決策資料庫
A. 什麼是資料庫資料庫有什麼用
資料庫(Database)是按照數據結構來組織、 存儲和管理數據的倉庫。在1990年以後，數據管理不再是存儲和管理數據，而是轉變成用戶所需要的各種數據管理的方法。
資料庫具有能存在一起、能與多個用戶共享、具有盡可能小的冗餘度、與應用程序彼此獨立的作用。資料庫系統在各個方面都得到了廣泛的應用。
在信息化社會，充分有效的管理和利用各類信息資源，是進行科學研究和決策管理的重要前提。資料庫技術是管理信息系統、辦公自動化系統、決策支持系統等各類信息系統的核心組成部分，是進行科學研究和決策管理的重要手段。
(1)決策資料庫擴展閱讀：
資料庫可以視為電子化的文件櫃——存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數據運行新增、截取、更新、刪除等操作。
發明人是雷明頓蘭德公司。
資料庫管理系統（DBMS）是為管理資料庫而設計的電腦軟體系統，具有存儲、截取、安全保障、備份等基礎功能。資料庫管理系統可以依據它所支持的資料庫模型來作分類。
資料庫的類型有關系資料庫和非關系型資料庫兩種。資料庫模型有對象模型、層次模型（輕量級數據訪問協議）、網狀模型（大型數據儲存）、關系模型、面向對象模型、半結構化模型、平面模型。
B. 如何用決策樹對教學成績資料庫進行多分類
數據挖掘,也稱之為資料庫中知識發現是一個可以從海量數據中智能地和自動地抽取一些有用的、可信的、有效的和可以理解的模式的過程.分類是數據挖掘的重要內容之一.目前,分類已廣泛應用於許多領域,如醫療診斷、天氣預測、信用證實、顧客區分、欺詐甄別. 現己有多種分類的方法,其中決策樹分類法在海量數據環境中應用最為廣泛.其原因如下：
1、決策樹分類的直觀的表示方法較容易轉化為標準的資料庫查詢
2、決策樹分類歸納的方法行之有效,尤其適合大型數據集.
3、決策樹在分類過程中,除了數據集中已包括的信息外,不再需要額外的信息.
4、決策樹分類模型的精確度較高. 該文首先研究了評估分類模型的方法.在此基礎上著重研究了決策樹分類方法,並對決策樹演算法的可伸縮性問題進行了具體分析,最後給出了基於OLE DB for DM開發決策樹分類預測應用程序.
C. 為什麼資料庫只能用於管理,而數據倉庫能用於支持決策
資料庫只能用於管理,而數據倉庫能用於支持決策是因為資料庫有修改和刪除操作，而數據倉庫有大量的查詢操作。
資料庫是「按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫」。是一個長期存儲在計算機內的、有組織的、可共享的、統一管理的大量數據的集合。能夠進行修改和刪除操作。
數據倉庫的數據主要供企業決策分析之用，所涉及的數據操作主要是數據查詢，一旦某個數據進入數據倉庫以後，一般情況下將被長期保留，也就是數據倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的載入、刷新。
注意事項：
數據倉庫中的數據通常包含歷史信息，系統記錄了企業從過去某一時點(如開始應用數據倉庫的時點)到當前的各個階段的信息，通過這些信息，可以對企業的發展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。
數據倉庫是不可更新的，數據倉庫主要是為決策分析提供數據，所涉及的操作主要是數據的查詢；數據倉庫是隨時間而變化的，傳統的關系資料庫系統比較適合處理格式化的數據，能夠較好的滿足商業商務處理的需求。穩定的數據以只讀格式保存，且不隨時間改變。
D. 在企業管理和決策中,數據倉庫什麼的特點無法支持決策
數據倉庫是面向主題的；操作型資料庫的數據組織面向事務處理任務，而數據倉庫中的數據是按照一定的主題域進行組織。主題是指用戶使用數據倉庫進行決策時所關心的重點方面，一個主題通常與多個操作型信息系統相關。
2、數據倉庫是集成的，數據倉庫的數據有來自於分散的操作型數據，將所需數據從原來的數據中抽取出來，進行加工與集成，統一與綜合之後才能進入數據倉庫；
數據倉庫中的數據是在對原有分散的資料庫數據抽取、清理的基礎上經過系統加工、匯總和整理得到的，必須消除源數據中的不一致性，以保證數據倉庫內的信息是關於整個企業的一致的全局信息。
