Правильні варіанти відповідей

№ тесту	Правильний варіант	№ тесту	Правильний варіант	№ тесту	Правильний варіант
1	1	21	2	41	2
2	3	22	3	42	4
3	1	23	4	43	1
4	2	24	2	44	1
5	3	25	1	45	2
6	3	26	4	46	3
7	1	27	2, 3	47	3
8	2	28	1	48	4
9	3	29	2	49	1,4
10	3	30	1	50	2
11	4	31	3	51	1
12	4	32	4	52	1
13	1	33	1	53	2
14	3	34	2	54	1, 2
15	2	35	3	55	3, 4
16	2	36	2	56	3
17	1	37	4	57	1
18	1	38	2,3	58	1, 2, 3
19	4	39	1	59	1
20	2	40	3	60	2

Задачі

Вимоги до розв’язання задачі та оформлення результатів:

Кожна із запропонованих задач передбачає виконання ряду завдань:

1. створення нормалізованої бази даних заданої предметної області (для коректного визначення структури таблиць бази даних попередньо потрібно проаналізувати таблицю з даними у форматі MS Excel, що додаються до задачі);

2. експорт в цю базу даних тестових даних, які будуть запропоновані під час іспиту для кожної задачі у вигляді плоскої таблиці формату MS Excel;

3. створення на основі бази даних представлення, що містить дані, потрібні для подальшого аналізу;

4. експорт даних із представлення в Deductor Studio;

5. аналіз цих даних відповідно до поставленого завдання.

Результат розв’язання задачі – SQL-команди, за допомогою яких створювалися об’єкти бази даних, а також результати аналізу даних в Deductor Studio з поясненнями. Результати повинні бути роздруковані. На кожному з роздрукованих листків з результатами повинні бути присутні в області колонтитулів: дата, прізвище та ініціали студента та номер білету.

Із роздрукованим результатом студент демонструє державній екзаменаційній комісії результати розв’язання задачі на комп’ютері.

1

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про автомобілі автотранспортного підприємства, а друга – з інформацією про використання автомобілів. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначіть залежність використання кожної з марок автомобіля від дня тижня. За допомогою регресійного аналізу здійсніть прогнозування використання найпопулярнішого автомобіля (автомобіля, який використовувався найчастіше) на наступні 3 дні.

2

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про жильців будинку, а друга – з інформацією про розрахунки цих жильців за комунальні послуги. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначіть залежність сум проплат жильців будинку від кількості прописаних жильців та місяця року. За допомогою кластерного аналізу проведіть дослідження на предмет прогнозування характеристик жильців, які затримують проплати за комунальні послуги.

3

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про власників стаціонарних телефонів, а друга – з інформацією про міжміські розмови абонентів. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначіть залежність сумарного часу розмов абонентів від дня тижня та години дня. За допомогою регресійного аналізу здійсніть прогнозування загальної суми часу розмов абонентів на наступні два місяці.

4

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про власників земельних ділянок, а друга – з інформацією про щомісячні розрахунки по податку на землю. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначіть залежність загальної кількості ділянок для кожного землевласника у розрізі населених пунктів. За допомогою кластерного аналізу здійсніть сегментацію землевласників (критерії, за якими буде здійснюватися сегментація виберіть самостійно).

5

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про кондукторів автотранспортного підприємства, а друга – з інформацією про їх щоденну виручку. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначіть залежність сумарної виручки кондукторів від номера рейсу та дня тижня. За допомогою регресійного аналізу здійсніть прогнозування сумарної виручки клієнтів на наступний тиждень.

6

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про власників транспортних засобів, а друга – з інформацією про дату проходження останнього технічного огляду. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначіть залежність кількості зареєстрованих автомобілів від населеного пункту та року випуску автомобіля. За допомогою регресійного аналізу здійсніть прогнозування завантаженості МРЕВ на наступний рік (техогляд проходиться один раз на 2 роки).

7

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про співробітників підприємства, а друга – з інформацією про щоденне використання ксерокса співробітниками. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначіть залежність кількості зроблених копій від співробітника та години дня.. За допомогою регресійного аналізу здійсніть прогнозування завантаженості ксерокса на наступний місяць.

