1 Информационная система - взаимосвязанная совокупность средств, методов и персонала, используемых для хранения, обработки и выдачи информации в интересах достижения поставленной цели.

1 Информационная система - взаимосвязанная совокупность средств, методов и персонала, используемых для хранения, обработки и выдачи информации в интересах достижения поставленной цели. Классификация: по степени автоматизации процессов обработки информации: ручные, автоматические, автоматизированные информационные системы. Классификация информационных систем по характеру использования информации: Информационно-поисковые системы производят ввод, систематизацию, хранение, выдачу информации по запросу пользователя без сложных преобразований данных. Информационно-решающие системы осуществляют все операции переработки информации по определенному алгоритму. Управляющие информационные системы вырабатывают информацию, на основании которой человек принимает решения. Советующие информационные системы вырабатывают информацию, которая принимается человеком к сведению и не превращается немедленно в серию конкретных действий. Классификация информационных систем по сфере применения: интегрированные системы; системы организационного управления; системы управления технологическими процессами и системы автоматизированного проектирования (САПР).

2 Современные системы поддержки принятия решения (СППР), возникшие как естественное развитие и продолжение управленческих информационных систем и систем управления базами данных, представляют собой системы, максимально приспособленные к решению задач повседневной управленческой деятельности, являются инструментом, призванным оказать помощь лицам, принимающим решения (ЛПР). С помощью СППР могут решаться неструктурированные и слабоструктурированные многокритериальные задачи. СППР обладает следующими четырьмя основными характеристиками:1. СППР использует и данные, и модели;2. СППР предназначены для помощи менеджерам в принятии решений для слабоструктурированных и неструктурированных задач;3. Они поддерживают, а не заменяют, выработку решений менеджерами;4. Цель СППР -- улучшение эффективности решений.

3 Структура управления любой организации (рис.1.2) традиционно делится на три уровня:операционный; функциональный; стратегический. Операционный (нижний) уровень управления обеспечивает решение многократно повторяющихся задач и операций и предполагает быстрое реагирование на изменения входной текущей информации. Операционный (нижний) уровень управления обеспечивает решение многократно повторяющихся задач и операций и предполагает быстрое реагирование на изменения входной текущей информации. Функциональный (тактический) уровень управления обеспечивает решение задач, требующих предварительного анализа информации, подготовленной на первом уровне. Стратегический уровень обеспечивает выработку управленческих решений, направленных на достижение долгосрочных стратегических целей организации.

13 Цель: исследование и обобщение свойств конечного числа а) элементов, б) случайно выбранных элементов на всю совокупность их.

которая реализована в функции СТАНДОТКЛОНП(). Символ «П» означает слово «популяция» или генеральная совокупность.

Чем выше значение стандартного отклонения, тем больший разброс значений генеральной совокупности или выборки от среднего.

4 Под управлением понимают обеспечение поставленной цели при условии реализации следующих функций: организационный, плановой, учетной, анализа, контрольной, стимулирования. Организационная функция заключается в разработке организационной структуры и нормативных документов: штатного расписания, должностных инструкций и т.д.Планирование состоит в разработке и реализации планов по выполнению поставленных задач. Например, бизнес-план, план производства, финансовый план и т.д.Учетная функция заключается в разработке или использовании готовых форм и методов учета показателей деятельности фирмы: бухгалтерский учет, финансовый учет и т.д.Анализ или аналитическая функция  изучение итогов выполнения планов и заказов; определение влияющих факторов, резервов; изучение тенденций и т.д.Контрольная функция осуществляется менеджером: контроль за выполнением планов, расходованием материальных ресурсов и финансовых средств и т.д.Стимулирование или мотивиционная функция предполагает разработку и применение различных методов стимулирования труда работников: финансовые стимулы (зарплата, премия, повышение в должности и т.д.); психологические (благодарности, грамоты, звания и т.д.). Принятие решения  акт целенаправленного воздействия на объект управления, основанный на анализе ситуации, определении цели, разработке программы достижения этой цели. планирование; организация

5 Принятие решения  акт целенаправленного воздействия на объект управления, основанный на анализе ситуации, определении цели, разработке программы достижения этой цели.Таким образом, в жизненном цикле принятия любого решения можно выделить следующие основные моменты: планирование; организация; контроль (учет, оценка, анализ), регулирование.То есть в данном случае добавляется новая функция: регулирование. Ее назначение  на основании результатов анализа делается вывод: будет достигнут результат, если нет, то что необходимо изменить, чтобы цель была достигнута.Но в основе управляющего воздействия на объект управления лежат данные анализа.