數據倉庫的數據主要供企業決策分析之用，所涉及的數據操作主要是數據查詢，一旦某個數據進入數據倉庫以後，一般情況下將被長期保留，也就是數據倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的載入、刷新。
E. 為什麼在分析決策中需要建立數據倉庫而不直接在傳統資料庫上進行
事務（傳統）資料庫不是不行啊，只不過你不要在事務資料庫上直接進行統計、分析，因為會影響到前端業務處理的人的速度，
可以單另導出來進行分析統計；
數據倉庫的載體也是傳統資料庫的載體啊，一樣的，例如ORACLE\SQLSERVER等，都可以的，
如果你會數據倉庫建模，那也不錯啊，你可以發現你會發現多維查詢語句會比SQL語句更方便，更快速，
數據倉庫之所以查詢比較快，是因為電腦趁人睡覺的時候，已經提前把人可能查詢的方式計算了一遍，將大部分可能的方式都計算出結果，直接存到某地址，然後人睡醒後查詢直接查那地址就可以了
F. 什麼是決策支持系統的資料庫
決策支持系統（Decision-making Support System，DSS）是管理信息系統應用概念深化，在管理信息系統基礎上發展起來的系統。
DSS是解決非結構化問題，服務於高層決策的管理信息系統，按功能可分為專用DSS，DSS工具和DSS生成器。專用DSS 是為解決某一領域問題的DSS。
(6)決策資料庫擴展閱讀：
決策支持系統的發展沿革
1、70年代中期
由美國麻省理工學院的米切爾 S·斯科特(Michael S·Scott)和彼德 G·W·基恩(Peter G·W·Keen)首次提出了「決策支持系統」一詞，標志著利用計算機與信息支持決策的研究與應用進人了一個新的階段，並形成了決策支持系統新學科。
2、在整個70年代，研究開發出了許多較有代表性的DSS。例如：
支持投資者對顧客證券管理日常決策的Profolio Management；
用於產品推銷、定價和廣告決策的Brandaid；
用以支持企業短期規劃的Projector及適用於大型卡車生產企業生產計劃決策的Capacity Information System等等。
3、到70年代末，DSS大都由模型庫、資料庫及人機交互系統等三個部件組成，它被稱為初階決策支持系統。
4、80年代初，DSS增加了知識庫與方法庫，構成了三庫系統或四庫系統。
知識庫系統：是有關規則、因果關系及經驗等知識的獲取、解釋、表示、推理及管理與維護的系統。知識庫系統知識的獲取是一大難題，但幾乎與DSS同時發展起來的專家系統在此方面有所進展。
方法庫系統：是以程序方式管理和維護各種決策常用的方法和演算法的系統。
5、80年代後期，人工神經元網路及機器學習等技術的研究與應用為知識的學習與獲取開辟了新的途徑。專家系統與DSS相結合，充分利用專家系統定性分析與DSS定量分析的優點，形成了智能決策支持系統IDSS，提高了DSS支持非結構化決策問題的能力。
6、近年來，DSS與計算機網路技術結合構成了新型的能供異地決策者共同參與進行決策的群體決策支持系統GDSS。
GDSS利用便捷的網路通信技術在多位決策者之間溝通信息，提供良好的協商與綜合決策環境，以支持需要集體作出決定的重要決策。
在GDSS的基礎上，為了支持范圍更廣的群體，包括個人與組織共同參與大規模復雜決策，人們又將分布式的資料庫、模型庫與知識庫等決策資源有機地集成，構建分布式決策支持系統(DDSS)。
7、DSS產生以來，研究與應用一直很活躍，新概念新系統層出不窮。
1985年歐文（Owen）等人提出了由專業人員組成的，支持決策者使用DSS解決決策問題的決策支持中心(DSC)的概念。
8、DSS的發展還體現在組成部件的擴展與部件組成的結構變化上。
9、研究與應用范圍不斷擴大與層次不斷提高，國外相繼出現了多種高功能的通用和專用DSS。
SIMPLAN，IFPS，GPLAN，EXPRESS，EIS，EMPIRE，GADS，VISICALC，GODDESS等都是國際上很流行的決策支持系統軟體；
1983年，R. 博奇克研製成功DSS的開發系統(DSSDS)；
DSS與人工智慧相結合，出現了智能化DSS(IDSS)；
1984年，DSS與計算機網路相結合，出現了群體DSS(GDSS)；
現在，決策支持系統已逐步擴廣應用於大、中、小型企業中的預算分析、預算與計劃、生產與銷售、研究與開發等智能部門，並開始應用於軍事決策、工程決策、區域開發等方面。
