Расскажите о СППР. основанных на моделях

СППР, основанные на моделях:

Модели всегда были основой при подготовке и принятии решений - даже во времена до информационных технологий. С появлением мощных ИТ - инструментов возможности такой поддержки существенно расширились. Помощь в принятии решении традиционно предлагают статистичес кие, бал ансовые и оптимизационные модели. При составлении бизнес-планов и планировании выполнения сложной последовательности работ применяются модели на графах. Главная задача таких систем - предложение вариантов решения на базе прогнозных оценок, полученных на основе анализа уже имевшей место деятельности. Модели могут быть созданы для принятия решений как на микроуровне - относительно уровней цен, продаж, объемов производства, так и на макроуровне - на основе разработки сценариев развития отраслей или национальной экономики в целом

В зависимости от типа моделей, применяются различные пакеты.
Например, для статистических моделей существуют известные во всем мире SAS
и SPSS. Популярные средства решения оптимизационных задач предлагает
GAMS и т.д.

Расскажите о CIIIII', основанных на данных.

СППР, основанные на данных:

Оперативная обработка актуальных данных формально - одна из наиболее сложных задач СППР. Прежде всего, речь идет о хранилищах данных (Data Warehouse) и онлайновых системах обработки (OLAP). СППР, базирующиеся на OLAP-системах, представляют высокий уровень компьютерной поддержки принятия решений на основе анализа большого объема актуальных данных. Другим примером таких систем могут служить географические информационные системы (ГИС), помогающие принимать решения на основании актуальных географических данных.

Хранилища данных, - это предметно-ориентированный, интегрированный. Пополняемый со временем, но неизменный после фиксации набор данных, формируемый для поддержки принятия решения. Наиболее распространенные методы обработки, применяемые к ХД, имеют статистическую основу в виде методов многомерной классификации и восстановления зависимостей. Часть этих методов относятся к категории так называемого «разведочного анализа» (англ. Data Mining - на русском существует аналогичный термин «дэйтамайнинг») и служат для выявления скрытых закономерностей, содержащихся в накопленных данных.