6 Относительно Excel все источники данных могут быть определены как внутренние и внешние.Вопросы организации работы с внешними данными рассматриваются как самостоятельная тема в следующем разделе.Внутренними являются данные, размещенные в одной рабочей книге Excel. Они могут быть организованы в виде: базы данных; списка; таблицы, диапазона ячеек. База данных – это специальным образом организованные исходные данные.Список –специальным образом организованные исходные и расчетные данные. Таблица – это исходные и расчетные данные специальным образом оформленные. Диапазон ячеек – совокупность смежных ячеек, расположенных в прямоугольной области рабочего листа, которые содержат какие-либо данные. Возможны два варианта организации данных в Excel:"один объект" – "одна запись""один объект" – несколько записей"Определим следующие понятия.Информационный объект – это совокупность сведений об объекте материального или нематериального мира. Каждый объект характеризуется свойствами (реквизитами), которые позволяют выделить его из множества других. Например, объект "Автомобиль" может иметь реквизиты: цвет, вес, марка, номер, фамилия владельца.

Запись – строка списка.Первичный (главный) ключ списка – это поле или группа полей, с помощью которых можно однозначно идентифицировать запись. Значение первичного ключа не должно повторяться у разных записей.

7 Если целью является именно анализ данных используется многомерная модель данных.Технология многомерных баз данных-ключевой фактор интеррактивного анализа больших массивов данных с целью поддержки принятия решения.Подобные базы данных трактуют данные как многомерные кубы,что очень удобно именно для их анализа.Многомерные модели данных имеют три важных области применения,связанных с проблематикой анализа данных1)хранилища данных интегрируют для анализа информации и нескольких источников2)системыоперативной аналитической обработки позволяют оперативно получить ответы на запросы охватывающие большие объемы данных в поисках общих тенденций3)приложение добычи данных служат для выявления знаний за счет полуавтоматического поиска ранее неизвестных шаблонов и связей в базе данных

8 Данные, которые расположены в файлах, отличных от книги, в которой производится обработка и анализ, будем называть внешними. А сами файлы, в которых расположены эти данные – внешними источниками данных.

Доступ к данным внешних источников осуществляется с помощью операции чтения и называется импортом данных.

Импорт данных осуществляется с помощью

операции открытия документа;

специального инструмента – Microsoft Query.

9 Можно получать сводные таблицы на основе данных, находящихся в нескольких диапазонах консолидации. Для этого достаточно в первом окне Мастера сводных таблиц (рис.3.76) выделить соответствующую опцию. Поскольку консолидированные данные, как правило, бывают получены на базе исходных данных, имеющих разную структуру, то и структура области СТРАНИЦА сводной таблицы в этом случае несколько меняется.Для отображения каждого диапазона исходных данных в консолидации используются дополнительные поля страниц. Элементы полей страниц представляют один или несколько исходных диапазонов. Выбрать тип поля страницы можно в диалоговом окне Мастера сводных таблиц - шаг 2а из 4 Если необходимо отобразить одну страницу для каждого исходного диапазона или страницу, объединяющую все диапазоны исходных данных, установите переключатель в положение Создать одно поле страницы в диалоговом окне Мастер сводных таблиц – «шаг 2a из 4» Если необходимо создать несколько (можно создать до четырех) полей страниц и назначить каждому элементу исходного диапазона имя, а также создать структуру, не имеющую полей страниц, то установите переключатель в положение Создать поля страницы в диалоговом окне Мастер сводных таблиц – «шаг 2a из 4». Этот переключатель используется для сравнения частей исходных данных или отображения всех данных..

