- •1.Історична довідка про розвиток сппр.
- •2.Чинники, які сприяють сприйняттю та поширенню сппр.
- •3.Сучасний підхід до концепції ін-ція.
- •4. Ознаки корис-ті інф-ції для кор-ча сппр.
- •6.Розвиток інф-них тех-гій.
- •7.Характеристики нової інформаційної технології.
- •8.Загальна схема автоматизованого розв'язку задач.
- •9.Три покоління інформаційних систем.
- •10.Схема до обгрунтування концепції бази моделей.
- •12.Загальна схема підтримки та прийняття рішень.
- •13. Характеристика раціональних рішень
- •14.Класифікація Саймона проблем прийняття рішень в організаційному управлінні.
- •15.Загальні характеристики і особливості слабоструктурованих проблем, для яких в основному призначені сппр.
- •16.Класифікація працівників організаційного управління.
- •17.Особливості роботи керівників з технологічної точки зору.
- •18.Нормативні моделі підтримки управлінських рішень.
- •19.Дескриптивні (описові) моделі підтримки упр-х рішень.
- •20.Система перт для прийняття упорядкувальних рішень.
- •21.Графіки Ганта для прийняття упорядкувальних рішень.
- •22.Системний підхід в організаційному управлінні.
- •23.Суть і компоненти сппр.
- •24.Концепції побудови системи підтримки прийняття рішень.
- •25.Три покоління сппр.
- •26.Характеристика сппр третього покоління.
- •27.Характеристика сучасних сппр.
- •28.Галузі застосування сппр.
- •29. Сппр Marketing Expert
- •31. Система підтримки прийняття фінансових рішеньVisual ifps/Plus
- •32. Сппр plexsys
- •33. Загальна архітектура сппр
- •34. Підсистема даних в сппр.
- •35 Схема підсистеми даних в сппр
- •36. Аналіз систем управління базами даних для сппр
- •37. База моделей в сппр
- •38. Системи управління базою моделей (субм) в сппр
- •40. Структурне моделювання
- •41. Управління поштою (повідомленнями) в сппр
- •42. Використання ресурсів Інтернет в сппр
- •43. Основи та загальна схема класифікації сппр
- •44.Таксономія сппр Альтера та розширена рамка сппр Пауера.
- •45. Класифікація сппр на основі інструментального підходу.
- •46.Класифікація сппр за ступенем залежності опр в процесі прийняття рішень.
- •47.Класифікація сппр за ознакою часового горизонту.
- •48.Способи взаємодії особи, яка приймає рішення, з сппр.
- •49 Моделі сппр в рамках інформаційного підходу.
- •50. Модель сппр, основана на знаннях
- •51.Модель ієрархії упр-ня.
- •52.Моделі сппр, орієнт-ні на особистість опр.
- •53.Моделі сппр для план-ня і прогноз-ня.
- •54.Модель сппр для конторської діял-ті (для офісу).
- •55. Орієнтовані на моделі сппр
- •56. Сппр Analytica.
- •57. Сппр Expert Choice.
- •58. Родове дерево методологій в сппр
- •59. Процес прийняття рішень
- •60. Ситуації, пов’язані з прийняттям рішень
- •61. Функції і задачі прийняття рішень
- •62. Узагальнена матриця методів/ситуацій рішень.
- •63. Оцінка програмного забезпечення сппр: техніко-економічний аналіз.
- •64.Оцінка програмного забезпечення сппр: моделі багатоатрибутної корисності.
- •65.Оцінка програмного забезпечення сппр: метод ціни (вартості) інформації.
- •66.Фактори, які визначають інженерію сппр.
- •67. Загальні фази аналізу, проектування та розробки сппр (загальна схема створення сппр).
- •68. Методологія сппр: визначення опису системи і попереднє проектування
- •1. Вивчення опису системи.
- •2.0. Попереднє проектування.
- •69.Методологія сппр: детальне проектування і розробка програм та задач користувача.
- •3. Детальне проектування.
- •4. Розробка програм і задач користувачів.
- •70.Методологія сппр: тестування, перетворення даних і реалізація системи, експлуатація і супроводження системи
- •5.Тестування.
- •6.Перетворення даних і реалізація с-ми.
- •7.Експлуатація і супроводження с-ми.
- •71 .Суть і стратегія макетування сппр.
- •72. Дев’ятиетапна модель макетування сппр: загальна схема
- •73. Дев’ятиетапна модель макет-ня сппр: аналіз вимог.
- •74. Дев’ятиетапна модель макет-ня сппр: модел-ня.
- •75. Дев’ятиетапна модель макет-ня сппр: вибір методів.
- •76. Дев’ятиетапна модель макет-ня сппр: вибір і проект-ня пз.
- •77. Дев’ятиетапна модель макет-ня сппр: вибір і компонування апаратних засобів; складання с-ми.
- •78. Дев’ятиетапна модель макет-ня сппр: передача с-ми, оцінка с-ми, зворотній звязок.
