سالائوا اینگا، کوستیونینا داریا

در علم کار تحقیقاتییک تصویر تاریخی و تشخیصی از کیفیت پیش‌بینی مدرن ارائه شده است و فناوری پیش‌بینی با استفاده از برنامه اکسل فاش می‌شود. گزارش تحقیق در فایل پیوست ارائه شده است. تولید - محصول فعالیت های پروژه- در پورتال مدرسه

دانلود:

پیش نمایش:

کنفرانس بین المللی پژوهشی آزاد برای دبیرستان و دانش آموزان «آموزش. علم. حرفه"

بخش

فناوری اطلاعات

موضوع

فناوری های کامپیوتریو پیش بینی

کوستیونینا داریا

سالائوا اینگا

موسسه تحصیلی

موسسه آموزشی شهرداری سالن ورزشی شماره 39 "کلاسیک"

مشاور علمی:

اوسیپووا سوتلانا لئونیدوونا، معلم علوم کامپیوتر از بالاترین رده

اوترادنی

فرمول بندی مسئله.پیش بینی فروش بستنی فصلی

اطلاعات اولیه.حجم فروش محصول بر اساس فصل

الگوریتم حل

1. داده های فروش بستنی را بر اساس فصل به شکل جدول ارائه دهید.
2. روند مشخص می شود، بهترین تقریب داده های واقعی (در این مسئله این یک روند چند جمله ای است)

نتیجه گیری

مدل چند جمله ای وابستگی را با اطمینان بیشتری توصیف می کند، زیرا ضریب تعیین آن R 2 نزدیکتر به 1. نزدیکتر R 2 برای وحدت، مدل با موفقیت بیشتری ساخته می شود.

مدل به دست آمده فروش بستنی فصلی را به خوبی پیش بینی می کند. اما پیش‌بینی فروش در فصل‌های بعدی دشوار است، زیرا هنگام برون‌یابی، دوری از منطقه آزمایشی توصیه نمی‌شود. با این حال، ممکن است متوجه شوید که فروش بستنی تابستانی (به ویژه در ماه های ژوئن و جولای) بالا خواهد بود.

1. محاسبه همبستگی ها

وابستگی های بین کمیت ها که هر کدام در معرض پراکندگی کاملاً غیرقابل کنترل هستند، وابستگی همبستگی نامیده می شوند.

وظیفه:

فرمول بندی مسئله. تعیین وابستگی عملکرد تحصیلی دانش‌آموزان دبیرستانی به دو عامل: تأمین کتابخانه مدرسه با کتاب‌های درسی و تأمین رایانه در مدرسه.

اطلاعات اولیه.نتایج حاصل از اندازه گیری هر دو عامل در 11 مدرسه مختلف.

الگوریتم حل

1. داده های به دست آمده را در قالب جدول ارائه دهید.
2. ضریب را با استفاده از فرمول همبستگی محاسبه کنید. که دربرتری داشتن یک تابع برای این وجود دارد CORREL ، که بخشی از گروه استتوابع آماری

نتیجه گیری

ضرایب همبستگی خطی برای هر دو وابستگی به دست آمد. همانطور که از جدول مشاهده می شود، همبستگی بین ارائه کتاب های درسی و عملکرد تحصیلی قوی تر از همبستگی بین پشتیبانی کامپیوتری و عملکرد تحصیلی است. می‌توان نتیجه گرفت که کتاب همچنان منبع دانش مهم‌تری نسبت به رایانه است.

1. برنامه ریزی بهینه

اهداف برنامه ریزی می تواند انواع سیستم ها باشد: فعالیت های یک شرکت فردی، صنعت یا کشاورزی، منطقه و در نهایت ایالت. همچنین می تواند یک وضعیت سلامتی یا شرایط آب و هوایی باشد. فرمول مسئله برنامه ریزی به شرح زیر است:

1. برخی از شاخص های برنامه ریزی شده وجود دارد: x، y و دیگران؛
2. برخی منابع وجود دارد: R1، R2 و سایرین که از طریق آنها می توان به این اهداف دست یافت.
3. بسته به ارزش ها یک هدف استراتژیک مشخص وجود دارد x، y و سایر شاخص های برنامه ریزی شده که برنامه ریزی باید بر آنها متمرکز شود.

تعیین ارزش شاخص های برنامه ریزی شده با در نظر گرفتن منابع محدود، مشروط به دستیابی به هدف استراتژیک ضروری است. این طرح بهینه خواهد بود.

نتیجه گیری

پیش بینی بخشی جدایی ناپذیر از هر حوزه ای از زندگی است، مانند مدیریت یا اقتصاد، ریاضیات یا هواشناسی.

در حین کار بر روی پروژه، متوجه شدیم که پیش بینی با کیفیت بالا فرآیندهای مختلف فعالیت های انسانی بدون فناوری های رایانه ای مدرن امکان پذیر نیست. برای این منظور، قابلیت‌های پردازشگر صفحه گسترده MS Excel را برای ایجاد مدل‌های کامپیوتری مورد استفاده در پیش‌بینی بررسی کردیم. بسیاری از وظایف انسانی در مدیریت، برنامه ریزی و پیش بینی را می توان به کامپیوتر منتقل کرد.

• آموزش

من بیش از 5 سال است که پیش بینی سری های زمانی را انجام می دهم. سال گذشته از پایان نامه خود با موضوع " دفاع کردم مدل پیش‌بینی سری‌های زمانی با استفاده از نمونه‌گیری حداکثر شباهتبا این حال، پس از دفاع هنوز چند سوال باقی مانده بود. اینجا یکی از آنها است - طبقه بندی کلی روش ها و مدل های پیش بینی.

به طور معمول، هم در آثار داخلی و هم در آثار انگلیسی زبان، نویسندگان سؤال طبقه بندی روش ها و مدل های پیش بینی را مطرح نمی کنند، بلکه صرفاً آنها را فهرست می کنند. اما به نظر من امروزه این حوزه آنقدر رشد و گسترش یافته که حتی اگر کلی ترین باشد، طبقه بندی لازم است. زیر مال منه نسخه خودرده بندی کلی.

تفاوت بین روش پیش بینی و مدل پیش بینی چیست؟

روش پیش بینینشان دهنده دنباله ای از اقداماتی است که برای به دست آوردن یک مدل پیش بینی باید انجام شود. با قیاس با پخت و پز، یک روش دنباله ای از اقدامات است که طبق آن یک ظرف آماده می شود - یعنی پیش بینی انجام می شود.

مدل پیش بینییک نمایش عملکردی وجود دارد که به اندازه کافی فرآیند مورد مطالعه را توصیف می کند و مبنایی برای به دست آوردن مقادیر آتی آن است. در همان قیاس آشپزی، مدل دارای لیستی از مواد تشکیل دهنده و نسبت آنها برای غذای ما است - پیش بینی.

ترکیب روش و مدل یک دستور کامل را تشکیل می دهد!

در حال حاضر، استفاده از اختصارات انگلیسی برای نام هر دو مدل و روش مرسوم است. به عنوان مثال، یک مدل پیش‌بینی معروف از میانگین متحرک یکپارچه اتورگرسیو با در نظر گرفتن یک عامل خارجی وجود دارد (رگرسیون خودکار یکپارچه میانگین متحرک توسعه یافته، ARIMAX). این مدل و روش مربوط به آن را معمولاً ARIMAX و گاهی به نام نویسندگان مدل (روش) باکس جنکینز می نامند.

ابتدا روش ها را طبقه بندی می کنیم

اگر دقت کنید، به سرعت مشخص می شود که مفهوم " روش پیش بینی"بسیار گسترده تر از مفهوم است" مدل پیش بینی" در این راستا، در مرحله اول طبقه بندی، روش ها معمولا به دو گروه شهودی و رسمی تقسیم می شوند.

اگر تشبیه آشپزی خود را به خاطر بسپاریم، می توان تمام دستور العمل ها را به رسمی تقسیم کرد، یعنی بر اساس مقدار مواد و روش تهیه، و بصری، یعنی در هیچ کجا نوشته نشده و از تجربه آشپز به دست آمده است. چه زمانی از دستور پخت استفاده نمی کنیم؟ وقتی ظرف بسیار ساده است: سیب زمینی سرخ کنید یا کوفته ها را بپزید، دستور پخت لازم نیست. چه زمانی دیگر از دستور غذا استفاده نمی کنیم؟ وقتی می خواهیم چیز جدیدی اختراع کنیم!

روش های پیش بینی شهودیبرخورد با قضاوت ها و ارزیابی های کارشناسان. امروزه آنها اغلب در بازاریابی، اقتصاد و سیاست استفاده می شوند، زیرا سیستمی که رفتار آن نیاز به پیش بینی دارد یا بسیار پیچیده است و نمی توان آن را به صورت ریاضی توصیف کرد، یا بسیار ساده است و نیازی به چنین توصیفی ندارد. جزئیات در مورد این نوع روش ها را می توان در اینجا یافت.

