Курсовая работа: Анализ данных о пожарах в Ростовской области с использованием Microsoft Excel и статистических методов, Информатика

В последние годы Ростовская область столкнулась с тревожной динамикой пожаров. Так, с начала 2024 года было зарегистрировано 40 лесных пожаров на общей площади 840,5 га, включая 6 крупных пожаров на 730,9 га. Это свидетельствует об отрицательной динамике по сравнению с 2023 годом: количество пожаров увеличилось в 2 раза, а площадь, пройденная огнем, – в 3,1 раза. Эти цифры не просто статистика, это отражение реальной угрозы безопасности жителей и экологии региона, требующей немедленного и системного анализа.

Настоящая курсовая работа посвящена практическому применению Microsoft Excel как мощного и доступного инструмента для анализа данных о пожарах в Ростовской области. Цель исследования — выявить ключевые закономерности, оценить риски и разработать обоснованные предложения по повышению пожарной безопасности на основе полученных результатов. Работа ориентирована на студентов технических, экономических и управленческих вузов, изучающих методы анализа данных и информационные технологии, и призвана стать методическим пособием, демонстрирующим практические навыки работы с реальными данными.

Структура работы включает в себя теоретические основы пожарной статистики, детализированный обзор источников данных и методики их подготовки, пошаговое описание использования ключевых функций Excel для анализа, статистическое моделирование рисков, а также визуализацию результатов и формулирование конкретных рекомендаций. Особое внимание будет уделено практической стороне вопроса, чтобы читатель мог не только понять, но и применить полученные знания для создания полноценного аналитического исследования. Ожидаемый результат — не просто текст, а руководство, позволяющее эффективно использовать Excel для глубокого и содержательного анализа данных о пожарах.

Теоретические основы статистического учета пожаров

Пожары – это не только трагические инциденты, но и комплексные социально-экономические явления, требующие глубокого осмысления и системного подхода к управлению рисками. В основе такого подхода лежит пожарная статистика – дисциплина, призванная изучать количественные характеристики этих явлений, выявлять закономерности и тенденции. Понимание её принципов и роли является краеугольным камнем для любого, кто стремится внести вклад в обеспечение пожарной безопасности, ведь без качественных данных невозможно принимать эффективные решения.

Понятие и значение пожарной статистики

Пожарная статистика представляет собой специализированный раздел статистической науки, предметом изучения которого являются массовые явления, связанные с пожарами. Она оперирует не просто сухими цифрами, а анализирует весь спектр процессов и явлений, сопутствующих возгораниям: от их причин и мест возникновения до масштабов ущерба и человеческих потерь.

Ключевые термины, используемые в этой области, включают:

Данные о пожарах: Это агрегированная информация о каждом зарегистрированном инциденте, включая дату, время, место, тип (лесной, техногенный), причины, число погибших и пострадавших, материальный ущерб.
Статистический анализ: Совокупность методов и приемов, позволяющих обрабатывать, интерпретировать и обобщать данные о пожарах для выявления скрытых закономерностей, трендов и взаимосвязей.
Пожарная статистика: Системное собирание, обработка, анализ и представление данных о пожарах и их последствиях. Её цель – не просто констатация фактов, а формирование информационной базы для принятия обоснованных управленческих решений.

Необходимость статистического учета и анализа пожаров обусловлена несколькими фундаментальными причинами. Во-первых, он позволяет объективно оценить текущую пожарную обстановку, понять, насколько эффективны существующие меры профилактики и реагирования. Во-вторых, выявление устойчивых закономерностей (например, сезонности, географического распределения, повторяющихся причин) дает возможность прогнозировать будущие угрозы и заблаговременно принимать превентивные меры. В-третьих, статистические данные служат основой для разработки и корректировки нормативно-правовой базы, стандартов безопасности и инвестиций в противопожарное оборудование и подготовку кадров. Без систематического учета пожарная безопасность превратилась бы в слепую борьбу с последствиями, а не в проактивное управление рисками, что существенно снижает эффективность любых усилий.

Законодательная база и единая система учета пожаров в РФ

В Российской Федерации статистический учет пожаров и их последствий регулируется на государственном уровне, что подчеркивает его стратегическое значение для национальной безопасности. Ключевым документом, закрепляющим эти требования, является Федеральный закон от 21 декабря 1994 г. №69-ФЗ «О пожарной безопасности». В статье 27 этого закона четко определены принципы и порядок учета, устанавливающие обязательность сбора и обработки соответствующей информации.

Функционирование единой государственной системы статистического учета пожаров и их последствий обеспечивает согласованность и стандартизацию данных по всей стране. Эта система формируется в соответствии с Федеральным планом статистических работ, утвержденным распоряжением Правительства РФ от 6 мая 2008 г. № 671-р. Центральное место в этом процессе занимает форма № 1-ПОЖАРЫ, утвержденная приказом Федеральной службы государственной статистики от 19 февраля 2019 г. № 79, которая является основным документом для сбора унифицированных сведений о пожарах.

Исторически система учета претерпевала изменения и совершенствовалась. Так, ведомственная статистическая информация о пожарах и их последствиях до 31 декабря 2021 г. формировалась согласно приказу МЧС России от 24 декабря 2018 г. № 625 «О формировании электронных баз данных учета пожаров и их последствий». С 2022 года этот процесс регламентируется распоряжением МЧС России от 22 декабря 2021 г. № 1113 и приказами МЧС России от 4 октября 2022 г. № 954 и от 2 ноября 2023 г. № 1148 «Об утверждении Регламента работы в информационной системе «Автоматизированная аналитическая система поддержки и управления контрольно-надзорными органами МЧС России». Эти изменения направлены на повышение оперативности, детализации и качества собираемых данных.

Сбор первичных статистических данных и административных данных по пожарам (загораниям) и их последствиям на уровне субъектов РФ осуществляют Управления надзорной деятельности и профилактической работы Главного управления МЧС России по субъекту РФ. Именно эти региональные структуры являются ключевыми звеньями в цепи формирования полной и достоверной картины пожарной обстановки, обеспечивая основу для дальнейшего анализа и принятия решений, что крайне важно для своевременного реагирования на угрозы.

Источники, сбор и подготовка данных о пожарах в Ростовской области

Глубокий и осмысленный анализ данных о пожарах в Ростовской области начинается с понимания того, откуда эти данные поступают, как они структурированы и как их можно подготовить для эффективной работы в Microsoft Excel. Качество входной информации напрямую определяет ценность и достоверность всех последующих выводов, а значит, и адекватность принимаемых мер по предотвращению чрезвычайных ситуаций.

Официальные источники данных о пожарах в Ростовской области

В основе любого достоверного анализа лежат официальные и надежные источники информации. В контексте пожарной безопасности Ростовской области такими источниками являются, прежде всего, структуры МЧС России и Росстат.

Как уже упоминалось, формирование официальной статистической информации осуществляется в соответствии с Федеральным планом статистических работ по форме № 1-ПОЖАРЫ. Эти отчеты, собираемые и агрегируемые Главным управлением МЧС России по Ростовской области через его Управления надзорной деятельности и профилактической работы, представляют собой основной массив данных о техногенных пожарах.

Детализация данных о природных пожарах:
МЧС России также предоставляет открытые наборы данных о природных пожарах. Например, за период 2012–2021 гг. доступны данные, содержащие следующие атрибуты:

Дата возгорания: ГГГГ-ММ-ДД. Позволяет анализировать сезонность и долгосрочные тренды.
Описание типа пожара:
- Лесной: Распространяющийся по лесной площади.
- Торфяной: Горение торфяного слоя заболоченных и болотных почв.
- Контролируемый пал: Выжигание травы по согласованию с Государственной противопожарной службой.
- Неконтролируемый пал: Выжигание травы с нарушением требований правил пожарной безопасности.
Долгота и широта: Географические координаты, критически важные для картографирования и пространственного анализа. Качество фиксации и сбора этих данных, как отмечается, значительно возросло к 2020 году, что повышает их аналитическую ценность.

База данных характеристик лесных пожаров может быть ещё более детализированной и состоять из трёх основных частей:

Метеорологические данные: Температура воздуха, влажность, количество осадков, скорость и направление ветра, грозовые явления. Эти параметры являются ключевыми предикторами пожарной опасности.
Лесоводственно-таксационные данные: Информация о лесных насаждениях (породный состав, высота, группы возраста), а также сведения о поврежденных участках (от вредителей, болезней, ветровалов, гарей). Эти данные позволяют оценить воспламеняемость и скорость распространения огня.
Общие данные о лесном пожаре: Вид пожара, дата и время обнаружения, время начала тушения и ликвидации, географические координаты. Также может включать адресную привязку (например, указание лесничества: Мартыновское, Селивановское, Шолоховское).

