Заключение

В современных условиях жесткой рыночной конкуренции для каждого предприятия важно качественное стратегическое управление, которое не возможно без прогнозирования рыночной ситуации. В данных ситуациях многие используют Системы поддержки и принятия управленческих решений (СППР), наиболее популярна из них СППР Deductor. Именно эта АИС была использована в данной работе для прогнозирования урожайности подсолнечника в РФ. Результатом работы стали следующие выводы (исходя из задач проекта):

• Функциональные подсистемы АИС состоят из комплексов задач, характеризующихся определенным экономическим содержанием, достижением конкретной цели, которую должна обеспечить функция управления. Для их построения необходимо соблюдать принципы: принцип системности, развития, стандартизации, первого руководителя, новых задач, автоматизации и другие.

• Deductor является аналитической платформой - основой для создания законченных прикладных решений в области анализа данных. СППР Deductor может решать практически любые задачи, связанные с консолидацией данных, их отображением различными способами.

• Реализованные в Deductor технологии (Data Warehouse, OLAP, Data Mining, KDD) позволяют на базе единой архитектуры пройти все этапы построения аналитической системы от создания хранилища данных до автоматического подбора моделей и визуализации полученных результатов.

• Сбор данных и их обработка (площадь посева, валовый сбор, урожайность) осуществляется с помощью ETL-процессов, дальнейшая их обработка и анализ - Data Mining, KDD-технологий.

Таким образом, СППР Deductor помогает в принятии наиболее целесообразных решений для любого предприятия, так как технологии «зашитые» в данной АИС помогают достаточно точно спрогнозировать рыночную ситуацию и наглядно представить её.

Т

Старчик

ак в курсовой работе для прогнозирования урожайности подсолнечника в РФ были построены прогнозы на основе нейросети и линейной регрессии, проанализировав которые, необходимо отметить, что для точного и качественного анализа показателей урожайности лучше всего использовать модель линейной регрессии, так как полученные значения не отличаются от фактических более, чем на 5% (входят в доверительный интервал).

12.12.2013

Библиографический список

1. Карпузова В.И., Скрипченко Э.Н., Чернышева К.В. Автоматизированные информационные технологии в экономике (Использование типовых проектных решений в АПК): Учебное пособие/ В.И. Карпузова, Э.Н. Скрипченко, К.В. Чернышева. М.: Изд-во РГАУ – МСХА имени К.А. Тимирязева, 2011. 336с.

2. ФЗ РФ от 27 июля 2006 г. N 149-ФЗ

3. www.abc.org.ru -Компания ABC Consulting

4. www.basegroup.ru – Компания BaseGroup Labs

5. www.chaliev.ru – Персональный сайт Чалиева А.А. (Лекции по информационным системам в экономике для заочного отделения)

6. www.wikipedia.org – Википедия

7. Материалы лекций

1 АИС -совокупность содержащейся в базах данных информации и обеспечивающих ее обработку информационных технологий и технических средств (ФЗ РФ от 27 июля 2006 г. N 149-ФЗ)

2 BaseGroup Labs создана 22 ноября 1995 года в Рязани и первоначально занималась созданием заказного программного обеспечения.

3 Был использован в курсовой работе для анализа данных

4 Федеральный закон Российской Федерации от 27 июля 2006 г. N 149-ФЗ