10、我國DSS研究現狀
DSS的概念是80年代末引人我國的，但在此之前有關輔助決策的研究早就有所開展。
目前我國在DSS領域的研究己有不少成果，但總體上發展較緩慢，在應用上與期望有較大的差距，這主要反映在軟體製作周期長，生產率低，質量難以保證，開發與應用聯系不緊密等方面。
G. 基於多元資料庫的輔助決策過程
基於GIS多元信息綜合的人機對話
結構復雜而又自成體系的遙感影像空間模型，往往隱含著深刻的地質作用過程和自然環境演化趨勢等深層信息。基於GIS的信息綜合人機對話就是利用GIS的相關Coverage檔對這種演化過程及特定內涵的多元求解。本次工作以《桐柏大別成礦帶區域遙感地質特徵研究》、《崤山地區金礦找礦前景評價》和《耕地預警研究》等課題為試點，選取資料庫中存儲的數據進行拓撲運算，對遙感影像空間模型的內涵求證。
例1，桐柏大別成礦帶區域遙感地質特徵研究
（1）工作平台
a.河南省地質礦產資料庫（Access）；
b.河南省國土資源地理信息系統（HNL&R-CC/GIS）。
（2）數據組織
a.Coverage-1，桐柏大別成礦帶布格重力圖（圖版Ⅰ.4-1）；
b.Coverage-2，桐柏大別成礦帶航磁異常圖（圖版Ⅰ.4-2）；
c.Coverage-3，桐柏大別成礦帶金地球化學圖（圖版Ⅰ.4-3）；
d.Coverage-4，桐柏大別成礦帶銀地球化學圖（圖版Ⅰ.4-4）；
e.Coverage-5，桐柏大別成礦帶地質構造圖（圖版Ⅰ.4-5）；
f.Coverage-6，桐柏大別成礦帶遙感影像圖（圖版Ⅰ.4-6）。
例2，河南省耕地預警研究——生產潛力計算
（1）工作平台
a.河南省國土資源地理信息系統；
b.MAPGIS/FoxPro;
（2）數據組織
a.光輻射生產潛力計算：計算作物生長季總輻射量；光合生產潛力生長和季內日光合生產率。由計算結果可得出的光合生產潛力為，小麥達到25459.19 kg/hm2，玉米達到25749.01 kg/hm2；光合潛力最高的地區－濮陽地區；光合潛力最低的地區－南陽地區。
b.光溫生產潛力計算生長季內月光溫生產速率：生長季內光溫生產潛力為：全省小麥平均光溫生產潛力為14173.06 kg/hm2，玉米為24344.13 kg/hm2；河南省光溫生產潛力較高的地區主要分布在濮陽、焦作一帶，較低的地區主要分布在豫西山地和南陽盆地。
c.光溫水生產潛力計算：由計算結果知河南省小麥平均光溫水生潛力為12455.77 kg/hm2，玉米為21323.53 kg/hm2；河南省光溫水生產潛力較高的地區主要分布在信陽、駐馬店以及清豐、南樂等地區，較低的地區主要分布在三門峽和鄭州地區。
d.光溫水土生產潛力：由計算結果知河南省小麥平均光溫水土生產潛力為8181.62kg/hm2，玉米為14042.52 kg/hm2；河南省光溫水土生產潛力最高的地區分布在濮陽的清豐、南樂以及許昌、焦作地區，較低的地區主要分布在豫西的三門峽地區。
實踐證明，基於GIS的多元信息綜合人機對話技術的推廣應用，不僅可以促進工作人員技術素質的全面提高，而且對推動遙感應用技術的智能化發展有著十分重要的意義。
H. 宏觀決策系統
宏觀決策系統是支持決策者制定決策的決策支持系統（DSS），數據、模型和方法是它的主要資源，主要用來解決半結構化及非結構化決策問題，目的在於提高宏觀決策有效性和擴展決策者的決策能力。
4.2.3.1 宏觀決策系統的業務概述
現有的社會保障信息系統主要是一些分散的業務系統，其數據具有一定的分散性，不能為完善全省社會保障體系的決策提供完整有效的支持。因此，各級社會保障信息系統的建設者都面臨這樣一個問題：如何將現有的零散的業務數據充分利用起來，變成可為省、市領導決策提供真實依據的信息，如何進一步深層次地分析這些數據，如何將所管理的信息以最快最直觀的方式提供給有關的決策人。
這種需求就使得利用數據倉庫系統、數據挖掘、在線數據分析等信息化手段，建立智能化的決策支持系統成為全省社會保障信息系統中的重要任務。
為支持省級社會保障系統的宏觀決策，從業務角度來看，宏觀決策系統是以宏觀決策資料庫、模型庫、方法庫為技術支撐，由統計信息管理系統、監測預警系統、預測分析系統、風險分析系統、政策法規系統和信息發布系統等組成決策支持系統。
4.2.3.2 宏觀決策系統的設計原則
由於宏觀決策系統的特殊性，它的設計應遵從以下基本原則。
