Добавил:

ivanov666 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Башкирский Государственный Аграрный Университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Методы системного анализа, принятия решений и обработки информации с помощью компьютерных программ. Учебное пособие

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

07.09.2026

Размер:

1 Мб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 1 23 / 93 4 5 6 7 8 9 > Следующая >>>

2.3. Методика системного анализа

Методики, реализующие принципы системного анализа вконкретных условиях, направлены нато, чтобы формализовать процесс исследования системы, процесс поставки ирешения проблемы. Методика системного анализа разрабатывается иприменяется втех случаях, когда у исследователя нет достаточных сведений о системе, которые позволили бы выбрать адекватный метод формализованного представления системы.

Общим для всех методик системного анализа является формирование вариантов представления системы (процесса решения задачи) ивыбор наилучшего варианта. Положив воснову методики системного анализа эти два этапа, их затем можно разделить напод этапы. Например,

первый этап можно разделить следующим образом:

1. Отделение (или ограничение) системы отсреды.

2. Выбор подхода кпредставлению системы.

3. Формирование вариантов (или одного варианта— что часто делают, если система отображена ввиде иерархической структуры) представления системы.

Второй этап можно представить следующими под

этапами:

1. Выбор подхода коценке вариантов.

2. Выбор критериев оценки иограничений.

3. Проведение оценки.

4. Обработка результатов оценки.

5. Анализ полученных результатов ивыбор наилучшего варианта (или корректировка варианта, если он был один).

КОМПЬЮТЕРНЫЕ ПРОГРАММЫ ДЛЯ АНАЛИЗА,

ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ИПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

3.1. Назначение ицели использования компьютерных программ для анализа, обработки данных ипринятия решений

В настоящее время для целей задач системного анализа вшироком аспекте применяемых функций начали применять компьютерные системы анализа данных, позволяющие врежиме реального времени оперировать большими массивами обрабатываемых данных, производить сложные вычисления ипредставлять полученный результат вудобной для конечного пользователя вформе.

К основным функциям, которые внастоящее время выполняют компьютеризированные системы иинформационные системы, применяемые для целей системного анализа, относят:

1) хранение больших массивов данных. Одной изосновных целей применения информационных систем всистемном анализе является работа сбольшими объёмами данных, которые необходимо хранить, обрабатывать, анализировать. К ним относят базы данных, текстовые файлы источники графической информации, имногое другое;

2) проведение исследования данных. Практически все информационные системы, применяемые для целей изадачи системного анализа, обладают свойством анализа данных, обученные проводить статистический ана-

лиз, применять, Временные ряды, машинное обучение, выявлять векторы направленности определять корреляцию ипромахи;

3) прогнозирование. Большинство компьютерных моделей, используемых для задач системного анализа, воснове своих функций имеют прогностические модели, применение которых совместно сбольшими массивами данных позволяет прогнозировать те или иные показатели, необходимые конечному пользователю;

4) принятие решений. Информационные системы нанастоящем этапе своего развития способны нетолько прогнозировать возможные варианты развития ситуации, ноиподсказывать конечному пользователю, какой из предлагаемых вариантов оптимальнее всего будет выбрать втой или иной ситуации;

5) визуализация играфическое представление. Практически любая компьютерная информационная система, используемая для целей и задач системного анализа, имеет всвоём функционале возможность графического представления конечного результата, который существенно облегчает задачу интерпретации полученных данных конечным пользователям.

3.2. Функциональные итехнические возможности

компьютерных программ для анализа, обработки данных

ипринятия решений

В настоящее время нарынке программного обеспечения представлено множество систем анализа данных, которые характеризуются широким функционалом. Косновным функциональных итехническим возможностям таких систем относятся:

1. Администрирование. Возможность администрирования позволяет настроить систему исходя изправ доступа пользователей. Таким образом можно настраивать учетные записи, роли пользователей, атакже управлять функциональностью системы иоптимизировать ее работу.

