Лекции по "Информационные системы в экономике"

   Например, измерение “исполнитель” может иметь следующие иерархические уровни: предприятие – подразделение – служащий.

   На  пересечениях осей - измерений - находятся данные, количественно характеризующие процесс, с помощью установленной меры измерений.

   Это могут быть суммы оплат, объемы продаж в штуках или в денежном выражении, коэффициенты, проценты, остатки товаров  на складах, прибыль, затраты и т. п.

   Над хранилищем данных можно выполнять следующие операции:

   1.      Операция среза позволяет выделить из многомерного куба те данные, которые соответствуют зафиксированному (указанному) значению одного или нескольких измерений. 

   Из одного куба можно создать множество срезов и от каждого получить аналитический отчет в той или иной форме.

   Аналитический отчет – это данные из куба, сгруппированные по одному или нескольким измерениям.  

   

   

   

   2.                  Операция вращения – это изменение расположения измерений в пространстве, что, возможно, облегчит принятие решений.

   Например, измерение «время», представленное горизонтально, можно повернуть и расположить вертикально, а товар показать горизонтально. Возможно, именно эта операция поможет принять правильное решение.

   

   3. Операции консолидации и детализации - либо для агрегирования данных (обобщения) либо для их детализации.

   Осуществить эти операции можно благодаря иерархии, установленной среди измерителей. .

   

   Хранилище данных относится к одному из перспективных направлений развития систем формирования решений.

   Как правило, современные ERP-системы оснащены средствами их создания.

   Например, система MS Navision полностью поддерживает идею хранилищ данных, что позволяет получить аналитическую информацию для принятия решений.

   Далее рассказываете про  лабораторную работу.   
 

   61. Правило получения  данных с помощью  аналитических измерений

   Кратко  рассказать Вопрос 60

   Известно, что базовыми понятиями ХД являются: аналитические измерения (реквизиты-признаки) и меры измерения (реквизиты-основания).

   Осями многомерной системы координат служат отобранные реквизиты экономических показателей, отражающих финансово-экономическое состояние предприятия.

   Например, для продаж это могут быть товар, регион, период или время.  

   Рассмотрим основное правило манипулирования аналитическими измерениями, используемыми для выдачи информации для принятия решений.

      

   Двухмерное  представление данных можно получить, зафиксировав все значения аналитических измерений кроме одного или двух: по горизонтальной  и по вертикальной оси.

   В ячейках таблицы находятся значения мер.

   Кратко  рассказать вопрос 62   
 

   62. Визуализация результатов  получения данных  из хранилища данных.

   Кратко  рассказать вопрос 60

   Для принятия решений данные из хранилища необходимо визуализировать, однако даже трехмерный куб сложно представить на экране компьютера, так чтобы были видны значения показателей.

   Если  же хранилище данных имеет больше трех измерений, многомерная визуализация возможна, если в двухмерных таблицах использовать отображения нескольких аналитических измерений, представленных в виде иерархически расположенных названий граф и строк.

   Двухмерное  представление данных можно получить, как бы «разрезав» хранилище по нескольким осям (аналитическим измерениям).

   Для этого фиксируя необходимые значения аналитических измерений, получают двухмерную таблицу.

   Как правило, по горизонтальной оси одно измерение, по вертикальной - другое.

   Следует подчеркнуть, что меры измерения фактически также играют роль измерений.

   Если  необходимо показать одну меру, то можно  разместить в заголовках строк и  столбцов два измерения. Если же необходимо показать несколько мер, тогда одну из осей таблицы займут названия мер, а другую значения единственного» неразрезанного» измерения.

   

   
 

   63. Базы знаний, определение  и применение для  формирования экономических  решений.

   Знания  также как и данные являются информационным ресурсом и хранятся в компьютере в соответствии с разработанной моделью.

   База  знаний – это знания человека (эксперта, специалиста), помещенные в память компьютера в соответствии с некоторой моделью.