（1）信息准全原則。在決策的過程中，自始至終都需要進行數據、信息的收集和調查研究工作。決策的成功不僅與信息的准確性緊密相關，而且也與信息的全面性緊密相關。只有在信息准確而全面的情況下才能為省級社會保障信息系統的實時調控及決策的實時調整提供支持。
（2）系統原則。社會保障信息系統是一個綜合性的龐大的信息系統，各子系統相互關聯、相互制約。宏觀決策系統不僅要考慮其各子系統的聯系，而且也要考慮其與周圍系統的關聯。因此，決策必須應用系統工程的理論與方法，以系統的總體目標為核心，以滿足系統的優化為准繩，強調系統配套、系統完整和系統平衡，作出科學的決策。
（3）優化原則。決策是在一定的環境條件下，尋求優化目標的手段。不追求優化，決策就失去了它應用的意義。優化原則，包括最優化原則和次優化原則。前者是以最小的耗費取得最大的效果；後者是在無法達到最優化的情況下，只是獲得能滿意的結果。由於客觀環境的復雜性，許多問題往往無法獲得最優的解決方案，所以在大多數情況下是遵循次優化原則。
（4）可行性原則。決策必須可行，不可行就不能實現決策的目標。為此，決策實施前必須進行可行性研究。可行性研究需要從社會、經濟等各個方面進行全面的考察。
（5）集體決策原則。集體決策是決策科學化的主要組織保證。它不是靠少數決策者「拍腦袋」，也不是找幾個專家簡單地討論一下，而是有一個決策群體和決策機構，專門對決策問題進行調查研究，通過方案論證、綜合評估和對比擇優，提出可行性的方案供決策者參考。
4.2.3.3 宏觀決策系統的體系結構
宏觀決策系統的組成與體系結構是指構成系統的各組成部分的排列、組織和相互結合的方式。社會保障信息系統的宏觀決策系統以宏觀決策資料庫（數據倉庫）、模型庫、方法庫為技術支撐，由數據整合子系統、資金管理子系統、決策支持子系統組成。
數據整合子系統是為宏觀決策系統准備和組織數據，它實際上是各種業務資料庫與宏觀決策數據的介面，主要內容包括從共享資料庫提取宏觀決策所需各種指標數據、統計匯總數據、抽樣數據等，建立宏觀決策資料庫，供決策支持使用。
資金管理子系統是為對社會保障資金的籌集、儲存、運營和分配實行統一管理、監督、調控，最大限度地降低社會保險資金的風險，主要內容包括對預算內與預算外的資金管理和其他保障資金管理。宏觀決策資料庫中存放著各類資金管理數據，為資金管理子系統提供數據支持。
決策支持子系統是支持決策者制定決策的決策支持子系統（DSS），數據、模型和方法是它的主要資源，主要用來解決半結構化及非結構化決策問題，目的在於提高宏觀決策有效性和擴展決策者的決策能力。模型庫和方法庫是決策支持的核心，宏觀決策資料庫為各類決策模型與方法提供分析數據（圖4-67）。
4.2.3.4 宏觀決策系統的分布模型
宏觀決策在整個省級社會保障信息系統中分布在省、市兩級，省、市宏觀決策業務功能是相同的，對本級的資金進行宏觀管理和對社會保障業務進行宏觀決策分析、預測等決策支持。但因管理層次的不同，宏觀決策在省、市兩級的決策內容與決策范圍有所不同，一般來說，省一級的決策屬於戰略性決策，市一級的決策屬於戰術性決策。戰略性決策是一類關繫到全局性的、帶有方向性和根本性的決策，它產生的影響是深遠的，對社會保障系統的各個方面都在較長時間范圍內發生作用。戰術性決策是為了保證戰略決策的實施，對一些帶有局部性、暫時性或其他執行性質的問題作出決策。
圖4-67 宏觀決策系統體系結構圖
省、市宏觀決策資料庫數據來源不同，市級宏觀決策資料庫數據來源於本級的共享資料庫，省級宏觀決策資料庫數據來源於省級共享資料庫。宏觀決策業務分布如下（圖4-68）。
4.2.3.5 宏觀決策系統子系統的設計
信息是人們認識世界和改造世界的源泉，也是決策科學化的基礎。在決策方案制定過程中，自始至終都需進行數據、信息的收集、整理工作。宏觀數據整合是根據宏觀決策的需要，對各種基本業務信息和統計信息及其他各種社會經濟信息進行採集，按要求處理，建立宏觀決策資料庫，並進行經常性的維護，保證宏觀決策資料庫的准確性、可靠性和可用性。
● 宏觀數據整合子系統設計
對宏觀數據的採集要力求四度：①寬度。即信息採集的廣泛性。信息採集的范圍不僅有社會保障內部的數據，更有與整個國家經濟、政治生活相關的宏觀數據。②信度。即採集數據的真實性、准確性，數據是決策的依據，失真的數據只能導致決策失誤。因此，要建立必要的信息標准，保證數據的真實性，提高數據質量，杜絕編造數字現象。③速度。即信息採集的時效性。對於統計數據和監測或監控數據要有時間要求，如急情快報、天報、月報、季報、年報等。④深度。即信息採集和加工處理的深度。