2. Анализ больших данных (англ.Big Data Analysis, BDA). Данные методы позволяют провести многогранный иглубокий анализ исследуемой области, наоснове которых можно выявить скрытые закономерности итенденции, атакже построить прогнозные модели.

3. Визуализация данных. В настоящее время при работе с системами анализа данных одним из востребованных функций является— визуализация. С помощью методов испособов визуализации можно получить не только наглядно-понятные графики и диаграммы, ноивыявлять причинно-следственные связи событий.

4. Загрузка/выгрузка данных. Возможность загрузки и/или выгрузки данных всистеме позволяет получать иобрабатывать файлы различных форматов иимпортировать данные вфайл или другую систему для дальнейшего применения.

5. Многопользовательский доступ. Возможность многопользовательской доступа позволяет совместно, параллельно работать водной системе сразу нескольким пользователям. При этом пользователи авторизуются в системе исходя изданных индивидуальных учетных записей; роли иправа доступа кфункционалу программного обеспечения могут отличатся.

6. Наличие API. Данная возможность представляет собой программный интерфейс, который состоит изсовокупности способов иправил посредством которых различные информационные системы обмениваются данными.

7. Отчётность и аналитика. Одним из важнейших иудобных функциональных возможностей системы анализа данных является опция автоматизированного формирования отчётности, которая позволяется оперативно классифицировать данные заопределенный период времени, атакже представить их вграфическом виде для последующего анализа ипринятия решений наоснове данных.

8. Статистический анализ. Пользователь спомощью различных статистических методов может построить математические, имитационные ипрочие модели на основе

которых можно выявить закономерности, атакже построить прогнозные модели.

9. Интерактивная аналитическая обработка (OLAP). Технология OLAP позволяет сверхэффективно обрабатывать многомерные массивы данных врежиме реального времени ивыдавать объеденные, сводные результаты анализа иобработки.

Таким образом, при выборе ивнедрении компьютерных программ для анализа иобработки данных вдеятельность организации следует определить цель конечную автоматизации ивнимательно изучить функциональные и технические возможности системы, так как от этих параметров будет зависеть оперативность икачество принимаемых решений.

3.3. Преимущества использования компьютерных программ для анализа, обработки данных ипринятия решений

Как было отмечено выше, компьютерные программы для анализа, обработки данных и принятия решений предоставляют широкие возможности в сфере исследования различных предметных областей иявляются удобным инструментом. Рассмотрим ключевые преимущества подобных программных продуктов:

• Прогнозирование потребностей — благодаря проанализированным данным организация сможет понять потребности клиентов. Данные могут служить лучшему удовлетворению клиентских потребностей, обеспечивая долгосрочные отношения, предвосхищая правильные потребности.

• Предоставление соответствующих продуктов/ услуг— с помощью структурированных данных о продажах можно выявить критические тенденции рынка. В соответствии с тенденциями вы можете определить, какой клиент любит какой тип продукта или услуги. Предвидя потребности клиентов иих симпатии иантипатии, можно улучшить качество продуктов иуслуг

• Анализ ипрогноз бизнес-показателей— организации, располагающие достаточными данными, могут выявлять проблемы спроизводительностью ипредпринимать действенные шаги для их преодоления. Кроме того, если проведённый анализ отображается визуально, результаты обрабатываются быстрее и помогают принимать более обоснованные решения обудущих планах организации.

3.4. Виды систем анализа данных

В настоящее время нарынке программного обеспечения существует огромное разнообразие информационных систем иинструментов для анализа иобработки данных. Рассмотрим основные виды таких программных средств.

1) Системы интеллектуального анализа данных.

Программное обеспечение на основе методов интеллектуального анализа данных исредств искусственного интеллекта может оперативно выявить скрытые закономерности имеющие практическое значение при исследовании объекта.

2) Системы потоковой аналитики.

Системы потоковой аналитики (СПА, англ.Stream Analytics Systems, SAS) отслеживают и анализируют поток высокочастотно меняющихся данных в режиме реального времени. Системы позволяют, используя доступные для анализа большие данные, контролировать качество, выявлять аномалии врабочих процессах иизвлекать иную пользу израбочей информации.

