ртчмьбсрпобдмрлб

Учреждение образования

«Белорусский государственный университет

информатики и радиоэлектроники»

УТВЕРЖДАЮ

Декан факультета

информационных технологий и управления

_______________ Р.Е. Сердюков

"___"____________2008 г.

Регистрационный № УД-2-06-47/р.

КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ АНАЛИЗА И ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

Рабочая учебная программа для специальности

1-53 01 02 Автоматизированные системы обработки информации

по специализации:

1-53 01 02 02 Cистемный анализ, принятие решений и управление

Факультет информационных технологий и управления

Кафедра вычислительных методов и программирования

Курс 5

Семестр 9

Лекции 32 часа Экзамен 9 семестр

Практические Лабораторные

занятия 16 часов занятия 16 часов

Всего аудиторных часов

по дисциплине 64

Всего часов Форма получения

по дисциплине 85 высшего образования очная

2008

Учебная программа разработана на основе базовой учебной программы по курсу "Компьютерные технологии анализа и принятия управленческих решений" для высших учебных заведений, утвержденой Министерством образования Республики Беларусь 09.10.2006 г., регистрационный № 53.01.02-03/баз. и учебного плана специальности:

1-53 01 02 Автоматизированные системы обработки информации

Рассмотрена и рекомендована к утверждению на заседании кафедры Вычислительных методов и программирования:

протокол № 11от 12.05.2008г.

И.о.зав. кафедрой ВМиП ____________/Т.М. Кривоносова /

Одобрена и рекомендована к утверждению Советом факультета информационных технологий и управления Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники»

протокол № __ от _____ ___

Председатель ____________ О.А. Чумаков

СОГЛАСОВАНО

Начальник ОМОУП ______________Ц.С.Шикова

______________

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

Целью изучения дисциплины является усвоение основных методов и компьютерных технологий оперативной аналитической обработки данных (OLAP) и извлечения знаний из баз данных (Data Mining) в современных системах поддержки принятия решений (СППР).

Программа составлена в соответствии с требованиями образовательного стандарта, и рассчитана на объем 64 аудиторных часа. Распределение учебных часов по видам занятий: лекций - 32 часа; практических занятий -16 часов лабораторных занятий – 16 часов.

В результате изучения дисциплины студент должен

знать:

- структуру и компоненты современных систем поддержки принятия решений;

- компьютерные технологии комплексного многомерного анализа и визуализации данных в современных системах управления базами данных;

- основные методы и технологии предобработки, очистки данных и извлечения знаний из больших массивов данных.

уметь :

- создавать хранилищ данных;

- выполнять оперативную аналитическую обработку данных;

- извлекать знаний из баз данных;

- представлять в удобной для восприятия форме полученные данные и знания.

Перечень дисциплин, усвоение которых необходимо для изучения данной дисциплины

№ пп | Название дисциплины | Раздел, тема
1 | «Базы и банки данных» | Реляционные базы данных
2 | «Методы и системы принятия решений» | Методы анализа и принятия решений в сложных системных задачах с неполной информацией
3 | «Теория вероятностей и математическая статистика» | Регрессионный анализ. Автокорреляционная функция

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

1. Название тем лекционных занятий, их содержание, объем в часах.

№ пп | Наименование темы | Содержание | Объем в часах
1 | 2 | 3 | 4
1. | Информационные системы предприятий | Введение. Этапы развития информационных систем предприятий. Основные компоненты и классификация. Состояние, проблемы, перспективы. | 2
2. | Системы поддержки принятия решений | Концепция и определение СППР. Структура, основные функции и классификация. Архитектура аналитической платформы Deductor . | 2
3. | Хранилище данных | Хранилище и витрина данных. Реляционные базы данных и СУБД. Схема звезды. Хранилище Deductor Warehouse. | 2

4.

### Аналитическая обработка данных в реальном времени(OLAP)

Системы OLAP – 12 признаков Кодда. Принципы работы и классификация OLAP. OLAP-куб.