圖4-68 宏觀決策業務分布圖
（1）宏觀數據整合子系統體系結構。宏觀數據整合就是將宏觀決策以外的源資料庫的數據通過轉換而形成宏觀決策資料庫的過程。宏觀數據整合子系統主要功能包括數據抽取、數據分類與整理、數據編輯與壓縮、數據計算與變換（圖4-69）。
數據抽取主要完成兩部分數據內容的提取：從共享資料庫中進行宏觀決策所需數據和資金管理所需數據的提取。共享資料庫包括兩種重要的信息資源：①由社會保險和勞動保障、民政業務前台登記和資金管理產生的信息，包含各相關業務內容的微觀信息資料庫。②現行統計報表制度中的統計報表超級匯總數據（即基層表數據）。
共享資料庫是業務信息的數據存放、交換、管理和處理的集散地，對共享資料庫資源進行數據抽取，可以獲得准確及時的宏觀決策信息。
數據分類與整理完成從抽取的源數據中選擇欄位或記錄按宏觀決策的要求進行重新分類和整理。
數據編輯與壓縮完成對重新分類與整理後的源數據進行編輯和按一定的要求壓縮。
數據計算與變換完成對選擇的源數據中的欄位和記錄進行數學和邏輯運算，對數據格式和數據類型進行變換。
各業務數據經過宏觀數據整合子系統各功能處理後在宏觀決策資料庫中是以主題信息的形式存放，為決策支持子系統提供宏觀決策所需的數據、信息。
圖4-69 宏觀數據整合子系統體系結構圖
（2）宏觀數據整合子系統數據流分析。宏觀數據整合子系統數據流主要體現共享資料庫中的業務資源數據形成宏觀決策主題數據的一個處理過程。勞動保障、民政和社會保險等業務數據和常規統計報表數據以及資金管理數據是宏觀數據整合的主要對象，經數據抽取後形成業務統計信息、抽樣調查信息、典型調查信息、國家發布信息、國際交流合作信息和宏觀資金管理信息。各類信息經數據分類整理、編輯壓縮、計算變換後，形成宏觀決策所需的各類主題信息（圖4-70）。
（3）宏觀數據整合子系統組件規格設計（表4-54）。
表4-54 宏觀數據整合子系統組件清單
● 決策支持子系統設計
宏觀決策系統的決策支持子系統（DSS）是以信息技術為手段，應用管理學、運籌學、控制論、行為科學等有關決策科學的理論和方法，針對某一類型的半結構化和非結構化的決策問題，通過提供背景材料、協助明確問題、修改完善模型、列舉可能方案、進行分析比較等方式，為管理者作出正確決策提供幫助的人機互動式的信息系統。它把數據處理功能和各種模型等決策工具結合起來，以在復雜而又多變的環境中協助決策者，特別是協助高層決策者制定和分析決策。決策支持子系統面對的是決策過程，核心是建立模型體系，並提供方便使用的用戶介面。
圖4-70 宏觀數據整合子系統數據流程圖
（1）決策支持子系統主要特徵：①決策支持子系統（DSS）輔助管理人員完成半結構化和非結構化的決策問題，這些問題確實從來就很少或得不到管理信息系統的支持，而決策支持子系統（DSS）可以解決一部分分析工作的系統化問題；②決策支持子系統（DSS）必須是輔助和支持管理人員，而不是代替他們進行判斷。因此，計算機既不應該試圖提供最終答案，也不應該給決策者加一套預先規定的分析順序；③決策支持子系統（DSS）是通過它的人機交互介面為決策者提供輔助功能的。DSS的人機介面注重用戶的學習、創造和審核，即讓決策者在依據自己的實際經驗和洞察力的基礎上，主動利用各種支持功能，在人機交互過程中反復地學習和探索，最後根據自己的「管理判斷」選取一個合適方案。
DSS的目標是輔助人的決策過程，以改進決策制定的效能，因而它不會也不可能取代提高管理效率為目標的電子數據處理和管理信息系統。
（2）決策支持子系統體系結構。宏觀決策支持子系統以宏觀決策資料庫、模型庫和方法庫三庫結合為技術支撐，主要功能由常規統計分析、監測預警、預測分析、風險分析、政策法規服務、綜合查詢構成（圖4-71）。
圖4-71 決策支持子系統體系結構圖
常規統計分析。是以社會保障的方針、政策法規作指導，在宏觀決策資料庫提供的詳細的社會保障業務統計信息的基礎上，利用科學的社會經濟統計方法對社會保障業務中的現象進行分析，揭示問題產生的原因，闡明社會保障各業務之間的內在聯系，透過對統計信息的分析深刻認識社會保障事業發展的客觀規律。常規統計分析是統計活動的最終結果，是各級領導決策的重要依據，是統計服務的重要手段。
