Программное обеспечение и Интернет-ресурсы

МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

ДЛЯ СТУДЕНТОВ 3 КУРСА

ФАКУЛЬТЕТА ЗАОЧНОГО ОБУЧЕНИЯ

Для специальностей

«Бизнес информатика»

На 2016-2017

УЧЕБНЫЙ ГОД

СЕМЕСТР

Симферополь, 2016

РАБОЧИЙ УЧЕБНЫЙ ПЛАН

Курсу специальность

Заочной формы учебы

На 2016-2017

Учебный год

Для представления полных текстов в ЭБ используются:

форматы DOC, PDF; DJVU

Вопросы к зачету: общая теория систем

1. Общая теория систем как наука.

2. Предмет и метод теории систем

3. Цели и задачи теории систем системного анализа

4. Понимание системного подхода в исследовании

5. Признаки системности

6. Понятие и понимание системы

7. Классификация систем по степени сложности

8. Классификация систем по характеру поведения

9. Системность познания и мышления

10. Моделирование – основной метод системного анализа

11. Классификация и свойства моделей

12. Основные этапы построения абстрактной модели исследуемой системы

13. Классификация и описание систем

14. Системное описание социально-экономических объектов

15. Информационные аспекты изучения систем

16. Принятие управленческого решения – основная задача системного анализа

17. Методы коллективного выбора и принятия решения

18. Основные процедуры системного анализа

19. Декомпозиция и агрегирование

20. Анализ и синтез

21. Понятие целостности системы

22. Свойство эмерджентности

23. Основные принципы построения математических моделей экономических систем

24. Понятие сложной системы.

25. Основные элементы системы

26. Внешняя среда, входы и выходы

27. Структура системы, виды структур

28. Динамическое описание систем, его способы

29. Понятие связи, типы связей в системе

30. Задача анализа системы

31. Задача синтеза системы

Основная:

1. Анфилатов B.C. и др. Общая теория систем в управлении: Учебное пособие/ Под ред. А.А. Емельянова. - М.: Финансы и статистика, 2002.

2. Волкова В.Н., Денисов А.А.. Основы теории систем и системного анализа: Учебник. Изд. 2-е переработанное и дополненное. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2001. — 512 с.

3. Громов Ю. Ю. Общая теория систем в информационных технологиях: учебное пособие / Ю. Ю. Громов, Н. А. Земской, А. В. Лагутин и другие – Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2007. – 176 с.

4. Матвеев Ю. Н. Основы теории систем и системного анализа / Ю. Н. Матвеев – Тверь: ТГТУ, 2007. – 100 сГатаулин А.М. Введение в Общая теория систем. – М.: Изд-во ФГОУ ВПО МСХА им/ К.А. Тимирязева, 2005. — 76 c.

Дополнительная литература

1. Винер Н. Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине. М.: Наука, 1983.

2. Гатаулин А.М. Экономическая теория. Толковый терминологический словарь. – М.: Колос, 1999.

3. Гатаулин А.М. Система прикладных статистико-математических методов обработки экспериментальных данных в сельском хозяйстве. – М.: Изд-во МСХА, 1992.

4. Светлов Н.М. Использование формализма условных вероятностей для описания структуры сложных производственных систем: Методические указания по курсу «Общая Общая теория систем» для студентов специальности «Математические методы и исследование операций в экономике». М., 2002.

5. Спицнадель В.Н. Основы системного анализа: Учеб. пособие. М.: Бизнес-пресса, 2000.

