1. Тематика теоретической части курсового проекта

 1. Информация в экономике

Понятие информации. Экономическая информация. Классификация экономической информации. Ее особенности. Виды и способы существования экономической информации.

2. Информация и данные

Атрибуты и составные единицы информации. Понятие данные. Система классификации данных. Системы кодирования. Кодирование данных.

3. Информационные системы в экономике

Понятие экономических информационных систем (ЭИС). Классификация ЭИС по функциональному признаку, по режимам обработки данных, по способу распределения вычислительных ресурсов. Детализация (уровни) представления данных в ЭИС.

4. Декомпозиция ЭИС

Декомпозиции ЭИС. Функциональные подсистемы. Обеспечивающие подсистемы. Техническое обеспечение ЭИС. Программное обеспечение ЭИС. Классификация программного обеспечения.

5. Информационная база предприятия

Понятие информационной базы предприятия. Требования, предъявляемые к информационной базе. Основные подходы к формированию информационных массивов.

6. Информационные процессы в управлении организацией

Информационные системы и информационные технологии (ИТ) в управлении. Их классификация в организационном управлении. Особенности информационной технологии в организациях различного типа. Информационные связи в корпоративных системах. ИТ как инструмент формирования управленческих решений.

7. Информационные технологии в экономике

Основные понятия и определения. Составляющие информационных технологий. Классификация информационных технологий.

8. Основы создания ЭИС

Стадии, методы и организация создания ЭИС. Постановка задачи при проектировании ЭИС. Роль пользователя при постановке задачи и проектировании ЭИС. Методы ведения проектировочных работ. Жизненный цикл ЭИС.

9. Системы управления базами данных

Основные понятия. Классификация баз данных. Характеристика моделей данных. Достоинства и недостатки каждой модели. Элементы реляционной модели. Применение баз данных и банков данных в экономике.

10. Защита информации в ЭИС

Виды угроз безопасности. Необходимость обеспечения информационной безопасности. Методы и средства защиты информации. Их структура. Криптографические методы защиты информации. Этапы разработки систем защиты.

2. Указания к выполнению практической части курсового проекта

2.1. Аппроксимация экспериментальных данных

Аппроксимацией называется подбор аналитической формулы у = f(х) для установленной из опыта функциональной зависимости у = φ(х).

Аппроксимируемая функция у может зависеть от одной или нескольких переменных.

 

2.1.1. Одна независимая переменная

В простейшем случае задача аппроксимации для функции одной переменной выглядит следующим образом.

Пусть имеются данные, полученные опытным путем, которые можно представить в виде таблицы значений.

На основе этих данных требуется подобрать такую функцию у = f(х), которая с точки зрения некоторого критерия оптимальности наилучшим образом описывала бы экспериментальную зависимость.

Обычно задача аппроксимации распадается на две части. Сначала устанавливают вид зависимости у = f(х) и соответственно вид эмпирической формулы, то есть решают, является ли она линейной, квадратичной логарифмической или какой либо другой. После этого определяются численные значения неизвестных параметров выбранной формулы, для которых приближение к заданной функции оказывается наилучшим. Для сглаживания экспериментальных зависимостей в MS Excel используются различные функции у = f(х): линейная, полиномиальная, логарифмическая, степенная, экспоненциальная.

Степень точности аппроксимации данных в MS Excel оценивается коэффициентом детерминации (R²). Чем ближе этот коэффициент к значению 1, тем точнее приближение.

Пример. построить и исследовать динамику роста производства продукции, используя данные:  

Год	Производство	Год	Производство
1999	17,1	2002	19,7
2000	18	2003	19,8
2001	18,9	2004	19,9

Решение:

1. На основе данных таблицы строим точечную диаграмму со значениями, соединенными сглаживающими линиями.

Наводим курсор на одну из точек полученного графика и из контекстного меню выбираем команду: Добавить линию тренда (рис. 1). 

 Рис. 1. Линия тренда 

2. На вкладке Тип указываем Логарифмическая, на вкладке Параметры выставляем флажки для показа уравнения и достоверности аппроксимации на диаграмме (рис. 2). 

 Рис. 2. Параметры линии тренда 

В итоге мы получим аппроксимацию экспериментальных данных в виде кривой, показанной на рис. 3.

 

 

Рис. 3. Аппроксимация экспериментальных данных 

В данном случае результат не является удовлетворительным. Наилучшей в данном примере является полиномиальная функция, которая дает показатель достоверности R² = 0,9917, тогда как для логарифмической функции этот показатель равен 0,867 (рис. 4). 

Рис. 4. Полиномиальная аппроксимация 

Задание 1

Вложенные в производство средства дают прибыль: 

Средства	3000	4000	5000	6000	7000	8000
Прибыль	850	900	1000	1300	2000	4000

1. Определить зависимость прибыли от вложенных средств

2. Вычислить прибыль для вложений, равных: 

Вариант	Сумма вложенных средств	Вариант	Сумма вложенных средств
0	10500	5	11300
1	12800	6	9800
2	13750	7	14750
3	14600	8	12980
4	18900	9	11375