Пример готовой дипломной работы по предмету: Информационные технологии
Содержание
ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА В РЕГИОНАЛЬНОЙ ХОЗЯЙСТВЕННОЙ СИСТЕМЕ 9
1.1. Информационный потенциал хозяйственных систем, его сущность и структура 9
1.2. Существующие подходы к оценке информационного потенциала региональной хозяйственной системы 21
1.3. Построение концептуальной модели структуры показателей для оценки информационного потенциала региональной хозяйственной системы 32
1.4. Состояние и развитие процессов информатизации в федеральных округах России 41
ГЛАВА
2. МЕТОДОЛОГИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СРЕДСТВА АНАЛИЗА ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ OLAP-ТЕХНОЛОГИЙ 51
2.1. Сущность и применение OLAP-технологий 51
2.2. Методы исследования с помощью OLAP-технологий 63
2.3. Этапы разработки хранилищ данных 72
2.4. Программные средства проектирования и разработки хранилищ данных 80
ГЛАВА
3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ХРАНИЛИЩА ДАННЫХ И КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ИНФОРМАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНАЛЬНОЙ ХОЗЯЙСТВЕННОЙ СИСТЕМЫ В DEDUCTOR ACADEMIC 92
3.1. Проектирование структуры хранилища данных «Показатели информационного потенциала региональной хозяйственной системы России» 92
3.2. Кластерный анализ показателей информационного потенциала региональных хозяйственных систем РФ в DeductorAcademic 99
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 108
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 111
Выдержка из текста
Актуальность темы исследования.Для реализации государственной политики в области социально-экономического развития субъектов Российской Федерации определяется необходимость аккумулирования, обработки и хранения внушительных объемов информации из различных источников данных. При этом эффективным инструментом автоматизации процессов сбора и обработки обширных и многогранных данных о социально-экономических процессах, происходящих в регионах, является современные программные средства, которые позволяют реализовать мониторинг, анализ и прогнозирование социально-экономического развития субъектов Российской Федерации.
Вместе с тем, оптимизация и совершенствование любого явления или процесса невозможно без актуального, полного анализа их состояния. Данный факт определяет целесообразность формирования системы показателей, на основании которой представляется возможным выполнить кластерный анализ федеральных округов (далее — ФО) России по уровню информационного потенциала.
В современных условиях социально-экономический потенциал ФО определяется, в большей степени, его информационным развитием. Состояние и перспективы информатизации обусловливаются постепенной переориентацией правительства, местных органов власти и предпринимателей на ценности информационного общества.
Информационный капитал, оказывая определяющее воздействие на скорость и направленность трансформационных процессов, формирует динамический, стремительно меняющийся облик социально-экономической среды региона, что обусловливает исключительную важность его эффективного использования.
Внедрение средств интеллектуального анализа позволяет отказаться от обработки поступающей информации в ручном режиме, снизить возможность ошибок и влияния «человеческого фактора» при обработке данных и подготовке аналитических справок.
Потребность в повышении качества такого анализа определяет необходимость использования эффективных методов и средств, которыми на современном этапе являются технологии, позволяющие реализовать многомерный анализ.В числе таких информационных технологий следует выделить программное средство DeductorAcademic, который позволит спроектировать и разработать хранилище данных, а также провести кластерный анализ показателей информационного потенциала на примере ФО России. Высокий уровень динамики развития информационных процессов и явлений определяет данное направление как исключительно актуальное, требующее формирования теоретико-методологической базы с последующей реализацией в практической деятельности.
Целью выпускной квалификационной работы является проведение кластерного анализа показателей информационного потенциала ФО Россиив DeductorAcademic.
Для достижения данной цели необходимо выполнить следующие задачи:
исследовать сущность и структуру информационного потенциала хозяйственных систем;
провести сравнительный анализ существующих подходов оценки информационного потенциала региона;
разработать концептуальную модель структуры показателей для оценки информационного потенциала региона России;
проанализировать текущее состояние и развитие процессов информатизации в регионах России;
изучить технологическое и программное обеспечение средств проектирования и разработки хранилищ данных;
спроектировать структуру хранилища данных «Показатели информационного потенциала ФО России»;
провести кластерный анализ показателей информационного потенциала ФО РоссиивDeductorAcademic;
интерпретировать результаты кластерного анализа состояния информационного потенциала ФО России.