Программное обеспечение и Интернет-ресурсы

1. СУБД Microsoft Access

2. АП Deductor Studio Academic

3. Microsoft PowerPoint

4. Microsoft Excel

Вопросы к экзамену

по дисциплине «Исследование операций»

1. Объект и предмет «Исследования операций»

2. Типы современных математических моделей

3. Виды оптимизационных задач и способы их решения

4. Концептуальные аспекты исследования операций в экономики

5. Понятие ЗЛП. Формы записи ЗЛП

6. Графический метод решения ЗЛП

7. Алгоритм симплекс-метода

8. Симплекс-метод, критерий оптимальности

9. Задачи линейного программирования, решаемые М-методом

10. Теорема о связи оптимального плана исходной и расширенной задач

11. Метод искусственного базиса решения ЗЛП

12. Особенности симплекс-метода с искусственным базисом

13. ЭММ транспортной задачи

14. Транспортная задача открытого и закрытого типа

15. Методы построения начального опорного плана транспортной задачи

16. Метод северо-западного угла

17. Метод минимального элемента

18. Метод потенциалов решения транспортной задачи. Критерий оптимальности

19. Двойственные задачи линейного программирования (симметричные и несимметричные)

20. Использование теорем двойственности в экономических исследованиях

21. Первая теорема двойственности

22. Вторая теорема двойственности

23. Третья теорема двойственности

24. Экономическая интерпретация двойственных неизвестных

25. Формулировка задачи целочисленного программирования

26. Геометрическая интерпретация задачи целочисленного программирования

27. Алгоритм метода Гомори

28. Двойственный метод Гомори

29. Геометрические способы решения задачи целочисленного программирования

30. Типы задач нелинейного программирования

31. Метод множителей Лагранжа

32. Графический метод решения задач нелинейного программирования

33. Конечные игры с нулевой суммой

34. Методы упрощения платежной матрицы

35. Решение матричной игры в чистых стратегиях

36. Решение матричной игры в смешанных стратегиях

37. Решение игры 2×2 в смешанных стратегиях

38. Графо-аналитический метод решения матричной игры 2 × n и m ×2

39. Неопределенность, конфликт и альтернативность в экономике

40. Классификация информационных ситуаций. Функция риска

41. Место и роль рисков в экономической деятельности

42. Теоретико-игровая модель. Сведение экономических коллизий к игровым задачам

43. Сведение антагонистической игры с нулевой суммой к ЗЛП

44. Основные подходы к количественному анализу риска

45. Система количественных оценок меры экономического риска

46. Принятие решений по заданному распределению вероятности

47. Принятие решений при неизвестном распределении вероятностей

Вопросы на зачет

по дисциплине «Дифференциальные и разностные уравнения»

1. Дифференциальные уравнения (ДУ) первого порядка, его решение, геометрическое истолкование ДУ и его решений

2. Интегрирование некоторых типов ДУ первого порядка:

a. с разделяющимися переменными

b. однородные

c. линейные

d. Бернулли

e. в полных дифференциалах

3. ДУ высших порядков, допускающих понижение порядка

4. Линейные однородные ДУ высших порядков, в частности, второго порядка:

a. линейная зависимость и независимость функций

b. вронскиан, необходимое и достаточное условие линейной зависимости функций

c. определитель Вронского решений линейного однородного ДУ второго порядка

d. теорема о структуре общего решения

5. Линейные однородные ДУ с постоянными коэффициентами:

a. характеристическое уравнение, характеристические числа

b. общее решение при и (вещ.)

c. общее решение при комплексно-сопряженных корнях характеристического уравнения, его вещественная форма

6. Линейные неоднородные ДУ второго порядка, теорема о структуре общего решения, теорема о суперпозиции решений

7. Линейные неоднородные ДУ второго порядка с постоянными коэффициентами. Отыскание частного решения для правой части специального вида методом неопределенных коэффициентов

8. Обобщение результатов на линейные уравнения n-го порядка

9. Основные понятия о дифференциальных уравнениях n-го порядка

10. Определитель Вронского. Критерий линейной независимости системы функций

11. Дифференциальные уравнения первого порядка. Задача Коши. Теорема существования и единственности. Общее и частное решение

12. Фундаментальная система решения. Теорема о структуре общего решения линейного однородного уравнения n-го порядка

