Курсовая работа по информатике часто кажется студенту набором случайных, не связанных между собой заданий. Сначала нужно построить какую-то систему классификации, потом решить оптимизационную задачу в Excel, а в конце — спроектировать базу данных в Access. Кажется, что это три разные работы. Но это не так. На самом деле, это три этапа одного комплексного IT-проекта. В этом руководстве мы покажем, как эти задания логично вытекают одно из другого, и пройдем весь путь от постановки задачи до ее полной реализации. Мы последовательно разберем разработку системы поддержки принятия решений, найдем оптимальный график работы для сотен сотрудников и, наконец, спроектируем профессиональную базу данных для учета активов.
Задание 1. Разрабатываем систему поддержки принятия решений для классификации объектов
Как правильно сформулировать задачу и подготовить данные
Первый шаг в любой аналитической работе — это наведение порядка. Наша первая задача — создать простую экспертную систему или, говоря научным языком, систему поддержки принятия решений (СППР). Ее цель — помочь пользователю классифицировать объекты на основе их характеристик. Давайте рассмотрим это на примере классификации наземной военной техники. У нас есть несколько объектов (Танк, БМП, Самоходное орудие) и их ключевые атрибуты: тип хода, наличие башни, бронирование и способ выхода экипажа. Чтобы система могла с этим работать, мы должны представить эти данные в структурированном виде.
Идеальный формат для этого — простая таблица, где каждому объекту соответствует четкий набор характеристик. Это основа нашей будущей «базы знаний».
| Тип объекта | Атрибуты |
|---|---|
| Танк | Гусеничный ход, Вращающаяся башня, Выход через люк, Тяжелая броня |
| Самоходное орудие | Гусеничный ход, Не вращающаяся башня, Выход через люк, Тяжелая броня |
| Боевая машина пехоты | Колесный ход, Отсутствие башни, Выход через дверь, Легкая броня |
| Трактор | Колесный ход, Отсутствие башни, Выход через дверь, Отсутствие брони |
Помните: правильная структуризация исходных данных — это 80% успеха. Когда наши данные организованы, мы можем построить логическую модель, которая будет принимать решения автоматически.
Строим наглядное дерево принятия решений
Теперь, когда у нас есть четкая база знаний, мы можем визуализировать логику классификации с помощью дерева принятия решений. Это интуитивно понятный инструмент, который представляет собой последовательность вопросов, ведущих к однозначному ответу. Каждый узел дерева — это вопрос об одном из атрибутов объекта.
Процесс выглядит так:
- Первый узел (вопрос): Какой у объекта ход — гусеничный или колесный?
- Ветвление: Если ход гусеничный, мы переходим к следующему вопросу о башне. Если колесный — к другому набору вопросов.
- Второй узел (вопрос): Если ход гусеничный, то башня вращается или нет? Если вращается — это Танк. Если нет — это Самоходное орудие.
- Альтернативная ветка: Если ход колесный, то есть ли у объекта броня? Если броня легкая — это БМП. Если брони нет — это Трактор.
Таким образом, двигаясь по ветвям дерева и отвечая на простые вопросы «да/нет», мы можем безошибочно классифицировать любой из представленных объектов. По сути, мы только что создали работающий прототип СППР — простой, но эффективный инструмент для анализа и принятия решений. Отлично, с классификацией мы разобрались. Теперь перейдем к более сложной экономической задаче, где нужно не просто выбрать вариант, а найти наилучший из миллионов возможных.
Задание 2. Как найти оптимальный график работы персонала с помощью Excel
Формулируем задачу оптимизации и переводим ее на язык математики
Представим, что мы управляем фирмой со штатом 200 человек и нам нужно составить для них оптимальный график работы. Условия жесткие: каждый сотрудник должен работать 5 дней и иметь 2 выходных подряд, а в разные дни недели нам требуется разное количество людей на смене (например, в понедельник — 120, а во вторник — уже 180). Наша главная цель — выполнить все эти условия, но при этом минимизировать общий фонд оплаты труда (ФОТ). Решать такую задачу «вручную» — почти невозможно.