2

5.

### Фильтрация данных в системах анализа и прогноза

Очистка данных от шумов. Фильтр нижних частот. Оптимальная и адаптивная фильтрация

2

6. | Методы предобработка и очистки данных аналитической платформы Deductor | Очистка данных. Восстановление пропущенных данных, редактирования аномальных значений. Факторный анализ. Обнаружение дубликатов и противоречий. | 2
7. | Обнаружение знаний в базах данных | Обнаружение знаний в базах данных. Основы интеллектуального анализа данных. Задачи, решаемые Data Mining. Методика анализа данных. | 2

8.

### Статистические методы анализа данных

Корреляционный анализ. Регрессионный анализ. Линейная регрессия. Автокорреляционная функция.

2

9.

### Анализ временных рядов данных

Тренд и сезонность. Применение регрессионной анализа для задач моделирования и прогнозирования.

2

1 | 2 | 3 | 4
10. | Нейронные сети | Основные понятия и математический аппарат. Применение нейронные сети для задач классификации и моделирования. Нейронные сети, как средство добычи данных. | 4
11. | Деревья решений | Введение. Основные понятия и методы. Алгоритм CART. Алгоритм C4.5 | 2
12. | Алгоритмы кластеризации функции многих переменных | Древовидная кластеризация. Меры расстояния и правила объединения. Метод К средних. Самоорганизующиеся карты Кохонена. | 2
13. | Анализ ассоциативных правил | Терминология и описание задачи. Алгоритм выявление обобщенных ассоциативных правил. | 2
14. | Генетические алгоритмы | Основные понятия, принципы функционирования. Представление объектов и кодирование признаков. Решения задач оптимизации. | 4
| Итого: 9 семестр |  | 32

2. ПЕРЕЧЕНЬ ТЕМ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ, ИХ СОДЕРЖАНИЕ И ОБЪЕМ В ЧАСАХ

№ пп | Название темы | Содержание | Объем в часах
1 | 2 | 3 | 4
1. | Хранилище данных | Знакомство с аналитической платформой Deductor. Создание хранилища данных и наполнение его данными. | 2
2. | Аналитическая обработка данных в реальном времени | Многомерные отчеты и простая аналитика. Гиперкубы и кросс-таблицы. | 2
3. | Методы предобработка и очистки данных. Фильтрация. | Очистка данных и парциальная предобработка. Удаление аномалий. Сглаживание. Удаление шумов. | 2
4. | Факторный и корреляционный анализ. | Понижение размерности пространства входных факторов. Трансформация данных. Автокорреляционная функция. | 2

5.

### Прогнозирование

Прогнозирование временного ряда с помощью линейной регрессии и нейронных сетей.

2

6.

### Деревья решений.

Использование деревьев решений для оценки кредитоспособности физических лиц. Группировка и разгруппировка данных.

2

7. | Алгоритмы кластеризации функции многих переменных | Самоорганизующиеся карты Кохонена. Ирисы Фишера. Калькулятор. | 2
8. | Анализ ассоциативных правил | Применение ассоциативных правил для анализа продаж | 2
| Итого: 9 семестр |  | 16

3. ПЕРЕЧЕНЬ ТЕМ ЛАБОРАТОРНЫХ ЗАНЯТИЙ,

ИХ НАИМЕНОВАНИЕ И ОБЪЕМ В ЧАСАХ

№ пп | Название темы | Содержание | Объем в часах
1 | 2 | 3 | 4
1. | Хранилище данных | Создание и заполнения хранилища данных, выполнение операций слияния, экспорта в хранилище и импорта из хранилища измерений и процессов | 4
2. | Аналитическая обработка данных в реальном времени | Построить сценарии для формирования OLAP-кубов, многомерных отчетов и графиков | 4
3. | Прогнозирование | Построить сценарий прогноза продаж - очистить данные, трансформировать к скользящему окну, построить модель на основе линейной регрессии, сформировать отчет. | 4
4. | Алгоритмы кластеризации и классификации | Провести кластеризацию (сегментацию) при помощи карт Кохонена, классификацию при помощи деревьев решений выборки данных и проинтерпретировать результаты. | 4
| Итого: 9 семестр |  | 16