13. Дифференциальные уравнения с разделенными и разделяющимися переменными

14. Построение общего решения линейного однородного уравнения n-го порядка с постоянными коэффициентами

15. Определение линейно зависимых и независимых функций. Первое свойство линейной зависимости

16. Дифференциальные уравнения высших порядков, допускающие понижение порядка

17. Уравнение Бернулли

18. Теорема о структуре общего решения линейного однородного уравнения n-го порядка

19. Уравнение в полных дифференциалах

20. Решение линейных неоднородных уравнений второго порядка со специальной правой частью

21. Дифференциальные уравнения с разделенными и разделяющимися переменными

22. Построение фундаментальной системы решений для ЛОУ второго порядка с постоянными коэффициентами (D=0)

23. Однородные дифференциальные уравнения первого порядка

24. Уравнения в полных дифференциалах

25. Теорема о суперпозиции решений линейного неоднородного уравнения второго порядка с постоянными коэффициентами.

26. Задача Коши для дифференциальных уравнений n-го порядка. Теорема существования и единственности. Общее и частное решение

27. Дифференциальные уравнения высших порядков, допускающие понижение порядка

28. Разностные (рекуррентные) уравнения второго порядка. Общие понятия (решение уравнения, начальные значения для уравнения в нормальной форме). Решение уравнения подстановкой.

29. Линейные разностные (рекуррентные) уравнения. Принцип суперпозиции и алгоритм построения общего решения линейного однородного уравнения с постоянными коэффициентами. Структура общего решения линейного неоднородного уравнения. Методы нахождения частного решения линейного неоднородного уравнения. Уравнения с постоянными коэффициентами.

вопросы к зачету анализ данных

1. Понятие анализа данных. Методология анализа данных.

2. Подходы к моделированию.

3. Принципы анализа данных.

4. Типы данных. Методы анализа данных.

5. Этапы статистического исследования.

6. Задачи и методы статистического анализа данных. Дисперсионный анализ данных.

7. Корреляционный анализ данных. Ковариационный анализ данных.

8. Описательная статистика. Экспоненциальное сглаживание.

9. Двухвыборочный F-тест для дисперсии. Анализ Фурье.

10. Генерация случайных чисел. Ранг и персентиль.

11. Регрессия. Выборка.

12. T-тест. Z-тест.

13. Понятие СППР. Задачи.

14. Базы данных и СППР.

15. Понятие хранилища данных. Свойства хранилища данных.

16. Требования, предъявляемые к системам OLTP и СППР.

17. Концепция хранилища данных.

18. Организация хранилища данных.

19. Очистка данных.

20. Многомерная модель данных.

21. Определение OLAP-систем. Основные правила Кодда.

22. Дополнительные правила Кодда. Тест FASMI.

23. Архитектура OLAP-систем.

24. MOLAP.

25. ROLAP.

26. HOLAP.

27. Добыча данных.

28. Классификация задач Data Mining.

29. Задача классификации и регрессии в интеллектуальном анализе данных.

30. Задача поиска ассоциативных правил в интеллектуальном анализе данных.

31. Задача кластеризации в интеллектуальном анализе данных.

32. Практическое применение Data Mining.

33. Модели Data Mining.

34. Методы Data Mining.

35. Подготовка к анализу. Средства Data Mining.

36. Правила классификации. Деревья решений.

37. Методы построения правил классификации.

38. Методы построения деревьев решений.

39. Методы построения математических функций.

40. Прогнозирование временных рядов.

41. Поиск ассоциативных правил.

42. Кластеризация.

43. Визуальный анализ данных – Visual Mining.

44. ДСМ-метод в системе QuDA.

45. Наивная байесовская классификация (Naive Bayes Classifier)

Примерный вариант контрольной работы

Задача 1 Дан ранжированный интервальный ряд

где n частота попадания варианта в промежуток.

Построить гистограмму относительных частот и камуляту. Найти моду и медиану вариационного ряда.

Задача 2. Построить 95 % доверительный интервал для генерального среднего на основе распределения выборки, считая выборку повторной.