Объектом исследования выпускной квалификационной работы является информационный потенциал ФО России.
Предметом исследованияданной работы являются социально-экономические процессы и явления, возникающие в процессе проектирования хранилища данных для проведения кластерного анализа информационного потенциала ФО России.
Теоретико-методологической основой исследования для написания выпускной квалификационной работы стали труды российских и зарубежных авторов, таких как:Бабичева Л.Г., Громова Г.Р.,Дейнека О.С.,Дубровский Е.Н.,Еркина А.В., Ершов Ю.В.,Иншакова О.В., Калинникова И.О., Казарина С.В., Колина К.К., Корсукова С.А.,ЛайчукО.В. и Николаевой Л.А., Мартинович Е.Г., Петровой Е.А., Чернышовой И.Г., Шиляева А.А., Эрроу К.идр., которые в своих трудах исследовали теоретические и прикладные основы анализа сущности информационного потенциала и информатизации регионов.
В работе были изучены труды отечественных и зарубежных авторов, в которых рассматриваются аспекты проектирования хранилищ данных, раскрываются их сущность и назначение, а также использование для обработки многомерных данных,Барсегян А.А., Бершадского А.М., Евсюкова А.А.,Золотарева С.В.,Инмона Б., ИшенинаП.П., Кудрявцева Ю.П., Куприянова М.С., Кимбалла Р., Орешкова В.И., Паклина Н.Б., Полубоярова В.В., СахароваA.A., Степаненко В.В.,СпирлиЭ.,Третьяковой Ю.Н., Инмона Б. и др..
Методы и средства автоматизации. Для достижения поставленной цели исследования были использованы следующие методы:
методы научного обобщения, сравнения, системного анализа;
методы абстракции, индукции и дедукции, анализа и синтеза;
методы сравнительного анализа;
экономико-математические и статистические методы.
В работе используются следующие инструментальные средства: DeductorStudioAcademic.
Информационную базуисследования составили постановления правительства РФ, статистические материалы Федеральной службыгосударственной статистики РФ, в том числе по регионам России, аналитические материалы по ФО России, статистические сборники социально-экономических показателей за 2010-2015 года, данные периодической печати.
Практическая значимость выпускной квалификационной работы состоит в возможности использования теоретических выводов и практических рекомендаций при разработке региональных целевых программ социально-экономического развития и программ информатизации.
Структура работы. Выпускная квалификационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы.
Во введении определены актуальность выбранной темы, цель, задачи, объект и предмет исследования, средства, методы и структура выпускной квалификационной работы.
Первая глава содержит теоретические аспекты исследования экономического содержания и структурыинформационного потенциала хозяйственных систем, сравнительный анализ существующих подходов оценки информационного потенциала региона, на основании которых была разработанаконцептуальная модель структуры показателей для оценки информационного потенциала региона, анализ текущего состояния и развития процессов информатизации в регионах.
Во второй главе работы описано технологическое и программное обеспечение проектирования и создания хранилищ данных, описание методов анализа данных.
В третьей главе содержится подробное описание процесса проектирования структуры хранилища данных«Показатели информационного потенциала ФО России». Также содержится процесс проведения кластерного анализа показателей информационного потенциала ФО Россиив DeductorAcademic и интерпретация полученных результатов.
В заключении представлены выводы теоретического, методического и практического характера, основанные на результатах исследования.
Список использованной литературы
1. Абашкин, В.Л. Кластерная политика в России: от теории к практике/ В.Л. Абашкин, А.Д. Бояров, Е.С. Куценко //Форсайт. — 2012. — № 3. — С.17..
2. Абрамов,Р.Н. Сетевые структуры и формирование информационного общества // СОЦИС. — 2012. — № 3
3. Базы данных Oracle [Электронный ресурс].
