Ступина А.А. Моделирование управляемых процессов. Лабораторный практикум

Подождите немного. Документ загружается.

халат», однако вопросы «Носите ли вы дома юбку» или «Приходится ли Вам

по утрам бриться» косвенными считаться не могут.

3. Пронумеровать вопросы по убыванию предполагаемой значимости

вопросов для решения задачи.

4. Необходимо проанкетировать не менее 20 человек по составленному

вопроснику.

6. На основе анкетирования подготовить файлы в соответствии с требо-

ваниями пакета NeuroPro.

7. Провести пробное обучение. В случае, если нейронная сеть не может

обучиться решению задачи проанализировать задачник на предмет непроти-

воречивости. Если противоречий нет, обратиться к преподавателю.

7.1 Провести минимизацию задачника.

7.2 В режиме тестирования предъявить сети все примеры. Расставить

«места» значимости всех вопросов в каждом примере (Самый важный – 1,

второй по значимости – 2 и т.д.).

7.3 Исключить из задачника (и вопросника) несколько (обычно пять)

вопросов, занявших первые места (имеющие наибольшие значения в строке

«Итого». В приведенном выше примере следует исключать либо четыре, либо

шесть вопросов, поскольку на пятом месте сразу два вопроса – одиннадцатый

и двадцатый.

7.4 Обучить сеть по новому задачнику. Если обучение удалось, то пере-

ходим к шагу 7.1. В противном случае возвращаемся к предыдущему задач-

нику и исключаем меньшее число вопросов. Если не удалось обучить сеть

при исключении одного вопроса, то процесс минимизации завершен. Следует

отметить, что в силу особенности программной реализации необходимо оста-

вить не менее двух вопросов.

8. Составляется отчет, в который должны входить исходный задачник,

таблицы фиксации значимостей, окончательный задачник. В случае, если

оставшиеся вопросы по первоначальной классификации являлись не самыми

значимыми, желательно включить в отчет анализ причин, по которым они

оказались наиболее значимыми. Кроме того, окончательный вариант сети де-

монстрируется преподавателю.

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 3.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ БИЗНЕС-

АНАЛИЗА

Цель работы: проведение бизнес-анализа автоматизированных инфор-

мационно-управляющих систем с целью поддержки принятия управленче-

ских решений.

Теоретическое введение

Оптимальное решение задач производственного планирования и управ-

ления способствует развитию системы контроля качества и принятия реше-

ния об инвестициях (например, анализ деловых предложений или бизнес-си-

туаций).

Экономисту-аналитику часто бывает нужно получать широкую картину

коммерческой деятельности, видеть общие тенденции по совокупным данным

и анализировать эти тенденции, классифицированные по любому числу пере-

менных. Бизнес-аналитика – это процесс извлечения данных из базы или та-

блицы данных с последующим анализом этих данных для получения сведе-

ний, которые можно использовать для разработки обоснованных деловых ре-

шений и принятия мер. Например, бизнес-аналитика помогает ответить на

ряд вопросов о коммерческих данных, которые относятся к итогам продаж, к

рентабельности продаж, к эффективности работы менеджеров, к показателям

активности рынка и т.п.

В настоящее время для осуществления регламентированных процедур

бизнес-анализа данных используются модели анализа данных, реализованные

в системах класса MRPI, ERP и CSRP, основные сведения о которых приведе-

ны в лекционном разделе 4 (тема 14).

Для реализации стандартных процедур бизнес-анализа часто можно ис-

пользовать упрощенный подход, основанный на информационных технологи-

ях процессоров электронных таблиц, баз данных или технологии электронной

аналитической обработки данных (OLAP или технологии для организации

больших коммерческих баз данных и поддержки бизнес-аналитики).

В лабораторной работе рассматриваются типичные ситуации бизнес-

анализа на примере анализа процессов продаж и поставок.

Цель проведения бизнес-анализа в рассматриваемой работе заключается

в формировании автоматизированных отчетов с целью анализа и принятия

управленческих решений для оптимизации процессов продаж и поставок.

Формирование отчетов в работе производится с помощью автоматизи-

рованных инструментальных технологий сводных таблиц и сводных диа-

грамм программного средства MS Excel, краткие сведения о которых рассмат-

риваются далее.