روش های رسمی- روش های پیش بینی شرح داده شده در ادبیات، که در نتیجه آن مدل های پیش بینی ساخته می شود، یعنی یک رابطه ریاضی تعیین می شود که به فرد امکان می دهد ارزش آینده فرآیند را محاسبه کند، یعنی یک پیش بینی انجام دهد.

به نظر من، این طبقه بندی کلی از روش های پیش بینی می تواند تکمیل شود.

در ادامه به یک طبقه بندی کلی از مدل ها می پردازیم

در اینجا لازم است به سراغ طبقه بندی مدل های پیش بینی برویم. در مرحله اول، مدل ها را باید به دو گروه مدل های دامنه و مدل های سری زمانی تقسیم کرد.

مدل های دامنه- چنین مدل های پیش بینی ریاضی که برای ساخت آنها از قوانین حوزه موضوعی استفاده می شود. به عنوان مثال، مدل مورد استفاده برای پیش بینی آب و هوا شامل معادلات دینامیک سیالات و ترمودینامیک است. پیش بینی توسعه جمعیت با استفاده از یک مدل ساخته شده بر اساس یک معادله دیفرانسیل ساخته شده است. پیش بینی سطح قند خون یک فرد مبتلا به دیابت بر اساس یک سیستم معادلات دیفرانسیل انجام می شود. به طور خلاصه، چنین مدل‌هایی از وابستگی‌های خاص برای یک حوزه موضوعی خاص استفاده می‌کنند. این نوع مدل با رویکرد فردی به توسعه مشخص می شود.

مدل های سری زمانی- مدل های پیش بینی ریاضی که به دنبال یافتن وابستگی ارزش آینده به گذشته در خود فرآیند و محاسبه پیش بینی بر اساس این وابستگی هستند. این مدل ها برای حوزه های موضوعی مختلف جهانی هستند، یعنی هستند فرم کلیبسته به ماهیت سری زمانی تغییر نمی کند. می‌توانیم از شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی دمای هوا استفاده کنیم و سپس از مدل مشابهی در شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی شاخص‌های سهام استفاده کنیم. اینها مدل های تعمیم یافته ای هستند، مانند آب جوش، که اگر محصولی را در آن بیندازید، صرف نظر از ماهیت آن، پخته می شود.

طبقه بندی مدل های سری زمانی

به نظر من باید جبران کنم رده بندی کلیمدل های دامنه امکان پذیر نیست: به همان تعداد دامنه، به همان تعداد مدل! با این حال، مدل‌های سری زمانی خود را به راحتی به تقسیم ساده می‌دهند. مدل های سری زمانی را می توان به دو گروه آماری و ساختاری تقسیم کرد.

که در مدل های آماریوابستگی ارزش آینده به گذشته در قالب یک معادله آورده شده است. این شامل:

1. مدل های رگرسیون (رگرسیون خطی، رگرسیون غیر خطی).
2. مدل های اتورگرسیو (ARIMAX، GARCH، ARDLM)؛
3. مدل هموارسازی نمایی;
4. مدل نمونه گیری حداکثر شباهت;
5. و غیره.

که در مدل های ساختاریوابستگی ارزش آینده به گذشته در قالب یک ساختار خاص و قوانین انتقال در امتداد آن مشخص می شود. این شامل:

1. مدل های شبکه عصبی؛
2. مدل های مبتنی بر زنجیره مارکوف؛
3. مدل های مبتنی بر طبقه بندی و درختان رگرسیون.
4. و غیره.

برای هر دو گروه، اصلی ترین، یعنی رایج ترین و دقیق ترین مدل های پیش بینی را نشان دادم. با این حال، امروزه تعداد زیادی مدل پیش‌بینی سری‌های زمانی وجود دارد، و برای انجام پیش‌بینی‌ها، به عنوان مثال، مدل‌های SVM (ماشین بردار پشتیبانی)، مدل‌های GA (الگوریتم ژنتیک) و بسیاری دیگر استفاده می‌شوند.

رده بندی کلی

بنابراین ما به موارد زیر رسیدیم طبقه بندی مدل ها و روش های پیش بینی.

1. تیخونوف E.E. پیش بینی در شرایط بازار Nevinnomyssk, 2006. 221 p.
2. آرمسترانگ جی.اس. پیش بینی برای بازاریابی // روش های کمی در بازاریابی. لندن: International Thompson Business Press, 1999. صفحات 92 – 119.
3. Jingfei Yang M. Sc. پیش بینی بار کوتاه مدت سیستم قدرت: پایان نامه برای مقطع دکتری. آلمان، دارمشتات، Elektrotechnik und Informationstechnik der Technischen Universitat، 2006. 139 ص.

UPD. 1395/11/15.
آقایون دیگه به ​​حد جنون رسیده! اخیراً یک مقاله برای بررسی برای انتشارات VAK با پیوند به این ورودی برای من ارسال شد. توجه داشته باشید که نه در مدارک تحصیلی و نه در مقالات، چه در پایان نامه ها شما نمی توانید به وبلاگ پیوند دهید! اگر لینک می خواهید، از این یکی استفاده کنید: چوچووا I.A. مدل پیش بینی سری زمانی با نمونه گیری حداکثر شباهت، پایان نامه ... Ph.D. آن ها علوم / دانشگاه فنی دولتی مسکو به نام. N.E. باومن. مسکو، 2012.

برچسب ها: اضافه کردن برچسب

نیاز به پیش بینی عینی است. آینده بسیاری از پدیده ها ناشناخته است، اما برای تصمیماتی که در حال حاضر گرفته می شود بسیار مهم است.

نیاز به پیش بینی عینی است. آینده بسیاری از پدیده ها ناشناخته است، اما برای تصمیماتی که در حال حاضر گرفته می شود بسیار مهم است. فرآیندهایی که نیاز فوری به استفاده از رویه‌های پیش‌بینی دارند، شامل فعالیت‌های اقتصادی است. با این حال، تمام مراحل پیش بینی، از جمله سازماندهی آن، ارائه و تفسیر نتایج به دور از اهمیت است. و IT می تواند کمک بسیار قابل توجهی در این زمینه ارائه دهد.

پیش بینی: موفقیت ها و شکست ها

تا به امروز، تحقیقات بسیار زیادی انجام شده است و راه حل های عملی چشمگیر برای مشکل پیش بینی در علم، فناوری، اقتصاد، جمعیت شناسی و سایر زمینه ها به دست آمده است. توجه به این مشکل، از جمله، به دلیل مقیاس است اقتصاد مدرن، نیازهای تولید، پویایی توسعه اجتماعی، نیاز به بهبود برنامه ریزی در تمام سطوح مدیریت و همچنین تجربه انباشته شده است. پیش بینی یکی از عناصر تعیین کننده سازماندهی مؤثر مدیریت واحدهای اقتصادی و جوامع اقتصادی است، زیرا کیفیت تصمیمات اتخاذ شده تا حد زیادی با کیفیت پیش بینی پیامدهای آنها تعیین می شود. بنابراین، تصمیماتی که امروز گرفته می شود باید بر اساس ارزیابی های قابل اعتماد از توسعه احتمالی پدیده ها و رویدادهای مورد مطالعه در آینده باشد.

بسیاری از کارشناسان بهبود در پیش بینی را در توسعه فناوری های اطلاعاتی مناسب می بینند. نیاز به استفاده از آنها به دلایل متعددی از جمله:

• رشد حجم اطلاعات؛
• پیچیدگی الگوریتم ها برای محاسبه و تفسیر نتایج؛
• الزامات بالا برای کیفیت پیش بینی ها؛
• نیاز به استفاده از نتایج پیش بینی برای حل مشکلات برنامه ریزی و مدیریت.

از زمان به زمان، اطلاعاتی در مورد نتایج مثبت به دست آمده توسط یک یا شرکت دیگر ظاهر می شود. تعدادی از نشریات خاطرنشان می کنند که ارزیابی موفقیت آمیز روندها در وضعیت بازار، تقاضا برای کالاها یا خدمات و همچنین سایر فرآیندها و ویژگی های اقتصادی به فرد امکان می دهد افزایش قابل توجهی در سود بدست آورد و سایر موارد را بهبود بخشد. نشانگرهای اقتصادی. مکانیسم موفقیت در نگاه اول ساده و واضح است: با پیش بینی آنچه در آینده اتفاق خواهد افتاد، می توانید اقدامات موثری را به موقع و با استفاده از روندهای مثبت و جبران فرآیندها و پدیده های منفی انجام دهید.