8

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про працівників підприємства які працюють на умові погодинної оплати праці, а друга – з інформацією про кількість відпрацьованих годин щодня. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначіть залежність кількості відпрацьованих годин від дня тижня та підрозділу підприємства. За допомогою регресійного аналізу здійсніть прогнозування кількості відпрацьованих годин сумісниками на наступний місяць.

9

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про пасажирські автобуси, що відправляються з Чернівецького автовокзалу, а друга – з інформацією про продаж квитків на ці автобуси. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначіть залежність середньої наповненості автобусів від населеного пункту, до якого вони відправляються та дня тижня. За допомогою регресійного аналізу здійсніть прогнозування кількості пасажирів на рейс із найкращою середньою наповненістю на наступний місяць.

10

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про користувачів послуги ADSL Укртелекому, а друга – з інформацією про розрахунки користувачів за послуги. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначіть залежність ефективності розрахунків від віку споживача послуги (молодь, люди середнього віку, люди похилого віку) та тарифного плану підключення. За допомогою кластеризації здійсніть сегментацію клієнтів з точки зору залежності типу тарифного підключення клієнта від вибраних вами критеріїв.

11

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про спортінвентар, який надає в користування прокатний пункт, а друга – з інформацією про прокат спортінвентарю. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначіть залежність прибутку прокатного пункту від виду спортінвентарю та місяця року. За допомогою регресійного аналізу здійсніть прогнозування попиту на туристичні намети на наступний місяць.

12

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про меню студентського кафе, а друга – з інформацією про реалізацію блюд в кафе. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначіть залежність кількості реалізованих в кафе елементів меню від групи, до якої він відноситься та періоду доби (ранок, день, вечір). За допомогою методів пошуку асоціативних правил визначте групи товарів, які купляються разом відвідувачами кафе.

13

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про товари книжкового магазину, а друга – з інформацією про реалізацію книг. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначіть залежність кількості проданих книг від пори року та жанру книги. За допомогою методів пошуку асоціативних правил визначте групи жанрів книжок, які купляються разом відвідувачами книжкового магазину.

14

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про постійних клієнтів служби радіотаксі, а друга – з інформацією про поїздки постійних клієнтів. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначіть залежність середньої відстані поїздок від району проживання клієнта та періоду доби (ніч, день, ранок, вечір). За допомогою методів регресійного аналізу здійсніть прогнозування кількості поїздок на найближчі три дні для району, в якому проживає найбільша кількість клієнтів.

15

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про співробітників кур’єрської служби, а друга – з інформацією про виконання кур’єрами замовлень. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначіть залежність кількості відмов отримання посилки адресатом від кур’єра, який виконував замовлення та району доставки. За допомогою методів регресійного аналізу здійсніть прогнозування кількості замовлень кур’єрської служби на наступні 2 місяці.

16

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про клієнтів на підключення до мережі кабельного телебачення, а друга – з інформацією про виконання замовлень. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначіть залежність кількості відмов клієнтів від підключення від району проживання клієнта та терміну, який клієнт очікував на підключення (до 5 днів, від 5 до 10 днів, від 10 до 20 днів, більше 20 днів). Побудуйте дерево рішень, призначене для прогнозування потенційної відмови клієнта від підключення на основі його анкетних даних.

17

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про клієнтів на встановлення стаціонарних телефонів, а друга – з інформацією про виконання замовлень. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначіть залежність кількості замовлень на встановлення стаціонарних телефонів від району міста та місяця року. За допомогою методів регресійного аналізу здійсніть прогнозування кількості замовлень на встановлення телефонів на наступний місяць.

18

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про клієнтів Інтернет-магазину, а друга – з інформацією про виконання замовлень. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначіть залежність кількості замовлень від області проживання клієнта та групи, до якої відноситься товар. За допомогою методів пошуку асоціативних правил виясніть які набори товарів зустрічаються найчастіше у всіх замовленнях клієнтів.

19

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про клієнтів поштового відділення, які отримують періодичні видання засобами підписки, а друга – з інформацією про виписування клієнтами періодики. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначте залежність кількості замовлень періодичних видань, на які оформлена підписка від вулиці проживання клієнта та типу періодики (журнал, газета). За допомогою методів пошуку асоціативних правил виясніть які набори видань, на які оформлена підписка, зустрічаються найчастіше.