# 4. ЛИТЕРАТУРА

4.1 ОСНОВНАЯ

4.1.1 Железко Б.А., Морозевич А.Н. Информационно-аналитические системы
поддержки принятия решений. —Мн.: НИУ, 1999.

4.1.2 Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. -М.:
СИНТЕГ, 1998.

4.1.3 Волковец А.И. Конспект лекций по курсу “Компьютерные технологии анализа и принятия управленческих решений” для студентов специальности “Автоматизированные системы обработки информации” очной формы обучения БГУИР: - БГУИР: ЭУМК, 2007 – 130с.

4.1.4 Волковец А.И. Практикум по курсу “Компьютерные технологии анализа и принятия управленческих решений” для студентов специальности “Автоматизированные системы обработки информации” очной формы обучения БГУИР: - БГУИР: ЭУМК, 2007 – 110с.

4.1.5 Волковец А.И. Лабораторные работы по курсу “Компьютерные технологии анализа и принятия управленческих решений” для студентов специальности “Автоматизированные системы обработки информации” очной формы обучения БГУИР: - БГУИР: ЭУМК, 2007 – 13с.

4.1.6 Аналитическая платформа Deductor 5. Руководство аналитика. –BaseGroup Labs, 2007.

4.2 ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ

4.2.1 Смородинский С.С., Батин Н.В. Методы и системы принятия решений: В 2 ч. Ч. 1. -Мн.: БГУИР, 2000; Ч. 2. -Мн.: БГУИР, 2001.

4.2.2 Смородинский С.С., Батин Н.В. Методы анализа и принятия решений в слабоструктурированных задачах: Мн.: БГУИР, 2002.-116с.

4.2.3 Спирли Э. Корпоративные хранилища данных. Планирования, разработка, реализация. - М.: «Вильямс», 2001.

4.2.4 Гаврилова Т.А., Червинский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. -СПб.: Питер, 2000.

4.2.5 Марков Л.Н. Анализ и процедуры принятия решений. -Мн.: Ин-т
управления и предпринимательства, 2001.

5. ПЕРЕЧЕНЬ КОМПЬЮТЕРНЫХ ПРОГРАММ, НАГЛЯДНЫХ И ДРУГИХ ПОСОБИЙ, МЕТОДИЧЕСКИХ УКАЗАНИЙ И МАТЕРИАЛОВ И ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ ОБУЧЕНИЯ

5.1 Аналитическая платформа Deductor 4.4 с электронным USB-ключем на 20 учебных мест. (Установлена в компьюторном классе а.405-5 к.)

5.2 Образовательная версия платформы Deductor Academic 5.1.