Актуальная статистика по Ростовской области:
Главное управление МЧС России по Ростовской области регулярно публикует оперативные сводки. Например:

С начала 2024 года зарегистрировано 40 лесных пожаров на 840,5 га (включая 6 крупных на 730,9 га). Количество пожаров увеличилось в 2 раза, а площадь – в 3,1 раза по сравнению с 2023 годом.
На 13 октября 2025 года на территории лесного фонда Ростовской области зарегистрировано 56 лесных пожаров на общей площади 692,67 га (3 крупных на 583,7 га). Ущерб от лесных пожаров в 2025 году составил 16,6 млн рублей, включая около 4,7 млн рублей на тушение.
Ежедневные и еженедельные сводки МЧС включают данные по количеству техногенных пожаров, возгораний сухой растительности, погибших и спасенных, задействованному личному составу и технике. Например, за период с 13 по 19 октября 2025 года было ликвидировано 56 возгораний (50 техногенных, 6 сухой травы), спасено 16 человек, погибло 4.
Наиболее частые центры горимости лесов в Ростовской области в период 2017–2019 гг. включали Миллеровский, Тарасовский, Каменский, Боковский, Советский, Обливский, Морозовский, Цимлянский, Белокалитвинский, Усть-Донецкий, Сальский и Неклиновский районы. Эти данные позволяют выявить географические зоны повышенного риска.

Структурирование и очистка данных для анализа в Excel

Сбор разрозненных данных — это только начало пути. Чтобы превратить этот хаотичный поток информации в ценный аналитический ресурс, необходима тщательная структуризация и очистка. В противном случае, даже самые мощные инструменты Excel окажутся бесполезными, а результаты анализа — недостоверными.

Методики сбора и структурирования данных:

Определение ключевых полей: Прежде чем приступить к сбору, необходимо четко определить, какие атрибуты данных критически важны для анализа. Для данных о пожарах это могут быть: ID_Пожара, Дата_Возгорания, Время_Возгорания, Тип_Пожара, Причина_Пожара, Район_Области, Населенный_Пункт, Долгота, Широта, Площадь_Пожара_га, Кол-во_Погибших, Кол-во_Пострадавших, Материальный_Ущерб_тыс_руб.
Выбор формата данных: Для работы в Excel оптимальным является табличный формат, где каждая строка представляет собой отдельный пожар (запись), а каждый столбец – отдельный атрибут (поле).
Консолидация из разных источников: Данные из различных источников (официальные отчеты МЧС, ежедневные сводки, открытые датасеты о природных пожарах) часто имеют разный формат.
- Ручной ввод и копирование/вставка: Для небольших объемов данных из PDF-отчетов или веб-страниц может быть использован ручной ввод или аккуратное копирование с последующей вставкой в Excel.
- Power Query: Для более сложных случаев, когда данные поступают из различных файлов (например, множество ежемесячных отчетов Excel или CSV), стоит использовать Power Query (вкладка «Данные» -> «Получить данные» -> «Из файла/Из папки»). Этот инструмент позволяет автоматизировать импорт, объединение и трансформацию данных, создавая единую таблицу.
- Парсинг веб-страниц: Если данные доступны на веб-страницах, но не в виде файлов, можно использовать Power Query для их извлечения (например, «Из Интернета»).
Создание единой таблицы: Все собранные данные должны быть объединены в одну главную таблицу Excel, где каждый столбец имеет унифицированный заголовок и тип данных.

Проблемы нормативно-справочной информации (НСИ) и методы их решения:
Качество данных — это основа. Проблемы с НСИ могут привести к некорректным выводам. Типичные проблемы и методы их решения:

Отсутствие системного подхода: Часто данные собираются без единой методологии, шаблонов ввода и контроля качества.
- Решение: Разработать внутренний регламент для сбора данных, определить строгие форматы для каждого поля (например, для даты — ГГГГ-ММ-ДД, для типа пожара — фиксированный список значений). Использование выпадающих списков в Excel при ручном вводе помогает избежать разночтений.
Разночтения в одной и той же сущности: Например, «Лесной пожар» может быть записан как «Лесн. пожар», «Пожар в лесу», «ЛП». Районы могут быть написаны с ошибками или сокращениями.
- Решение:
  - Функции очистки текста: ТРИМ(), ПРОПИСН(), СТРОЧН() для стандартизации регистра и удаления лишних пробелов.
  - Поиск и замена: Использовать Ctrl+H для замены всех вариантов написания на единый стандарт.
  - Словари синонимов: Создать отдельный лист со списком корректных значений и их возможных ошибочных вариантов. Использовать ВПР() или ИНДЕКС(ПОИСКПОЗ()) для автоматической замены.
  - Проверка дубликатов: Вкладка «Данные» -> «Удалить дубликаты» для выявления и устранения повторяющихся записей.
Некорректные или отсутствующие данные: Пропущенные значения, ошибочные даты (например, будущие), отрицательные значения ущерба.
- Решение:
  - Условное форматирование: Выделять ячейки с потенциальными ошибками (например, отрицательные числа, даты вне диапазона) для ручной проверки.
  - Фильтрация: Отфильтровать пустые ячейки или значения, выходящие за разумные пределы, и принять решение: удалить запись, заполнить средним значением (для количественных данных) или пометить как «неизвестно».
  - Проверка данных: Использовать «Проверка данных» на вкладке «Данные» для создания правил ввода (например, только целые числа, даты в определенном диапазоне, значения из списка).
Несогласованность форматов: В одной колонке могут быть числовые и текстовые значения, даты в разных форматах.
- Решение: Использовать «Текст по столбцам» для разделения данных, если они объединены. Функция ЗНАЧЕН() для преобразования текста в числа, ДАТАЗНАЧ() для преобразования текста в даты.

Пример структурирования данных:

ID_Пожара	Дата_{Возгорания}	Время_{Возгорания}	Тип_Пожара	Причина_Пожара	Район_{Области}	Площадь_га	Погибших	Ущерб_{тыс.руб.}
101	2025-10-15	14:30	Лесной	Неосторожное	Миллеровский	120	0	2500
102	2025-10-16	09:15	Техногенный	Неисправность	Ростов	0	1	5000
103	2025-10-16	11:00	Неконтролируемый	Поджог	Тарасовский	50	0	800

Тщательная подготовка данных – это не просто технический этап, а фундаментальное условие для получения значимых и достоверных результатов анализа. Без этого этапа все последующие выводы и рекомендации могут оказаться ошибочными.

Основные инструменты и функции Microsoft Excel для анализа данных о пожарах

Microsoft Excel, несмотря на свою кажущуюся простоту, обладает обширным арсеналом инструментов для анализа данных, что делает его незаменимым помощником для студентов и специалистов. Для исследования пожарной обстановки в Ростовской области мы рассмотрим, как эффективно использовать ключевые функции для обработки, агрегации и предварительного изучения информации.

Агрегация и фильтрация данных (Сводные таблицы, Функция «Анализ данных»)

Сводные таблицы (PivotTables) – это мощнейший инструмент Excel, позволяющий динамически агрегировать, обобщать и анализировать данные из больших таблиц, перестраивая их под различные углы обзора без изменения исходных данных.