統計常規分析內容：①業務實際執行情況與計劃情況分析。如：社會保險資金徵收完成程度；勞動實際就業程度。②本期實際數與上期同期實際數分析。如：本期比上期實際參保人數增（減）情況；本期比上期失業人數增（減）情況。③本期實際數與去年同期實際數進行分析。如：本期實際退保人數比去年同期增（減）情況。④本期實際數與歷史最好水平進行分析。⑤部分與總體進行分析。如：各市社會保險資金徵收完成情況佔全省社會保險資金徵收完成比率。⑥按各種類型對業務執行情況分析。如：按企業經濟類型對各種類型企業的參保職工、離退休人員、資金徵收、支付退休待遇情況等。⑦按總平均數與組平均數聯系分析。如：全年各月基本醫療保險支出結構分析，各月份中基本醫療保險、門診醫療、住院醫療、特殊人群占基本醫療保險支出的數量和百分比。⑧按總平均數和分配數列結合分析。如：全年基本醫療保險參保人群費用年齡分布分析。⑨按平均數與典型調查情況結合分析。
方法、模型支持。對比分析法，分組分析法，平均分析法，聯系分析法，動態分析法等。
監測預警功能。監測全省社會保障事業的發展狀況，並及時提供各種預警信息，以便及時採取有效措施，保證社會保障事業持續快速健康發展。監測預警既從整體上把握社會保障事業的發展狀況，對社會保障事業進行監測和預警，也從社會保障事業的各個專業領域對社會保障事業的發展進行監測和預警。
監測預警內容：①就業基本政策的執行情況；②企業下崗職工的分流安置、基本生活保障和再就業的規劃、政策，組織實施的情況；③勞動關系調整基本規則的執行情況，勞動合同、集體合同制度的實施情況，企業職工工作時間、休息休假制度和女工、未成年工特殊勞動保護政策的執行情況、政策性安置和調配工作的執行情況；④養老、失業、醫療、工傷、生育社會保險的基本政策和基本標準的執行情況；⑤救災工作和社會救濟的方針、政策、規章，城鄉居民最低社會保障制度及相關配套政策執行情況；⑥參加養老保險的企業、職工及離退休人員的動態情況；⑦資金的收繳、發放、運轉、儲備、調劑；⑧勞動力市場，勞動力供給和勞動力需求、失業率及失業情況；⑨勞動爭議及其處理；⑩受災情況，受災人口，救災情況，災害損失情況；⑪救濟對象情況，最低生活保障情況；⑫優撫安置對象情況，安置情況，優撫經費保障情況；⑬社會收養業情況，社區服務業情況，社會福利企業情況。
方法、模型支持。
綜合監測預警模型，就業與失業保險專業監測模型，養老保險專業監測模型，醫療保險專業監測模型，工傷保險專業監測模型，企業工資專業監測模型，勞動關系專業監測模型，救災專業監測模型，社會救濟專業監測模型，優撫安置專業監測模型，社會福利專業監測模型。
預測分析。主要是根據社會保障事業的過去和現在的發展規律，運用科學的方法，對社會保障事業的未來發展趨勢和狀況進行描述、分析，作出估計和判斷。目的在於通過對社會保障事業歷史規律的探討和現狀的研究，以減少不確定性對社會保障事業的影響，為制定社會保障事業發展方針、政策和規劃服務。預測是社會保障決策科學化的前提，它是研究社會保障事業發展規劃、發展戰略的科學手段。
預測分析內容：①資金風險預測；②失業率預測分析；③社會保險繳費預測分析；④參保人數預測；⑤最低工資指導線預測；⑥災情預測。
方法、模型支持。預測方法有定性預測方法和定量預測方法兩大類。定性預測方法是從定性概念出發，分析和判斷社會保障事業未來發展變化狀況的方法，主要依靠人的直觀判斷能力和知識，方法簡單，預測迅速，它包括探索型預測方法和規范性預測方法兩類。定性預測方法可以單獨使用，但通常與定量預測方法組合使用。定性預測方法多用於中長期預測，協助決策者制定戰略決策。各種預測方法納入宏觀決策方法庫，各種預測模型納入模型庫。
風險分析。是指決策者對未來的情況無法作出肯定的判斷，但可以判明其各種情況發生概率的決策。風險決策是廣東省社會保障信息系統經常遇到的決策問題，風險分析功能將為其提供信息、模型、工具等方面的支持。
風險分析用科學的系統分析方法為決策者提供了各種決策的風險、影響及可能性。決策涉及到未來，由於不確定性因素的存在，對未來的預測一定會涉及到估計值和隨機誤差。決策所依據的是過去和當前的信息，而這些信息的精確程度和充分性也包含不確定性因素。因此，大量的決策需要計算未來事物發展的概率，包括主觀概率、事物發生的相對頻率、統計獨立事件的概率、統計獨立條件下的聯合概率、條件相關情況下的相關概率等。風險分析功能具有提供選擇目標和降低政策不確定性的能力。