Задача 3. Проверить нулевую гипотезу о том, что заданное значение а0=60 является математическим ожиданием нормально распределенной случайной величины при 5% -м уровне значимости для двусторонней критической области, если в результате обработки выборки объема n=10 получено выборочное среднее x =64, а выборочное среднее квадратичное отклонение равно s1=6.

Задача 4. При уровне значимости α=0,1 проверить гипотезу о равенстве дисперсий двух нормально распределенных случайных величин Х и У на основе выборочных данных при альтернативной гипотезе.

Задача 5.Найти выборочные уравнения линейной регрессии Y на X и X на Y на основании корреляционной таблицы. Сделать чертеж. На том чертеже построить эмпирические линии регрессии. Оценить тесноту и направленность связи.

Задача 6. При уровне значимости α=0,05 методом дисперсионного анализа проверить нулевую гипотезу о влиянии фактора на качество объекта на основании пяти измерений для трех уровней фактора.

Примерный вариант теста

1. Аналитик это …

а)специалист в области анализа имоделирование

б) специалист в предметной области;

в)человек, решающий определенные задачи;

г) человек, который имеет опыт в программировании.

2 Эксперт это …

а) специалист в области анализа и моделирование;

б) специалист в предметной области;

в) человек, решать определенные задачи;

г) человек, который имеет опыт в программировании.

3 Задача классификации сводится к …

а) нахождения частых зависимостей между объектами или событиями;

б) определения класса объекта по его характеристиками;

в) определение по известным характеристиками объекта значение некоторого его параметра;

г) поиска независимых групп и их характеристик в всем множестве анализируемых данных.

4 Задача регрессии сводится к …

а) нахождения частых зависимостей между объектами или событиями;

б) определения класса объекта по его характеристиками;

в) определение по известным характеристиками объекта значение некоторого его параметра;

г) поиска независимых групп и их характеристик в всем множестве анализируемых данных.

5 Задача кластеризации заключается в …

а) нахождения частых зависимостей между объектами или событиями;

б) определения класса объекта по его характеристиками;

в) определение по известным характеристиками объекта значение некоторого его параметра;

г) поиска независимых групп и их характеристик в всем множестве анализируемых данных.

6 Целью поиска ассоциативных правил является …

а) нахождения частых зависимостей между объектами или событиями;

б) определения класса объекта по его характеристиками;

в) определение по известным характеристиками объекта значение некоторого его параметра;

г) поиска независимых групп и их характеристик в всем множестве анализируемых данных.

7 До предполагаемых моделей относятся такие модели данных:

а) модели классификации и последовательностей;

б) регрессивные, кластеризации, исключений, итоговые и ассоциации;

в) классификации, кластеризации, исключений, итоговые и ассоциации;

г) модели классификации, последовательностей и исключений.

8 К описательным моделям относятся следующие модели данных:

а) модели классификации и последовательностей;

б) регрессивные, кластеризации, исключений, итоговые и ассоциации;

в) классификации, кластеризации, исключений, итоговые и ассоциации;

г) модели классификации, последовательностей и исключений.

9 Модели классификации описывают …

а) правила или набор правил в соответствии с которыми можно отнести описание любого нового объекта к одному из классов;

б) функции, которые позволяют прогнозировать изменения непрерывных числовых параметров;

в) функциональные зависимости между зависимыми и независимыми показателями и переменными в понятной человеку форме;

г) группы, на которые можно разделить объекты, данные о которых подвергаются анализа.

10. Модели последовательностей описывают …

а) правила или набор правил в соответствии с которыми можно отнести описание любого нового объекта к одному из классов;

б) функции, которые позволяют прогнозировать изменения непрерывных числовых параметров;

в) функциональные зависимости между зависимыми и независимыми показателями и переменными в понятной человеку форме;

г) группы, на которые можно разделить объекты, данные о которых подвергаются анализа.