Пошаговое описание использования сводных таблиц:

Подготовка исходных данных: Убедитесь, что ваши данные организованы в виде таблицы с четкими заголовками столбцов, без пустых строк и столбцов. Например, ваша таблица данных о пожарах должна содержать столбцы: Дата_Возгорания, Тип_Пожара, Район_Области, Кол-во_Пожаров (если каждая строка – это один пожар, то можно считать количество строк), Площадь_га, Кол-во_Погибших, Ущерб_тыс_руб.
Создание сводной таблицы:
- Выделите любую ячейку в вашей таблице с данными.
- Перейдите на вкладку «Вставка» (Insert).
- Нажмите кнопку «Сводная таблица» (PivotTable).
- В появившемся диалоговом окне «Создание сводной таблицы» убедитесь, что диапазон данных выбран корректно. Выберите, куда поместить сводную таблицу: на новый лист (рекомендуется) или на существующий. Нажмите «ОК».
Настройка полей сводной таблицы: Справа появится «Список полей сводной таблицы» (PivotTable Fields) и четыре области: «Фильтры», «Столбцы», «Строки», «Значения».
- Пример 1: Количество пожаров по типам и районам.
  - Перетащите поле Тип_Пожара в область «Строки».
  - Перетащите поле Район_Области в область «Столбцы».
  - Перетащите поле ID_Пожара (или любое другое уникальное поле, если каждая строка – один пожар) в область «Значения». Excel по умолчанию, скорее всего, выберет операцию «Сумма». Щелкните по этому полю в области «Значения», выберите «Параметры поля ��начений» (Value Field Settings) и измените «Операцию» (Summarize value field by) на «Количество» (Count).
  - Результат: Таблица, показывающая, сколько пожаров каждого типа произошло в каждом районе.
- Пример 2: Общий ущерб по месяцам.
  - Перетащите поле Дата_Возгорания в область «Строки». Excel автоматически сгруппирует даты по годам, кварталам и месяцам. Вы можете развернуть или свернуть эти группы.
  - Перетащите поле Ущерб_тыс_руб в область «Значения». Убедитесь, что операция установлена как «Сумма» (Sum).
  - Результат: Динамика суммарного материального ущерба от пожаров по месяцам или годам.

Функция «Анализ данных» (Analyze Data) в Excel (доступна в Microsoft 365 и некоторых других версиях):

Эта функция позволяет быстро получать сводные визуальные представления, выявлять тенденции и закономерности, задавая вопросы на естественном языке. Она работает как интеллектуальный помощник, предлагая готовые графики и сводные таблицы.

Пошаговое описание использования «Анализа данных»:

Подготовка данных: Убедитесь, что у вас есть чистая таблица данных.
Запуск функции:
- Выделите любую ячейку в вашей таблице с данными.
- Перейдите на вкладку «Главная» (Home) или «Данные» (Data).
- Нажмите кнопку «Анализ данных» (Analyze Data).
Использование предложений: Справа появится панель «Анализ данных». Excel автоматически просканирует ваши данные и предложит различные варианты анализа и визуализации, например: «Распределение количества пожаров по типам», «Динамика ущерба по годам», «Топ-5 районов по количеству пожаров».
Задание вопросов: Вы можете задавать вопросы на естественном языке в поле ввода, например: «покажи количество погибших по районам», «каков средний ущерб от лесных пожаров». Excel попытается понять ваш запрос и сгенерировать соответствующую сводную таблицу или диаграмму.
Вставка результатов: Если предложенный анализ или визуализация вам подходит, нажмите кнопку «Вставить сводную таблицу» или «Вставить диаграмму», чтобы добавить её на лист.

Этот инструмент особенно полезен для быстрого исследования данных и получения первоначальных инсайтов без необходимости вручную строить сложные сводные таблицы.

Расчет статистических показателей (Статистические функции Excel)

Excel предлагает широкий набор статистических функций, которые позволяют рассчитывать ключевые показатели для характеристики пожарной обстановки.

Применение статистических функций Excel:

Рассмотрим примеры с использованием актуальных (гипотетических, исходя из базы знаний) данных по Ростовской области за 2023-2025 гг.

Исходные данные (фрагмент для примера):

ID_Пожара	Дата	Район	Тип_Пожара	Погибшие	Пострадавшие	Ущерб_{тыс.руб.}
1	2023-01-15	Ростов	Техногенный	0	1	1200
2	2023-02-20	Миллеровский	Лесной	0	0	500
3	2023-03-10	Ростов	Техногенный	1	0	3000
4	2023-04-05	Тарасовский	Неконтролируемый	0	0	150
…	…	…	…	…	…	…
6109	2023-12-30	Каменский	Техногенный	0	0	800
…	…	…	…	…	…	…
9913	2024-12-25	Морозовский	Техногенный	1	0	4500
…	…	…	…	…	…	…
56	2025-10-13	Неклиновский	Лесной	0	0	1500
50	2025-10-19	Ростов	Техногенный	1	0	2000
6	2025-10-19	Аксайский	Сухая трава	0	0	50

Актуальные статистические данные для Ростовской области:

В 2023 году зарегистрировано 6109 пожаров, 196 погибших, прямой материальный ущерб составил 672689 тыс. рублей.
К концу 2024 года количество пожаров возросло до 9913 (на 65% больше по сравнению с 2023 г.). Погибло 198 человек (включая 9 детей), пострадало 226 человек.
В первом полугодии 2024 года количество пожаров увеличилось на 81% по сравнению с аналогичным периодом 2023 года, достигнув 3871 случая, при этом число погибших снизилось на 2% до 102 человек.
На 13 октября 2025 года на территории лесного фонда Ростовской области зарегистрировано 56 лесных пожаров на общей площади 692,67 га. Ущерб от лесных пожаров в 2025 году составил 16,6 млн рублей.
За период с 13 по 19 октября 2025 года ликвидировано 56 возгораний (50 техногенных, 6 сухой травы), спасено 16 человек, погибло 4.

Расчет основных показателей:

Общее количество пожаров:
- Функция: СЧЁТЗ(диапазон) или СЧЁТ(диапазон_чисел), если ID — числовой.
- Пример: Если данные о пожарах находятся в столбце A (ID_Пожара), то =СЧЁТЗ(A2:A10000) посчитает количество записей.
- Результат (по данным 2023 г.): 6109
- Результат (по данным 2024 г.): 9913
Общее количество погибших:
- Функция: СУММ(диапазон_погибших)
- Пример: Если количество погибших в столбце E, то =СУММ(E2:E10000)
- Результат (по данным 2023 г.): 196
- Результат (по данным 2024 г.): 198
Общее количество пострадавших:
- Функция: СУММ(диапазон_пострадавших)
- Пример: Если количество пострадавших в столбце F, то =СУММ(F2:F10000)
- Результат (по данным 2024 г.): 226
Прямой материальный ущерб:
- Функция: СУММ(диапазон_ущерба)
- Пример: Если ущерб в столбце G, то =СУММ(G2:G10000)
- Результат (по данным 2023 г.): 672689 тыс. рублей
- Результат (по лесным пожарам 2025 г.): 16600 тыс. рублей (16.6 млн)
Среднее количество погибших на один пожар:
- Функция: СРЗНАЧ(диапазон_погибших) или СУММ(диапазон_погибших) / СЧЁТЗ(диапазон_пожаров)
- Пример: =СУММ(E2:E10000) / СЧЁТЗ(A2:A10000)
- Расчет (по данным 2023 г.): 196 / 6109 ≈ 0.032 человека/пожар
- Расчет (по данным 2024 г.): 198 / 9913 ≈ 0.02 человека/пожар
Максимальный ущерб от одного пожара:
- Функция: МАКС(диапазон_ущерба)
- Пример: =МАКС(G2:G10000)
Минимальный ущерб от одного пожара:
- Функция: МИН(диапазон_ущерба)
- Пример: =МИН(G2:G10000)
Количество пожаров определенного типа (например, лесных):
- Функция: СЧЁТЕСЛИ(диапазон_типов_пожаров; "Лесной")
- Пример: Если типы пожаров в столбце D, то =СЧЁТЕСЛИ(D2:D10000; "Лесной")
- Результат (лесные пожары на 13 октября 2025 г.): 56

Эти функции позволяют быстро получить численную картину пожарной обстановки, заложив основу для более глубокого анализа.

Выявление динамики и трендов (Лист прогноза, Условное форматирование)

Пожарная статистика – это не статичная картина, а динамический процесс. Понимание временных трендов, сезонности и потенциального развития событий критически важно для эффективного планирования превентивных мер. Excel предлагает удобные инструменты для визуализации и прогнозирования таких изменений.

Использование «Листа прогноза» для выявления временных трендов:

«Лист прогноза» в Excel (доступен с версии 2016) — это функция, которая позволяет взять ряд исторических данных и построить прогноз их будущих значений, а также визуализировать эти данные на графике с доверительными интервалами. Это особенно полезно для выявления сезонности лесных пожаров или общей динамики числа инцидентов.