با این حال، نمونه های منفی نیز وجود دارد. همانطور که مدیر مجله سرویس اطلاعات قبلاً اشاره کرده بود، شرکت سیسکو، که زمانی به عنوان نماد اقتصاد جدید شناخته می شد، نه تنها نتوانست رکود اقتصادی سال 2001 را پیش بینی کند، بلکه حتی بدتر از سایرین بود زیرا معتقد بود نرم افزار پیش بینی تقاضای خود بی عیب و نقص است. مدیریت شرکت تصور نمی کرد که یکی از دلایل بحران آن می تواند روش ها و فناوری های پیش بینی مورد استفاده باشد. در نتیجه یک خطای تحلیلی، کالاهایی به ارزش 2.2 میلیارد دلار از بین رفت، حدود 20 درصد از کارکنان اخراج شدند و سهام شرکت تقریباً 6 برابر کاهش یافت. بنابراین، علت بحران سیسکو در تأخیر در دستیابی یا مقدار ناکافی اطلاعات اولیه لازم برای کار تحلیلگران این شرکت نیست. بدیهی است که مشکلات ناشی از اشتباهات روش شناختی و ارزیابی ناکافی پیش بینی های حاصل شده است. می توان فرض کرد که مدل استفاده شده توسط سیسکو سطح لازم از انطباق برآوردهای پیش بینی را با تغییر فعلی در وضعیت بازار فراهم نکرده است.

تضمین کیفیت پیش بینی

دقت، قابلیت اطمینان و کارایی، با این حال، مانند سایر مؤلفه‌های کیفیت پیش‌بینی، توسط تعدادی از عوامل تضمین می‌شود، که در میان آنها باید برجسته شود:

• نرم‌افزار مبتنی بر مدل‌های اقتصادی و ریاضی متناسب با واقعیت؛ n کامل بودن پوشش و قابلیت اطمینان منابع اطلاعات اولیه که کار الگوریتم‌های پیش‌بینی مبتنی بر آن است.
• کارایی پردازش اطلاعات داخلی و خارجی؛
• توانایی تجزیه و تحلیل انتقادی برآوردهای پیش بینی.
• به موقع بودن ایجاد تغییرات لازم در پشتیبانی روش شناختی و اطلاعاتی برای پیش بینی.

نرم افزار ویژه بر اساس مدل ها، روش ها و تکنیک های انتخاب شده با دقت است. اجرای آنها برای به دست آوردن پیش بینی های با کیفیت بالا در هنگام حل مشکلات جاری و بسیار مهم است برنامه ریزی استراتژیک. تجزیه و تحلیل وضعیت فعلی نشان می دهد که مشکلات در معرفی فناوری اطلاعات، که پیش بینی فرآیندهای اقتصادی را فراهم می کند، نه تنها فنی یا روش شناختی است، بلکه ماهیت سازمانی و روانی نیز دارد. مصرف کنندگان نتایج گاهی اوقات اصول مدل های مورد استفاده، رسمیت آنها و محدودیت های عینی موجود را درک نمی کنند. این، به عنوان یک قاعده، باعث بی اعتمادی به نتایج به دست آمده می شود. گروه دیگری از مشکلات پیاده سازی با این واقعیت مرتبط است که مدل های پیش بینی اغلب بسته، ماهیت مستقل دارند و بنابراین تعمیم آنها به منظور توسعه و انطباق متقابل دشوار است. از این رو، راه حل سازشممکن است یک رویکرد گام به گام وجود داشته باشد که وظایف اصلی تحلیلی را برجسته می کند.

با این حال، راه حل های قابل تکرار یا شرکتی آماده که پیش بینی را برای واحدهای اقتصادی کوچک و متوسط ​​در سطح سیستم فراهم می کند. کیفیت بالاو عملا هیچ کدام با قیمت در دسترس آنها نیست. در حال حاضر سیستم های خودکارمدیریت شرکت عمدتاً به کارهای ابتدایی حسابداری و کنترل محدود می شود. دلیل این وضعیت این است که قبل از ظهور فناوری اطلاعات مدرن، فرصت های گسترده ای برای استفاده مستقیم از مدل های اقتصادی و ریاضی موثر در فرآیند وجود نداشت. فعالیت اقتصادی. علاوه بر این، استفاده از مدل‌های پیش‌بینی موجود برای اهداف تحلیلی، چنین تقاضاهای بالایی را برای پشتیبانی اطلاعاتی آن‌ها ایجاد نکرد.

مبانی فن آوری های پیش بینی

هنگام ساختن یک سیستم پیش بینی از ابتدا، لازم است تعدادی از مسائل سازمانی و روش شناختی حل شود. اولی شامل:

• آموزش کاربران در روش های تجزیه و تحلیل و تفسیر نتایج پیش بینی؛
• تعیین جهت حرکت اطلاعات پیش بینی شده در شرکت، در سطح بخش ها و کارکنان فردی، و همچنین ساختار ارتباطات با شرکای تجاری و مقامات.
• تعیین زمان و دفعات رویه های پیش بینی؛
• توسعه اصولی برای پیوند پیش بینی با برنامه ریزی بلندمدت و روش انتخاب گزینه ها برای نتایج به دست آمده در هنگام تهیه برنامه توسعه شرکت.

مشکلات روش شناختی ساخت یک زیر سیستم پیش بینی عبارتند از:

• توسعه ساختار داخلی و مکانیسم عملکرد آن؛
• سازمان پشتیبانی اطلاعات؛
• توسعه نرم افزارهای ریاضی

اولین مشکل سخت ترین است، زیرا برای حل آن نیاز به ساخت مجموعه ای از مدل های پیش بینی است که دامنه آن سیستمی از شاخص های مرتبط است. مشکل نظام‌بندی و ارزیابی روش‌های پیش‌بینی در اینجا به عنوان یکی از اصلی‌ترین روش‌ها ظاهر می‌شود، زیرا برای انتخاب یک روش خاص، لازم است تحلیل تطبیقی ​​آنها انجام شود. گونه‌ای از طبقه‌بندی روش‌های پیش‌بینی، با در نظر گرفتن ویژگی‌های سیستم دانشی که زیربنای هر گروه است، می‌تواند به صورت کلی به شرح زیر ارائه شود: روش‌های ارزیابی کارشناسان. روش های مدل سازی منطقی؛ روش های ریاضی

هر گروه برای حل طیف خاصی از مسائل مناسب است. بنابراین، تمرین الزامات زیر را برای روش‌های مورد استفاده پیش‌بینی می‌کند: آنها باید بر روی یک شی پیش‌بینی خاص متمرکز شوند، باید بر اساس اندازه‌گیری کمی از کفایت باشند، و با دقت تخمین‌ها و افق پیش‌بینی متمایز شوند.

وظایف اصلی ناشی از فرآیند ایجاد یک سیستم پیش بینی به موارد زیر تقسیم می شوند:

• ایجاد سیستمی از فرآیندها و شاخص های پیش بینی شده؛
• توسعه یک دستگاه برای تجزیه و تحلیل اقتصادی و ریاضی فرآیندها و شاخص های پیش بینی شده؛
• تعیین روش ارزیابی کارشناسی، شناسایی شاخص‌های بررسی و اخذ ارزیابی کارشناسی از برخی فرآیندها و شاخص‌های پیش‌بینی‌شده.
• شاخص‌ها و فرآیندهای پیش‌بینی که فواصل اطمینان و دقت را نشان می‌دهند.
• توسعه روش هایی برای تفسیر و تجزیه و تحلیل نتایج به دست آمده.

کار بر روی اطلاعات و پشتیبانی ریاضی برای سیستم پیش بینی مستحق توجه ویژه است. فرآیند ایجاد نرم افزار را می توان در مراحل زیر نشان داد:

1. توسعه یک روش برای شناسایی ساختاری یک شی پیش بینی؛
2. توسعه روش هایی برای شناسایی پارامتریک یک شی پیش بینی؛
3. توسعه روش هایی برای پیش بینی روندها؛
4. توسعه روش هایی برای پیش بینی اجزای هارمونیک فرآیندها؛
5. توسعه روش هایی برای ارزیابی ویژگی های اجزای تصادفی فرآیندها؛
6. ایجاد مدل های پیچیده برای پیش بینی شاخص هایی که یک سیستم به هم پیوسته را تشکیل می دهند.

ایجاد یک سیستم پیش بینی نیازمند یک رویکرد یکپارچه برای حل مشکل پشتیبانی اطلاعاتی آن است که معمولاً به عنوان مجموعه ای از داده های اولیه مورد استفاده برای به دست آوردن پیش بینی ها و همچنین روش ها، روش ها و ابزارهایی که جمع آوری، انباشت، ذخیره سازی را تضمین می کند، درک می شود. ، بازیابی و انتقال داده ها در طول عملیات سیستم پیش بینی و تعامل آن با سایر سیستم های مدیریت سازمانی.

