本書闡明了決策支持系統的本質是針對決策問題, 利用決策資源 (數據、模型、知識) 進行組合和集成, 建立多個解決方案, 通過人機交互, 達到輔助決策的信息系統。按決策支持系統的發展過程詳細介紹了初階決策支持系統、智能決策支持系統、基于數據倉庫的決策支持系統、綜合決策支持系統和網絡環境下綜合決策支持系統等的原理、開發技術及實例。
決策支持系統在于實現科學決策。它和管理信息系統、專家系統構成了信息系統的三大支柱。管理信息系統是社會中管理領域的基礎技術，使計算機走向了社會；專家系統使人工智能走向了實用，奠定了人工智能發展的基礎；決策支持系統是決策科學的基礎，為科學決策提供了有力支撐。
決策支持系統從興起到現在共三十多年的發展，已經歷了基本決策支持系統、智能決策支持系統、數據倉庫型決策支持系統、綜合決策支持系統和網絡型決策支持系統5個階段。
基本決策支持系統以模型庫系統為核心，以多模型和數據庫的組合形成方案輔助決策，開創了用計算機技術實現科學決策的時代。智能決策支持系統把基本決策支持系統和專家系統結合起來，提高了輔助決策的效果。專家系統的概念比決策支持系統的概念出現得更早和更成熟，實質上起到了代替人類專家進行決策的效果，以定性方式輔助決策。基本決策支持系統是在運籌學單模型輔助決策的基礎上發展起來的，突出的是定量方式輔助決策。智能決策支持系統強化了定量和定性相結合的輔助決策的效果。
數據倉庫型決策支持系統是20世紀90年代興起的，以數據倉庫的大量數據為基礎，結合多維數據分析以及數據挖掘技術，起到了有效的輔助決策效果。當時這股旋風有代替傳統決策支持系統（智能決策支持系統）的勢頭。但是，它和傳統決策支持系統走的兩條路不可能覆蓋。因此，把數據倉庫型決策支持系統和智能決策支持系統結合起來的綜合決策支持系統成為了決策支持系統發展新方向。目前，在開發的數據倉庫型決策支持系統中，也在通過逐漸增加數學模型來提高輔助決策的效果。
隨著互聯網技術的發展，網絡型決策支持系統隨之興起。數據倉庫型決策支持系統的數據倉庫和數據挖掘都已經以服務器形式在網絡上提供服務了。目前，各類數據庫也已經采用服務器形式，再使模型庫和知識庫也以服務器形式在網絡上提供服務，這樣自然就形成了網絡型決策支持系統。網絡的最大好處就在于，它能為大家提供大量的共享資源，包括決策資源（模型、知識、數據等），這就會為開發決策支持系統帶來極大的便利。開發者只需在自己的客戶端上按決策問題的要求，編制總控制程序，調用網絡上所需要的決策資源，組合成解決問題的方案，并在網絡上運行，即可完成網絡型決策支持系統的輔助決策。這種新技術對于改變方案或者提出多個方案都是很容易完成的。它為決策支持系統的發展起了極大的推動作用。
本書較第2版增加了云計算與大數據的決策支持內容。云計算為存儲大數據提供了支持，為分析大數據提供了工具。大數據是為決策服務的，不但為領導者提供決策支持，也開創了為個人提供決策支持，從而開創了決策支持新時代。
本書對第2版中技術性較強的內容做了較大的壓縮和修改，使內容更通俗易懂。書中增加了各章的部分習題答案。這些答案涉及決策支持系統與計算機有關的知識。附錄A是思考題的參考答案，起到開拓思路的作用；附錄B是設計題和計算題的答案。希望學生通過“決策支持系統”課程的學習，能夠自行設計決策支持系統方案，即能夠畫出決策支持系統流程圖，特別是總控制流程是如何調用模型和數據組成方案的。這樣，學生就基本上掌握了決策支持系統的原理與應用。