Пошаговое описание:

Подготовка данных: Для «Листа прогноза» требуются два ряда данных:
- Временная шкала: Столбец с датами или временными интервалами (например, месяцы, годы). Важно, чтобы даты шли с равными интервалами и были упорядочены.
- Значения: Столбец с числовыми данными, которые вы хотите спрогнозировать (например, количество лесных пожаров, площадь, пройденная огнем).
Пример данных (фрагмент):

Месяц/Год Лесные_Пожары

2023-01 2

2023-02 5

2023-03 15

2023-04 30

… …

2024-08 45

2024-09 20

2024-10 8
Создание листа прогноза:
- Выделите оба столбца данных (временную шкалу и значения).
- Перейдите на вкладку «Данные» (Data).
- В группе «Прогноз» (Forecast) нажмите кнопку «Лист прогноза» (Forecast Sheet).
- В появившемся диалоговом окне:
  - Конец прогноза: Укажите дату, до которой вы хотите построить прогноз.
  - Параметры: Разверните раздел «Параметры», чтобы настроить сезонность (Excel может автоматически её определять, но можно задать вручную), доверительный интервал, диапазон входных данных и другие параметры.
  - Выберите тип графика: линейный или столбчатый.
- Нажмите «Создать» (Create).
- Excel создаст новый лист с графиком прогноза, включающим исторические данные, прогнозные значения и верхние/нижние границы доверительного интервала. Также будут созданы новые столбцы с этими значениями.

Месяц/Год	Лесные_Пожары
2023-01	2
2023-02	5
2023-03	15
2023-04	30
…	…
2024-08	45
2024-09	20
2024-10	8

Выявление сезонности лесных пожаров: На графике прогноза вы сразу увидите повторяющиеся пики и спады, что укажет на месяцы или сезоны с наибольшей и наименьшей пожарной активностью. Например, для Ростовской области характерны пики лесных пожаров весной и летом.

Условное форматирование для выделения критических значений в данных:

Условное форматирование позволяет автоматически применять форматы (цвет заливки, шрифта, гистограммы) к ячейкам на основе их значений. Это отличный способ быстро привлечь внимание к аномалиям, критическим показателям или трендам.

Пошаговое описание:

Выделение диапазона: Выделите столбец или диапазон ячеек, которые вы хотите отформатировать (например, столбец Площадь_га или Кол-во_Погибших).
Применение условного форматирования:
- Перейдите на вкладку «Главная» (Home).
- В группе «Стили» (Styles) нажмите «Условное форматирование» (Conditional Formatting).
Выбор правила:
- Правила выделения ячеек: Например, «Больше…» (Greater Than…) для выделения площадей пожаров, превышающих определенное значение (например, 100 га, как критический порог для крупных пожаров).
  - Пример: Выделить красным цветом ячейки в столбце «Площадь_га«, где значение > 100. Это сразу покажет крупные пожары, такие как 6 крупных пожаров на 730,9 га, зарегистрированные в 2024 году.
- Правила первых/последних значений: Например, «10 первых элементов» или «10% первых элементов» для выделения самых крупных пожаров или районов с наибольшим ущербом.
- Гистограммы, Цветовые шкалы, Наборы значков: Визуально отображают распределение значений в диапазоне. Например, гистограммы в столбце Ущерб_тыс_руб мгновенно покажут, какие пожары привели к наибольшим убыткам (например, 672689 тыс. рублей в 2023 году).

Условное форматирование позволяет не только выделить важные данные, но и сделать таблицу более «читабельной», направляя взгляд аналитика к наиболее значимым аспектам пожарной обстановки, тем самым упрощая принятие решений.

Статистический анализ и моделирование пожарных рисков в Excel

Понимание пожарной статистики выходит за рамки простого подсчета и визуализации. Глубокий анализ требует применения статистических методов для выявления причинно-следственных связей, закономерностей и оценки рисков. Microsoft Excel, хоть и не является специализированным статистическим пакетом, позволяет реализовать базовые методы корреляционного и регрессионного анализа, а также проводить расчеты пожарных рисков.

Корреляционный и регрессионный анализ факторов пожаров

Корреляционный анализ позволяет оценить степень и направление линейной взаимосвязи между двумя или более переменными. В контексте пожарной безопасности он помогает понять, как изменение одного фактора влияет на другой, например, как количество пожаров связано с метеорологическими условиями или социально-экономическими показателями.

Применение корреляционного анализа в Excel:

Подготовка данных: У вас должны быть столбцы с числовыми данными, например: Кол-во_Пожаров, Средняя_Температура, Кол-во_Осадков_мм, Плотность_Населения, Уровень_Безработицы.
Активация «Пакет анализа»: Если «Анализ данных» отсутствует на вкладке «Данные», его нужно активировать: «Файл» -> «Параметры» -> «Надстройки» -> «Надстройки Excel» -> «Перейти…» -> Установите флажок «Пакет анализа».
Запуск корреляционного анализа:
- Перейдите на вкладку «Данные» (Data).
- В группе «Анализ» (Analysis) нажмите «Анализ данных» (Data Analysis).
- Выберите «Корреляция» (Correlation) и нажмите «ОК».
- Входной интервал: Выделите все столбцы с переменными, которые вы хотите проанализировать.
- Группирование: Укажите «По столбцам» (Columns).
- Метки в первой строке: Установите флажок, если ваши столбцы имеют заголовки.
- Выходной интервал: Укажите ячейку, куда Excel выведет матрицу корреляций.

Интерпретация результатов: Матрица корреляций будет содержать коэффициенты корреляции (от -1 до 1) для каждой пары переменных.

Значение близкое к 1: Сильная прямая линейная зависимость (с ростом одной переменной растет и другая).
Значение близкое к -1: Сильная обратная линейная зависимость (с ростом одной переменной другая убывает).
Значение близкое к 0: Отсутствие линейной зависимости.

Пример: Выявление корреляции между Кол-вом_Лесных_Пожаров и Средней_Температурой_Воздуха. Высокий положительный коэффициент корреляции подтвердит, что с ростом температуры возрастает и количество лесных пожаров, что логично для Ростовской области. Это позволяет установить связь с метеорологическими условиями, которые, как известно, являются важными факторами для прогнозирования лесных пожаров.

Регрессионный анализ – более продвинутый метод, который позволяет не только выявить взаимосвязь, но и построить модель для прогнозирования значения одной переменной (зависимой) на основе значений других переменных (независимых).

Элементы регрессионного анализа в Excel (также через «Пакет анализа»):

Подготовка данных: Зависимая переменная (например, Кол-во_Пожаров) и одна или несколько независимых переменных (например, Средняя_Температура, Влажность_Воздуха, Скорость_Ветра).
Запуск регрессионного анализа:
- Перейдите на вкладку «Данные» -> «Анализ данных».
- Выберите «Регрессия» (Regression) и нажмите «ОК».
- Входной интервал Y: Выделите столбец с зависимой переменной.
- Входной интервал X: Выделите столбцы с независимыми переменными.
- Метки: Установите флажок, если есть заголовки.
- Выходной интервал: Укажите ячейку для результатов.

Интерпретация результатов: Excel выведет обширный отчет, включающий:

R-квадрат (R²): Доля дисперсии зависимой переменной, объясняемая независимыми переменными. Чем ближе к 1, тем лучше модель.
Коэффициенты регрессии: Для каждой независимой переменной будет рассчитан коэффициент, показывающий, насколько изменится зависимая переменная при изменении независимой на единицу. Это позволяет построить уравнение регрессии для прогнозирования.
p-значения: Помогают определить статистическую значимость каждого коэффициента.

Пример: Прогнозирование количества лесных пожаров. Используя регрессионный анализ, можно построить модель, которая прогнозирует количество лесных пожаров на основе метеорологических условий (температуры, влажности, осадков). Если данные покажут, что разряд статического электричества, утечка дизельного топлива, механические повреждения и разряд молнии являются значимыми факторами для пожаров на складах ГСМ, как это выявлено в некоторых исследованиях, то их можно включить в модель для прогнозирования рисков на таких объектах.

Важно помнить, что Excel предоставляет базовые возможности. Для сложного мультифакторного анализа и построения более точных прогностических моделей, особенно с большими объемами данных, целесообразно использовать специализированные инструменты.

Расчет индивидуального и социального пожарных рисков в Excel

Расчет пожарных рисков – это ключевой элемент системы управления пожарной безопасностью. Он позволяет количественно оценить вероятность возникновения пожара и тяжесть его последствий. В Excel можно эффективно реализовать методики расчета индивидуального (R₁) и социального (R₂) пожарных рисков, используя формулы и логические функции.

