Тематика лабораторных и практических работ

1. Входное тестирование по предметам информатика и компьютерная подготовка.

2. Прогнозирование событий в среде MS Excel с использованием трендовых моделей, функций регрессия, тенденция, рост и скользящее среднее.

3. Оптимизация решений с использованием функций MS Excel по индивидуальным заданиям для студентов.

4. Работа в среде информационной системы. Проведение операций по закупкам оборудования и оказанию услуг, построение аналитических отчетов.

5. Создание персональной базы данных для работы в аналитической системе

6. Анализ данных в аналитической системе, построение аналитических отчетов.

7. Контрольное задание по прогнозированию событий в среде MS Excel.

Программное обеспечение для проведения лабораторных работ:

1. Программный продукт Monitor CRM, консалтинговой группой «Бизнес Навигатор».

2. Аналитическая платформа одной из отечественных фирм.

3. Офисные системы MS Office (версий 2003, 2007, 2010, 2013).

4. Операционные системамы Windows (версий XP, Windows 7,8).

9. ПРИМЕРЫ КОНТРОЛЬНЫХ ВОПРОСОВ ДЛЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА УСПЕВАЕМОСТИ, УРОВНЯ УЧЕБНЫХ ДОСТИЖЕНИЙ

1. Назначение информационно - аналитических систем.

2. Какое место анализа данных в схеме (цепочке) принятия управленческих решений.

3. С какой целью выполняется анализ данных в организации.

4. Что является информационным ресурсом для анализа данных.

5. Какие могут быть источники данных в организации.

6. Что представляют внутренние и внешние источники данных.

7. Понятие информационного поля.

8. Элементы структуры информационного поля.

9. Понятие атрибут в структуре информационного пространства.

10. Понятие показателя и системы показателей.

11. Пространственная интерпретация данных о работе предприятия.

12. Многомерные данные

13. Что представляет собой трехмерный гиперкуб информационного пространства

14. Примерами общегосударст­венных систем классификации и кодирования.

15. Системы показателей - логико-дедуктивные и - эмпирико-индуктивные.

16. Понятие модели анализа данных.

17. Классификация моделей по виду моделирования.

18. Место эксперта в процессе анализа.

19. Концептуальная классификация анализа данных.

20. Задачи и содержание OLTP.

21. Примеры применения OLTP-систем.

22. Задачи и содержание OLAP анализа.

23. Требования, предъявляемые к OLAP-системам.

24. FASMI –его значение в становлении анализа данных.

25. Определение метода анализ данных - Data Mining.

26. Задачи метода анализ данных - Data Mining.

27. Содержание понятия знания в информационных системах.

28. Классификация видов знаний.

29. Классификация методов экономического анализа.

30. Примеры методов анализа в экономической предметной области.

31. Процессы, протекающие в ИАС при анализе данных.

32. Средства реализации процесса анализа данных.

33. Структура технических средств ИАС.

34. Структура программных средств ИАС.

35. Транзакционные базы данных.

36. Средства (технологии) сбора и загрузки данных.

37. Концепция организации хранилища данных.

38. Схема централизованного хранения данных.

39. Схема распределенного информационного хранилища.

40. Концепция витрин данных.

41. Витрины данных совмещенные с хранением данных.

42. Схема центрального информационного хранилища и многих витрин данных.

43. Структура программного обеспечения ИАС.

44. Основные понятия о метаданных баз данных.

45. Языки для системы управления базой данных.

46. Web-портал при ИАС, назначение.

47. Два подхода к формированию комплекса программных продуктов ИАС. Достоинства и недостатки.

48. Фирмы – лидеры в производстве BI-платформ.

49. Российские фирмы, предоставляющие на рынок BI-платформы.

50. Наиболее известные программные продукты анализа данных Российских и зарубежных фирм.