催收系统、零售预约系统等。随着经济的快速发展和技术的飞速进步，决策支持系统面临新的挑战。如何把握大数据时代，有效利用海量数据资源，创造更加细粒度的决策支持效果？如何充分发挥计算能力的潜力？如何在资源不足时，保障关键决策的及时响应？如何对决策结果进行可视化呈现并提供给用户更多便捷、直观的信息获取方式？如何为不同部门的业务决策人员提供统一的决策支撑平台？这些都是需要决策支持系统架构师共同探讨的重要问题。

因此，我们认为，构建出一款真正具有深度智能决策功能的决策支持系统，至关重要。只有充分理解大数据与机器学习的特性，才能确保决策支持系统的高效运行和准确预测。同时，作为一名资深技术专家或程序员，你也有责任让你的知识和经验分享给其他人，帮助他们更好的理解和运用决策支持系统。