11 Регрессивные модели описывают …

а) правила или набор правил в соответствии с которыми можно отнести описание любого нового объекта к одному из классов;

б) функции, которые позволяют прогнозировать изменения непрерывных числовых параметров;

в) функциональные зависимости между зависимыми и независимыми показателями и переменными в понятной человеку форме;

г) группы, на которые можно разделить объекты, данные о которых подвергаются анализа.

12. Виды лингвистической неопределенности:

а) неточность измерений значений определенной величины, выполняемых физическими приборами;

б) неопределенность значений слов (Многозначность, размытость, непонятность, нечеткость); неоднозначность смысла фраз (Синтаксическая и семантическая);

в) случайность (или наличие в внешней среде нескольких возможностей, каждая из которых случайным образом может стать действительностью); неопределенность значений слов (многозначность, размытость, неясность, нечеткость)

г) неоднозначность смысла фраз (Синтаксическая и семантическая).

13. Модели исключений описывают …

а) исключительные ситуации в записях, которые резко отличаются произвольной признаку от основной множества записей;

б) ограничения на данные анализируемого массива;

в) закономерности между связанными событиями;

г) группы, на которые можно разделить объекты, данные о которых подвергаются анализа.

14 Итоговые модели обнаружат …

а) исключительные ситуации в записях, которые резко отличаются произвольной признаку от основной множества записей;

б) ограничения на данные анализируемого массива;

в) закономерности между связанными событиями;

г) группы, на которые можно разделитьобъекты, данные о которых подвергаются анализа.

15. Модели ассоциации проявляют …

а)исключительные ситуации в записях, которые резко отличаются произвольной признаку от основной множества записей;

б) ограничения на данные анализируемого массива;

в) закономерности между связанными событиями;

г) группы, на которые можно разделить объекты, данные о которых подвергаются анализа.

16 Виды физической неопределенности данных:

а) неточность измерений значений определенной величины, выполняемых физическими приборами; случайность (или наличие в внешней среде нескольких возможностей, каждая из которых случайным образом может стать действительностью)

б) неопределенность значений слов (Многозначность, размытость, непонятность, нечеткость); неоднозначность смысла фраз (Синтаксическая и семантическая);

в) случайность (или наличие в внешней среде нескольких возможностей, каждая из которых случайным образом может стать действительностью); неопределенность значений слов (многозначность, размытость, неясность, нечеткость);

г) неоднозначность смысла фраз (Синтаксическая и семантическая).

17 Очистка данных — …

а) комплекс методов и процедур, направленных на устранение причин, мешающих корректной обработке: аномалий, пропусков, дубликатов, противоречий, шумов и т.д.

б) процесс дополнения данных некоторой информацией, позволяющей повысить эффективность развязку аналитических задач

в) объект, содержащий структурированные данные, которые могут оказаться полезными для развязку аналитического задачи

г) комплекс методов и процедур, направленных на извлечение данных из различных источников, обеспечение необходимого уровня их информативности и качества, преобразования в единый формат, в котором они могут быть загружены в хранилище данных или аналитическую систему

18 Обогащение — …

а) комплекс методов и процедур, направленных на устранение причин, мешающих корректной обработке: аномалий, пропусков, дубликатов, противоречий, шумов и т.д.

б) процесс дополнения данных некоторой информацией, позволяющей повысить эффективность развязку аналитических задач

в) объект, содержащий структурированные данные, которые могут оказаться полезными для развязку аналитического задачи

г) комплекс методов и процедур, направленных на извлечение данных из различных источников, обеспечение необходимого уровня их информативности и качества, преобразования в единый формат, в котором они могут быть загружены в хранилище данных или аналитическую систему.

19 Консолидация — …

а) комплекс методов и процедур, направленных на устранение причин, мешающих корректной обработке: аномалий, пропусков, дубликатов, противоречий, шумов и т.д.

