內容
大致分為兩類：
1.決策“硬技術”
主要包括用於方案最佳化的數學規劃，用於處理不確定因素的機率統計，用於處理競爭問題的對策論，用於處理模糊問題的模糊數學，用於模擬複雜系統的仿真技術，以及處理數據的信息技術等。主要進行定量分析，處理程式化決策問題，用於問題分析、方案具體設計和方案評選階段。
2.決策“軟技術”
主要包括邏輯思維分析、創新技術、組織技術等。其主要特點是高層次全方位的定性分析和創新，處理高度複雜的非程式化決策問題、用於決策全過程中構造問題、方案創新等階段。
運用要素
(1)要對決策輔助手段作出評價與選擇，首先要對各種方法技術的特點有個清醒的了解，不被某些書藉中盲目吹噓所迷惑。
其次，某項決策應當採用什麼輔助手段，雖然可以在一定程度上通過對過去事實的檢驗和邏輯的推論，但在很大程度上還得依靠分析考與決策者的直觀判斷，也就是說，對決策輔助手段可否採用的評價往往缺乏明確的輔助手段。這是因為決策輔助手段不能保證決策一定做好。決策輔助手段用得合適，只能在。平均意義上”(而不能在“每項決策上”)得到比不用這種手段更好的後果。選擇決策輔助手段本身也是一種決策，因而也象對待其他決策一樣，人們不能期望得到一個盡善盡美的結果，只能力求儘可能有所改進。
(2)選擇定量分析技術的一個前提是要解決量化問題。這往往存在不少困難。
一方面，決策者的頭腦中對問題的認識往往是不精密的，在一定程度上帶有相當模糊性的，但卻是真正把握了其複雜性的。
另一方面，數學模型所表達的都是過分精確的，但卻是簡單化了的，而且可能還是不準確的。
這兩方面之間可否構造一座橋樑以及如何架這座橋樑，這是不易權衡的問題。人們為了解決複雜問題，總要採取一些簡化的辦法，例如，把非線性問題簡化為線性問題，把次要因素暫時拋開，把模糊問題、不確定性問題歸結為精確問題、確定性問題等等。
把次要因素暫時拋開，把模糊問題、不確定性問題歸結為精確問題、確定性問題等等。這就在上述兩個方面架起橋樑，這也是套用定量分析方法的根據。但要架起這座橋樑，決策者就得既了解自己也了解數學模型，可是數學手段畢竟深奧難懂，這就阻礙了它的套用。決策者因此往往寧肯選擇簡單的不很精確的方法，原因之一也在於此。因此，固然要求決策者要提高對決策輔助手段的熟悉程度，同時也要求決策定量分析技術要向通俗易懂的方向發展。在套用定量分析技術時也要防止另一種偏向，即過分迷信它的作用，須知人的頭腦中所存在的問題同數學手段能處理的問題是有區別的，人們利用數學模型是加上許多假定的，是想利用它的優點，但也必然隱存著它的缺點。這是必須看到的。須知人類之所以要用語言，就是因為單靠數字是不能完全解決問題的。
(3)有一種看法認為用了決策輔助手段後決策者的作用就減弱了，這是一種誤解，選擇什麼決策輔助手段，以及給決策輔助手段輸入什麼數據與準則，還得靠決策者。用了決策輔助手段之後並不意味著不要人的直觀判斷了，只不過意味著能使決策者失誤的那一些直觀判斷得以避免而已。事實上，決策問題往往具有很大的複雜性，用了決策輔助手段之後，可以使決策者擺脫許多運算性或事務性的工作，而把精力更多地放在更加複雜、更加非線性因而更難把握的地方，這才真正更好地發揮決策者的作用。
(4)不少決策是在客觀壓力下來做的，使決策者考慮不上或沒有時間套用正規的決策輔助手段，只能靠直觀判斷來作決定。在此決策輔助手段是否就無用了呢?實際上，直觀判斷來源於對決策對象的無比諳熟而達到習慣成自然的程度，從而形成不加思索的快速反應。如果這種快速反應是在過去經常採用正規的決策輔助手段的條件下而磨鍊形成的，那么，即使現在處在壓力之下，作出合理決策的可能性也會大大增加，因為他此時也會善於正確地提出問題，善於把握關鍵因素，善於看到量的聯繫，而這些正是作出合理決策的重要條件。因此，平時在條件許可下儘量利用正規的決策輔助手段，對於一旦需要在壓力或緊迫情況作出正確決策來說也是必要的。
(5)採用決策輔助手段也有個效益與成本的權衡問題。越是採用高級的精密的決策輔助手段，所付出的代價也往往越大，這就要求從決策的收益中得到補償，如果“殺雞用了牛刀”，對決策只有不大的改進，那就不值得了。