本書作者從1987年開始到現在一直從事決策支持系統（DSS）的研究和開發，得到國家863計劃、“八五”“九五”“十五”等國防預研項目和國家自然科學基金項目的資助，并取得了一系列的科研成果：1989年研制出“決策支持系統開發工具（GFKD-DSS）”和“專家系統工具（TOES）”；1995年研制出“分布式多媒體智能決策支持系統開發平臺（DM-IDSSP）”；1999年研制出“基于客戶機／服務器的決策支持系統快速開發平臺（CS-DSSP）”。這樣，GFKD-DSS工具的單機上的模型庫系統上升到網絡上的CS-DSSP平臺的廣義模型服務器，從而可以在網絡上為多個客戶端提供模型服務和知識服務；GFKD-DSS工具的集成語言編制DSS總控程序，上升到網絡上客戶端的可視化系統生成工具，能夠快速地制作應用系統的框架流程，既能夠可視化運行應用系統，又可快速改變系統方案，大大提高了決策支持效果。
我們又利用WebServices技術，在異構環境下（開發語言差異、平臺差異、通信協議差異和數據表示差異），開發了新的網絡型決策支持系統，這使得DSS的開發不受異構環境的影響，使決策支持能力更強。
我們在研究云計算和大數據時，不但感覺到大數據對國家和大企業決策的重要性，也感覺到大數據對個人決策的價值，這主要體現在相關信息對于個人決策時的作用。
三十多年來在決策支持系統的研究中，參加科研項目并做出貢獻的有陳亮、張明安、羅端紅、陸飆、楊桂聰、曹澤文、趙東升、胡愛國、黃金才、趙新昱、何義、鐘鳴、鄒雯、馬建軍、賽英、高人伯、趙健、劉鋼等同志和廖建文老師。他們的工作豐富了本書的內容，也深化了對決策支持系統的論識。我和他們共同為我國決策支持系統的發展，做出了積極的貢獻。
清華大學出版社對本書的出版給予了極大支持，在此表示感謝。
第1章 決策支持系統綜述
1．1 決策支持系統的形成
1．1．1 管理信息系統
1．1．2 管理科學/運籌學
1．1．3 決策支持系統
1．1．4 專家系統
1．1．5 智能決策支持系統
1．1．6 數據倉庫型決策支持系統
1．1．7 綜合決策支持系統
1．1．8 網絡型決策支持系統
1．2 決策支持系統的概念
1．2．1 決策問題的結構化分類
1．2．2 決策支持系統的定義
1．2．3 決策支持系統與管理科學/運籌學的關系
1．2．4 決策支持系統與管理信息系統的關系
1．2．5 幾個典型的決策支持系統
1．3 決策科學與決策支持系統
1．3．1 決策與決策科學
1．3．2 決策過程與決策支持系統
1．3．3 決策體系與決策支持系統
1．3．4 決策支持系統的技術基礎
習題
第2章 決策資源與決策支持
2．1 決策資源
2．1．1 數據資源
2．1．2 模型資源
2．1．3 知識資源
2．2 決策支持
2．2．1 決策支持的概念
2．2．2 決策資源的決策支持
2．2．3 決策方案的決策支持
2．3 模型實驗的決策支持
2．3．1 模型的建立與WhatIf分析
2．3．2 模型組的決策支持
2．4 模型組合方案的決策支持
2．4．1 經濟優化方案的決策支持
2．4．2 產品優化方案的決策支持
2．4．3 多模型輔助決策系統
習題
第3章 決策支持系統
3．1 決策支持系統結構
3．1．1 決策支持系統結構形式
3．1．2 決策支持系統的結構比較
3．1．3 決策支持系統統一的基本結構形式
3．2 決策支持系統的數據部件與綜合部件
3．2．1 數據庫系統在決策支持系統中的作用
3．2．2 人機交互與問題綜合系統
3．2．3 決策支持系統的綜合部件
3．3 模型庫系統
3．3．1 模型庫
3．3．2 模型庫的組織和存儲
3．3．3 模型庫管理系統
3．4 組合模型的決策支持系統
3．4．1 模型組合技術
3．4．2 模型組合的程序設計
3．4．3 決策支持系統的決策支持
3．5 決策支持系統實例
3．5．1 物資申請和庫存的計劃匯總
3．5．2 制定物資的分配方案
3．5．3 物資調撥預處理