پشتیبانی اطلاعاتسیستم ها معمولا شامل:

صندوق اطلاعات (پایگاه داده)؛

منابع تشکیل صندوق اطلاعات، جریان ها و روش های دریافت داده ها؛

روش های انباشت، ذخیره سازی، به روز رسانی و بازیابی داده های تشکیل یک صندوق اطلاعاتی.

روش ها، اصول و قواعد گردش داده ها در سیستم؛

روشهایی برای اطمینان از قابلیت اطمینان داده ها در تمام مراحل جمع آوری و پردازش آنها؛

مواد و روش ها تجزیه و تحلیل اطلاعاتو سنتز؛

روش‌هایی برای توصیف رسمی و بدون ابهام داده‌های اقتصادی

بنابراین، اجزای اصلی زیر برای اجرای فرآیند پیش‌بینی مورد نیاز است:

منابع اطلاعات داخلی که مبتنی بر سیستم های مدیریت و حسابداری است.

منابع اطلاعات خارجی؛

نرم افزار تخصصی که الگوریتم های پیش بینی را پیاده سازی و نتایج را تجزیه و تحلیل می کند.

علاوه بر این اجزا باید از فناوری های مناسب برای ذخیره، تبادل و ارائه اطلاعات استفاده شود.

تایید کیفیت پیش بینی

با توجه به اهمیت حل مسئله پیش‌بینی برای نهادهای بازار، توصیه می‌شود کیفیت روش‌ها و الگوریتم‌های پیشنهادی و همچنین فناوری‌ها به طور کلی با استفاده از داده‌های منبع (آزمایشی) انتخاب شده ویژه بررسی شود. یک روش تأیید مشابه برای مدت طولانی برای ارزیابی کفایت ابزارهای ریاضی طراحی شده برای بهینه‌سازی غیرخطی، به عنوان مثال، با استفاده از توابع روزنبراک و پاول، استفاده شده است.

تأیید (یا تأیید) کیفیت و عملکرد فناوری پیش بینی معمولاً با مقایسه داده های مدل شناخته شده قبلی با مقادیر پیش بینی شده آنها و ارزیابی ویژگی های آماری دقت پیش بینی انجام می شود. بیایید این تکنیک را در شرایطی در نظر بگیریم که مدل‌های فرآیند ترکیبی از مولفه‌های روند Tt، فصلی (هارمونیک) و تصادفی هستند.

در شکل 1، به عنوان تصویری از روند مدل افزایشی، یک روند سهموی مرتبه دوم در شکل 1 ارائه شده است. 2- جزء فصلی فرآیند با دوره 12 ماهه و در شکل. 3 - جزء تصادفی. مقایسه اجرای واقعی فرآیند با پیش‌بینی آن، که در چارچوب روش پیش‌بینی کوتاه‌مدت انجام شده است، در شکل نشان داده شده است. 4. خطاهای مطلق در شکل نشان داده شده است. 5. کیفیت فن آوری با ویژگی های آماری خطاها در برآوردهای پیش بینی ارزیابی می شود.

تمرین و چشم انداز توسعه پیش بینی در سیستم های تکراری و شرکتی

در حال حاضر، انواع ابزارهای نرم افزاری گسترده شده اند که تا حدی، جمع آوری و پردازش تحلیلی اطلاعات را فراهم می کنند. برخی از آنها، به عنوان مثال MS Excel، مجهز به توابع آماری داخلی و ابزارهای برنامه نویسی هستند. دیگران، به خصوص حسابداری ارزان و حسابداری مدیریت، چنین قابلیت هایی را نداشته باشند و یا قابلیت های تحلیلی در آنها به طور ناکافی و بعضاً نادرست پیاده سازی شده باشد. با این حال، متأسفانه این امر در برخی از سیستم های مدیریت سازمانی قدرتمندتر و چند منظوره نیز ذاتی است که در نمایشگاه های گذشته "داروخانه 2001" (نوامبر-دسامبر 2001) و "حسابداری و حسابرسی 2002" (ژانویه 2002) تأیید شد. ظاهراً این وضعیت با یک تحلیل سطحی از سوی توسعه‌دهندگان از ویژگی‌های الگوریتم‌های پیش‌بینی که انتخاب کرده‌اند و کاربرد غیرانتقادی آنها توضیح داده می‌شود. به عنوان مثال، با قضاوت بر اساس منابع موجود، هموارسازی نمایی مرتبه صفر اغلب به عنوان مبنایی برای الگوریتم های پیش بینی استفاده می شود. با این حال، این رویکرد تنها در صورت عدم وجود روند در فرآیند مورد مطالعه معتبر است. در واقع، فرآیندهای اقتصادی غیر ثابت هستند و پیش‌بینی شامل استفاده از مدل‌های پیچیده‌تر از مدل‌های با روند ثابت است.

از منظر موضوع مورد بررسی، ردیابی مسیر توسعه خودکار داخلی جالب است سیستم های بانکی. سیستم های بانکی اولیه مبتنی بر فناوری سفت و سخت بود که دائماً به تغییرات یا نرم افزار اضافی نیاز داشت. این امر توسعه دهندگان نرم افزار مالی را بر آن داشت تا با پیروی از اصول باز بودن، مقیاس پذیری و انعطاف پذیری، از DBMS های صنعتی استفاده کنند. با این حال، خود این DBMS ها برای حل مشکلات تحلیلی سطح بالا، که شامل مشکل پیش بینی می شود، نامناسب بودند. برای انجام این کار، استفاده از فناوری های اضافی برای ذخیره سازی داده ها و پردازش تحلیلی عملیاتی ضروری بود که عملکرد سیستم های پشتیبانی تصمیم گیری برای موسسات مالی و تهیه پیش بینی ها را تضمین می کرد. همین رویکرد در سیستم های مدیریت سازمانی پیچیده استفاده می شود.

جهت دیگر استفاده کاربردی مدرن از روش های پیش بینی مبتنی بر فناوری اطلاعات، حل طیف گسترده ای از مشکلات بازاریابی است. یک تصویر راه حل مدیریت SAS Churn برای نرم افزار مخابرات است. این برای اپراتورهای مخابراتی در نظر گرفته شده است و همانطور که توسعه دهندگان آن ادعا می کنند اجازه می دهد تا مدل های پیش بینی بسازند و با کمک آنها احتمال ریزش دسته های خاصی از مشتریان را ارزیابی کنند. اساس این نرم افزار سرور پایگاه داده توزیع شده Scalable Performance Data Server، ابزارهای ساخت و مدیریت انبارها و دیتا مارت ها، ابزارهای داده کاوی Enterprise Miner، سیستم پشتیبانی تصمیم گیری SAS/MDDB Server و همچنین ایدز. برای اطمینان از رقابت پذیری سیستم های CRM جدید، لیست قابلیت های توسعه یافته آنها و همچنین برای سیستم های بانکی خودکار، شامل عملکردهای گزارش دهی است که از فناوری های OLAP استفاده می کند و تا حدودی امکان پیش بینی نتایج بازاریابی، فروش و مشتری را فراهم می کند. سرویس.

تعداد زیادی متخصص وجود دارد محصولات نرم افزاریارائه پردازش آماری داده های عددی، از جمله عناصر فردی پیش بینی. چنین محصولاتی عبارتند از SPSS، Statistica و غیره. این ابزارها هم مزایا و هم معایبی دارند که دامنه آنها را به میزان قابل توجهی محدود می کند. کاربرد عملی. در اینجا لازم به ذکر است که ارزیابی برازش رشته های تخصصی ریاضی و آماری نرم افزارحل مشکلات پیش بینی توسط کاربران عادی بدون آموزش خاص نیاز به تحقیق و بحث جدی جداگانه دارد.

با این حال، حل مشکلات پیش‌بینی برای مصرف‌کنندگان از کسب‌وکارهای کوچک و متوسط ​​با استفاده از سیستم‌ها و فناوری‌های اطلاعاتی قدرتمند و گران قیمت، عمدتاً به دلایل مالی، تقریباً غیرممکن است. بنابراین، یک جهت بسیار امیدوارکننده، توسعه قابلیت های تحلیلی سیستم های حسابداری و حسابداری مدیریت کم هزینه موجود و گسترده است. گزارش های تکمیلی بر اساس فرآیندهای تجاری خاص و حاوی اطلاعات تحلیلی لازم برای یک کاربر خاص تهیه شده است نگرش بالا"کارایی - هزینه".