б) процесс дополнения данных некоторой информацией, позволяющей повысить эффективность развязку аналитических задач

в) объект, содержащий структурированные данные, которые могут оказаться полезными для развязку аналитического задачи

г) комплекс методов и процедур, направленных на извлечение данных из различных источников, обеспечение необходимого уровня их информативности и качества, преобразования в единый формат, в котором они могут быть загружены в хранилище данных или аналитическую систему

20 Транзакция — …

а) некоторый набор операций над базой данных, который рассматривается как единственное завершено, с точки зрения пользователя, действие над некоторой информацией, обычно связано с обращением к базе данных

б) разновидность систем хранения, ориентирована на поддержку процесса анализа данных целостность, обеспечивает, непротиворечивость и хронологию данных, а также высокую скорость выполнения аналитических запросов

в) высокоуровневые средства отражения информационной модели и описания структуры данных

г) это установление зависимости дискретной выходной переменной от входных переменных

21 Метаданные — …

а) некоторый набор операций над базой данных, который рассматривается как единственное завершено, с точки зрения пользователя, действие над некоторой информацией, обычно связано с обращением к базе данных

б) разновидность систем хранения, ориентирована на поддержку процесса анализа данных целостность, обеспечивает, непротиворечивость и хронологию данных, а также высокую скорость выполнения аналитических запросов

в) высокоуровневые средства отражения информационной модели и описания структуры данных

г) это установление зависимости дискретной выходной переменной от входных переменных

22 Классификация — …

а) некоторый набор операций над базой данных, который рассматривается как единственное завершено, с точки зрения пользователя, действие над некоторой информацией, обычно связано с обращением к базе данных

б) разновидность систем хранения, ориентирована на поддержку процесса анализа данных целостность, обеспечивает, непротиворечивость и хронологию данных, а также высокую скорость выполнения аналитических запросов

в) высокоуровневые средства отражения информационной модели и описания структуры данных

г) это установление зависимости дискретной выходной переменной от входных переменных

23 Регрессия — …

а) это установление зависимости непрерывной выходной переменной от входных переменных

б) эта группировка объектов (Наблюдений, событий) на основе данных, описывающих свойства объектов

в) выявление закономерностей между связанными событиями

г) это установление зависимости дискретной выходной переменной от входных переменных

24 Кластеризация — …

а) это установление зависимости непрерывной выходной переменной от входных переменных

б) эта группировка объектов (Наблюдений, событий) на основе данных, описывающих свойства объектов

в) выявление закономерностей между связанными событиями

г) это установление зависимости дискретной выходной переменной от входных переменных.

25 Ассоциация — …

а)это установление зависимости непрерывной выходной переменной от входных переменных

б) эта группировка объектов (наблюдений, событий) на основе данных, описывающих свойства объектов

в) выявление закономерностей между связанными событиями

г) это установление зависимости дискретной выходной переменной от входных переменных

26 Машинное обучение — …

а) специализированный программный решение (или набор решений), который включает в себя все инструменты для извлечения закономерностей из сырых данных

б) эта группировка объектов (Наблюдений, событий) на основе данных, описывающих свойства объектов

в) набор данных, каждая запись которого представляет собой учебный пример, содержащего заданный входной влияние, что и отвечает ему правильный выходной результат.

г) подразделение искусственного интеллекта изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться на данных

27 Аналитическая платформа — …

а) специализированный программный решение (или набор решений), который включает в себя все инструменты для извлечения закономерностей из сырых данных

б) эта группировка объектов (Наблюдений, событий) на основе данных, описывающих свойства объектов

в) набор данных, каждая запись которого представляет собой учебный пример, содержащего заданный входной влияние, что и отвечает ему правильный выходной результат.

г) подразделение искусственного интеллекта изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться на данных

28 Обучающая выборка — …

а) эта группировка объектов (Наблюдений, событий) на основе данных, описывающих свойства объектов

б) набор данных, каждая запись которого представляет собой учебный пример, содержащего заданный входной влияние, и соответствующий ему правильный выходной результат

в) набор данных, каждая запись которого представляет собой учебный пример, содержащего заданный входной влияние, что и отвечает ему правильный выходной результат.