Отчет сводной таблицы используется для суммирования, анализа, ис-

следования и представления сводных данных. Отчет сводной диаграммы при-

меняется для наглядного представления данных в отчете сводной таблицы и

упрощения процедуры поиска сравнений, закономерностей и тенденций. От-

четы сводной таблицы и сводной диаграммы позволяют принимать обосно-

ванные решения относительно важных данных организации (объекта иссле-

дования или анализа).

Отчет сводной таблицы представляет собой интерактивный метод бы-

строго суммирования больших объемов данных и используется для подробно-

го анализа числовых данных и для получения ответов на все связанные с

ними вопросы. Отчеты сводной таблицы предназначены для перечисленных

ниже областей применения:

– организации запросов к большим массивам данных дружественными

по отношению к пользователю способами;

– подведения промежуточных итогов и применения статистических

функций к числовым данным, суммирования данных по категориям и подка-

тегориям, а также для создания дополнительных вычислений и формул;

– развертывания и свертывания уровней представления данных для по-

лучения полных сведений о результатах работы, а также детального анализа

сводных данных по интересующим вопросам;

– перемещения строк в столбцы или столбцов в строки (или

«сведение») для просмотра различных сводок на основе исходных данных;

– фильтрации, сортировки, группировки и условного форматирования

наиболее важных и часто используемых подмножеств данных для привлече-

ния внимания к нужным сведениям;

– представления кратких, наглядных и аннотированных отчетов в сети

или в напечатанном виде.

Отчет сводной таблицы используется в случаях, когда требуется про-

анализировать связанные итоги, в частности, для сравнения нескольких фак-

тов по каждому числу из длинного списка обобщаемых чисел.

После создания начального отчета сводной таблицы путем задания ис-

точника данных, распределения полей в списке полей сводной таблицы и вы-

бора исходного макета диаграммы при работе с отчетом сводной таблицы

можно выполнять указанные ниже действия:

– изучение данных, для чего используются средства в виде: развертыва-

ния и свертывания данных, сортировка, фильтрация и группировка полей и

элементов, внесение изменений в функции подведения итогов и добавление

дополнительных вычислений и формул;

– изменение макета формы и расположения полей, целевыми средства-

ми которого служат такие средства как: изменение формы отчета сводной та-

блицы, добавление, изменение и удаление полей, изменение порядка полей

или элементов;

– изменение макетов столбцов, строк и промежуточных итогов с помо-

щью таких методов как: отключение или включение отображения заголовков

полей столбцов и строк, а также отображение или скрытие пустых строк,

отображение итогов над или под строками данных, изменение способа отоб-

ражения элементов и меток без данных, поддержка форматирования сервера

OLAP и пр.

Отчет сводной диаграммы обеспечивает графическое представление

данных в отчете сводной таблицы, который в этом случае называется связан-

ным отчетом сводной таблицы. Чтобы изменить макет и данные, отображае-

мые в отчете сводной диаграммы, необходимо изменить макет в связанном

отчете сводной таблицы.

Как и в стандартных таблицах, в отчете сводной таблицы содержатся

ряды или ряд данных (набор связанных между собой элементов данных, соот-

ветствующий одному столбцу или одной строке таблицы данных).

Отчет сводной диаграммы можно автоматически создать при первом

создании отчета сводной таблицы или с помощью существующего отчета

сводной таблицы.

При создании отчета сводной таблицы или сводной диаграммы пользо-

ватель имеет возможность изменять представление данных, просматривать

данные с различными уровнями детализации, перестраивать макет диаграм-

мы, при этом можно использовать несколько типов исходных данных.

Данные для отчетов сводных таблиц можно получать из внешних по от-

ношению к приложению MS Excel источников, таких как база данных, куб

OLAP или текстовый файл. Например, можно использовать базу данных по

продажам, по которой необходимо вычислить итоговые значения и затем про-

анализировать.

Если для получения внешних данных, например, базы данных Microsoft

Access, dBASE, SQL Server или базы данных на веб-сервере для отчета ис-

пользуется файл подключения к данным Office (формат ODC), данные можно

ввести непосредственно в отчет сводной таблицы. Получать внешние данные

для отчетов рекомендуется с помощью ODC-файлов.

При извлечении исходных данных из базы данных OLAP или файла

куба эти данные возвращаются в приложение Excel только в качестве отчета

сводной таблицы или отчета сводной таблицы, преобразованного в функции

листа.