برخی از توسعه دهندگان نرم افزار خطوط کاملی از ابزارهای تحلیلی را ایجاد می کنند. به عنوان مثال، شرکت Parus راه حل های Parus-Analytics و Triumph-Analytics را برای طیف وسیعی از کاربران از مشاغل کوچک و متوسط ​​ارائه می دهد. وظایف پیچیده‌تر پردازش تحلیلی اطلاعات پیش‌بینی در قالب یک مرکز به اصطلاح موقعیتی در سیستم Parus ادغام می‌شود. به گفته دیمیتری سودارف، مدیر توسعه راه حل های گردش خون، در سال 1997 تصمیم گرفته شد تا محصولات نرم افزاری را توسعه و پیاده سازی کند که به شرکت اجازه می دهد از ثبت واقعیت های ساده در فعالیت های یک شرکت به تجزیه و تحلیل اطلاعات حرکت کند. در همان زمان، انتقالی از خودکارسازی کار حسابداران و مدیران میانی به پردازش اطلاعات برای مدیریت ارشد برنامه ریزی شد. با در نظر گرفتن طیف احتمالی مصرف کنندگان، Parus-Analitika و Triumph-Analytika هیچ نیاز خاصی برای محیط نرم افزاری و سخت افزاری ندارند، با این حال، راه حل Triumph-Analytika بر اساس MS SQL Server پیاده سازی شده است که به آن ارائه می دهد. قابلیت های بیشتر برای پیش بینی فرآیندهای مورد مطالعه، به ویژه، مؤلفه هارمونیک پیش بینی ها در نظر گرفته شده است.

ارزش پیش بینی زمانی که مستقیماً در مدیریت سازمانی استفاده می شود چندین برابر افزایش می یابد. بنابراین، یک جهت مهم، ادغام سیستم های پیش بینی با سیستم هایی مانند Kasatka، MS Project Expert و غیره است. به عنوان مثال، نرم افزار Kasatka SBI به صورت خودکار قرار می گیرد. محل کاررئیس و متخصصان بخش بازاریابی و برای توسعه مجتمع های مدیریت، بازاریابی و برنامه ریزی استراتژیک در نظر گرفته شده است. این هدف نیاز به شناسایی روندهای بلندمدت و در نظر گرفتن آنها را هنگام برنامه ریزی از پیش تعیین می کند. افق پیش بینی بر اساس اهداف مربوطه سازمان تعیین می شود.

نتیجه

انتخاب فن آوری پیش بینی و ابزار اجرای آن باید مطابق با اهداف و اهداف یک مصرف کننده خاص و با در نظر گرفتن سطح پشتیبانی اطلاعاتی، صلاحیت های کاربر و تعدادی از عوامل دیگر انجام شود. این دلایل مستلزم توسعه فردی یا انطباق نرم افزار ویژه ای است که قبلا ایجاد شده است.

ادبیات

واژه نامه

پیش بینی(در برنامه ریزی اقتصادی) - مرحله علمی و تحلیلی فرآیند برنامه ریزی اقتصادی. وظایف اصلی پیش‌بینی در تدوین برنامه‌های اقتصادی عبارتند از: تحلیل علمی فرآیندها و روندهای اجتماعی، اقتصادی، علمی و فنی، ارتباط عینی پدیده‌های اجتماعی-اقتصادی در شرایط خاص، ارزیابی وضعیت موجود و شناسایی مشکلات کلیدی اقتصاد. توسعه؛ ارزیابی توسعه این روندها در آینده و پیش بینی شرایط جدید اقتصادی، مشکلات جدیدی که نیاز به حل دارد. شناسایی جایگزین های احتمالی توسعه برای انتخاب آگاهانه یک یا آن فرصت و اتخاذ تصمیم بهینه.

اتوماسیون کنترل- استفاده از روش ها و تکنیک های پردازش خودکار اطلاعات توسط نهادهای مدیریت شرکت، از جمله برای توسعه تصمیمات اقتصادی بهینه. اتوماسیون مدیریت با معرفی روش های اقتصادی-ریاضی و فناوری اطلاعات همراه است.

پشتیبانی اطلاعاتی سیستم- مجموعه ای از روش ها و ابزارهای انتخاب، طبقه بندی، ذخیره سازی، جستجو، به روز رسانی و پردازش اطلاعات در سیستم. پشتیبانی اطلاعات شامل موارد زیر است: ترکیب اطلاعات (فهرست واحدهای اطلاعاتی یا مجموع). ساختار اطلاعات و الگوهای تحول آن؛ ویژگی های جریان اطلاعات؛ ویژگی های کیفیت اطلاعات؛ روش های پردازش اطلاعات پشتیبانی اطلاعاتی را می توان در جنبه های عملکردی، ساختاری، تحولی و سازمانی و روش شناختی مشخص کرد. ابژه های جنبه دگرگونی دگرگونی زبان است مدیریت اقتصادیبر اساس سطوح و مراحل ارتقاء اطلاعات در سیستم.

لگ لگ- فاصله زمانی بین لحظه وقوع واکنش (اثر) سیستم به تأثیر اعمال شده بر آن و لحظه اعمال آن. در سیستم های اجتماعی-اقتصادی، ارزش های تاخیر نقش مهمی در برنامه ریزی و مدیریت دارند. عقب افتادن بازده سرمایه گذاری از اهمیت ویژه ای برخوردار است.

روند(مبنای قطعی فرآیند پیش بینی شده) - روند کلی و اصلی تغییر در سری زمانی (فرایند) طی یک دوره به اندازه کافی طولانی مشاهده آن. به طور کلی پذیرفته شده است که یک روند با عملکرد عوامل دائمی عامل تعیین می شود.

جزء هارمونیک فرآیند پیش بینی شده- مؤلفه ای که عملکرد آن توسط عوامل ماهیت دوره ای تعیین می شود. یک مورد خاص جزء فصلی است که عمدتاً توسط شرایط آب و هوایی و سنت های اجتماعی تعیین می شود.

جزء تصادفی فرآیند پیش بینی شده- انحراف مقادیر واقعی فرآیند از مقادیر پیش بینی شده، که دلایل آن مشخص نشده است و در چارچوب مدل اتخاذ شده قابل شناسایی نیست.

روش های اقتصادی و ریاضی- نامی متعارف برای مجموعه ای از رشته های علمی و کاربردی در تقاطع اقتصاد و ریاضیات. آنها شامل گروه های زیر از رشته های: روش های اقتصادی و آماری. اقتصاد سنجی; تحقیق در عملیات در اقتصاد؛ سایبرنتیک اقتصادی

ارزیابی های تخصصی- ارزیابی فرآیندها یا پدیده هایی که به طور مستقیم قابل اندازه گیری نیستند. ارزیابی های خبره نقش مهمی در تصمیم گیری از جمله در پیش بینی گزینه ها و پیامدهای آنها دارد.

روش پیش بینی اکتشافی- استفاده از نظر متخصصان در این زمینه؛ برای پیش‌بینی فرآیندهایی استفاده می‌شود که در زمان پیش‌بینی رسمی نمی‌شوند. مترادف با روش ارزیابی کارشناسان است.

روش های پیش بینی ریاضیبه طور معمول به روش هایی برای مدل سازی فرآیندهای توسعه و روش های برون یابی تقسیم می شود. آنها بر اساس ابزارهای ریاضی هستند.

روشهای پیش بینی و تحلیل منطقیدر درجه اول با تجزیه و تحلیل ثبات پیشرفت و نتایج پیش بینی همراه است. به عنوان بازخورددر یک سیستم پیش بینی علاوه بر این، روش های تجزیه و تحلیل منطقی به شما امکان می دهد حل کنید وظایف مستقلبه عنوان مثال، ساخت مدل‌های مورفولوژیکی، که متعاقباً به عنوان مبنایی برای مدل‌های پیش‌بینی رسمی (ریاضی) استفاده می‌شوند.

روش های پیش بینی ترکیبی- استفاده مشترک از روش های پیش بینی اکتشافی و ریاضی به منظور ترکیب مزایای ذاتی آنها و جبران کاستی ها.

پیش بینی فاصله زمانی- محدوده مقادیری که با توجه به پارامترهای فرآیند شناخته شده، مقدار پیش بینی شده با احتمال داده شده در آن قرار می گیرد.

معیارهای کیفیت پیش بینی- معیار کیفیت اصلی صحت پیش بینی است. علاوه بر این می توان از معیارهایی برای کارایی، قابلیت اطمینان و ... استفاده کرد.

خطاهای پیش بینی- تفاوت بین مشاهده فعلی شی پیش بینی و مقدار مورد انتظار. خطاهای پیش بینی به دلایل مختلفی ایجاد می شود: عدم اطمینان از وضعیت آینده. تغییرات در خود شی پیش بینی؛ تأثیر عوامل تازه در حال ظهور و غیره

پیش بینی- قضاوت در مورد وضعیت آینده یک شی که عمدتاً ماهیت ذهنی دارد.

