Пример готовой курсовой работы по предмету: Информатика
Введение 4
1 Общая характеристика технологий интеллектуального анализа данных 5
1.1 Процесс анализа данных 5
1.1.1 Понятие, история создания и назначение 5
1.1.2 Этапы в процессе интеллектуального анализа данных 8
1.1.3 Компоненты систем интеллектуального анализа 9
1.2 Общая характеристика задач интеллектуального анализа данных 10
1.2.1 Примеры областей применения технологии Data mining 10
1.2.2 Характеризация и дискриминация классов 12
1.2.3 Классификация и прогнозирование 13
1.2.4 Кластерный анализ 15
1.2.5 Эволюционный анализ 15
1.3 Инструменты интеллектуального анализа данных 17
1.3.1 Предметно-ориентированные аналитические системы 18
1.3.2 Статистические пакеты 18
1.3.3 Нейронные сети 19
1.3.4 Системы рассуждений на основе аналогичных случаев 20
1.3.5 Эволюционное программирование 21
1.3.6 Алгоритмы ограниченного перебора 22
2 Применение методов интеллектуального анализа данных в логистике и управлении цепями поставок 24
2.1 Понятие логистики и место в ней информационных систем 24
2.2 Примеры применения методов интеллектуального анализа данных в логистике и управлении цепями поставок 25
2.2.1 Аналитическая платформа Deductor 25
2.2.2 Применение нейросетей в оперативной логистике 27
Заключение 30
Список литературы 33
Содержание
Выдержка из текста
Технология интеллектуального анализа данных (Data mining) может рассматриваться как результат естественной эволюции информационных технологий. По пути такой эволюции индустрия баз данных занималась разработкой следующих функциональностей: накопление данных, управление данными (включая хранение и извлечение, а также выполнение транзакций), а также анализ данных (включая разработку хранилищ данных и технологию интеллектуального анализа даннных).
Технология ASP как разновидность ИТ – аутсорсинга применительно к информационным системам для автоматизации управления бизнес – процессами компании заключается в использовании клиент – серверных решений в работе со сложными информационными системами ERP/SCM – класса в удаленном режиме через WEB – сервер.Целью курсовой работы является исследование особенностей инфор-мационного аутсорсинга, внедрение и применение облачных технологий в цепях поставок.- анализ облачных технологий в логистике
Вᅟ связиᅟ сᅟ нарастаниемᅟ конкуренции,ᅟ глобализациейᅟ иᅟ индивидуализациейᅟ рынковᅟ сбыта,ᅟ ростомᅟ иᅟ образованиемᅟ новыхᅟ всеᅟ расширяющихсяᅟ сетейᅟ поᅟ созданиюᅟ стоимости,ᅟ логистикаᅟ продолжаетᅟ развиваться,ᅟ превращаясьᅟ вᅟ стратегическийᅟ ресурс,ᅟ требующийᅟ отᅟ персоналаᅟ компанийᅟ высокогоᅟ уровняᅟ разнообразныхᅟ иᅟ глубокихᅟ знаний.Управлениеᅟ цепямиᅟ поставокᅟ (Supplyᅟ Chainᅟ Management)ᅟ сформировалосьᅟ какᅟ естественноеᅟ продолжениеᅟ интегрированнойᅟ логистики.ᅟАктуальностьᅟ данногоᅟ исследованияᅟ обоснованаᅟ темᅟ фактом,ᅟ чтоᅟ вᅟ организационныхᅟ структурахᅟ управленияᅟ передовыхᅟ компаний,ᅟ работающихᅟ наᅟ рынкахᅟ поᅟ всемуᅟ миру,ᅟ вᅟ томᅟ числеᅟ иᅟ вᅟ России,ᅟ функционируютᅟ SCM-подразделения,ᅟ аᅟ такжеᅟ соответствующийᅟ персонал.
Теоретико-методологическая основа исследования. Теоретико-методологической основой исследования послужили проверенные практикой фундаментальные и теоретические положения и разработки, концепции и гипотезы отечественных и зарубежных ученых, раскрывающие проблемы управления цепями поставок продукции на предприятии.
1. провести анализ хозяйственной деятельности компании «Каргилл», проанализировать ее логистическую деятельность и выявить узкие места в цепи поставок и бизнес-процессах, а также проблемы в функционировании предприятия;
В связи с этим особенно важной становится логистика для изучения потоков и их успешной координации в области обеспечения нефтепродуктами.Цель данной работы изучить процесс управления цепями поставок на Тайване.- анализ показателей логистической деятельности Тайваня
Теоретическую и методологическую основу работы составляют результаты фундаментальных и прикладных исследований по основам логистике и транспортной логистике в частности, а также системный подход к исследованию процесса функционирования логистических систем.
Производственное управление процессами на предприятии требует глубоких знаний всей технологической цепи производства, а также всех операций на предприятии.Поэтому актуальность исследования в данной работе состоит в том, чтобы обобщить имеющийся теоретический опыт по управлению технологической цепочкой и разработать методы совершенствования данных процессов для конкретного предприятия.провести анализ производственных процессов компании ООО «Coca-Cola» (РФ);
Список источников информации
1. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. – М.: Финансы и статистика. – 1989.
2. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. – СПб.: БХВ-Петербург. – 2004.
3. Дюк В., Самойленко А. Data Mining: учебный курс (+ CD-ROM).
2008 г. Издательство: Питер. Серия: Учебный курс. – 368 с.
4. Сайт компании BI Partner: http://www.bipartner.ru/.
5. Шапот М., Рощупкина В. Интеллектуальный анализ данных и управление процессами. // Открытые системы. –№ 4-5, 2009
6. Барсегян А.А. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining: учебное пособие. – С.-Пб. : БХВ-Санкт-Петербург, 2004. – 336 с.
7. Титоренко Г.А. Информационные системы в экономике: учебник / Под ред. Проф. Г.А.Титоренко.- 2-е изд., перераб. и доп..-М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008.- 463с.
8. Хейвуд Дж.Бр. Аутсорсинг: в поисках конкурентных преимуществ — М.: Издательский дом «Вильямс», 2002. — 176 с.
9. Сергеев В.И. Корпоративная логистика.
30. ответов на вопросы профессионалов / под ред. В.И. Сергеева. – М. : Инфра-М, 2005. – 976 с.
10. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP – СПб.: БХВ-Петербург, 2007. – 384 с.
11. Уайт Т. Чего хочет бизнес от IT: Стратегия эффективного сотрудничества руководителей бизнеса и IT-директоров – Минск: Гревцов Паблишер, 2007. – 256 с.
12. Д.В. Блинов «Применение нейросетей в оперативной логистике».
13. http://www.basegroup.ru/solutions/iso/.
список литературы