## 6. Учебно-методическая карта дисциплины

Номер недели | Номер темы | Название вопросов, которые изучаются на лекциях | Практи-ческие занятия (номера) | Лаборатор-ные занятия (номера) | Литера-тура (номера) | Компьютерные программмы и технические средства (номера) | Самостоя-тельная работа студентов (часы) | Форма контроля знаний студентов |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
1 | 1 | Информационные системы предприятий. Основные компоненты и классификация. | 1 | 1 | 4.1.3 4.1.4 4.1.5 | 5.1 | 2 | Опрос по теме ПЗ |
2 | 2 | Концепция и определение СППР. Структура, основные функции и классификация. | - | 1 | 4.1.3 4.1.5 4.1.6 | 5.1 | 2 | Защита ЛР1 (1 подгруппа) |
3 | 3 | Хранилище и витрина данных. Реляционные базы данных и СУБД. Схема звезды. | 2 | - | 4.1.3 4.1.4 4.1.6 | 5.1 | 2 | Опрос по теме ПЗ |
4 | 4 | Принципы работы и классификация OLAP. OLAP-куб. | - | 1 | 4.1.3 4.1.5 4.1.6 | 5.1 | 2 | Защита ЛР1 (2 подгруппа) |
5 | 5 | Очистка данных от шумов. Фильтр нижних частот. Оптимальная и адаптивная фильтрация | 3 | 2 | 4.1.3 4.1.4 4.1.5 | 5.2 | 2 | Опрос по теме ПЗ |
6 | 6 | Очистка данных.. Факторный анализ. Обнаружение дубликатов и противоречий. | - | 2 | 4.1.3 4.1.5 4.1.6 | 5.2 | 2 | Защита ЛР2 (1 подгруппа) |
7 | 7 | Обнаружение знаний в базах данных. Задачи, решаемые Data Mining. Методика анализа данных. | 4 | - | 4.1.3 4.1.4 4.1.6 | 5.2 | 2 | Опрос по теме ПЗ |
8 | 8 | Корреляционный анализ. Регрессионный анализ. Автокорреляционная функция. | - | 2 | 4.1.3 4.1.5 4.1.6 | 5.2 | 2 | Защита ЛР2 (2 подгруппа) |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
9 | 9 | Тренд и сезонность. Регрессионный анализ при моделировании и прогнозировании. | 5 | 3 | 4.1.3 4.1.4 4.1.5 | 5.2 | 2 | Опрос по теме ПЗ |
10 | 10 | Нейронные сети. Основные понятия и математический аппарат.. | - | 3 | 4.1.3 4.1.5 4.1.6 | 5.2 | 2 | Защита ЛР3 (1 подгруппа) |
11 | 10 | Применение нейронные сети для задач классификации и моделирования. | 6 | - | 4.1.3 4.1.4 4.1.6 | 5.2 | 2 | Опрос по теме ПЗ |
12 | 11 | Деревья решений. Основные понятия и алгоритмы. | - | 3 | 4.1.3 4.1.5 4.1.6 | 5.2 | 2 | Защита ЛР3 (2 подгруппа) |
13 | 12 | Древовидная кластеризация.. Самоорганизующиеся карты Кохонена. | 7 | 4 | 4.1.3 4.1.4 4.1.5 | 5.1 | 2 | Опрос по теме ПЗ |
14 | 13 | Алгоритм выявление обобщенных ассоциативных правил. | - | 4 | 4.1.3 4.1.5 4.1.6 | 5.1 | 2 | Защита ЛР4 (1 подгруппа) |
15 | 14 | Генетические алгоритмы. Представление объектов и кодирование признаков | 8 | - | 4.1.3 4.1.4 4.1.6 | 5.1 | 2 | Опрос по теме ПЗ |
16 | 14 | Генетические алгоритмы. Основные генетические операторы и схема функционирования |  | 4 | 4.1.3 4.1.5 4.1.6 | 5.1 | 2 | Защита ЛР4 (2 подгруппа) |
|  |  |  |  |  |  |  | Экзамен |

Протокол согласования учЕбной программы

по изучаемой учебной дисциплине

С ДРУГИМИ ДИСЦИПЛИНАМИ СПЕЦИАЛЬНОСТИ

Название дисциплины, с которой требуется согласование | Кафедра, обеспечивающая изучение этой дисциплины | Предложения об изменениях в содержании учебной программы по изучаемой дисциплине | Решение, принятое кафедрой, разработавшей учебную программу (с ука- занием даты и но- мера протокола)
1 | 2 | 3 | 4

Предложений об изменениях в содержании учебной программы по изучаемой дисциплине нет. Данная дисциплина не требует согласования с другими дисциплинами.

протокол № 11 от 12.05.2008г.

И.о.зав. кафедрой ВМиП ____________/Т.М. Кривоносова /