- •Інформаційний бізнес
- •1. Інформаційні продукти і послуги
- •2. Функції інформаційного бізнесу
- •3. Модель інформаційного бізнесу
- •4. Особливості інформаційного бізнесу
- •5. Особливості процесу праці в інформаційному виробництві
- •6. Технологія формування і використання інформаційних ресурсів в інформаційному виробництві
- •7. Поняття та структура інформаційного ринку.
- •Механізм функціонування інформаційного ринку.
- •9. Класифікація організаційних форм інформаційного бізнесу.
- •За метлю і характером діяльності:
- •За формою власності майна:
- •За національною належністю капіталу:
- •За правовим статусом і формою господарювання:
- •За галузево-функціональним видом діяльності;
- •За технологічною і територіальною цілісністю:
- •Венчурний бізнес в інформаційній сфері.
- •11. Критерії оцінювання фірм інформаційного бізнесу
- •12. Визначення стратегічних потреб в інформаційних продуктах і послугах
- •13. Поняття франчайзингу та його типи
- •14. Франчайзинг в інформаційному бізнесі
- •15. Переваги та вади купівлі існуючого бізнесу
- •16. Купівля, злиття і поглинання в інформаційному бізнесі
- •17. Бiзнес-план, його функцiональнi ролi
- •18. Типи презентацій та особливості організації їх
- •19.Основні етапи підготовки презентації
- •20. Особливості проектування виробничої системи інформаційно-обчислювальної фірми
- •29. Організаційно-структурні форми управління інформаційним маркетингом
- •30. Розробка бюджету фірми. Моделювання економіки
- •1. Економіко-математичні моделі. Предмет та об’єкт вивчення дисципліни. Основні підходи до класифікації економіко-математичних моделей.
- •2. Неокласична мультиплікативна виробнича функція Кобба-Дугласа.
- •І, відповідно, гранична норма заміщення фондів працею (sl):
- •3. Основні кроки процесу створення та розбудови економіко-математичної моделі.
- •4. Модель поведінки споживача.
- •5. Модель (рівняння) Слуцького та елементи його аналізу.
- •6. Моделі поводження виробника на конкурентних ринках.
- •1. Рівновага за Курно
- •2. Рівновага та нерівновага за Стакельбергом
- •7. Модель р.Солоу та рівень капіталоозброєності праці.
- •8. Дуополія, конкурентний ринок. Стратегії Курно. Модель Курно.
- •9. Моделі рівноваги та нерівноваги за Стакельбергом.
- •10. Принципова схема міжгалузевого балансу (мгб).
- •11. Технологічна матриця – основа інформаційного забезпечення міжгалузевого балансу.
- •12. Економіко-математична модель міжгалузевого балансу.
- •13. Коефіцієнти прямих матеріальних витрат в моделі міжгалузевого балансу.
- •14. Модель Леонтьєва або модель ”витрати - випуск”
- •15. Матриця опосередкованих матеріальних витрат в моделі міжгалузевого балансу.
- •16. Коефіцієнт повних матеріальних витрат в моделі міжгалузевого балансу
- •17. Класична модель ринкової економіки
- •18. Модель Кейнса
- •19. Двофакторні виробничі функції
- •20. Модель рейтингового оцінювання економічної системи
- •21. Інтегрований показник оцінювання рейтингу економічної системи.
- •22. Моделі взаємодії споживачів і виробників.
- •23. Класична модель ринкової економіки.
- •24. Об’єднана (загальна) модель ринкової економіки.
- •1. Процес прийняття рішень: особливості та етапи.
- •2. Сутність та призначення сппр.
- •3. Історія розвитку сппр.
- •4. Класифікація сппр.
- •5. Бізнес-аналіз як основа прийняття рішень.
- •6. Етапи бізнес-аналізу.
- •7. Огляд інформаційних систем класу сппр (Business Intelligence).
- •8. Загальна характеристика сппр від компанії Oracle.
- •9. Загальна характеристика сппр від компанії sap.
- •10. Загальна характеристика сппр від компанії Microsoft.
- •11. Загальна характеристика сппр (аналітичної платформи) Deductor.
- •12. Сутність процесу консолідації даних та його етапи.
- •13. Сховище даних як джерело даних для сппр
- •14. Місце деталізованих та агрегованих даних в сховищі даних
- •15. Архітектури сховищ даних
- •16. Вітрини даних
- •17. Візуалізація даних в сппр
- •18. Види візуалізаторів даних
- •19. Візуалізатори для інтерпретації результатів аналізу.