- •79.Базові засоби штучного інтелекту і їх застосування в системах оброблення інформації.
- •80.Дейтамайнінг - засоби інтелектуального аналізу даних в сппр.
- •81.Застосування нейромереж в сппр.
- •82.Використання генетичних алгоритмів в сппр.
- •83.Програмні (інтелектуальні) агенти в сппр.
- •84.Розвиток та застосування сппр на основі сховищ даних та olap-систем.
- •85.Загальне проектування і процес розробки орієнтованих на дані сппр.
- •86.Сховище даних і створення на цій основі сппр. Вітрини даних.
- •87.Система аналітичної інтерактивної обробки olap.
- •88.Система оперативної аналітичної обробки Oracle Express.
- •89.Суть підтримки прийняття групових рішень.
- •90.Групове програмне забезпечення (Groupware) і його застосування в групових системах підтримки прийняття рішень (гсппр).
- •91.Підтримуючі засоби гсппр.
- •92. Гсппр GroupSystems
- •93. Підсистема управління сеансами в гсппр plexsys.
- •94. Управління моделями в гсппр plexsys.
- •95. Виконавчі інформаційні системи як різновид сппр.
- •96. Організаційно-технологічні основи створення та прийняття виконавчих рішень
- •97. Модель та компоненти віс
- •98. Ключові аспекти та механізми користувацького інтерфейсу.
- •99. Основні принципи (вимоги) до користувацького інтерфейсу
- •100. Питання проектування користувацького інтерфейсу.
- •101. Симулятори користувацького інтерфейсу.
56. Сппр Analytica.
Орієнтована на моделі СППР Analytica розроблена на основі десятирічних досліджень інструментальних засобів моделювання, аналізу невизначеності й користувацького інтерфейсу. Analytica можна визначити як програмне забезпечення кількісного моделювання, як використання графічного інтерфейсу для розроблення моделі. Її можливості включають аналіз сценаріїв, діаграми впливу, багатовимірне моделювання і аналіз ризику. Забезпечує прозорість і потужність бізнес-моделюванню. Вона значно перевищує можливості, що надаються користувачам звичайними електронними таблицями, фактично це графічно-орієнтований інструментальний засіб для створення, аналізу і поєднання кількісних бізнес-моделей. Вона надає легкі та швидкі можливості завдяки:використанню зручного графічного інтерфейсу на основі діаграм впливу для поєднання моделей у загальній структурі; засобам масштабування моделі, щоб впоратися з багатовимірністю проблем реального світу, використовуючи масиви бізнес-інформації; управлінню ризиком і невизначеністю завдяки ефективному моделюванню за методом Монте-Карло; швидкого і легкого розгортання створення моделей в Інтернеті за допомогою інструментального засобу Analytica Decision Engine®; імпорту і експорту даних з використанням механізму OLE (або ODBC у версії для корпорацій — Enterprise Analytica).Через те, що Analytica використовує графічний інтерфейс і малу кількість стандартних діаграмних символів, її легко вивчати та використовувати. Головний менеджер або група менеджерів можуть визначити концепцію проблеми, а її якісні аспекти можуть бути відображені без застосування формул. Моделі Analytica можна також легко і швидко модернізовувати, підтримувати та розширювати. Масиви бізнес-інформації уможливлюють встановлення часової послідовності моделей, виходячи з того, що час є виміром. Через те, що діаграми Analytica самодокументуються, моделі легко перевіряти чи контролювати. Для цього не потрібна зовнішня документація, щоб використовувати моделі разом з іншими.
57. Сппр Expert Choice.
Орієнтована на моделі СППР «Expert Choice» розроблена однойменною американською корпорацією «Expert Choice, Inc.». На відміну від системи Analytica 2.0, яка орієнтована на застосування діаграм впливу, Expert Choice базується на одному з добре відомих методів прийняття рішень AHP (Analytic Hierarchy Process) — аналітичному єрархічному процесі, тобто на багатокритеріальному єрархічному під-ході до підтримки прийняття рішень. Expert Choice допомагає творцям рішень організовувати пов’язану з проблемою комплексну інформацію в єрархічну модель, яка складається з мети, можливих сценаріїв, критеріїв і альтернатив. Важливість критеріїв, переваги альтернатив і ймовірності сценаріїв оцінюються за допомогою застосування методу попарних порівнянь (pairwise comparisons).Expert Choice забезпечує наскрізну методологію планування, яка дає змогу прояснити мету, забезпечити консенсус і синтезувати управлінський та операційний досвід, щоб отримати кращі, швидші та захищеніші рішення. Забезпечує такі можливості:полегшує визначення і описання мети (цілей);полегшує ідентифікацію всього рангу альтернативних роз-в’язків;оцінює ключові співвідношення (компроміси) між цілями та альтернативами;дає змогу отримати готове рішення, яке повністю зрозуміле та підтримується групою розроблювачів проблеми.Expert Choice є дуже популярним засобом підтримки прийняття рішень через те, що він адаптується до користувацького стилю прийняття рішень .