实证分析和预测模型： 利用历史数据和统计方法（如时间序列分析、回归模型等）来预测未来的趋势和结果。这些模型在金融市场分析、销售预测等领域尤其有用。
模拟和情景分析： 通过构建复杂的模拟模型，决策者可以探索不同情景下的可能结果。例如，蒙特卡洛模拟可以评估风险和不确定性，而情景规划则允许探索不同的未来情景。
智能决策系统： 这类系统结合了人工智能、机器学习和大数据分析，能够处理大量的数据和变量，为决策提供更深入的见解。
多属性效用理论（MAUT）： 这是一种高级的多准则决策分析方法，它涉及将不同的决策标准转化为共同的效用值，然后基于这些值做出选择。
系统动力学： 这种方法考虑了复杂系统中各个部分之间的相互作用和反馈循环，通常用计算机模拟来展示不同决策对系统动态的影响。
整体决策框架（Integral Decision Making）： 这个框架来自于肯·威尔伯的整体理论，它考虑了个人内部和外部、集体内部和外部的四个维度，旨在创造出全面平衡的决策。
认知地图和因果循环图： 这些工具帮助决策者可视化复杂的因果关系和思维过程，尤其是在制定长远计划和理解复杂问题时非常有用。
游戏理论： 游戏理论提供了一种分析和理解在决策者之间的互动和竞争中可能出现的策略选择的框架。这适用于商业谈判、市场竞争、甚至个人之间的冲突解决。
组合优化和线性规划： 这些高级数学工具用于在给定约束条件下寻找最优解，如最大化收益或最小化成本。