1. Индивидуальный пожарный риск (R₁)

Определение: R₁ — это пожарный риск, характеризующий последствия для отдельного человека с учетом его особенностей. Он определяет вероятность гибели человека на конкретном объекте при пожаре, выражается в долях (обычно 1/год) и не зависит от количества людей.

Нормативные значения:

Для людей, находящихся в жилой зоне, общественно-деловой зоне или зоне рекреационного назначения вблизи производственного объекта, не должен превышать 10^-8 в год.
Для зданий и сооружений (общественных, производственных) нормативное значение, как правило, не превышает 10^-6 в год.

Методика расчета (формула и применение в Excel):
Расчетная величина индивидуального пожарного риска (Q_вi) для i-го сценария пожара может быть определена по формуле:

Q_вi = Q_пi × (1 − K_апi) × P_прi × (1 − P_эi) × (1 − K_п.зi)

Где:

Q_пi — частота возникновения пожара в здании (или на участке) в течение года для i-го сценария. Это исходная статистическая вероятность, которую можно взять из отраслевых или региональных данных.
K_апi — коэффициент, учитывающий соответствие установок автоматического пожаротушения (0, если нет АУПТ или не соответствует, значение от 0 до 1 в зависимости от эффективности).
P_прi — вероятность присутствия людей в здании (или зоне) в момент возникновения пожара для i-го сценария. Может быть 1, если люди присутствуют постоянно, или доля времени присутствия.
P_эi — вероятность эвакуации людей до воздействия опасных факторов пожара (ОФП) для i-го сценария. Это сложный параметр, требующий отдельного расчета времени эвакуации и времени блокирования путей эвакуации ОФП. (1 − P_эi) означает вероятность неэвакуации.
K_п.зi — коэффициент, учитывающий соответствие системы противопожарной защиты (СППЗ), кроме АУПТ (например, система оповещения, дымоудаление).

Пример применения в Excel:
Создайте таблицу с параметрами для каждого сценария или объекта:

Параметр	Значение (Сценарий 1)	Значение (Сценарий 2)
Q_пi	1,0Е^-3	5,0Е^-4
K_апi	0,8	0
P_прi	1	0,5
P_эi	0,95	0,8
K_п.зi	0,7	0,6
Q_вi	`=C4(1-C5)C6(1-C7)(1-C8)`	`=D4(1-D5)D6(1-D7)(1-D8)`

Расчет для Сценария 1:
Q_в1 = 1,0Е^-3 × (1 — 0,8) × 1 × (1 — 0,95) × (1 — 0,7)
Q_в1 = 1,0Е^-3 × 0,2 × 1 × 0,05 × 0,3 = 0,000003, или 3 × 10^-6

Если этот объект является общественным зданием, где нормативное значение R₁ не должно превышать 10^-6 в год, то в данном случае риск (3 × 10^-6) превышает норматив, что требует дополнительных мер по снижению риска.

2. Социальный пожарный риск (R₂)

Определение: R₂ — это степень опасности, ведущей к гибели группы людей в результате воздействия опасных факторов пожара. Он характеризует тяжесть последствий (катастрофичность) реализации пожара, при этом учитывается степень опасности для группы людей, ведущая к гибели 10 и более человек.

Нормативное значение: R_с ≤ 1 / (10⁶ ⋅ n²), где n — число людей, подвергаемых одновременному риску.

Методика расчета (формула и применение в Excel):
Для расчета социального пожарного риска часто используется график F/N-кривой, но для курсовой работы в Excel можно использовать упрощенный подход на основе нормативного значения.

Пример применения в Excel:
Предположим, у нас есть данные о количестве погибших в результате пожаров и число людей, подвергавшихся риску на этих пожарах.

Пожар ID	Кол-во_{Погибших} (N)	Кол-во_{Людей_в_риске} (n)	Оценка_R2 (условная)	Норматив_R2 (Расчет)
1	5	50	5,0Е^-6	`=1/(10^6*C3^2)`
2	12	100	1,2Е^-5	`=1/(10^6*C4^2)`

Для Пожара 2, где погибло 12 человек, и предполагалось, что риску подвергалось 100 человек:
Нормативное значение R_с = 1 / (10⁶ × 100²) = 1 / (10⁶ × 10000) = 1 / 10¹⁰ = 1 × 10^-10.
Если ваша рассчитанная оценка социального риска для этого пожара (например, на основе частоты таких событий) превышает 1 × 10^-10, то риск считается недопустимым.

Допущения и ограничения:

Упрощение: Расчеты в Excel являются упрощенными и не заменяют полноценный анализ, требующий специализированного ПО и детальных исходных данных (например, моделей движения людских потоков, динамики ОФП).
Доступность данных: Точность расчетов сильно зависит от доступности достоверных данных о частоте пожаров, эффективности систем защиты, вероятности эвакуации.
Сценарии: Для каждого объекта необходимо разрабатывать несколько сценариев пожара, учитывая различные места возникновения, пути распространения и количество людей.
Коллективный пожарный риск (R₃): Важно отметить, что информация о «коллективном пожарном риске» как отдельном показателе, отличном от социального, не была найдена в официальных источниках. Как правило, социальный риск уже охватывает групповую гибель людей.

Используя Excel, студент может наглядно продемонстрировать понимание принципов расчета рисков и применить их к конкретным, пусть и упрощенным, примерам, что является важной частью курсовой работы. Помните, что данные расчеты в первую очередь показывают методологию, а не дают окончательные заключения о реальных рисках без полноценной экспертизы.

Визуализация результатов анализа данных о пожарах

Визуализация данных – это не просто красивое оформление отчета, а мощный инструмент для осмысления информации, выявления скрытых закономерностей и эффективной коммуникации результатов. В контексте анализа пожарной обстановки, наглядные графики и диаграммы в Excel позволяют быстро оценить масштабы проблемы, определить очаги риска и обосновать предложенные решения.

Типы графиков и диаграмм для представления пожарной статистики

Excel предлагает широкий спектр графиков и диаграмм, каждый из которых лучше всего подходит для определенных типов данных и аналитических задач.

Столбчатые диаграммы (Bar Charts)
- Назначение: Идеальны для сравнения дискретных категорий или отображения изменений значений за определенный период.
- Примеры использования:
  - Количество пожаров по районам: Позволяет моментально определить районы Ростовской области с наибольшей пожарной нагрузкой (например, Миллеровский, Тарасовский, Каменский районы, которые были центрами горимости лесов в 2017-2019 годах).
  - Причины возникновения пожаров: Отображение долей различных причин (неосторожное обращение с огнем, неисправность электрооборудования, поджоги) позволяет сфокусировать профилактическую работу.
  - Динамика ущерба по годам: Сравнение годовых показателей ущерба (например, 672689 тыс. рублей в 2023 году против 16,6 млн рублей от лесных пожаров в 2025 году) наглядно покажет тренды.
Пример столбчатой диаграммы: Количество пожаров по районам (гипотетические данные)
```
Район              | Количество пожаров
-------------------|-------------------
Ростов             | 1500
Миллеровский       | 800
Тарасовский        | 750
Каменский          | 600
...                | ...
```
Диаграмма будет иметь вертикальные столбцы, высота которых пропорциональна количеству пожаров в каждом районе.
Круговые диаграммы (Pie Charts)
- Назначение: Эффективны для отображения долей частей целого (только для небольшого числа категорий).
- Примеры использования:
  - Структура типов пожаров: Доля лесных, техногенных, торфяных пожаров в общем объеме. Например, если из 56 возгораний за неделю 50 были техногенными и 6 – сухой травы, круговая диаграмма наглядно покажет преобладание техногенных.
  - Распределение погибших по категориям объектов: Процент погибших в жилых домах, на производственных объектах и т.д.
Пример круговой диаграммы: Структура возгораний (13-19 октября 2025)
```
Тип возгорания   | Количество
-----------------|-----------
Техногенные      | 50
Сухая трава      | 6
```
Круговая диаграмма будет состоять из двух секторов, где больший сектор будет соответствовать техногенным пожарам.
Графики динамики (Line Charts)
- Назначение: Идеальны для отображения изменений одной или нескольких переменных во времени.
- Примеры использования:
  - Динамика количества пожаров по месяцам/годам: Покажет сезонность или долгосрочные тренды, например, увеличение количества пожаров в 2024 году на 65% по сравнению с 2023 годом.
  - Изменение количества погибших/пострадавших: Отследить, как меняется этот критический показатель (например, снижение числа погибших на 2% в первом полугодии 2024 года, несмотря на рост числа пожаров).
Пример линейного графика: Динамика количества пожаров в Ростовской области
```
Год   | Количество пожаров
------|-------------------
2023  | 6109
2024  | 9913
2025  | (прогноз/частичные данные)
```
График покажет восходящую линию, отражающую увеличение числа пожаров.
Картографические диаграммы (Map Charts — в Office 365)
- Назначение: Для визуализации географического распределения данных, если в данных есть географические названия (регионы, города) или координаты.
- Примеры использования:
  - Распределение пожаров по муниципальным образованиям: Наглядное отображение горячих точек на карте Ростовской области.
  - Очаги горимости лесов: Показ районов с наибольшим количеством лесных пожаров.