   Работа  с базами знаний – это одно из направлений искусственного интеллекта, целью которого является создание инструментальных средств, позволяющих решать задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными.

   Модель - это правила или соглашения, выполнение которых позволяет представить нечто в памяти компьютера в том виде, которая позволяет использовать формальные (программные) средства для их обработки (получение новых знаний).

   Существуют  различные модели представления  баз знаний, среди которых наиболее популярными являются:

   -                 продукционные модели (деревья вывода);

   -                 семантические сети (ассоциативные сети),

   -                 фреймы;

   -                 деревья целей;

   -                 нечеткие множества.

   Так как любая модель, и в том  числе модель представления знаний, формальна, поэтому могут создаваться программные средства для их обработки.

   Знания, как и прочие формы представления  информации, устаревают или становятся ненужными, поэтому должна быть система управления ими.

   Система управления знаниями это совокупность программных средств, обеспечивающих поиск, ввод, обработку, использование и корректировку знаний.

   

  

   Кратко  рассказать Вопросы 64 – 68   
 

   64. Семантические сети  в решении экономических  задач

   Кратко  рассказать Вопрос 63

   Семантическая сеть – это ориентированный  граф, вершины (узлы) которого соответствуют  понятиям моделируемой предметной области, а дуги – отношениям между ними.

   В качестве понятий обычно выступают конкретные или абстрактные объекты, а отношений – связи.

   Семантические сети содержат описание связей в явной  форме, указанных с помощью синтаксических, семантических и прагматических отношений.

   Наиболее  часто в них используется следующие отношения:

   -целое-часть (класс – подкласс, элемент – множество и т.д.);

   -функциональная связь, определяемая глаголом (производит, находится, поставляет … и т.д.);

   -атрибутивные (иметь значение, иметь свойство);

   - логические (И, ИЛИ, НЕТ);

   - временные (в течение, раньше, позже…).

   Пояснить  базу знаний легче  в сравнении с  базой данных, так как различия между ними нечеткие (размытые).

   На  рисунке ниже представлена информация о поставках, поставщиках и прочее с помощью реляционной базы данных и базы знаний в виде семантической сети.

   

 

   Сравнивая базу данных и базу знаний видим, что  в базе данных информация более скудная  и поэтому с уверенностью трудно ответить на вопрос:

   Делал ли ООО «Восход» заказ ООО «Рассвет»  на арматуру, которую тот производит или ООО»Восход» поставил арматуру, которую произвел ООО «Рассвет»?

   Отличие баз знаний от баз данных состоит в том, что первые содержат связи между объектами в явной форме.

   Обрабатывается  семантическая сеть на основе принципа сопоставления объекта и отношений, указанных в запросе, с объектами и отношениями, имеющимися в семантической сети.   
 

   65. Дерево вывода  в решении экономических  задач

   Кратко  рассказать Вопрос 63

   Рассказать  о прямом выводе.

   Дерево  вывода – это множество  объединенных правил, отражающих условия  выполнения некоторого процесса.

   Правила представляют собой языковую конструкцию  вида:  

   ЕСЛИ <условие, ct(условия)>, ТО <заключение, ct(заключения)> ct(правила),   

   где

   ct(условия) – коэффициент определенности условия;

   ct(заключения) - коэффициент определенности заключения;

   ct(правила) - коэффициент определенности правила.  

   Коэффициент ct

   равный 0, указывает на полную неопределенность,

   равный 1 – на полную определенность.

   Правила и коэффициенты  задает  эксперт.

   Множество правил объединяются в дерево вывода.

   Например  задано два правила.  

   Правило 1. 

   ЕСЛИ

   индекс цен возрастет не менее чем на 3% (условие В) ct(В) 

   И

   цены на энергоносители вырастут не более чем на 19%  (условие С), ct(С) = 0,4 

   ТО акции покупать (заключение А) ct(А) =0,7, ct(правила 1) = 0,7.  

   Правило 2.

   ЕСЛИ ВВП возрастет не менее чем на 1,5% (условие Д) ct(Д)  = 0,8