- •20. Візуалізатори оцінки якості аналітичних моделей.
- •21. Olap-аналіз в сппр.
- •22. Data Mining: особливості та сфери застосування.
- •24. Сутність алгоритмів класифікації та їх застосування в сппр.
- •Конструювання моделі:
- •25. Скорингові моделі в банківській діяльності.
- •26. Використання дерев рішень в сппр.
- •27. Сутністьалгоритмівкластеризації та їхзастосування в сппр.
- •28. Асоціативні правила в сппр.
- •29. Кількісні показники якості асоціативних правил.
- •30. Нейронні мережі в сппр.
- •Іс в економіці
- •7. Інформаційні системи оброблення інформації в податковій системі.
- •8. Банківські інформаційні системи.
- •9. Інформаційні системи оброблення маркетингової інформації.
- •10. Економічна інформація як предмет і продукт автоматизованої обробки.
- •11. Види та властивості економічної інформації
- •12. Структура й оцінка економічної інформації.
- •19. Організація і планування робіт на стадії введення системи в дію.
- •20. Комплексне тестування та апробація інформаційної системи.
- •21. Задачі та принципи автоматизації проектування інформаційної системи.
- •22. Автоматизація розробки проектних рішень і документування проектів
- •23. Системи автоматизованого проектування
- •24.Технологія проектування іс на основі баз даних
- •25 Системи управління документами в іс
11. Загальна характеристика сппр (аналітичної платформи) Deductor.
Виробником Deductor є компанія Basegroup Labs, заснована в 1995 в Рязані (Росія).
Основні задачі, які вирішує Deductor:
Побудова корпоративної звітності.
Обробка нерегламентованих запитів.
Аналіз тенденцій і закономірностей, планування, ранжування – проведення аналізу за принципом «що-якщо»; знаходження аномальних значень.
Прогнозування.
Управління ризиками.
Аналіз даних маркетингових і соціологічних досліджень – аналізуючи відомості про споживачів, можна визначити, хто є вашим клієнтом і чому. Як змінюються їх уподобання залежно від віку, освіти, соціального положення, матеріального стану і безлічі інших показників.
Діагностика – механізми аналізу, наявні в системі Deductor, застосовуються в медичній діагностиці і діагностиці складного устаткування. Наприклад, можна побудувати модель на основі відомостей про відмови, при її допомозі швидко локалізувати проблеми і знаходити причини збоїв.
Є 3 варіанти поставки Deductor: Academic, Professional і Enterprise.
Academic - безкоштовна версія призначена тільки для освітніх цілей. Використання даної версії в комерційних цілях заборонено. У ній обмежені можливості інтеграції та автоматичної обробки. Підтримується лише 2 джерела і приймача даних: Deductor Warehouse і текстові файли з роздільниками.
Professional - версія орієнтована на професійний аналіз даних і розрахована на використання в рамках робочих груп. У цій версії відсутні обмеження на кількість оброблюваних записів, підтримується робота з безліччю джерел даних, сховищем даних на базі безкоштовної СУБД Firebird, пакетне виконання сценаріїв, всі механізми обробки і візуалізації даних.
Enterprise - версія орієнтована на промислове корпоративне застосування. У ній реалізований весь функціонал, наявний у версії Professional. Крім того, в поставку цієї версії входять Deductor Server і Deductor Client для віддаленої роботи з системою, підтримка сховищ даних на платформах Oracle і MS SQL (крім Firebird), підтримка концепції віртуального сховища даних, реалізація OLE сервера та інші механізми, необхідні для корпоративного використання аналітичної платформи.
Склад системи Deductor:
Deductor Studio - аналітичне ядро платформи Deductor. Viewer
Deductor Viewer є робочим місцем кінцевого користувача. Warehouse
Deductor Warehouse - багатовимірне крос-платформенне сховище даних, що акумулює всю необхідну для аналізу предметної області інформацію.
Deductor Server призначений для віддаленої аналітичної обробки. Доступ до сервера обсепечівается за допомогою Deductor Client.
12. Сутність процесу консолідації даних та його етапи.
Консолідація – це комплекс методів і процедур, призначених для отримання даних з різних джерел, забезпечення необхідного рівня їх інформативності та якості, перетворення до єдиного формату, в якому вони можуть бути завантажені в сховище даних або аналітичну систему.
Вибір джерел даних.
Розробка стратегії консолідації.
Оцінка якості даних.
Збагачення.
Очищення.
Перенесення в сховище даних.