Контрольная работа ИС в бизнесе для БУ. Контрольная работа по дисциплине информационные системы в бизнесе

• Название: Контрольная работа по дисциплине информационные системы в бизнесе
• Дата: 17.03.2023
• Размер: 478 Kb.
• Имя файла: Контрольная работа ИС в бизнесе для БУ.doc
• Тип: Контрольная работа; #998219
• страница: 2 из 3

МИНИСТЕРСТВО ТРАНСПОРТА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

САМАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ

(СамГУПС)

Кафедра «Информатика и вычислительная техника»

Контрольная работа

по дисциплине «Информационные системы в бизнесе»

Выполнил студент: ФИО

Шифр: шифр зачетной книжки

Проверил: доц. Макарова И.С.

Самара 2014

Пример оформления титульного листа приведён в приложении А, пример оформления содержания – в приложении Б, пример оформления отчёта на контрольную работу в слайдах – в приложении В, список файлов, представляемых при устном собеседовании – в приложении Г.

На кафедру сдаётся отчёт с контрольной работой на машинном носителе. Машинный носитель должен содержать файл с текстом отчёта и файлы приложений. Машинный носитель возвращается студенту после записи контрольной работы в банк данных кафедры.

В методическом пособии приведена тематика контрольных работ и примерные планы по отдельным темам.

При исполнении работы по темам необходимо выполнить следующие требования:

• 
  обязательно использовать периодическую печать;
  
• 
  теоретический материал представить для демонстрации при защите контрольной работы в виде презентации с помощью программы MS PowerPoint с гиперссылками на примеры, состоящей из 10 слайдов.
  

Примерное содержание отчёта к контрольной работе по темам:

Введение.

Теоретический материал – изложение теории вопроса согласно варианту.

Практический материал – изложение последовательности действий по решению конкретного варианта задачи с гиперссылками на примеры.

Заключение.

Литература.

Приложение: Теоретический материал в виде презентации в программе MS PowerPoint (не менее 10 слайдов).

Практический материал, содержащий данные или графические объекты, отражающие промежуточные результаты по каждому пункту решения задачи в виде последовательности слайдов в программе MS PowerPoint.

ПРИМЕРЫ ОФОРМЛЕНИЯ

ТЕОРЕТИЧЕСКОЙ ЧАСТИ КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЫ

1. 
   Бизнес - офис предприятия. Использование баз данных MSExcel.
   

Перечень вопросов по теории:

1. 
   Понятие бизнес-офиса предприятия. Программное обеспечение бизнес-офиса:
   

Основные сведения о базах данных и средствах MS Excel для их организации.

Способы ввода данных в базу.

2. 
   Сортировка, обеспечение отфильтрованных данных.
   

• 
  Основные способы сортировки.
  
• 
  Типы критериев отбора Поиск.
  
• 
  Создание и применение пользовательского фильтра.
  
• 
  Создание и применение расширенного фильтра.
  
• 
  Условное форматирование баз данных средствами MS Excel .
  

3. 
   Работа с данными в базах MS Excel.
   

• 
  Импорт и экспорт данных.
  
• 
  Расчёт итогов.
  
• 
  Анализ данных в MS Excel с помощью создания сводных таблиц.
  

Приложения:

Теоретический материал в виде презентации в программе MS PowerPoint (не менее 10 слайдов).

Практический материал, содержащий данные или графические объекты, отражающие промежуточные результаты по каждому пункту решения задачи в виде последовательности слайдов в программе MS PowerPoint.

2. 
   Электронная коммерция. Виды электронной коммерции.
   

Перечень вопросов по теории:

1. 
   Электронная коммерция. Преимущества электронной коммерции.
   
   • 
     История электронной коммерции.
     
   • 
     Организация электронной коммерции.
     
   • 
     Использование электронной коммерции.
     
2. 
   Классификация и характеристика информационных систем.
   
   • 
     Определение информационных систем, предъявляемые к ним требования.
     
   • 
     Состав информационных систем.
     
   • 
     Информационные системы для управления коммерческими предприятиями.
     
3. 
   Электронные платёжные системы.
   
   • 
     Сущность электронных платежей.
     
   • 
     Банковские карты.
     
   • 
     Перспективы развития электронной коммерции.
     

Приложения:

Теоретический материал в виде презентации в программе MS PowerPoint (не менее 10 слайдов).

Практический материал, содержащий данные или графические объекты, отражающие промежуточные результаты по каждому пункту решения задачи в виде последовательности слайдов в программе MS PowerPoint.

3. 
   Сравнительный анализ систем электронного документооборота.
   

Перечень вопросов по теории:

1. 
   Электронный документооборот – информационные технологии управления предприятием с помощью документов.
   
   • 
     История электронного документооборота.
     
   • 
     Организация электронного документооборота на предприятии.
     
   • 
     Использование электронного документооборота на предприятии.
     
2. 
   Классификация систем электронного документооборота.
   
   • 
     Международные требования, предъявляемые к системам электронного документооборота (создание электронных архивов документов предприятия и программных шаблонов сайтов предприятия).
     