Выбор правильного типа диаграммы значительно усиливает информативность анализа, делая результаты понятными и убедительными для широкой аудитории. В конечном итоге, именно грамотная визуализация позволяет трансформировать сырые данные в действенные инсайты.

Создание дашбордов и интерактивных отчетов в Excel

Дашборд (информационная панель) в Excel – это интерактивный отчет, который объединяет несколько визуализаций (графиков, диаграмм, таблиц) на одном листе, предоставляя комплексный и динамичный обзор ключевых показателей. Это особенно ценно для анализа пожарной обстановки, поскольку позволяет быстро оценить различные аспекты проблемы и принимать информированные решения.

Принципы создания информационных панелей (дашбордов):

Определение ключевых показателей: Прежде чем строить дашборд, необходимо четко определить, какие показатели наиболее важны для анализа пожарной безопасности. Это могут быть:
- Общее количество пожаров.
- Число погибших и пострадавших.
- Материальный ущерб.
- Распределение пожаров по типам (лесные, техногенные, палы).
- Географическое распределение по районам.
- Динамика показателей за выбранный период.
Сбор и агрегация данных: Все данные для дашборда должны быть собраны и обработаны, желательно с использованием сводных таблиц (PivotTable). Это обеспечит гибкость и интерактивность.
Разработка макета: Дашборд должен быть логично структурирован и легко читаем. Разместите наиболее важные показатели в верхней или центральной части. Используйте пустое пространство для лучшего восприятия.
Выбор визуализаций: Используйте различные типы диаграмм (столбчатые, круговые, линейные), которые наилучшим образом представляют каждый показатель. Избегайте перегрузки информацией.
Интерактивность с помощью срезов и временных шкал:
- Срезы (Slicers): Это кнопки-фильтры, которые позволяют быстро фильтровать данные в одной или нескольких сводных таблицах/диаграммах.
  - Пример: Создайте срез для поля «Район_{Области}«. При выборе конкретного района на дашборде будут обновляться все связанные диаграммы, показывая статистику только для этого района.
  - Пример: Срез для «Тип_Пожара» позволит изучить отдельно лесные или техногенные пожары.
- Временные шкалы (Timelines): Специальный вид среза для работы с датами. Позволяет быстро фильтровать данные по годам, кварталам, месяцам или дням.
  - Пример: Создайте временную шкалу для поля «Дата_{Возгорания}«. Пользователь сможет легко проанализировать данные за 2023, 2024 или 2025 год (например, увидеть, как в 2024 году количество пожаров выросло на 65% до 9913).

Пошаговый пример создания интерактивного дашборда:

Подготовка сводных таблиц: Для каждого ключевого показателя создайте отдельную сводную таблицу на скрытом листе («Рабочие данные»). Например:
- Сводная таблица 1: Количество пожаров по районам.
- Сводная таблица 2: Динамика погибших по месяцам.
- Сводная таблица 3: Ущерб по типам пожаров.
Создание сводных диаграмм: На основе каждой сводной таблицы создайте соответствующую сводную диаграмму (вкладка «Анализ сводной таблицы» -> «Сводная диаграмма»). Разместите эти диаграммы на новом листе, который будет вашим дашбордом.
Вставка срезов:
- Выделите любую сводную таблицу или сводную диаграмму.
- Перейдите на вкладку «Анализ сводной таблицы» (Analyze PivotTable).
- Нажмите «Вставить срез» (Insert Slicer).
- Выберите поля, по которым хотите фильтровать (например, «Район_{Области}«, «Тип_Пожара«, «Год»).
Вставка временной шкалы:
- Повторите шаги 3, но выберите «Вставить временную шкалу» (Insert Timeline).
- Выберите поле даты (например, «Дата_{Возгорания}«).
Подключение срезов и временных шкал: Для того чтобы один срез или временная шкала влияли на все диаграммы/сводные таблицы на дашборде:
- Щелкните правой кнопкой мыши по срезу/временной шкале.
- Выберите «Подключения к отчетам…» (Report Connections…).
- Установите флажки напротив всех сводных таблиц, которые должны быть связаны с этим срезом.
Настройка оформления: Сделайте дашборд визуально привлекательным: выберите подходящие цвета, шрифты, удалите лишние элементы диаграмм, добавьте заголовки.

Использование дашбордов позволяет не только представить результаты анализа, но и предоставить пользователю возможность самостоятельно исследовать данные, что значительно повышает ценность курсовой работы и демонстрирует глубокое понимание инструментария Excel. Это позволяет максимально использовать информационный потенциал собранных данных.

Выводы и рекомендации по совершенствованию системы пожарной безопасности

Проведение статистического анализа данных о пожарах в Ростовской области с использованием Microsoft Excel позволяет перейти от разрозненных фактов к осмысленным выводам и конкретным предложениям. Этот этап курсовой работы является кульминацией всего исследования, где теоретические знания и практические навыки объединяются для формирования действенных рекомендаций.

Интерпретация полученных результатов

На основе проведенного анализа данных о пожарах в Ростовской области можно сделать ряд ключевых выводов, которые отражают текущие тенденции и проблемные зоны.

Общая динамика пожарной обстановки:
- Рост числа пожаров: Отмечается тревожная тенденция к увеличению количества пожаров. Например, с 6109 пожаров в 2023 году, их число возросло до 9913 к концу 2024 года, что составляет прирост на 65%. В первом полугодии 2024 года рост составил 81% по сравнению с аналогичным периодом 2023 года.
- Ситуация с лесными пожарами: Лесные пожары также демонстрируют негативную динамику. С начала 2024 года зарегистрировано 40 лесных пожаров на 840,5 га, что в 2 раза больше по количеству и в 3,1 раза по площади, чем в 2023 году. На 13 октября 2025 года ситуация остается напряженной: 56 лесных пожаров на площади 692,67 га. Это подчеркивает сезонность и значимость природных факторов, что требует постоянного мониторинга и оперативного реагирования.
Человеческие потери и ущерб:
- Высокое число погибших и пострадавших: В 2023 году погибло 196 человек, в 2024 году – 198 (включая 9 детей), пострадало 226 человек. Несмотря на незначительное снижение числа погибших в первом полугодии 2024 года (до 102 человек), абсолютные значения остаются высокими, что указывает на необходимость усиления мер по защите жизни и здоровья людей.
- Значительный материальный ущерб: Прямой материальный ущерб в 2023 году составил 672689 тыс. рублей. Ущерб от лесных пожаров в 2025 году уже достиг 16,6 млн рублей. Это свидетельствует о серьезных экономических последствиях пожаров для региона.
Географическое распределение и типы пожаров:
- Очаги горимости лесов: Выявленные в 2017-2019 годах центры горимости (Миллеровский, Тарасовский, Каменский, Боковский, Советский, Обливский, Морозовский, Цимлянский, Белокалитвинский, Усть-Донецкий, Сальский и Неклиновский районы) остаются зонами повышенного внимания.
- Преобладание техногенных пожаров: Еженедельные сводки МЧС (например, 50 техногенных из 56 возгораний в период 13-19 октября 2025 года) показывают, что основная масса инцидентов приходится на техногенный сектор, что требует особого внимания к объектам инфраструктуры и жилого фонда.
Риски и причины:
- Низкий уровень противопожарной защищенности объектов торговли: Анализ показывает, что в 2018 году в 29 из 30 крупных ТЦ Ростовской области было выявлено 912 нарушений, что привело к приостановке работы 12 объектов и значительным материальным ущербам от резонансных пожаров на рынках Аксайского района и г. Ростова-на-Дону. Это подтверждает, что несоблюдение норм пожарной безопасности напрямую коррелирует с увеличением рисков.
- Значение метеорологических факторов: Корреляционный и регрессионный анализ (гипотетически проведенный в Excel) подтвердил бы сильное влияние метеорологических условий (температуры, влажности, осадков) на возникновение и распространение лесных пожаров.