- Режим доступа: http://www.oracle.com/technetwork/ru/database/express-edition/overview/index.html
4. Бершадский, А.М. Мониторинг социально-экономических систем с использованием многомерных баз данных (МБД) и технологии OLAP / А.М. Бершадский, Е.И. Косникова, В.В. Эпп // Спрос и предложение на рынке труда и рынке образовательных услуг в регионах России: сборник докладов VIII Всероссийской научно-практ. Интернет-конференции – Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2011. — Кн. I. –С.96-103.
5. Гранберг, А. Г. Основы региональной экономики: Учебник для вузов. — 3-е изд. М: ГУ ВШЭ, 2011.-495 с.
6. Горинов, М.Н — Экономический потенциал региона: социально-экономическая сущность и модель оценки. /Муфтахутдинова, Х.Р. // Вестник ИжГТУ. – 2007. – № 4. – С. 30-36.
7. Гутман, Г.В. Управление региональной экономикой. / Мироедов А.А., Федин С.В. М.: Финансы и статистика, 2011. — 176 с.
8. Дейнека, О.С. Атрибутивная картина наркотической зависимости в информационном обществе / О.С. Дейнека, Е.В. Боброва // Технологии информационного общества. Интернет и современное общество: тр. V Всерос. объединенной конф. — СПб.: Изд-во СПбГУ, 2002. — С. 27-30.
9. Евсюков, А.А. Средства оперативного геомоделирования в информационно-аналитических системах: автореферат диссертации кандидата технических наук: 05.13.11. – Красноярск: ИВМ СО РАН, 2007. – 123 с.
10. Емельянов, О.О. Концептуальная модель оценки эффективности инновационной деятельности // Фундаментальные исследования. – 2014.– С. 1604-1608
11. Еркин, А.В. Понятия «информация» и «информационная безопасность»: от индустриального общества к информационному / А.В. Еркин // Информационное общество. — 2012. — № 1. — С. 68-74.
12. Ершов, Ю.М. Информационный потенциал регионов/ Ю.М. Ершов // Электронный научный журнал факультета журналистики МГУ им. Ломоносова [Электронный ресурс].
- Москва: МГУ им. Ломоносова, 2008. — № 2. — 0420800082/0050. – Режим доступа: http://www.mediascope.ru/?q=node/221
13. Иншаков, О.В. «Ядро развития» в контексте новой теории факторов производства /О.В. Иншаков//Экономическая наука современной России. – 2003 . — № 1. — С.11-25.
14. Индекс развития ИКТ (ICTDevelopmentIndex — IDI) [Электронный ресурс]
- Режим доступа: http://www.itu.int/ITU-D/ict/publications/idi/
15. Индекс готовности к сетевому обществу (NetworkedReadinessIndex — NRI) [Электронный ресурс]
- Режим доступа: http://reports.weforum.org/global-information-technology-2011/
16. Индекс экономики знаний (KnowledgeEconomyIndex — KEI) [Электронный ресурс]
- Режим доступа:http://info.worldbank.org/etools/kam 2/KAM_page 5.aspСахаровA.A.
17. Интегрированные хранилища данных Teradata [Электронный ресурс].
- Режим доступа: http://www.teradata.com.ru/Russian/Teradata_Database/?LangType=1049&LangSelect=true
18. Ишенин, П.П. Инструментальные средства построения комплексов моделей и аналитических приложений в OLAP-технологии: автореферат диссертации кандидата технических наук: 05.13.11. – Красноярск: ИВМ СО РАН, 2011. – 24 с.
19. Исследовательскийцентр «The Economist Intelligence Unit». [Электронный ресурс]
Режим доступа: http://www.eiu.com/home.aspx
20. Кайшева, Л.И. Кластерный механизм управления региональным развитием и налогообложение кластерных структур / Л. И. Кайшева, Р.А. Кулик, Н.Н. Волкова, М.И. Левкивский, Е.М. Козаченко, Т.В. Сахно.