3．5．4 制定物資運輸方案
3．5．5 制定物資調撥方案
3．5．6 物資分配調撥決策支持系統結構與決策支持
3．5．7 復雜化學系統多尺度模型實例
習題
第4章 智能決策支持系統
4．1 專家系統的決策支持
4．1．1 專家系統的原理
4．1．2 產生式規則專家系統
4．1．3 建模專家系統
4．2 神經網絡的決策支持
4．2．1 神經網絡原理
4．2．2 反向傳播模型
4．2．3 神經網絡專家系統及實例
4．2．4 神經網絡的容錯性
4．3 智能決策支持系統原理與實例
4．3．1 智能決策支持系統概念
4．3．2 智能決策支持系統結構
4．3．3 專家系統與決策支持系統的集成
4．3．4 智能決策支持系統實例
習題
第5章 數據倉庫型決策支持系統
5．1 數據倉庫基本原理
5．1．1 數據倉庫的概念
5．1．2 數據倉庫結構
5．1．3 元數據
5．1．4 數據倉庫的存儲
5．1．5 數據倉庫系統
5．2 聯機分析處理
5．2．1 基本概念
5．2．2 聯機分析處理的決策支持：多維數據分析
5．2．3 聯機分析處理應用實例
5．3 數據倉庫的決策支持
5．3．1 查詢與報表
5．3．2 多維分析與原因分析
5．3．3 預測未來
5．3．4 實時決策
5．3．5 自動決策
5．4 數據挖掘
5．4．1 知識發現和數據挖掘的概念
5．4．2 數據挖掘的方法和技術
5．4．3 數據挖掘的知識表示
5．5 數據挖掘的決策支持
5．5．1 數據挖掘的決策支持分類
5．5．2 決策樹的挖掘及其應用
5．5．3 關聯規則及應用
5．6 數據倉庫型決策支持系統
5．6．1 數據倉庫型決策支持系統的原理和結構
5．6．2 數據倉庫型決策支持系統簡例
5．6．3 數據倉庫型決策支持系統實例
習題
第6章 綜合決策支持系統與網絡型決策支持系統
6．1 智能決策支持系統與數據倉庫型決策支持系統的開發技術
6．1．1 從基本決策支持系統到智能決策支持系統
6．1．2 智能決策支持系統的開發技術
6．1．3 數據倉庫的關鍵技術
6．2 綜合決策支持系統
6．2．1 智能決策支持系統與數據倉庫型決策支持系統的特點比較
6．2．2 數據倉庫與數學模型
6．2．3 綜合決策支持系統原理、結構和定義
6．3 網絡型決策支持系統
6．3．1 客戶機/服務器結構與數據庫服務器
6．3．2 網絡型決策支持系統的原理
6．3．3 網絡型決策支持系統體系
習題
第7章 云計算和大數據的決策支持
7．1 云計算的決策支持
7．1．1 云計算的興起
7．1．2 云計算的IT服務
7．1．3 云計算的決策支持
7．2 大數據的決策支持
7．2．1 大數據時代的來臨
7．2．2 從數據到決策的大數據時代
7．2．3 大數據的決策支持方式
7．3 從事物相關中決策與創新
7．3．1 尋找相關事物
7．3．2 科學發現中的相關性
7．3．3 從矛盾中決策和創新
習題
第8章 決策支持系統開發的計算思維
8．1 軟件的計算思維
8．1．1 計算思維的概念
8．1．2 軟件進化中的計算思維
8．2 決策支持系統開發的計算思維
8．2．1 決策支持系統開發過程的計算思維
8．2．2 決策支持系統的實現技術
8．2．3 數據倉庫開發過程的計算思維
8．3 決策支持系統開發工具與實例的計算思維
8．3．1 網絡型決策支持系統快速開發平臺CS-DSSP
8．3．2 網絡型決策支持系統實例
8．3．3 網絡型決策支持系統的分析對比
習題
附錄A 各章習題中部分問答題參考答案
附錄B 部分章習題中設計題和計算題答案
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