При этом под OLAP понимается технология работы с базами данных,

оптимизированная для запросов и отчетов, а не для обработки транзакций

Данные OLAP упорядочены иерархически и хранятся не в таблицах, а в ку-

бах. Кубом называется структура данных OLAP, размерности которой служат

для иерархического представления данных по уровням детализации, а поля

данных используются для хранения количественных значений.

Изменения в исходных данных могут привести к тому, что для анализа

будут доступны другие данные. В сводную таблицу или отчет сводной диа-

граммы можно включать новые данные, сходные с начальными сведениями о

подключениях к данным, путем обновления отчета.

Чтобы включить дополнительные или другие данные, необходимо

переопределить исходные данные для отчета. Если данные существенно отли-

чаются за счет множества новых или дополнительных полей, рекомендуется

создать новый отчет.

Практическая часть

В описании рассматривается алгоритм выполнения стандартных проце-

дур бизнес-анализа, построенных на технологиях анализа данных в среде про-

граммого средства MS Excel. В качестве объекта бизнес-анализа используют-

ся данные о продажах, реализованные в форме табличной модели, которые

предварительно сохранены в файле Журнал.xls.

Выполнение работы производится в соответствии с алгоритмом, пред-

ставленным ниже.

1.Загрузить файл Журнал.xls в среду программного средства MS Excel с

помощью стандартных процедур загрузки файлов. Результаты загрузки файла

представлены на рис. 3.1.

Рис. 3.1. Фрагмент табличной модели «Журнал продаж»,

реализованной в файле Журнал.xls

При выполнении пункта 1 следует убедиться в сохранности и коррект-

ности исходных модельных данных.

2. Создать сводную таблицу с группировкой данных, отображающую

следующие итоговые данные: общая стоимость продаваемых товаров каждо-

го вида – ежедневная, ежемесячная, ежеквартальная.

1-й шаг алгоритма решения требуемой задачи – сортировка по возраста-

нию данных таблицы по полю «Дата исполнения заказа» с помощью сервис-

ной процедуры MS Excel «Данные: сортировка». Результаты сортировки для

исходной таблицы «Журнал продаж» представлены на рис. 3.2.

Рис. 3.2. Фрагмент результирующей отсортированной таблицы для исходной таблицы

«Журнал продаж»

Следующий, 2-й шаг алгоритма решения требуемой задачи – создание

ежедневных итоговых данных общей стоимости продаваемых товаров каждо-

го вида.

Данный шаг включает построение сводной таблицы с группировкой

данных таблицы, отсортированной на 1-м шаге, по видам (категориям) това-

ров, для чего используется сервисная процедура MS Excel «Вставка: Сводная

таблица». При этом в качестве полей для добавления в отчет используются

поля исходной таблицы, которые используются для анализа (в частности, для

решаемой задачи используются поля «Наименование», «Категория», «Стои-

мость заказа по прейскуранту», «Дата исполнения заказа»), в столбцы свод-

ной таблицы переводятся значения из полей, по которым производится груп-

пировка (в нашем случае это поля «Категория» – для верхнего уровня и «Дата

исполнения заказа» – для нижнего уровня). В строки сводной таблицы пере-

водятся значения из того поля исходной таблицы, которое может служить

идентификатором для выполняемого анализа (для решаемой задачи можно

использовать поля «Код товара» или «Наименование»), в вычисляемом поле

«Итоговая стоимость продаваемых товаров» используется операция суммиро-

вания по анализируемому полю (для решаемой задачи это поле «Стоимость

заказа по прейскуранту»). Построенная сводная таблица представлена на рис.

3.3.

Рис. 3.3. Программная технология реализации сводной таблицы с группировкой для

создания ежедневных итоговых данных общей стоимости продаваемых товаров

Результаты консолидирования и группировки данных в MS Excel для

анализа ежедневных продаж по видам товаров приведены на рис. 3.4.

Рис. 3.4. Фрагмент программной реализации сводной таблицы для создания ежедневных

данных общей стоимости продаж

Для создания сводной таблицы ежемесячных продаж по всем видам то-

варов следует выполнить 3-й шаг. На этом шаге в поле «Дата исполнения за-

каза» сводной таблицы, полученной на 2-м шаге, следует использовать

контекстную сервисную процедуру «Группировать: группирование:

Месяцы», что иллюстрируется на рис. 3.5.

Рис. 3.5. Программная технология реализации сводной таблицы для создания

ежеквартальных данных общей стоимости продаж

В результате выполнения 3-его шага получаем сводную таблицу для

анализа ежемесячных продаж (рис. 3.6).