20

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про працівників сервісного центру з ремонту побутової техніки, а друга – з інформацією про виконання ними замовлень. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначте залежність кількості замовлень на ремонт побутової техніки від пори року (весна, літо, осінь, весна) та категорії побутової техніки. За допомогою методів регресійного аналізу здійсніть прогнозування кількості замовлень на ремонт побутової техніки на наступний місяць.

21

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про клієнтів стоматполіклініки, а друга – з інформацією про відвідування клієнтами стоматполіклініки. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначте залежність кількості звертань до стоматолога від вулиці, на якій проживають пацієнти та їх віку (діти, підлітки, молодь, люди середнього віку, люди похилого віку). За допомогою методів регресійного аналізу здійсніть прогнозування кількості відвідувачів стоматполіклініки.

22

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про періодичні видання, якими торгує кіоск, а друга – з інформацією про щомісячну реалізацію періодики. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначте залежність кількості реалізованих періодичних видань від категорії видання та пори року (весна, літо, осінь, весна). За допомогою методів регресійного аналізу здійсніть прогнозування кількості реалізації найпопулярнішого журналу.

23

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про розповсюджувачів морозива, а друга – з інформацією про щоденну реалізацію продукції. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначте залежність кількості реалізованого морозива від дня тижня та сорту морозива. За допомогою методів регресійного аналізу здійсніть прогнозування кількості реалізації найпопулярнішого сорту морозива.

24

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про вболівальників, які придбали абонемент на відвідування футбольних матчів на стадіоні, а друга – з інформацією про їх присутність на матчах. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначте залежність середнього відсотку відвіданих матчів вболівальниками від дня тижня та години дня. За допомогою методів регресійного аналізу здійсніть прогнозування кількості відвідувачів наступного футбольного матчу серед вболівальників, які мають абоненти на відвідування футбольних матчів.

25

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про викладачів курсів іноземних мов, а друга – з інформацією про кількість присутніх студентів на заняттях, які проводить кожен викладач. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначте залежність кількості студентів, присутніх на заняттях від викладача та дня тижня. За допомогою методів регресійного аналізу здійсніть прогнозування загальної кількості присутніх на заняттях студентів на наступний день.

26

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про офіціантів ресторану, а друга – з інформацією про їх щоденну виручку. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначте залежність середньої виручки офіціантів ресторану від особи офіціанта та дня тижня. За допомогою методів регресійного аналізу здійсніть прогнозування сумарної виручки офіціантів ресторану на наступний день.

27

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про службові автомобілі приватного підприємства, а друга – з інформацією про їх щоденне використання. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначте залежність сумарного середнього пробігу автомобілів від автомобіля та дня тижня. За допомогою методів регресійного аналізу здійсніть прогнозування кількості замовлень на використання усіх автомобілів підприємства на наступний тиждень.

28

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про місця розміщення ігрових автоматів, а друга – з інформацією про їх щоденну виручку. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначте залежність сумарної виручки ігрових автоматів від місця їх розміщення та дня тижня. За допомогою методів регресійного аналізу здійсніть прогнозування сумарної виручки усіх ігрових автоматів на наступний тиждень.

29

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про студентів академічної групи, а друга – з інформацією про відвідування студентами занять. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначте залежність відсотку студентів, які пропустили заняття від предмету та порядкового номера пари. За допомогою методів кластерного аналізу проаналізуйте які чинники і як впливають на відвідування занять студентами.

30

В середовищі MS SQL Server створіть нову базу даних, яка буде вміщувати дві таблиці – одна з інформацією про людей, які придбали абонементи на використання витягів гірськолижного комплексу, а друга – з інформацією про використання ними абонементів. У випадку необхідності додайте нові довідникові таблиці для забезпечення правил нормалізації. Заповніть створені таблиці запропонованими даними. За допомогою OLAP-аналізу визначте залежність середньої кількості проїздів людей на гірськолижному витягу від населеного пункту, в якому проживає людина та дня тижня. За допомогою методів регресійного аналізу здійсніть прогнозування кількості проїздів на гірськолижному витязі людей, що мають абонементи на наступний день.