مدل شی پیش بینی- استفاده از پدیده ایزومورفیسم (قیاس) برای توصیف یک شی پیش بینی واقعی با استفاده از روابط ریاضی و نتیجه گیری های منطقی (در موارد نادرتر، از مدل های فیزیکی استفاده می شود). این مدل انتزاع خاصی از واقعیت است و فقط آن دسته از ویژگی های اصلی را در نظر می گیرد که مورد توجه هستند یا تأثیر قابل توجهی در توسعه آن دارند. دشواری انتخاب مدل یک شیء پیش بینی شده توسط تعدادی از عوامل تعیین می شود: اطلاعات در مورد فرآیندها یا اشیاء مشابه آنچه پیش بینی می شود. دقت اطلاعات در مورد یک فرآیند (شیء) معین؛ مقدار این اطلاعات در حال حاضر، طبقه بندی های زیادی از مدل های پیش بینی وجود دارد.

سیستم پیش بینی- مجموعه ای از روش ها، روش ها و ابزارهای جمع آوری داده های اولیه، پردازش اطلاعات و ارائه پیش بینی ها با کیفیت مورد نیاز.

منابع

بر شرکت های مختلفبرای ایجاد بودجه الزامات خاصی وجود دارد. این ویژگی ها توسط سازندگان محصولات نرم افزاری در نظر گرفته شده است. بیایید به معروف ترین و گسترده ترین محصولات نرم افزاری نگاه کنیم.

Hyper Pillar یک سیستم بزرگ و پیشرفته است که بودجه بندی را کاملاً خودکار می کند. برای شروع کار، هزینه های برنامه ریزی شده و درآمدهای پیش بینی شده را وارد می کنید. نتیجه محاسبات یک مدل پویا از شرکت با مدل‌های مسئول هر سطح و فناوری ساده برای ایجاد تغییرات در آن است. برنامه Hyper Pillar به خوبی با سایر محصولات شرکت ادغام شده است: Enterprise، Essbase OLAP Server، Reporting.

برنامه ریز شرکتی یک برنامه بودجه بندی است که بر اساس درخت هزینه ساختاری شرکت ساخته شده است. گره های درختی - مقادیر برنامه ریزی شده، واقعی و انحرافات بین آنها. گره ها با فرمول به هم متصل می شوند. فایل ها را می توان از طریق ODBC وارد کرد. Corporate Planner در شرکت های کوچک استفاده می شود و از کارهای توزیع شده پشتیبانی نمی کند.

برنامه ریزی Adaytum - سه بعدی است صفحه گستردهبا توابع برای ساخت برش های مختلف. جداول شامل داده های مختلف (زمان، مالی و غیره) برای هر بخش از شرکت است. تابعی برای خلاصه کردن بودجه تلفیقی برای یک تاریخ انتخابی وجود دارد. Adaytum Planning محصولی مقرون به صرفه برای ایجاد بودجه اندک از طریق استفاده از تعدادی ابزار تحلیلی است.

"جید" یک محصول نرم افزاری با هدف استفاده در شرکت های بزرگ با ساختار هلدینگ است. موقعیت میانی بین پردازش کامپیوتری و کاغذی اسناد و مدارک را اشغال می کند و دارای یک روش مناسب برای تصویب بودجه است. این برنامه حتی با داده های ناکافی آماده کار می کند. داده های اولیه، بودجه های بخش های هلدینگ است که باید در یک بودجه هلدینگ ترکیب شوند. "یشم" بر اساس صفحات گسترده ایجاد می شود.

"Red Director" یک سیستم بودجه بندی است که برای شرکت های کوچک و متوسط ​​طراحی شده و رابط کاربری ساده ای دارد. این برنامه مبتنی بر پایگاه داده بدون امکان ادغام با سایر محصولات نرم افزاری است.

برنامه ریزی است نوع خاصفعالیت های علمی و عملی، شامل توسعه تصمیمات استراتژیک (در قالب پیش بینی ها، پروژه ها، برنامه ها، طرح ها)، ارائه چنین اهداف و استراتژی هایی برای رفتار اشیاء مدیریتی است که اجرای آنها عملکرد مؤثر آنها را تضمین می کند. در بلند مدت، سازگاری سریع با شرایط خارجی تغییر یافته.

برنامه Project Expert از Pro-Invest-Consulting به کاربران اجازه می دهد تا مشکلات زیر را حل کنند:

· تشریح و طراحی فعالیت های هر شرکتی با در نظر گرفتن تغییرات پارامترهای محیطی (تورم، مالیات، نرخ ارز).

· برنامه ای برای توسعه یک شرکت یا اجرای یک پروژه سرمایه گذاری، یک استراتژی بازاریابی و یک استراتژی تولید که تضمین می کند استفاده منطقیمنابع مادی، انسانی و مالی؛

· تعیین طرح تامین مالی شرکت؛

· سناریوهای مختلف را برای توسعه یک شرکت آزمایش کنید، مقادیر عواملی که می توانند بر آن تأثیر بگذارند را تغییر دهید نتایج مالی;

· تهیه صورتهای مالی (گزارش حرکت از پول، ترازنامه، صورت سود و زیان، گزارش استفاده از سود) و یک طرح تجاری برای یک پروژه سرمایه گذاری، کاملاً مطابق با الزامات بین المللی، به زبان روسی و زبان های انگلیسی;

· انجام یک تجزیه و تحلیل جامع از شرکت (پروژه)، از جمله تجزیه و تحلیل کارایی کلی، تجزیه و تحلیل حساسیت، تجزیه و تحلیل جریان نقدی برای هر شرکت کننده پروژه، تجزیه و تحلیل وضعیت مالیو سودآوری شرکت با استفاده از سه دوجین شاخص محاسبه شده خودکار.

ماژول تبادل ویژه Project Expert به شما امکان می دهد اطلاعات را با فرمت های *.txt و *.dbf وارد و صادر کنید. داده های جداول خلاصه و اطلاعات متنی را می توان آزادانه از طریق کلیپ بورد ویندوز در Word، Excel و سایر برنامه های کاربردی ویندوز کپی کرد. Project Expert همچنین با معروف ترین سیستم های برنامه ریزی و مدیریت ارتباط برقرار می کند: MS Project، Primavera، Project Planner و Sure Truck. داده ها در قالب نمودار شبکه GANTT با شرح مراحل، روابط آنها و غیره وارد و صادر می شوند.

هسته مجموعه ای از برنامه ها بودن آنالیز مالیو طراحی، Project Expert قادر است به طور خودکار اطلاعات مربوط به وضعیت شروع شرکت را از برنامه تحلیل مالی Audit Expert و داده های برنامه عملیاتی بازاریابی را از برنامه Marketing Expert "دانلود" کند.

برنامه Project Expert در دو تغییر ارائه می شود: Base و Professional. Project Expert Professional دو ویژگی اضافی را در اختیار کاربران خود قرار می دهد:

1) به روز رسانی داده ها و نظارت بر اجرای پروژه (طرح). با پیشرفت پروژه، کاربر این فرصت را دارد که داده های واقعی را برای همه ماژول های پروژه وارد کند و شاخص های به روز شده را محاسبه کند حرکت واقعیوجوه، و همچنین کنترل اختلاف بین جریان نقدی واقعی و برنامه ریزی شده.

2) کار با گروهی از پروژه ها. ماژول ویژه Project Integrator به شما امکان می دهد چندین پروژه (تشکیلات) را در یک گروه ترکیب کنید و شاخص های عملکرد یکپارچه را برای کل گروه محاسبه کنید و همچنین نسخه های مختلف یک پروژه را با توجه به هر شاخصی با یکدیگر مقایسه کنید.

برنامه Biz Planner از Pro-Invest-Consulting اصلاح شده از Project Expert است و برای برنامه ریزی و تجزیه و تحلیل اثربخشی سرمایه گذاری در مشاغل کوچک و متوسط ​​طراحی شده است.

برنامه کارشناس حسابرسی شرکت Pro-Invest-Consulting می باشد ابزار موثرتجزیه و تحلیل جامع از وضعیت مالی و عملکرد شرکت. آوردن صورت های مالی به استانداردهای بین المللی به شما امکان می دهد داده های صورت های مالی شرکت ها برای سال های مختلف را به جداول تحلیلی که الزامات را برآورده می کند تبدیل کنید. استانداردهای بین المللیحسابداری

برنامه Marketing Expert از Pro-Invest-Consulting یک سیستم پشتیبانی تصمیم در تمام مراحل توسعه برنامه های بازاریابی استراتژیک و تاکتیکی و نظارت بر اجرای آنها است.

برنامه Forecast Expert از Pro-Invest-Consulting یک سیستم پیش‌بینی کاربردی جهانی است و برای ساخت یک پیش‌بینی سری زمانی با استفاده از یک مدل اتورگرسیو و میانگین متحرک یکپارچه (ARISS، ARIMA، ARIMA، Box-Jenkins) طراحی شده است. Forecast Expert به شما امکان می دهد داده های موجود را تجزیه و تحلیل کنید و یک پیش بینی نشان دهنده مرزها بسازید فاصله اطمینانبرای مدت زمانی که از دوره مشاهده سری اصلی تجاوز نمی کند. مدل میزان تأثیر را تعیین می کند عوامل فصلیو هنگام ایجاد پیش بینی آنها را در نظر می گیرد.