風險分析內容：①資金風險分析；②勞動力市場風險分析；③工資指導線水平分析。
方法、模型支持。方法，因素分析法、邏輯分析法、歷史比較法、綜合評價法、層次分析法、時間序列分析法等；模型，動態規劃模型、隨機模型、抽樣、回歸、指數平滑模型、貝葉斯模型、決策樹等。
政策法規服務。目的是為法規制定、規劃制定和政策制定提供決策服務。它的實現是建立在現有的宏觀決策數據信息和現有的政策法規信息的基礎上，制定社會保障事業政策法規，不僅需要清楚地了解目前政策法規的施用效果和問題，而且也需要了解所要制定的政策法規可能產生的作用效果，在未來實施過程中可能產生的問題，也需要檢驗目標的正確性、措施的可行性等。
政策法規服務內容：①勞動保障、民政和社會保險工作基本方針和政策；②勞動保障、民政和社會保險制度改革；③勞動保障、民政和社會保險事業發展規劃和年度工作計劃；④勞動保障、民政和社會保險法律法規。
方法、模型支持。發展規劃模型、政策分析模型、勞動保障和社會保險政策分析模型、城鄉就業政策分析模型、勞動力市場模型、勞動關系模型、災情評估模型等。
綜合查詢。是指決策者對統計常規分析信息、監測預警信息、風險分析信息、預測分析信息、政策法規服務信息進行查詢，以利於決策者對各種決策信息進行綜合分析，快速、准確、全面地作出決策。
（3）決策支持子系統數據流分析。決策支持子系統數據流主要體現各類宏觀決策主題信息經決策支持的各項功能處理後形成決策信息，供決策者查詢使用的一個過程。在方法庫和模型庫的支撐下，主題信息經統計常規分析以後形成統計常規分析信息，經風險分析形成風險分析信息，通過預測分析後形成預測分析信息，政策法規服務功能形成政策法規服務信息，監測預警功能形成監測預警信息。各類決策信息通過綜合查詢功能以最終決策支持信息提供給決策者（圖4-72）。
圖4-72 決策支持子系統數據流圖
（4）決策支持子系統組件規格設計（表4-55）。
表4-55 決策支持子系統組件清單
● 資金管理子系統設計
社會保障資金不僅數額巨大且影響極廣，其運作成功與否，直接關繫到社會保障事業的前途，關繫到千萬人民群眾的切身利益。
社會保障資金項目繁雜，資金的管理涉及社會保險、勞動保障、民政、地稅、銀行和財政等部門，因此必須對社會保障資金的一切支出、收入和運營實行統一、嚴格的管理，從而達到使各項社會保障資金形成合力，相互融通、統一運營增值，形成由財政部門牽頭的有權威的協調部門，以保證資金的良性循環。
社會保障資金來源於國家、單位和個人，國家通過稅前列支承擔了部分責任，養老、醫療、失業是單位和個人按一定的比例分別繳納保險金，工傷和生育由單位承擔保險金；社會救災、救濟、社會福利等部分資金來自國家各級財政、社會捐贈和福利彩票等。
作為社會保障的風險總負責的財政部門，它負責預算內資金的管理和預算外社會保險資金的管理；財政管理的目標是預算或預測資金的規模、監督資金的使用和使用效果。
（1）資金管理子系統體系結構。資金管理子系統主要功能由社會保障資金基數管理、預算內資金收支管理、預算外資金收支管理、其他資金收支管理、資金預算、資金決算、綜合查詢構成（圖4-73）。
圖4-73 資金管理子系統體系結構圖
保障資金基數管理功能。主要用於對在職職工人數、社會救濟等各種人數信息；各項保險費應收、實收和拖欠等資金收入情況信息；各項保障待遇發放金額等實際享受水平信息；疾病譜、各項醫療費用等醫療衛生信息等的管理。社會保障基數為社會保障資金預算等業務提供數據支持。
資金預算。是指財政部門根據各業務經辦機構編制的預算報告，對預算報告進行審批和匯總，對全年度的社會保障資金進行預算。它反映了社會保障事業發展計劃的規模和方向，是社會保障資金財務工作的基本依據，是國家財政預算的一個組成部分。社會保障資金預算是社會保障資金活動有計劃、有步驟進行的基礎，也是社會保障事業順利開展的重要保證。
預算內資金管理。是指財政部門對各項在一般性稅收收入安排內的社會保障資金進行財務收支管理，包括衛生經費、撫恤和社會福利救濟費、行政事業單位離退休經費、社會保障補助費、勞動事業費、兵役徵集費、軍供站經費以及預算單位應繳公積金等項目。
預算外資金管理。是指財政部門對包括養老、失業、工傷、醫療、生育五項保險資金等在內的社會保障資金進行財務收支管理。
其他保障資金管理。是指財政部門對住房資金、殘疾人就業保障資金、社會福利資金、再就業資金等其他各項資金收支進行財務管理。