3) Системы предсказательной аналитики.

Программные системы предсказательной аналитики (ПА, англ.Predictive analytics systems, PA) направлены напостроение прогностической модели наоснове исторических данных, другими словами, напрогноз будущего поведения объектов наоснове того, как они вели себя впрошлом.

4) Системы аналитики больших данных.

Программные системы аналитики больших данных (САБОД, англ.Big data analytics, BDA) помогают веду-

щим профильным специалистам анализировать тенденции, закономерности и аномалии прикладных данных истроить практически полезные визуализации.

Итак, необходимо отметить преимущества обработки данных спомощью компьютерных программ и скорость обработки информации для оперативного принятия решений. Применение современных информационных технологий является перспективных направлением вобласти системного анализа.

ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ ИПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ

ВMATHCAD

Всегда иво все времена принятие решений в той или иной области было приоритетом человеческой деятельности.

В настоявшее время принятие решений являет собой отдельную область науки и знания, тесно связанной сматематикой, методами обработки информации, экономикой итеорией управления.

Для реализации управленческой функции принятия решения, согласно теории принятий решений, должны соблюдаться два следующих условия:

1) Улица, принимающего решение, должна иметься возможность выбора, то есть уситуации должны присутствовать хотя бы два варианта решения.

2) Лицо, принимающее решение, должно руководствоваться определённым принципом при принятии данного решения.

В настоящее время втеории принятия решений суще-

ствуют два основных принципа принятия решений:

1) Волевой принцип, чаще всего применяемой напрактике при отсутствии чётно описанных иформализованных алгоритмов выбора того или иного решения.

2) Критериальный. Применяется вслучае наличия некоторых критериев или параметров измерения качественно-количественных последствий принимаемого решения. В литературе критериальный принцип часто называют целевой функцией. Значение варианта, при

котором данная функция принимает минимальное или максимальное (оптимальное) значение.

В настоящее время существует следующая классифи-

кация задач вобласти теории принятия решений:

1) задачи, чьё решение зависит отколичества информации о начальных условиях, данных для принятия решения;

2) задачи при неизвестных, детерминированных, факторах воздействия наобъект принимаемого решения, каждый изкоторых по-своему действует напринимаемое решение иконечный результат при этом остаётся неизвестным;

3) вероятностные задачи, при которых напринимаемое решение существенно влияют случайные величины, которые не известны в абсолютном выражении и для которых возможно только определить закон распределения вероятности;

4) задачи изобласти условий неопределённости, когда конечный результат принимаемого решения, атакже действующие внешние факторы могут неизвестны повероятности проявления или же неиметь какого-либо смысла.

Проведя анализ содержания и аппарата математических методов, используемых в Mathcad, можно утверждать, что постепени оперирования количеством икачеством вводимой впрограмму информации, пакет программ Mathcad можно использовать втеории принятия решений для получения конечного результата втой или иной области при наличии выбора, необходимого для принятия решений.

4.1. Начало работы сMathCAD

Редактор формул позволяет вводить иизменять математические выражения.

Ввести математическое выражение можно в любом пустом месте документа MathCAD. Для этого следует установить курсор внеобходимое место иначать склави-

атуры вводить формулу. При этом создается математиче-

:Y a bX cX= +⋅ +⋅

ская область (math region), которая предназначена для хранения формул [3, С.30].

Для объявления переменной следует воспользоваться комбинацией символов «:=». Например,

2.5

При решении математических задач возникает необходимость применения не только простейших арифметических функций, нои команд возведения в степень, извлечение корня, знаменателя дроби. Данные команды относятся к«цепким» операторам [3, С.31].

Пример реализации «цепких» операторов в программе рассмотрен нарисунке 1.

Рисунок 1. Примеры построения выражений с«цепкими»

При необходимости можно менять формат чисел. Для этого следует два раза кликнуть по нужному значению ивоткрывшемся окне формата результата выбрать нужный тип (рисунок 2).

операторами

<<< < Предыдущая 1 23 / 93 4 5 6 7 8 9 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]