
- •1.Система поддержки принятия решений (сппр), ее основные задачи. Классификация сппр. Схема типичной сппр.
- •2.Сравнительный анализ аналитической и oltp систем.
- •3.Хранилище данных. История возникновения понятия, определение, основные свойства.
- •4.Основные подходы к реализации хранилищ данных.
- •Реализация хранилищ и витрин данных
- •Понятие и суть etl-процесса, основные преобразования данных.
- •Определение качества данных. Методика оценки качества, основанная на 4-х основных показателях.
- •8.Определение качества данных.Уровневая методика оценки качества.
- •11.Повышение качества данных: предварительная замена, классификация, структуризация.
- •12.Повышение качества данных: верификация, нормализация.
- •14.Понятия запроса и объекта запроса. Основные этапы поиска информации. Классификация задачи поиска.
- •15.Особенности решение задачи поиска в структурированных источниках на всех этапах.
- •Методы поиска Адресный поиск
- •Семантический поиск
- •Документальный поиск
- •Фактографический поиск
- •16.Оценка эффективности поисковых инструментов.
- •17. Суть многомерного анализа данных, основные понятия. Возможные операции над гиперкубом. Понятие olap.
- •18. 12 Правил Кодда.
- •19. 6 Дополнительных правил Кодда. Группы правил.
- •20.Определение olap через 5 ключевых понятий теста fasmi.
- •21.Основные подходы к реализации olap, их преимущества и недостатки.
- •23.Единая система нси. Требования идентифицируемости и уникальности, принципы построения.
- •Принципы построения единой системы нси.
- •24. Система нси: 1-3 типовые ошибки.
- •25.Система нси: 4-6 типовые ошибки.
- •26. Система нси: 7-10 типовые ошибки.
- •27.Понятие Data Mining. Дисциплины, использованные при создании Data Mining. Основные действия выполняемые Data Mining. Основные ограничения использования.
- •28.Основные задачи Data Mining. Классификация и кластеризация: суть, сравнительный анализ.
- •29.Основные задачи Data Mining. Поиск ассоциативных правил, прогнозирование, анализ отклонений.
- •30.Определение метода и алгоритма. Классификация стадий Data Mining. Свободный поиск.
- •31.Определение метода и алгоритма. Классификация стадий Data Mining. Прогностическое моделирование.
- •32.Определение метода и алгоритма. Классификация стадий Data Mining. Анализ исключений.
- •33.Основные этапы процесса подготовки к Data Mining. Анализ предметной области, постановка задачи, подготовка данных.
- •34.Понятие Text Mining. Основные этапы.
- •35.Понятие Text Mining. Основные задачи.
- •36. Предварительная обработка данных, основные приемы.
- •38.Oracle Data Mining (odm). Возможности, архитектура, характеристики. Используемые алгоритмы.
- •39.Функциональные возможности odm. Алгоритм Naïve Bayes.
- •40.Функциональные возможности odm. Алгоритм Support Vector Machine.
- •41.Функциональные возможности odm. Алгоритм k-means. Проверка качества кластеризации.
- •Алгоритм k-means.
- •42.Функциональные возможности odm. Алгоритмы Apriori.
- •43.Workflow.(поток работы) Суть, базовые понятия и их взаимосвязь.
- •44.Workflow. Структура системы, основные компоненты и их взаимосвязь.
- •45.Workflow. Условия представления бизнес-процесса как процесса Workflow. Порядок представления бизнес процесса в графическом виде (idef0).
- •49.Категории операций бизнес-процесса. Типовые параметры описания бизнес-процесса. Условия перехода между операциями.
- •46.Типовые цели внедрения проекта Workflow. Цикл управления эксплуатацией и развитием системы.
- •47.Понятие агентов. Типы агентов. Способности обучающихся агентов.
- •48.Понятие субагентов, типы субагентов. Свойства автономного агента
- •49.Мультиагентная система (мас). Определение, основные характеристики, классификация мас.
- •50.Методы организации работы в мас. Условия размещения агента на сервере. Операции над агентами. Примеры использования мас.