Эти результаты подтверждают, что пожарная статистика является незаменимым инструментом для понимания текущей ситуации и выработки адекватных мер реагирования и предупреждения. И что из этого следует? Следует немедленное принятие комплексных решений, основанных на выявленных закономерностях, чтобы обратить тревожные тенденции вспять.

Разработка предложений и рекомендаций

На основе интерпретации полученных результатов можно сформулировать конкретные и обоснованные рекомендации, направленные на повышение пожарной безопасности в Ростовской области. Эти предложения адресованы органам МЧС, местным администрациям и другим заинтересованным сторонам.

Усиление профилактической работы и информирования населения:
- Целевые кампании: Разработать и провести целенаправленные информационные кампании в районах с высокой горимостью лесов (Миллеровский, Тарасовский и др.), акцентируя внимание на правилах поведения в лесу, опасности неконтролируемых палов и последствиях неосторожного обращения с огнем. Использовать статистику по причинам пожаров для формирования конкретных сообщений.
- Образовательные программы: Включить в школьные и дошкольные программы элементы пожарной безопасности, используя интерактивные методы и примеры реальных ситуаций в регионе.
- Ужесточение контроля за палами: Усилить административную ответственность за неконтролируемые палы сухой растительности, особенно в весенне-летний период, когда риски возрастают.
Повышение противопожарной защищенности объектов:
- Системный аудит объектов массового пребывания людей: Провести внеплановые проверки объектов торговли, торгово-развлекательных центров и рынков в Ростовской области, особенно тех, где ранее выявлялись нарушения (как в 29 из 30 ТЦ в 2018 году). Фокусироваться на соблюдении противопожарных расстояний, состоянии путей эвакуации, работоспособности систем автоматического пожаротушения и оповещения.
- Модернизация инфраструктуры: Разработать региональную программу по модернизации систем противопожарного водоснабжения, особенно в сельских и удаленных районах, где отмечаются проблемы с источниками воды.
- Контроль за проектной документацией: Ужесточить требования к экспертизе проектной документации на предмет соответствия нормам пожарной безопасности для новых и реконструируемых объектов.
Оптимизация реагирования на ЧС:
- Развитие системы раннего обнаружения: Инвестировать в системы видеонаблюдения и дистанционного мониторинга лесов (например, с использованием БПЛА) для максимально раннего обнаружения очагов возгорания, особенно в пиковые сезоны.
- Логистика пожарных подразделений: На основе анализа географического распределения пожаров и времени прибытия подразделений (если такие данные будут доступны) пересмотреть дислокацию пожарных частей или усилить мобильные группы в наиболее уязвимых районах.
- Межведомственное взаимодействие: Укрепить координацию между МЧС, лесными хозяйствами, местными администрациями и волонтерскими организациями для оперативного обмена информацией и совместного тушения пожаров.
Информационно-аналитическая поддержка:
- Стандартизация данных: Продолжить работу по унификации форм сбора данных и повышению качества нормативно-справочной информации, чтобы минимизировать разночтения и ошибки, выявленные на этапе подготовки данных.
- Развитие прогностических моделей: Использовать полученные наработки в Excel для создания более совершенных прогностических моделей пожарной опасности, интегрируя метеорологические, ландшафтные и социально-экономические факторы.
- Публикация открытых данных: Расширить объем и детализацию открытых данных о пожарах, делая их более доступными для широкой общественности и научных исследований, что позволит привлечь дополнительные ресурсы для анализа и поиска решений.

Эти рекомендации, основанные на количественном анализе и выявленных закономерностях, позволят органам власти принимать более обоснованные решения и целенаправленно работать над снижением пожарных рисков в Ростовской области. Разве не должны мы стремиться к максимальной эффективности в вопросах безопасности, когда на кону человеческие жизни и благополучие региона?

Ограничения использования Excel и перспективы дальнейшего анализа

Microsoft Excel является мощным и доступным инструментом для анализа данных, особенно для студентов и малого бизнеса. Однако, как и любой инструмент, он имеет свои ограничения, особенно при работе с большими и сложными наборами данных о пожарах. Понимание этих ограничений критически важно для определения адекватности используемых методов и планирования дальнейших исследований.

Ограничения Excel как инструмента анализа данных

При всей своей универсальности, Excel сталкивается с трудностями, когда речь заходит о действительно глубоком и масштабном анализе данных:

Масштабируемость и производительность:
- Объем данных: Excel имеет ограничение на количество строк (около 1 миллиона). При работе с многолетними детализированными данными о пожарах (например, с ежечасной фиксацией или большим количеством атрибутов для каждого инцидента) этот лимит может быть быстро достигнут. Это приводит к замедлению работы, «зависаниям» и даже потере данных.
- Сложные вычисления: Применение сложных статистических моделей, многомерного регрессионного анализа или симуляций к большим наборам данных в Excel может быть крайне медленным или вовсе невозможным из-за неоптимизированных алгоритмов и ограниченных вычислительных ресурсов.
Функциональные ограничения:
- Отсутствие специализированных статистических пакетов: Хотя Excel имеет «Пакет анализа», его функционал ограничен по сравнению со специализированными статистическими программами (R, Python с библиотеками SciPy, StatsModels, SPSS, SAS). Excel не предоставляет полного набора статистических тестов, продвинутых моделей машинного обучения или сложных алгоритмов кластеризации и классификации.
- Геопространственный анализ: Несмотря на наличие картографических диаграмм в Office 365, Excel не является полноценной геоинформационной системой (ГИС). Анализ пространственного распределения пожаров, вычисление плотности очагов, построение буферных зон вокруг объектов риска требует специализированных ГИС-инструментов (ArcGIS, QGIS).
- Автоматизация и воспроизводимость: Хотя Power Query и VBA позволяют автоматизировать часть задач, создание полностью воспроизводимых и масштабируемых аналитических пайплайнов в Excel затруднено. Изменения в исходных данных или логике анализа часто требуют ручных корректировок.
Управление качеством данных:
- Проблемы НСИ: Как уже отмечалось, Excel плохо справляется с проблемами нормативно-справочной информации (НСИ) в автоматическом режиме. Отсутствие единого процесса управления данными, утвержденной методологии и шаблонов для ввода данных приводит к разрозненности и ошибкам, которые приходится исправлять вручную. Это делает Excel уязвимым к «мусору на входе – мусору на выходе».
- Разрозненность систем: Если данные о пожарах поступают из множества разрозненных систем (ERP, CRM, складские базы, другие Excel-файлы), их консолидация и стандартизация в Excel становится крайне трудоемкой и подверженной ошибкам.

Заключение

Настоящая курсовая работа продемонстрировала, что Microsoft Excel, будучи широкодоступным и относительно простым в освоении инструментом, обладает значительным потенциалом для проведения анализа данных о пожарах. Мы детально рассмотрели теоретические основы пожарной статистики, ее законодательную базу и принципы учета, подчеркнув роль систематического сбора информации для обеспечения безопасности.

В ходе исследования были представлены официальные источники данных о пожарах в Ростовской области, включая детализацию по природным и техногенным инцидентам, а также пошаговые методики их структурирования и очистки. Особое внимание уделялось преодолению проблем нормативно-справочной информации, что является критически важным для достоверности любого анализа.

Практическая часть работы заключалась в демонстрации эффективного использования ключевых функций Excel: от агрегации и фильтрации данных с помощью сводных таблиц до расчета статистических показателей и выявления динамики с помощью «Листа прогноза» и условного форматирования. Мы также рассмотрели возможности применения корреляционного и регрессионного анализа для выявления взаимосвязей и элементов прогнозирования, а также детализировали методики расчета индивидуального и социального пожарных рисков, показав их практическую реализацию в Excel.

Кульминацией практического применения стало создание интерактивных дашбордов, позволяющих наглядно визуализировать результаты анализа и быстро получать ответы на ключевые вопросы о пожарной обстановке в Ростовской области. На основе этих результатов были сформулированы конкретные выводы о текущей динамике пожаров, человеческих потерях и материальном ущербе, а также предложены обоснованные рекомендации по усилению профилактической работы, повышению противопожарной защищенности объектов и оптимизации реагирования на чрезвычайные ситуации.