برنامه MS Project از مایکروسافت توسعه ای در زمینه مدیریت پروژه سرمایه گذاری بر اساس نظریه گراف و برنامه ریزی شبکه است.

بررسی مسیرها و مشکلات اصلی اجرا در فعالیت های عملیسازمان های فناوری اطلاعات و ارتباطات مدرن. مشکلات و مسیرهای ایجاد یک فضای اطلاعاتی یکپارچه مشخص می شود. تجزیه و تحلیل شرایط و پیش نیازهای مدل سازی عملی انجام شد و ویژگی های ساخت مرحله به مرحله مدل های پیش بینی فعالیت های سازمان ها مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت. دانا شرح مختصری ازاز ویژگی های استفاده از مدل های مختلف پیش بینی، تاکید بر اهمیت بررسی کفایت مدل های پیش بینی شده است. مروری بر فناوری‌های نوین اطلاعاتی و تحلیلی برای پیش‌بینی فعالیت‌های سازمان‌ها انجام شد. توصیه هایی برای استفاده از نتایج پیش بینی در عمل ارائه شده است شاخص های کلیدیسازمان های.

فناوری های اطلاعاتی و تحلیلی

مدل سازی فعالیت

تحلیل کفایت مدل

پیش بینی فعالیت های سازمان

1. Golichev V.D., Golicheva N.D., Gusarova O.M. سرزمین اسمولنسک و جمعیت آن (بررسی تاریخی و آماری در ارقام و حقایق). – اسمولنسک: اسمولگورتیپوگرافی، 2013. – 152 ص.

2. گوسارووا O.M. مدل سازی به عنوان راهی برای برنامه ریزی و مدیریت نتایج کسب و کار // پیشرفت در علم مدرن. – 2014. – شماره 11. – ص 88–92.

3. گوسارووا O.M. مدل سازی در پذیرش تصمیمات مدیریتی// علم و آموزش: مشکلات و چشم اندازهای توسعه: مجموعه مقالات علمی بر اساس مطالب کنفرانس علمی و عملی بین المللی. – Tambov: Ukom, 2014. – صص 41–42.

4. گوسارووا O.M. مشکلات ادغام تئوری و عمل مدل سازی نتایج کسب و کار // اقتصاد و آموزش: چالش ها و جستجوی راه حل: مجموعه مقالات علمی بر اساس مواد کنفرانس علمی و عملی دوم همه روسی (مکاتبات) (یاروسلاول، 15 آوریل، 2014) - یاروسلاول: صدراعظم، 2014. - صفحات 78–82.

5. گوساروا او.ام. ارزیابی رابطه بین شاخص های منطقه ای توسعه اجتماعی و اقتصادی (بر اساس مواد منطقه فدرال مرکزی روسیه) // مسائل معاصرعلم و آموزش –2013. – شماره 6. (مجله الکترونیکی).

6. Gusarova O.M., Zhuravleva M.A. تجزیه و تحلیل و بهبود فعالیت ها شرکت های سهامی// تکنولوژی پیشرفته مدرن. – 2014. – شماره 7–3. - ص 10-12.

7. گوسارووا O.M. روش ها و مدل های پیش بینی فعالیت های سیستم های شرکتی // مسائل نظری و کاربردی آموزش و علم: مجموعه مقالات علمی بر اساس مواد کنفرانس بین المللی علمی و عملی. – Tambov: Ukom, 2014. – ص 48–49.

8. گوسارووا O.M. فن آوری های کامپیوتری برای مدل سازی فرآیندهای اجتماعی-اقتصادی // رشد اقتصادیو رقابت روسیه: روندها، مشکلات و اولویت های استراتژیک: مجموعه ای از مقالات علمی بر اساس مواد کنفرانس بین المللی علمی و عملی. – M.: Unity-Dana, 2012. – P. 102–104.

9. گوسارووا O.M. بررسی کیفیت مدل های کوتاه مدت پیش بینی شاخص های مالی و اقتصادی. - م.: 1999. - 198 ص.

10. Orlova I.V., Turundaevsky V.B. تحلیل آماری چند متغیره در مطالعه فرآیندهای اقتصادی. مونوگراف. – م.: MESI، 2014. – ص 190.

در چارچوب معرفی تحریم های اقتصادی، تعدادی از شرکت های روسیجستجو کردن راه های موثرتضمین رقابت پذیری محصولات خود و افزایش کارایی سازمان. در سختی شرایط اقتصادیبرای تصمیم گیری، لازم است نه تنها از تجربه عملی در سازماندهی یک کسب و کار در زمینه خاصی از فعالیت استفاده شود، بلکه از رویکردهای مدرنبرای برنامه ریزی فعالیت های شرکت اجرای گستردهدر عمل، فناوری‌های اطلاعاتی و تحلیلی برای مدل‌سازی و پیش‌بینی شاخص‌های کلیدی کسب‌وکار، امکان نظارت عملیاتی بر نتایج کسب‌وکار و شکل‌گیری استراتژی توسعه سازمان را فراهم می‌کند. استفاده از فناوری های اطلاعاتی و تحلیلی به شما امکان می دهد سیستم های یکپارچه ای برای مدیریت نتایج کسب و کار ایجاد کنید، جریان های مادی و مالی را بهینه کنید، هزینه های فعالیت های مالی و اقتصادی را به حداقل برسانید، سود شرکت را به حداکثر برسانید و تعدادی از مشکلات دیگر را حل کنید.

فرآیندهای اطلاع رسانی جامعه مدرن و فرآیندهای مرتبط با معرفی فناوری های اطلاعات و ارتباطات در تمام زمینه های کسب و کار با گسترش گسترده فناوری های اطلاعاتی و تحلیلی برای تجزیه و تحلیل فعالیت های سازمان ها مشخص می شود. زمینههای مختلفو اشکال مالکیت فن آوری های اطلاعات مدرن امکان خودکارسازی تعدادی از زمینه های زیر را فراهم می کند: تحقیق در مورد ویژگی های یک سیستم (شیء)، نظارت بر پویایی توسعه شاخص های کلیدی در تمام زمینه های کسب و کار، بهینه سازی پارامترهای سیستم عامل، ایجاد سیستم های یکپارچه. برای نظارت و مدیریت سیستم، برنامه ریزی و پیش بینی چشم انداز توسعه سازمان.

هدف استراتژیکپیاده سازی فناوری اطلاعات و ارتباطات در تمام حوزه های فعالیت جامعه مدرن، ایجاد فضای اطلاعاتی واحدی است که برای حل طیف وسیعی از مسائل مربوط به دسترسی به پایگاه های اطلاعاتی یکپارچه، ارائه سریع طراحی شده است. گزارش آماری، ایجاد سیستم های نظارتی یکپارچه جهت های مختلففعالیت ها. همه اینها به ایجاد فرصت های اساسی جدید برای توسعه شناختی کمک می کند فعالیت خلاقشخص: پژوهشی، سازمانی و مدیریتی، کارشناس، کارآفرین و غیره. ایجاد فضای یکپارچه اطلاعاتی به افزایش کارایی و کیفیت نظارت بر فعالیت های سازمان ها، تشدید تحقیقات علمی در حوزه های مختلف، کاهش زمان پردازش و ارائه اطلاعات، کارایی و اثربخشی مدیریت سیستم و یکپارچگی ملی کمک می کند. سیستم اطلاعات V سیستم های بین المللیدسترسی به منابع اطلاعاتی در زمینه های علمی، فرهنگی، تجاری و سایر زمینه های فعالیت.

معرفی فناوری اطلاعات و ارتباطات به فعالیت های عملی سازمان ها با تعدادی از زمینه ها و مشکلات مشخص می شود:

● تجهیزات فنی سازمان ها با فناوری اطلاعات و ارتباطات حاکی از دسترسی به مدرن است نرم افزارو توسط عوامل سازمانی و اقتصادی محدود می شود. بنابراین، دسترسی به "اطلاعات کوچک" در برخی موارد بی اثر است و دسترسی به "بزرگ" پرهزینه است و بازدهی سریعی ندارد.

● تربیت متخصصان در حوزه فناوری اطلاعات و ارتباطات به ویژه در حوزه فناوری های شبکه باید به یک وظیفه اولویت دار تبدیل شود که حل آن تعیین کننده اثربخشی فعالیت های سازمان در این راستا است. یک متخصص IT بسیار ماهر گاهی اوقات می تواند کار کل بخش یک سازمان را تکمیل کند. در این راستا لازم است سازمان های آموزشیبه طور فزاینده ای رشته های مرتبط با فناوری اطلاعات را معرفی کرده و گرایش عملی آنها را افزایش می دهد. سیستم مدرنآموزش و پرورش باید بر بنیادی‌سازی آموزش در همه سطوح، استفاده گسترده از روش‌ها و فناوری‌های آموزش نوآورانه، بهبود کیفیت و دسترسی به آموزش از طریق توسعه سیستم و تجهیزات آموزش از راه دور متمرکز شود. فرآیند آموزشیفناوری های نوین اطلاعات و ارتباطات.