12 В случае с Word мы имели дело с одним, единым пространством «рабочего листа». Excel же, рассчитанный на работу не только с цифрами, но и с другими типами данных, устроен совершенно иначе. Рабочее поле Excel поделено вертикальными и горизонтальными линиями на прямоугольные ячейки. Объединенные по вертикали ячейки составляют столбцы, а по горизонтали – строки. Образуемая ими таблица составляет рабочий лист. На каждом листе Excel имеется 256 столбцов и 65 536 строк. Строки пронумерованы целыми числами от 1 до 65 536, а столбцы обозначены буквами латинского алфавита А, В,...Z, AA, AB и т. д. Снова аналогия с шахматной доской! Свой собственный адрес имеет и каждая отдельная ячейка: он состоит из номера столбца и строки, которым она и принадлежит. Имена ячеек образуются так: сначала буква столбца, а затем номер строки.

Адрес каждой ячейки можно узнать, посмотрев на левый верхний угол окна программы: там, слева от строки формул, находится поле имени.

14 Цель  сравнительная оценка и отсев незначащих факторов.Инструментарий  встроенные функции MS Excel, таблицы расчетов значений коэффициентов парной корреляции.Основные положения. 1. Все факторы X влияют на результативный показатель Y в комплексе и по-разному. Взаимодействие всех факторов X с результативным показателем Y определяется с помощью коэффициента множественной корреляции R. Значение этого коэффициента рассчитывается автоматически при активизации Очевидно, что для дальнейшего анализа оставляют только те факторы, которые имеют с показателем Y наибольшую связь.5.Тесная зависимость может существовать не только между показателем Y и факторами X, но и между самими факторами. Это явление получило название мультиколлениарности. Считают, что в исходных данных мультиколлениарность установлена, если коэффициент парной корреляции между двумя факторами больше 0.8. Это явление фиксирует факт косвенного влияния одного фактора на показатель Y через другой фактор. Чтобы избежать множественности влияния одного и того же фактора на показатель Y, оставляют только тот из них, который в большей степени связан с зависимой переменной (показателем Y).

Цел - получение регрессионной модели, т.е. функциональной зависимости результативного показателя Y от значений выбранных факторов. Инструментарий  пакет Анализ данных MS Excel. Основные положения: 1.Для отображения зависимости переменных могут использоваться показательная, параболическая и многие другие функции. Однако в практической работе наибольшее распространение получили модели линейной зависимости, когда факторы X входят в модель исследуемого показателя Y линейно. 2.Коэффициент парной корреляции дает объективную оценку тесноты связи лишь при линейной зависимости переменных. Поэтому, если на этапе построения регрессионной модели была определена иная зависимость, необходимо вернуться к сравнительной оценке и отсеву факторов. 3. бщем виде линейная модель множественной регрессии имеет следующий вид:, где Yi значение показателя Y, рассчитанное в соответствии с моделью регрессии для i-ого наблюдения, i[1,N];

xi1, xi2, …, xim значения факторов для i-ого наблюдения;

a0,a1,a2, …, am  вектор оценочных параметров;

16 Цель  оценка влияния отдельных факторов регрессионной модели на величину результативного показателя Y.

Инструментарий  встроенные функции MS Excel, таблицы расчетов значений коэффициентов парной корреляции; пакет Анализ данных MS Excel.

Основные положения.

1.При оценке влияния факторов X на зависимый показатель Y коэффициенты модели, полученные на этапе регрессионного анализа, играют важную роль. Однако они не позволяют выявить степень влияния каждого фактора xjX (j=1,2,…,m) на показатель Y в силу различия единиц измерения и разной степени колеблемости. Для устранения таких различий при интерпретации полученной модели используются средние частные коэффициенты эластичности Э(j) и бета-коэффициенты (j).

17 Временной ряд – набор чисел, представляющих собой числовое выражение результатов наблюдений, проводимых на протяжении длительного периода времени. Числа, составляющие ряд, называются элементами ряда. Промежуток времени между наблюдениями – шагом квантования по времени или шагом по времени. Элементы ряда нумеруются в соответствии с номером наблюдения или момента времени, к которому этот элемент относится:

y1, y2,, …, yN или yN(t) Прогноз – это количественное вероятностное утверждение о состоянии объекта в будущем на основе анализа тенденций и закономерностей прошлого и настоящего. Тенденция – это основное направление, закономерность в развитии явления или объекта. Для выявления тенденции очень удобно использовать -команда Прогрессия;-функции анализа временных рядов. Однако графический способ является самым востребованным.