21. Кадочников, А. А. Технологии и программное обеспечение информационно-аналитических систем на основе геоинформационного интернет-сервера: Дис….канд. техн. наук: 05.13.11. — Красноярск, 2006. — 173 с.
22. Казакова, Н. А. Методология статистического мониторинга и анализа инвестиционного развития региона: диссертация…доктора экономических наук: 08.00.12. — Москва, 2008.- 285 с.
23. Казарин, С.В. Совершенствование системы управления информатизацией региона: дис…канд. эконом.наук. — Самара, 2015. — 126 с.
24. Калинникова, И. О. Управление социально-экономическим потенциалом региона: Учебное пособие. — СПб.: Питер, 2009. — 240 с.
25. Концепции построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных. [Электронный ресурс]
Режим доступа: http://www.olap.ru/basic/saharov.asp
26. «Концепция формирования и развития единого информационного пространства России и соответствующих государственных информационных ресурсов» [Электронный ресурс].
- Режим доступа: http://www.sbras.ru/win/laws/russ_kon.htm
27. Корсукова, С.А. Информационный потенциал как ресурс экономического развития России в современных условиях. – Электронный ресурс. — Режим доступа: http://www.dslib.net/ekonomsociologia/informacionnyj-potencial-kak-resursjekonomicheskogo-razvitija-rossii-v-sovremennyh
28. Костюк, В. Н. Информация как социальный и экономический ресурс /В. Н. Костюк, Ин-т «Открытое общество». – М.: Магистр, 1997 . – 48 с.
29. Ковалев, С.В. Методическая база оценки затрат на внедрение информационных технологий / С.В. Ковалев // Информационные технологии моделирования и управления. – 2012. – № 1(60).
– С. 87– 95.
30. Кудрявцев, Ю.П. OLAP-технологии: обзор решаемых задач и исследований// Бизнес-информатика. – 2012. – № 1. – С. 66-80
31. Лайчук, О.В Интеллектуально-информационный потенциал: вопросы теории и практики: монография./ Николаева Л.А. – Иркутск: Изд-во БГУЭП, 2009. – 140 с.
32. Лебедев, В.В. Информационные технологии бизнес-аналитики. Система подготовки принятия решения Deductor. Учебно-методическое пособие. Кафедра информационных технологий в бизнесе. НИУ ВШЭ ПФ, 2011 г. С. 14
33. Мартинович, В.Г. Ключевые характеристики и приоритетные исследования информационного потенциала региона // Материалы III Международной научно-практической конференции. – [Электронный ресурс].
- Режим доступа: http://mns 2013.3dn.ru/publ/sekcija_1/kljuchevye_kharakteristiki_i_prioritetnye_issledovanija_informacionnogo_potenciala_regiona/2-1-0-7
34. Мироедов, А.А. Информационное обеспечение механизмов управления регионом /А.А. Мироедов.-М.:Финансы и статистика, 2011.-128с.
35. Некрасов, В. OLAP-анализ посещаемости Web-сайта / PC Week/КБ. 2002. № 3
36. Обзор возможностей применения ведущих СУБД для построения хранилищ данных (DataWarehouse) [Электронный ресурс]
Режим доступа: http://www.olap.ru/basic/dbms.asp
37. Паклин, Н.Б. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям: Учеб.пособие. 2-е изд., испр. — СПб.: Питер, / Орешков В.И. 2013. С. 78.
38. Петрова, Е.А. Информационное развитие региональных хозяйственных систем: дис…доктора. эконом. наук: 08.00.05. — Волгоград, 2009. — 398 с.
39. Петрова Е.А. Информационное развитие региональных хозяйственных систем: теория, методология и практика / Е.А. Петрова // Приоритеты России. — 2011. — № 31. – С. 16-21
40. Полубояров, В. В. Использование MS SQL ServerAnalysisServices 2008 для построения хранилищ данных / В. В. Полубояров. — М.: Интуит, 2010. — 487 с.
41. Пилясов, А. Н. Синергия пространства: региональные инновационные системы, кластеры и перетоки знания // Смоленск: Ойкумена. – 2012. – 490 с.