23.Единая система нси. Требования идентифицируемости и уникальности, принципы построения.
Единая система НСИ(нормативно справочной информации) – основа сервисно-ориентированной архитектуры
Для обеспечения использования всеми подразделениями компании унифицированной системы НСИ следует учесть четыре группы требований.
• Методологические
• Организационные
• Информационные.
• Технические
Вместе с тем помимо этих классических критериев существуют и более специфические, характерные именно для НСИ. Это идентифицируемость и уникальность обеспечивают однозначную и уникальную идентификацию данных, что необходимо для установления ссылок на них из других элементов НСИ и прикладных документов. Унификация позволяет применять единообразные правила написания/описания элементов НСИ. Например, наименования материалов в справочнике ТМЦ, пользоваться унифицированным справочником единиц измерения (а не текстовыми полями в том же справочнике ТМЦ), использовать наименования контрагентов в соответствующем справочнике и т. п. Структуризация необходима для громоздких, многочисленных элементов/записей и информационных массивов, например справочника материально-технических ресурсов (МТР).
Принципы построения единой системы нси.
• Корпоративность предусматривает необходимость использования ЕС НСИ в масштабе всей компании, ее структурных подразделений и предприятий.
• Многоцелевое использование — система НСИ должна удовлетворять информационные потребности каждой функциональной группы пользователей, представляя ей индивидуально ориентированные срезы данных.
• Полнофункциональность — ЕС НСИ должна компенсировать те или иные функциональные недостатки ERP- и других имеющихся в компании прикладных систем, связанные с поиском, обработкой и использованием НСИ.
• Централизация функций хранения эталонного массива данных НСИ, ведения, создания новых и внесения изменений в существующие эталонные данные.
• Адаптивность и масштабируемость системы по мере возникновения новых требований к составу и структуре данных НСИ с учётом организационных изменений в компании, увеличения нагрузки на информационную систему и числа пользователей.
• Интегрируемость ЕС НСИ с существующими ERP- и другими корпоративными информационными системами.
• Стандартизация и унификация форматов данных НСИ, способов их формирования и изменения на основе корпоративных документов.
• Преемственность — создание новых НСи на основе старых справочников.
24. Система нси: 1-3 типовые ошибки.
Ошибка 1: Проблема стандартизации и централизованного ведения НСИ искусственна и придумана программистами, вроде «проблемы 2000». Проблема действительно чрезвычайно важна для всех крупных компаний и государственных структур, прошедших первую фазу внедрения ERP (АСУ). Такие компании все чаще задаются вопросом: «Почему наша система не работает или работает только в рамках узких частных задач?». А ведь средства в разработку и внедрение автоматизированных систем вложены немалые. Одна из ключевых задач – сшивка информационных «лоскутков» и построение единого корпоративного информационного пространства – может быть решена только за счет грамотно построенной системы НСИ, увязанной с работающими системами. Другой важной задачей является обеспечение информационно-содержательной полноты системы НСИ, т.е. наполнение и ведение всех необходимых справочников.
Ошибка 2: Существуют государственные стандартные системы классификации продукции и видов деятельности – ОКП, ОКВЭД, ОКДП, ТН ВЭД, ЕКПС. Их и надо использовать.
Ошибка 3: Можно использовать какой-нибудь зарубежный классификатор. На международном уровне широко известны: Международный стандартный отраслевой классификатор видов экономической деятельности – классификатор ООН (ISIC), Международный классификатор основных продуктов (CPC), североамериканский классификатор NAICS, закупочный классификатор ЕС CPV и многие другие. Однако большинство из них, так же как и упомянутые общероссийские классификаторы, не содержат требуемой детализации описаний продукции. Каталог НАТО (NCS) содержит до 15 миллионов описаний предметов снабжения, ориентированных на оборонный заказ. Классификатор ЕКПС является российским аналогом классификатора НАТО. Закупочный классификатор Евросоюза (ЕС) CPV разработан сравнительно недавно для целей закупок, однако и он, имея восемь знаков кода не обеспечит необходимую степень подробности описания продукции, которая используется в корпоративных справочниках.