19 Искусственный интеллект- одно из самых молодых научных направлений. Прошло всего несколько десятилетий с момента начала работ в этой области. Но сегодняшний мир и научно-технический прогресс немыслимы без тех результатов, которые дали человечеству и обещают дать в будущем исследования в области искусственного интеллекта. Причин столь исключительного положения работ в области искусственного интеллекта несколько. Наиболее важными из них являются следующие: 1.Развитие вычислительной техники вступило в новую фазу: создание ЭВМ пятого и последующих поколений 2.XXI век  век новых информационных технологий3 3. Технология производства в промышленности и сельском хозяйстве меняет свою основную парадигму 4. Интеллектуальные системы в ближайшие годы должны сыграть революционизирующую роль в научных исследованиях и проектировании новых образцов новых изделий.

Все разработки в области искусственного интеллекта можно разделить на несколько направлений:  представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях. Это направления является основным, связано с разработкой моделей представления знаний и созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем (ЭС);

игры и творчество. В основе игровых интеллектуальных задач: шахмат, шашек и т.д.,  их лежит один из ранних подходов, основой которого являются лабиринтная модель и эвристики. В научном плане эти идеи считаются тупиковыми;разработка естественноязыковых интерфейсов и машинный перевод. В 50-х гг. прошлого столетия это была одна из самых популярных тем переходом к архитектуре ЭВМ, отвергающей классическую архитектуру, которая восходит еще к первым ЭВМ.

20 Знания-это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области. Знания могут быть классифицированы как:

Поверхностные-знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области;

Глубинные-абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и процессы в предметной области. Модели представления данных. В 70-х годах прошлого столетия различали три основные модели представления данных: реляционные, сетевые и иерархические. В настоящее время появилось второе поколение таких моделей, в рамках которых происходит постепенное слияние данных и знаний.

В развитых моделях представления данных сейчас выделяют два компонента: интенсиональные и экстенсиональные представления. Оба компонента хранятся в базе данных. При этом в ее экстенсиональную часть входят конкретные факты (например, записи таблицы базы данных), касающиеся конкретной предметной области, а в интенсиональную часть – схемы связей между атрибутами (например, между именами полей таблиц базы данных). Таким образом, экстенциональные представления описывают конкретные объекты из предметной области, конкретные события, происходящие в ней, или конкретные явления и процессы, а интексиональные представления фиксируют те закономерности и связи, которым все эти конкретные объекты, события, явления или процессы обязаны в данной проблемной области удовлетворять.

Экстенсиональные представления относятся к данным. Относительно интенсиональных представлений единого мнения нет. Разработчики баз данных говорят в этом случае о схемах баз данных, а представители искусственного интеллекта – о знаниях в проблемной области.

1.Информационные системы. Классификация информационных систем.

2.Системы поддержки принятия управленческих решений.

3.Структура информационных систем.

4.Функциональная модель системы управления жизненным циклом принятия решения.

5.Автоматизация принятия управленческого решения.

6.Источники данных и способы организации данных.

7.Многомерная модель данных.

8.Внешние источники данных.

9.Получение сводных отчетов.

10.Получение агрегированных отчетов.

11.Получение структурированных отчетов.

12.Структуризация рабочего листа MS Excel.

13.Статистический анализ данных.

14.Корреляционный анализ данных.

15.Определение регрессионных зависимостей.

16.Коэффициентный анализ данных.

17.Анализ временных рядов и графический способ прогнозирования данных.

18.Расчетно-аналитическая методика прогнозирования данных.

19.Системы, основанные на знаниях. Искусственный интеллект. Направления развития.

20.Знания. Модели представления знаний.

21.Методы работы со знаниями.

22.Инструментальные средства создания интеллектуальных систем.

23.Экспертные системы.

24.Введение в OLAP-технологию.

25.Многомерное представление данных.

26.Многомерное хранения данных.

27.Многомерная обработка данных.

28.Архитектура OLAP-систем.

29.Пользовательский интерфейс

30.Форматирование экрана

.

Дата добавления: 2015-11-04