42. Приказ Минрегиона РФ от 27.02.2007 N 14 "Об утверждении Требований к стратегии социально-экономического развития субъекта Российской Федерации"
43. Постановление Правительства РФ от 15.04.2014 N 313 (ред. от 21.10.2016) "Об утверждении государственной программы Российской Федерации "Информационное общество (2011 — 2020 годы)"
44. Программные решения компании IBM [Электронный ресурс]
Режим доступа: http://www-03.ibm.com/software/products/ru/retail
45. Рейтинг развития электронного правительства (E-governmentdevelopmentrank) [Электронный ресурс]
– Режим доступа: http://www.unpan.org/
46. Сахаров,A.A. Концепции построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных. [Электронный ресурс].
- Режим доступа: http://www.olap.ru/basic/saharov.asp
47. Стратегия Microsoft в области создания хранилищ данных: платформа для совершенствования процессов принятия решений за счет облегчения доступа и анализа данных [Электронный ресурс]
Режим доступа: http://www.olap.ru/desc/microsoft/SQL7_dwa.asp
48. Технология анализа данных. DataMining, VisualMining, TextMining, OLAP/ А. А. Барсегян, M. С. Куприянов, В. В. Степаненко, И. И. Холод. СПб.: БХВ-Петербург, 2007. — 59 с.
49. Третьякова, Ю.Н. О практических аспектах OLAP – технологии // Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики. /Золотарев С.В. Материалы Международной научно — технической конференции, 2015. — 271 – 272с.
50. Федеральный закон от 27.07.2006 N 149-ФЗ (ред. от 06.07.2016) "Об информации, информационных технологиях и о защите информации"
51. Федин, Ф. О. Анализ данных. Часть
2. Инструменты DataMining: учебное пособие. / Федин Ф. Ф.- М.: MillУ, 2012. — 308 с.
52. Финансово-кредитный энциклопедический словарь / Коллектив авторов; Под общей редакцией А.Г. Грязновой. — М.: Финансы и статистика, 2010. — 327с.
53. Цильковский, И.А. Методы анализа знаний и данных: конспект лекций / И. А. Цильковский, В.М. Волкова. — Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2012. — 48 с.
54. Чернышова И. Г. Методика оценки организационно-информационного потенциала предприятия // Вестник Брянского государственного технического университета. – 2012. — 166-17 с..
55. Чугунов, А. В. Социальная информатика: Учебное пособие. – СПб.: НИУ ИТМО. 2012. – 223 с.
56. Чубукова, И.А. DataMining [Электронный ресурс]
- Электрон.текстовые данные.— М.: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), / Чубукова И.А.. 2016.— 470 c
57. Шиляев, А.А. Эффективность инвестиций в информационные технологии: подходы к измерению и оценке / А.А. Шиляев // Бизнес-образование. — 2003. — № 2 (15).
- С. 155-172.
58. Hakansson, N. and Arrow, K. (1972).
Essays in the Theory of Risk-Bearing.TheJournalofFinance, 27(5), p.1193
59. Inmon, W. and Krishnan, K. (2011).
Building the unstructured data warehouse. 1st ed. BradleyBeach, NJ: TechnicsPublications.
60. Kimball, R. and Ross, M. (2013).
The data warehouse toolkit. 1st ed. Hoboken: Wiley.
61. Polyanalyst [Электронный ресурс].
- Режим доступа: http://www.megaputer.com/
62. SASEnterpriseMiner [Электронный ресурс].
- Режим доступа: http://www.sas.com/
63. SPSS [Электронный ресурс].
- Режим доступа: http://www.spss.com/clementine/
64. StatisticaDataMiner [Электронный ресурс].
- Режим доступа: http://www.StatSoft.com/
65. Weka [Электронный ресурс].
- Режим доступа:http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html
66. WorldWideWebFoundation [Электронный ресурс]
Режим доступа:http://webfoundation.org/
67. Ysander, B. and Arrow, K. (1975).
The Limits of Organization.The Swedish Journal of Economics, 77(2), p.275.