資金決算。是指財政部門在年度終了後，審核和匯總各業務經辦機構編制的年度資金財務報告。財務報告包括資產負債表、收支表、有關附表以及財務情況說明書。進行資金決算時，財政部門要根據預算內、預算外和其他保障資金財務收支管理數據，保證決策的正確性。
圖4-74 資金管理子系統數據流圖
綜合查詢功能。是指管理者和業務操作者可對資金管理的各項內容進行綜合性的查詢。
（2）資金管理子系統數據流分析。資金管理子系統數據流主要體現資金管理中各類數據之間的關系，它以資金預算和資金決算為核心。各類基礎信息形成了社會保障的基數信息，各業務部門的資金預算報告經資金預算後形成了資金籌集計劃信息和資金支付計劃信息。各項資金支付財務處理形成了預算內資金收支信息、預算外資金收支信息和其他保障資金收支信息，這些資金收支信息為資金決算提供數據支持，資金決策形成資產負債表信息、收支表信息和其他附表信息（圖4-74）。
（3）資金管理子系統組件規格設計（表4-56）。
表4-56 資金管理子系統組件清單
I. 簡述決策支持系統的四庫結構
1、模型庫
「模型」的概念，最初被用於自然科學的研究和工程設計，如分子模型、天體運動模型、建築模型等。這些被稱為模擬模型，在應用中發現這些模型有一定的局限性，構造一個模型往往要花費大量的人力物力，而且對於一些問題的研究不能藉助於這種模擬模型，比如要研究事物隨時間或外界條件的變化而變化的規律，靜態的模擬模型就不能適用，這時，找到了另一種模擬方法，即數學模擬方法。這種方法將客觀事物的變化用數學方法表現出來，將事物外界或內部條件的變化用自變數表示，將要反映的事物變化用應變數表示。
計算機技術的形成和發展，使人們能夠依賴計算機求解一些較為龐大、復雜的數學模型。如對於國民經濟的計劃模型、宏觀預測模型等，必須藉助於較大規模的計算機系統才能容納其巨大的數據量，完成億萬次的工作量。在管理領域常見的是信息處理模型，它的表達式為數學表達式、計算機程序等，通過對模型的建立和使用，決策者可以獲得有用的輔助決策信息。建立模型是有關決策領域的專家學者在探索事物的變化規律中抽象出它們的數學模型，這項工作是創造性的勞動，需要花費大量的精力來得到規律性或相近的數學模型。
數學模型建立之後的一具重要問題就是該模型的求解演算法，它可以是精確求解，也可以是近似求解，這種演算法的提出由計算機數值計算學者來完成。有了模型演算法，就可以用計算機語言來編製成程序。實際的決策者就可以利用模型程序在計算機上執行，計算出結果，得到輔助決策信息。模型是輔助決策的重要手段，模型庫是模型的集合，它按照一定的組織方法，將模型有機地匯集起來，由模型庫管理系統統一管理。模型庫以及模型庫管理系統構成模型庫系統。
2、方法庫
方法庫系統由方法庫和方法庫管理系統組成。它的基本功能是為各種模型的求解分析提供必要的演算法以及為用戶的決策活動提供所需的方法。方法庫中的方法通常可以包括各種優化方法、預測方法、統計方法、對策方法、風險方法、矩陣方程求解等。
方法庫管理系統負責對方法的描述、錄入、存儲、增加、修改、刪除等處理。通常採用的方法是選擇適當的計算機程序設計語言，將有關演算法變成一組可執行的程序存入計算機內。這些程序可以表示為附有描述說明的函數或過程，而後按照求解問題的需要調用對應程序模型，從而達到求解問題的目的。另外，方法庫管理系統還應具有與資料庫、模型庫進行交互的能力以及為用戶選擇演算法提供靈活方便的交互揭示功能。
3、「三庫」的聯系
從支持決策過程來看，資料庫、方法庫和模型庫，即「三庫」是DSS的三大組成部分，研究「三庫」之間的相互依賴關系，已成為研討「三庫」的主流。資料庫是進行信息的收集、加工、存貯和輸出的軟體系統，因此，模型庫和方法庫的研製和應用應以資料庫為基礎。只有有了完善的資料庫系統，在信息有了根本的保證的前提下，模型庫和方法庫才能發揮其作用。反過來，模型庫和方法庫的發展又給資料庫的研究和應用提出了新課題，促進它的研究如何提供更為適合模型和方法操作的數據模型。
能模型庫和方法庫是不可分割的，無論是模型的參數估計、模型的求解還是模型的驗證都是通過各種方法來具體實現的。方法庫中方法的豐富程度、方法的性能決定了模型使用的效果。總之，從輔助決策的角度看，「三庫」是進行問題求解的重要支持方面，一個強有力的輔助決策系統應具備「三庫」，並以其為核心。