г) выявление в сырых данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности

29 Ошибка обучения — …

а) это ошибка, допущенная моделью на учебной множества.

б) это ошибка, полученная на тестовых примерах, то есть, что вычисляется по тем же формулам, но для тестовой множества

в) имена, типы, метки и назначения полей исходной выборки данных

г) набор данных, каждая запись которого представляет собой учебный пример, содержащего заданный входной влияние, и соответствующий ему правильный выходной результат

30 Ошибка обобщения — …

а) это ошибка, допущенная моделью на учебной множества.

б) это ошибка, полученная на тестовых примерах, то есть, что вычисляется по тем же формулам, но для тестовой множества

в) имена, типы, метки и назначения полей исходной выборки данных

г) набор данных, каждая запись которого представляет собой учебный пример, содержащего заданный входной влияние, и соответствующий ему правильный выходной результат

ВОПРОСЫ менеджмент

1. Сущность и содержание понятия менеджмент.

2. Основные функции менеджмента.

3. Виды и элементы процесса управления.

4. Законы и закономерности управления.

5. Исторические предпосылки возникновения менеджмента.

6. Классическая школа управления.

7. Школа научного управления.

8. Школа человеческих отношений и школа поведенческих наук.

9. Ключевые моменты современной системы взглядов на менеджмент.

10. Основные положения теории и концепции менеджмента рационалистиче­
ского направления.

11. Основные положения теории и концепции менеджмента поведенческого на­-
правления.

12. Основные положения и концепции менеджмента.

13. Общая концепция функции организация.

14. Внутренняя среда организации.

15. Внешняя среда организации.

16. Этапы жизненного цикла организации.

17. Классификация форм организаций.

18. Формальные и неформальные организации.

19. Управленческий труд в организации.

20..Уровни управления в организации.

21. Распределение управленческих полномочий в организации.

22. Общая характеристика организационных структура 'управления.

23. Основные виды организационных структур управления.

24. Иерархические структуры управления.

25. Адаптивные структуры управления.

26. Централизованные и децентрализованные организации.

27. Функция планирования.

28. Методы планирования.

29. Текущее планирование.

30. Перспективное планирование.

31. Миссия и цели как инструмент планирования.

32. Дерево целей.

33. Процесс стратегического планирования.

34. Фазы стратегического планирования.

35. Содержание и эволюция понятия мотивации.

36. Содержательные теории мотивации.

37. Процессуальные теории мотивации.

38. Понятие контроля в управлении, его сущность и виды.

39. Анализ «процесса контроля»

40. Эффективность контроля.

41. Определение понятия «группа».

42. Групповая динамика.

43. Конформизм и нонконформизм в группе.

44. Власть и личное влияние.

45. Формы власти.

46. Способы управленческого влияния на подчиненных.

47. Современное понятие «руководителя» и его типы.

48. Подходы к понятиям лидер и лидерство.

49. Стили управления.

50. Теория лидерства.

51. Учет национальных особенностей менеджмента в Украине.

52 Теории Фидлера, Герси и Бланчарда.

53. Теория «путь цель»

54. Содержание понятия «конфликт»

55. Формы производственных конфликтов.

56. Причины возникновения конфликта.

57. Методы разрешения конфликта.

58. Природа стресса и ее управления.

59. Понятие, формы и методы коммуникаций.

60. Элементы и этапы процесса коммун-икации.

61. Искусство делового общения.

62. Содержание и виды управленческих решений.

63. Принципы и стадии процесса принятия решений.

64. Классический подход к принятию управленческого решения.

65. Методы принятия решения.

66. Организация к контроль выполнения решений.

67. Бизнес-этика: современные подходы.

68. Подходы принятия этически сложных решений.

69. Понятие социальной ответственности.

70. Культура корпорации.