   • 
     Интеллектуальные системы электронного документооборота.
     
   • 
     Сравнительный анализ систем электронного документооборота в Республике Беларусь.
     
3. 
   Перспективы развития систем электронного документооборота.
   
   • 
     Развитие систем управления информационными ресурсами предприятия.
     
   • 
     Программа «Электронное правительство» в Республике Беларусь.
     

Приложения:

Теоретический материал в виде презентации в программе MS PowerPoint (не менее 10 слайдов).

Практический материал, содержащий данные или графические объекты, отражающие промежуточные результаты по каждому пункту решения задачи в виде последовательности слайдов в программе MS PowerPoint.

4. 
   Системы поддержки принятия решения.
   

Перечень вопросов по теории:

1. 
   Системы поддержки принятия решений – системы управления проектами.
   

• 
  История систем поддержки принятия решений.
  
• 
  Проект, цель проекта, структура проекта, окружение проекта.
  
• 
  Жизненный цикл проекта.
  

2. 
   Классификация проектов.
   

• 
  Инвестиционный проект
  
• 
  Инновационный проект.
  
• 
  Научно-исследовательский проект.
  

3. 
   Специализированные программные комплексы поддержки принятия решений, используемые в Республике Беларусь.
   

• 
  Сравнительный анализ систем поддержки принятия решений.
  
• 
  Перспективы систем поддержки принятия решений.
  

Приложения:

Теоретический материал в виде презентации в программе MS PowerPoint (не менее 10 слайдов).

Практический материал, содержащий данные или графические объекты, отражающие промежуточные результаты по каждому пункту решения задачи в виде последовательности слайдов в программе MS PowerPoint.

ПРИМЕРЫ ОФОРМЛЕНИЯ ПРАКТИЧЕСКОЙ ЧАСТИ

КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЫ

1. 
   Задания 1 – 4
   

1. 
   Чтобы сформировать массив случайных чисел необходимо выполнить команду: меню Сервис – Анализ данных – Генерация случайных чисел, выбрать по одному из распределений – ОК.Заполнить диалоговое окно:
   

Число переменных – вводится число столбцов значений, которые необходимо разместить в выходном диапазоне;

Число случайных чисел – вводится число случайных значений, которое необходимо вывести в каждом столбце выходного диапазона;

Распределение – в данном списке выбираем тип распределения, который необходимо использовать для генерации случайных чисел;

Параметры вывода – может быть установлен в одном из 3-х положений: Выходной интервал, Новый рабочий лист, Новая рабочая книга.

Технология работы с функцией Генерация случайных чиселдля построения различных распределений одинакова. Отличаются только параметры.

В MS Excel предусмотрены следующие инструменты для вызова функции показателей описательной статистики:

Меню Вставка – Функции – Статистические – Название функции – ОК.

Для выполнения задания необходимо вызвать функции: Дисп, Мода, Медиана, Срзнач, Эксцесс, Скос.

2. Показатель Эксцесс характеризует «крутизну» графика т.е. островершинное распределение или плосковершинное.

Если Эксцесс >0, то распределение островершинное; если эксцесс <0, то плосковершинное.

Коэффициент асимметрии является мерой несимметричности распределения. Если коэффициент не равен 0, то распределение асимметрично.

Если выборку разбить на 2 части: в одной асимметрия > 0, в другой - < 0. Такое распределение называется «скошенным».

Если асимметрия близка к 0, то распределение симметрично.

3. Для вызова инструмента «Описательная статистика» необходимо выполнить команду: Меню Сервис – Анализ данных – Описательная статистика – ОК.

Задать параметры:

1. 
   Входной интервал – диапазон анализируемых данных.
   
2. 
   Группировать – по столбцам или по строкам в зависимости от расположения данных.
   
3. 
   Метки – устанавливается, если первая строка (столбец) – заголовок.
   
4. 
   Параметры вывода – устанавливается в одно из 3-х положений.
   
5. 
   Итоговая статистика – устанавливается, если в выходном диапазоне необходимо получить по одному полю для каждого показателя.
   
6. 
   Уровень надёжности – следует ввести требуемый уровень надёжности выборки, например – 95%.
   
7. 
   Флажки «наименьший» и «наибольший» необходимо заполнить, если хотим увидеть наибольшее и наименьшее значения в таблице.
   

II. Задания 5 – 9, 12

1.Задачей дисперсионного анализа является изучение влияния одного или нескольких факторов на рассматриваемый признак.

В зависимости от количества факторов рассматривают однофакторный, двухфакторный и многофакторный анализ.

Предполагаем, что есть несколько независимых выборок , полученных из одной генеральной совокупности путём изменения какого-либо независимого одного фактора.

В основе теории используется критерий Фишера: если расчётное значение критерия Фишера будет меньше критического значения, то нет основания считать, что независимый фактор оказывает влияние на разброс средних значений. В противном случае - независимый фактор оказывает влияние на разброс средних значений.