● ایجاد پایگاه های اطلاعاتی برای همه حوزه های فعالیت سازمان نیازمند تلاش است، اما حلقه مهمی در ادغام فناوری های اطلاعاتی سازمان در یک فضای اطلاعاتی واحد است.

یکی از روندهای فعلیورود فناوری های اطلاعاتی و تحلیلی به فعالیت های عملی سازمان ها، نظارت عملیاتی شاخص های کلیدی کسب و کار و پیش بینی گزینه های جایگزین برای توسعه شرکت است. به طور کلی می توان مراحل زیر را در پیش بینی توسعه یک سیستم تحقیقاتی (شیء) تشخیص داد.

● تعیین اهداف و مقاصد مطالعه، رهنمودهای راهبردی و جهت گیری های تاکتیکی در مطالعه سیستم را تعیین می کند که در طی فرآیند تحقیق می توان آنها را روشن و مشخص کرد.

● فرمول بندی یک مدل مفهومی از یک سیستم شامل بررسی سیستم به منظور شناسایی ویژگی های آن، ویژگی های پویایی و روابط با عوامل خارجی و محیط داخلی. جمع آوری اطلاعات آماری در مورد ویژگی های سیستم مستلزم فرمول بندی بیشتر یک مدل توصیفی کلامی از سیستم است که مشروط به شفاف سازی و رسمی سازی است. فرمول‌بندی یک مدل مفهومی یک سیستم مستلزم فهرستی از سؤالات اساسی است که بر اساس یک حوزه تحقیقاتی معین فرموله شده‌اند که اهداف مطالعه را برآورده می‌کند، و مجموعه‌ای از فرضیه‌ها در رابطه با ویژگی‌ها و ویژگی‌های شی مدل‌سازی.

● رسمی سازی یک مدل شفاهی - توصیفی مستلزم ساخت یک مدل ریاضی و تعیین عددی پارامترهای آن است. نکته مهم در این زمینه، انتخاب صحیح روش ها برای تعیین پارامترهای یک مدل ریاضی است. هر سیستم با ویژگی های توسعه خاص خود مشخص می شود و ویژگی های مدل مانند کفایت، یعنی تا حد زیادی به انتخاب روش برای تعیین عددی پارامترهای مدل بستگی دارد. انطباق مدل رسمی شده با ویژگی های فرآیندهای واقعی که پویایی سیستم تحقیق را مشخص می کند. بسته به ویژگی های سیستم تحقیق، کلاس های مختلفی از مدل های پیش بینی را می توان به طور مقدماتی انتخاب کرد، به عنوان مثال، منحنی های رشد که پویایی سیستم را در طول زمان مشخص می کند، مدل های اقتصادسنجی که رابطه بین ویژگی های مختلف داخلی سیستم را ایجاد و ارزیابی می کند. سلسله عوامل خارجیانواع مدل‌های تطبیقی ​​که برای سیستم‌های بسیار پویا با نوسانات فصلی و چرخه‌ای استفاده می‌شوند، از ساده‌ترین مدل‌ها تا مدل‌های اتورگرسیو با باقیمانده‌های همبسته و هتروسکداستیکی.

● به دست آوردن و تفسیر نتایج مدل سازی شامل بررسی تعدادی از ویژگی های مدل ریاضی، به ویژه بررسی کفایت و دقت مدل است. کفایت مدل، درجه نزدیکی ویژگی های مدل ساخته شده را به ویژگی ها و ویژگی های شی (سیستم) واقعی مشخص می کند. به دلایل متعددی مانند تعدادی از فرضیات که در طول مدل سازی اتفاق می افتد، عدم امکان در نظر گرفتن بسیاری از عوامل تعیین کننده پویایی توسعه موضوع مطالعه، تعدادی از خطاهای فنی در مرحله رسمی سازی مدل و تعدادی از نکات دیگر، طبیعتاً منجر به تفاوت در ویژگی های مدل و شی واقعی می شود. مهم این است که این تفاوت ها اساسی نبوده و در محدوده خاصی (انحرافات) قرار دارند. مقدار انحرافات مجاز با ویژگی های پویایی سیستم تحقیق، دوره تجزیه و تحلیل ویژگی های سیستم و همچنین هدف تحقیق تعیین می شود. شاخص‌های دقت مدل، مانند انحراف استاندارد تعدادی از باقیمانده‌ها، میانگین خطای تقریب، و میانگین خطای نسبی، درجه تقریب داده‌های شبیه‌سازی‌شده را به مشاهدات واقعی به‌دست‌آمده در نتیجه جمع‌آوری اطلاعات آماری مشخص می‌کنند. در این مرحله، اصلاح و انتخاب نهایی مدل مورد استفاده در آینده برای ساخت پیش‌بینی انجام می‌شود. در این مورد، یک بررسی گسترده از کفایت مدل انجام می شود، از جمله، علاوه بر آزمایش فرضیه ها در مورد تحقق تعدادی از ویژگی های آماری جزء باقی مانده، مانند استقلال، تصادفی، برابری انتظارات ریاضی باقیمانده به صفر، تحقق قانون توزیع نرمال، ارزیابی تعدادی از ویژگی های مدل مانند ضریب تعیین، مشخص کردن نسبت تغییرات مشخصه مورد مطالعه تحت تأثیر عوامل خارجی و داخلی، ضریب فیشر، که ارزیابی می کند. اهمیت آماری مدل حاصل بر اساس نتایج مقایسه ویژگی‌های کفایت و دقت، انتخاب نهایی مدل پیش‌بینی انجام می‌شود.

● ساختن پیش‌بینی‌ها با استفاده از یک مدل رسمی و استفاده از نتایج مدل‌سازی در مدیریت سیستم، مستلزم به دست آوردن پیش‌بینی‌های نقطه‌ای است که چشم‌انداز توسعه سیستم تحقیقاتی را مشخص می‌کند. علاوه بر آنها، پیش‌بینی‌های بازه‌ای نیز قابل ساخت هستند که احتمال بیشتری برای به دست آوردن فواصل زمانی دارند که در آن ویژگی‌های سیستم ممکن است نوسان داشته باشد. لازم به ذکر است که پیش بینی ماهیت احتمالی دارد و تنها در صورتی قابل اعتماد خواهد بود که در طول دوره پیشرو همان الگوهای توسعه ای عمل کنند که در مرحله تحقیق سیستم اتفاق افتاد.

استفاده از نتایج پیش بینی در تصمیم گیری های مدیریتی می باشد فرآیند خلاقو نه تنها به دانش نظری در یک زمینه خاص نیاز دارد، بلکه نیاز به دانش نظری نیز دارد تجربه عملیدر مورد کار با سیستم تحقیق این روزها تحقیق علمیپیشرفت زیادی در توسعه فناوری های اطلاعاتی و تحلیلی برای پیش بینی فعالیت های سازمان ها داشته اند. به عنوان مثال، فناوری‌های پیش‌بینی شبکه‌های عصبی، منطق فازی، تعدادی از برنامه‌های تحلیل و پیش‌بینی چند منظوره تخصصی مانند Statistica، SPSS، Stadia، VSTAT، Project Expert و تعدادی دیگر از محصولات نرم‌افزاری شناخته شده‌اند. برای نظارت عملیاتی و پیش‌بینی نتایج عملکرد سیستم، و همچنین برای اهداف آموزشی، می‌توان از بسته MS Excel نیز استفاده کرد که تجزیه و تحلیل روند و رگرسیون را پیاده‌سازی می‌کند و همچنین بر اساس یک پردازشگر صفحه گسترده، امکان محاسبه تعدادی سیستم اضافی را فراهم می‌کند. مشخصات.

بر اساس نتایج مطالعه یک سیستم مدیریت (شیء) با استفاده از اطلاعات و فناوری های پیش بینی تحلیلی، می توان توصیه هایی را برای بهبود فعالیت های سازمان (سیستم) تدوین کرد، به عنوان مثال، تمرکز بر دستیابی به مقادیر معینی از شاخص های کلیدی عملکرد. که اجرای استراتژی توسعه سازمان، بهینه سازی جریان های نقدی، توسعه جدید جهت های امیدوار کنندهفعالیت ها. استفاده از فناوری های نوین اطلاعاتی و تحلیلی برای مدل سازی و پیش بینی به بهبود کارایی عملیاتی در پرتو اجرای استراتژی و تاکتیک های توسعه سازمان کمک خواهد کرد.

پیوند کتابشناختی