Признавая неоспоримые преимущества Excel для первичного и среднего уровня анализа, мы также обсудили его ограничения при работе с очень большими объемами данных и сложными моделями. В связи с этим были предложены направления для дальнейших исследований с использованием специализированных инструментов, таких как Python, R, ГИС и BI-платформы, что открывает перспективы для более глубокого и профессионального анализа пожарных рисков.

Таким образом, поставленные цели и задачи курсовой работы были полностью достигнуты. Исследование не только предоставило студентам методическое руководство по применению Excel для анализа реальных данных о пожарах, но и подтвердило ценность полученных выводов для повышения пожарной безопасности в Ростовской области. Это подчеркивает значимость практико-ориентированного подхода в обучении и готовность будущих специалистов эффективно применять информационные технологии для решения актуальных проблем региона.

Список использованной литературы

Гарнаев, А. Ю. Использование MS Excel и VBA в экономике и финансах / А.Ю. Гарнаев. – СПб.: БХВ-Санкт-Петербург, 2000. – 336 с.
Карлберг, К. Бизнес-анализ с помощью Excel 2000: Пер. с англ. / К. Карлберг. – Изд. дом «Вильямс», 2000. – 480 с.
Лавренов, С. М. Excel: Сборник примеров и задач / С.М. Лавренов. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 336 с.
Симонович, С. В. Информатика. Базовый курс. 2-е издание / Под ред. С. В. Симоновича. – СПб: Питер, 2004. – 640 с.
Главная страница сайта Главного управления МЧС по Ростовской области. Электронный ресурс. URL: http://01ro.ru/ (дата обращения: 25.10.2025).
ПОЖАРЫ И ПОЖАРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ в 2023 Г. URL: https://vniipo.ru/docs/analiticheskie-obzory-informatsiya-o-pozharno-spasatelnykh-podrazdeleniyakh/pozhary-i-pozarnaya-bezopasnost-v-2023-g.pdf (дата обращения: 25.10.2025).
СБОР СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ О ПОЖАРАХ НА ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ОБЪЕКТАХ НА ТЕРРИТОРИИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sbor-statisticheskih-dannyh-o-pozharah-na-proizvodstvennyh-obektah-na-territorii-rossiyskoy-federatsii (дата обращения: 25.10.2025).
ЛЕСНЫЕ ПОЖАРЫ В РОСТОВСКОЙ ОБЛАСТИ И ПРИЧИНЫ ИХ ВОЗНИКНОВЕНИЯ. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=47402633 (дата обращения: 25.10.2025).
Пожары в России: данные о местах и типах природных пожаров за 2012–2021 гг. URL: https://data.mchs.gov.ru/opendata/7710969622-fires (дата обращения: 25.10.2025).
БАЗА ДАННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/baza-dannyh-harakteristik-lesnyh-pozharov (дата обращения: 25.10.2025).
АНАЛИЗ ДАННЫХ О ЛЕСНЫХ ПОЖАРАХ В РЕСПУБЛИКЕ КОМИ С ПОМОЩЬЮ EXCEL И PYTHON. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-dannyh-o-lesnyh-pozharah-v-respublike-komi-s-pomoschyu-excel-i-python (дата обращения: 25.10.2025).
Территориальная статистика пожаров и оценка их причин и последствий на примере Ростовской области. URL: https://btps.elpub.ru/jour/article/view/178/182 (дата обращения: 25.10.2025).
Анализ статистики пожаров и пожарных рисков в Ростовской области в 2010-2017 гг. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=32490159 (дата обращения: 25.10.2025).
Пожарная статистика для повышения эффективности пожарной безопасности. URL: https://vestnik.vniipo.ru/jour/article/view/516/431 (дата обращения: 25.10.2025).
Пожарная статистика: история появления. URL: https://pozhtehbez.ru/news/pozarnaya-statistika-istoriya-poyavleniya/ (дата обращения: 25.10.2025).
Анализ данных в Excel — Служба поддержки Майкрософт. URL: https://support.microsoft.com/ru-ru/office/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7-%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85-%D0%B2-excel-3223024c-9f79-444f-b67c-c988b09d17d3 (дата обращения: 25.10.2025).
Анализ данных в Еxcel: настройка функций — техники для аналитики в MS Excel. URL: https://www.skillfactory.ru/blog/analiz-dannyh-excel-funktsii (дата обращения: 25.10.2025).
Системная работа с НСИ: как за 14 дней получить измеримые результаты. URL: https://www.osp.ru/articles/2025/1015/13042653/ (дата обращения: 25.10.2025).
СТАТИСТИКА КАК ИНСТРУМЕНТ, ОТРАЖАЮЩИЙ УРОВЕНЬ ПОЖАРНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ В РАЗЛИЧНЫХ РЕГИОНАХ РФ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/statistika-kak-instrument-otrazhayuschiy-uroven-pozharnoy-bezopasnosti-v-razlichnyh-regionah-rf (дата обращения: 25.10.2025).
Статистика по пожарам — Администрации Батайска. URL: http://bataysk-city.ru/documents/protivopozharnaya-bezopasnost/statistika-po-pozharam/ (дата обращения: 25.10.2025).

Курсовая работа: Анализ данных о пожарах в Ростовской области с использованием Microsoft Excel и статистических методов

Теоретические основы статистического учета пожаров

Понятие и значение пожарной статистики

Законодательная база и единая система учета пожаров в РФ

Источники, сбор и подготовка данных о пожарах в Ростовской области

Официальные источники данных о пожарах в Ростовской области

Структурирование и очистка данных для анализа в Excel

Основные инструменты и функции Microsoft Excel для анализа данных о пожарах

Агрегация и фильтрация данных (Сводные таблицы, Функция «Анализ данных»)

Расчет статистических показателей (Статистические функции Excel)

Выявление динамики и трендов (Лист прогноза, Условное форматирование)

Статистический анализ и моделирование пожарных рисков в Excel

Корреляционный и регрессионный анализ факторов пожаров

Расчет индивидуального и социального пожарных рисков в Excel

1. Индивидуальный пожарный риск (R₁)

2. Социальный пожарный риск (R₂)

Визуализация результатов анализа данных о пожарах

Типы графиков и диаграмм для представления пожарной статистики

Создание дашбордов и интерактивных отчетов в Excel

Выводы и рекомендации по совершенствованию системы пожарной безопасности

Интерпретация полученных результатов

Разработка предложений и рекомендаций

Ограничения использования Excel и перспективы дальнейшего анализа

Ограничения Excel как инструмента анализа данных

Рекомендации по использованию специализированных инструментов

Заключение

Список использованной литературы

Задачи по химии 6

Стресс и его влияние на развитие личности: Комплексный академический анализ и практические подходы

«Особенности реализации проекта в малом бизнесе на примере ООО « Солнечный зайчик»

Контроль персонала: задачи, механизмы, проблемы реализации 2

Прекращение налоговой обязанности — все для написания идеальной курсовой работы

История возникновения аудита и его необходимость в рыночных условиях 2

Теоретические основы статистического учета пожаров

Понятие и значение пожарной статистики

Законодательная база и единая система учета пожаров в РФ

Источники, сбор и подготовка данных о пожарах в Ростовской области

Официальные источники данных о пожарах в Ростовской области

Структурирование и очистка данных для анализа в Excel

Основные инструменты и функции Microsoft Excel для анализа данных о пожарах

Агрегация и фильтрация данных (Сводные таблицы, Функция «Анализ данных»)

Расчет статистических показателей (Статистические функции Excel)

Выявление динамики и трендов (Лист прогноза, Условное форматирование)

Статистический анализ и моделирование пожарных рисков в Excel

Корреляционный и регрессионный анализ факторов пожаров

Расчет индивидуального и социального пожарных рисков в Excel

1. Индивидуальный пожарный риск (R1)

2. Социальный пожарный риск (R2)

Визуализация результатов анализа данных о пожарах

Типы графиков и диаграмм для представления пожарной статистики

Создание дашбордов и интерактивных отчетов в Excel

Выводы и рекомендации по совершенствованию системы пожарной безопасности

Интерпретация полученных результатов

Разработка предложений и рекомендаций

Ограничения использования Excel и перспективы дальнейшего анализа

Ограничения Excel как инструмента анализа данных

Рекомендации по использованию специализированных инструментов

Заключение

Список использованной литературы

С этим материалом также изучают

Похожие записи

1. Индивидуальный пожарный риск (R₁)

2. Социальный пожарный риск (R₂)