2. Вызов функции: Сервис – Анализ данных – Однофакторный дисперсионный анализ – ОК. Заполнить диалоговое окно:

Входной интервал – ссылка на ячейки, содержащие анализируемые данные.

Группирование – устанавливается в положение, в зависимости от расположения данных.

Метки в первой строке – устанавливается, если первая строка является заголовком.

Альфа – вероятность возникновения ошибки, уровень риска. Для экономических задач принимается равным 0,05.

Параметры вывода – устанавливается в одно из 3-х положений.

III. Задания 10 – 11, 18, 20

Коэффициент корреляции позволяет оценить степень взаимосвязи между двумя факторами, если такая связь существует.

Например: зарплатой и образованием, объёмом сбыта и уровнем дохода, объёмом выпускаемой продукции и затратами на производство и т.д.

Для практического использования важным является линейная связь между двумя переменными X и Y. Мера силы линейной связи признаков X и Y называется коэффициентом линейной корреляции Пирсона (r).

Свойства коэффициента корреляции:

1. 
   Модуль коэффициента корреляции не зависит от начала отсчёта и единиц измерения.
   
2. 
   Если одну из величин умножить на -1, то коэффициент корреляции поменяет знак.
   
3. 
   Коэффициент корреляции принимает значения в интервале -1<=r<=1.
   

Коэффициент корреляции может быть равен -1 или 1, только если X и Y линейно зависят друг от друга: y=А0+ А1*x. Если модуль r близок к 0, то связь либо слабая, либо не линейного характера. Если r – число отрицательное, то связь между факторами существует и обратная.

Вызов функции: Сервис – Анализ данных – Корреляция – ОК.

Заполнить диалоговое окно – аналогично п. II.

IV. Задание 13

1. Регрессионный анализ позволяет предсказать значение случайной величины на основании значений одной или нескольких независимых случайных величин.

Достижение этой цели оказывается возможным за счёт определения вида аналитического выражения, описывающего связь зависимой случайной величины Y(результативный признак) с независимыми случайными величинами X1,X2,….XN(факторами).

Форма связи признака Y с факторами X1,X2,…XN называется уравнением регрессии. Зависимость может быть линейная и нелинейная.

На этапе регрессионного анализа решаются следующие задачи:

• 
  Выбор общего вида уравнения регрессии и определение параметров регрессии.
  
• 
  Определение в регрессии степени взаимосвязи результативного признака и факторов, проверка общего качества уравнения регрессии.
  
• 
  Проверка статистической значимости каждого коэффициента уравнения регрессии.
  

2. 
   Простая линейная регрессия.
   

Уравнение простой линейной регрессии имеет вид: Y=A0+A1*X. Оно точнее всего отражает распределение экспериментальных значений на диаграмме, а угол её наклона характеризует степень зависимости между переменными.

Вызов функции: Сервис – Анализ данных – Регрессия – ОК.

3. 
   Заполнить диалоговое окно:
   

Входной интервал  Y – диапазон ячеек, содержащих исходные данные по результативному признаку.

Входной интервал X – диапазон ячеек, содержащих исходные данные факторного признака.

Метки – устанавливается в том случае, если первая строка/столбец во входном диапазоне содержит заголовок.

Уровень надёжности – устанавливается по умолчанию 95%; уровень надёжности можно менять.

Константа – ноль – устанавливается в том случае, когда требуется, чтобы линия регрессии проходила через начало координат.

Параметры вывода – может быть установлен в одном из 3-х положений.

Остатки – устанавливается, если в диапазон ячеек с выходными данными требуется включить столбец остатков.

Стандартизованные остатки – устанавливается, если в диапазон ячеек с выходными данными требуется включить столбец стандартизованных остатков.

График остатков – устанавливается, если требуется вывести графики зависимости остатков от факторных признаков Xi.

График подбора – устанавливается, если требуется вывести графики зависимости результативных значений Yi от факторных признаков Xi.

V.Задания 14-16, 19

1. Анализ временных рядов – это анализ, основанный на исходном предложении, согласно которому случившееся в прошлом служит достаточно надёжным указанием на то, что произойдёт в будущем.

Временные ряды и их характеристика

Временной рядпредставляет собой последовательность данных, описывающий объект в последовательные моменты времени. В отличие от случайных выборок, анализ временных рядов основывается на предположении, что последовательные данные наблюдаются через равные промежутки времени.

Анализ временных рядов предполагает, что данные содержат систематическую составляющую и случайный шум.

Большинство регулярных составляющих временных рядов являются либо трендом, либо сезонной составляющей.

Тренд – общая систематическая линейная или нелинейная компонента, закономерно изменяющая во времени.

Сезонная составляющая – это периодически повторяющаяся компонента.

Анализ тренда

Если временные ряды содержат значительную ошибку, то первым шагом выделения тренда является сглаживание.

Для выделения тренда в первую очередь используются для линейныхфункций – скользящее среднее, а для нелинейных – экспоненциальное сглаживание.

Все эти методы отфильтровывают шум и преобразуют данные в относительно гладкую кривую.