Методическое пособие 639

-Названия строк - список полей, значения которых будут выводиться в строках таблицы;

-Значения - список полей, для которых происходит вычисление итоговых значений.

Добавления полей в различные списки выполняется путем их перетаскивания в нужную область.

Примеры сводных таблиц и соответствующие им параметры настройки полей приведены на рис. 93-94.

Рис. 93. Пример сводной таблицы с фильтрацией

Рис. 94. Пример сводной таблицы с иерархической структурой

122

По умолчанию сгруппированные данные суммируются, для выбора другой итоговой функции необходимо нажать на стрелку рядом с названием столбца в области Значения и в контекстном меню выбрать команду Параметры полей значений… Откроется диалоговое окно выбора параметров поля (рис. 95), в котором можно поменять имя для столбца значений и определить операцию, выполняемую над сгруппированными данными.

Рис. 95. Диалоговое окно выбора параметров поля значений

3. ЛАБОРАТОРНОЕ ЗАДАНИЕ

Задание 1. Создать таблицу базы данных с исходными данными, содержащую не менее 6 измерений и не менее 2 столбцов с фактическими данными.

Задание 2. Выполнить анализ многомерных данных. Для этого необходимо сформировать не менее 10 сводных таблиц, отражающих исследуемые данные для разных

123

измерений. Необходимо использовать разные итоговые функции. Сделать выводы по таблицам.

4.УКАЗАНИЯ ПО ОФОРМЛЕНИЮ ОТЧЕТА

Отчет должен содержать:

- наименование и цель работы; - краткие теоретические сведения;

- задание на лабораторную работу; - результаты выполнения лабораторной работы.

5.КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ

1.Что такое OLAP-анализ? Для чего он выполняется?

2.Что такое многомерная модель данных?

3.Какую архитектуру может иметь OLAP-система?

4.Какие компоненты включает OLAP-система?

5.Как выполнить подключение таблицы с исходными данными к OLAP-клиенту?

6.Какие параметры отображения можно настроить в сводных таблицах Excel?

124

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Задачи обработки накопленной информации, требующие применения специальных методов анализа, встречаются во многих сферах человеческой деятельности. Для эффективного решения таких задач необходимо в равной степени обладать как теоретическими знаниями, так и практическими навыками работы в современных пакетах автоматизации статистической обработки информации.

Пособие содержит весь необходимый материал для получения навыков реализации различных методов анализа с помощью пакетов Microsoft Excel и Statistica с использованием встроенных функций.

Умения и навыки, полученные в результате выполнения предлагаемых лабораторных работ, могут стать хорошей базой для продолжения самостоятельного изучения не охваченных в пособии возможностей Microsoft Excel, Statistica и других программных средств анализа и принятия решений.

125

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1.Воскобойников Ю. Е. Теория вероятностей и математическая статистика (с примерами в Excel): учеб. пособие / Ю. Е. Воскобойников, Т. Т. Баланчук. Новосибирск: НГАСУ (Сибстрин). 2013. 200 с.

2.Никитина Н.Ш. Математическая статистика для экономистов / Н.Ш. Никитина. М.: Инфра-М; Новосибирск:

Изд-во НГТУ. 2001. 170 с.

3.Барсегян А.А. Анализ данных и процессов / А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, И.И. Холод, М.Д. Тесс, С.И. Елизаров. СПб.: БХВ-Петербург. 2009. 512 с.

4.Халафян А.А. STATISTICA 6. Статистический анализ данных / А.А. Халафян. М.: ООО «Бином-Пресс». 2007. 512 с.

5.Боровиков В.А. Искусство анализа данных на компьютере: для профессионалов / В.А. Боровиков. СПб.:

Питер. 2003. 688 с.

6.Гельман В.Я. Решение математических задач средствами Excel: Практикум / В.Я. Гельман. СПб.: Питер. 2003. 240 с.

126

127