Здесь на помощь приходит математическое моделирование. Прежде чем открыть Excel, мы должны формализовать нашу задачу. Для этого нужно определить три ключевых компонента:
- Целевая функция: Это то, что мы хотим оптимизировать. В нашем случае — это общий ФОТ, который нужно сделать минимальным.
- Изменяемые ячейки (переменные): Это те параметры, которые мы можем менять для достижения цели. Здесь это количество сотрудников, выходящих на работу в каждой из семи возможных смен (с выходными Пн-Вт, Вт-Ср, Ср-Чт и т.д.).
- Ограничения: Это правила и условия, которые нельзя нарушать.
Наши ограничения:
- Число работающих в каждый день недели должно быть не меньше требуемого (Пн ≥ 120, Вт ≥ 180 и т.д.).
- Общее число задействованных сотрудников не может превышать 200 человек.
- Количество сотрудников в каждой смене должно быть целым числом (нельзя нанять 3.5 человека).
Теперь, когда у нас есть четкая математическая модель, мы можем реализовать ее в Excel и подготовить все для автоматического расчета.
Готовим расчетную таблицу в Excel и активируем надстройку «Поиск решения»
Следующий шаг — перенести нашу модель в Excel. Для этого мы создаем расчетную таблицу, которая будет имитировать нашу задачу. Она должна содержать:
- Исходные данные: Таблицу с требованиями по минимальному количеству сотрудников на каждый день недели.
- Изменяемые ячейки: Столбец, куда мы впишем количество сотрудников для каждой из семи смен (например, смена с выходными Сб-Вс, Вс-Пн и т.д.). Изначально мы можем заполнить их любыми условными числами.
- Расчетные ячейки: Формулы, которые будут автоматически считать, сколько человек реально работает в каждый день недели (на основе данных из изменяемых ячеек), и итоговую ячейку с общим фондом оплаты труда.
Когда таблица готова, нужно активировать главный инструмент — надстройку «Поиск решения». Если вы никогда ей не пользовались, скорее всего, она отключена. Включить ее просто:
- Зайдите в меню «Файл» → «Параметры».
- В открывшемся окне выберите раздел «Надстройки».
- Внизу, в поле «Управление», выберите «Надстройки Excel» и нажмите кнопку «Перейти».
- В появившемся списке поставьте галочку напротив «Поиск решения» и нажмите «ОК».
После этого на вкладке «Данные» у вас появится заветная кнопка. Наша модель полностью готова и оцифрована в Excel. Остался самый волнующий момент — запустить «Поиск решения» и получить оптимальный результат.
Запускаем оптимизацию и анализируем полученный результат
Теперь все готово для магии. Мы нажимаем на кнопку «Поиск решения» на вкладке «Данные» и видим диалоговое окно. Наша задача — «перевести» нашу математическую модель в это окно:
- Оптимизировать целевую функцию: Указываем ячейку с итоговым ФОТ и выбираем опцию «Минимум».
- Изменяя ячейки переменных: Выделяем диапазон ячеек, где указано количество сотрудников в каждой смене.
- В соответствии с ограничениями: Поочередно добавляем все наши правила: количество работающих в каждый день недели должно быть больше или равно требуемому, а количество сотрудников в сменах должно быть целым.
После заполнения всех полей нажимаем «Найти решение». Excel за несколько секунд переберет тысячи комбинаций и выдаст единственно верный, оптимальный результат. В нашей таблице появятся новые цифры: точное количество сотрудников для каждой смены, которое обеспечивает выполнение всех условий при минимально возможном фонде заработной платы. Сравнив итоговый ФОТ «до» и «после» оптимизации, мы увидим прямую экономическую выгоду от использования этого мощного инструмента. Мы научились оптимизировать процессы. Теперь перейдем к финальной задаче курсовой — организации и хранению данных с помощью профессионального инструмента, СУБД Access.
Задание 3. Проектируем реляционную базу данных «Инвентарная ведомость» в Access
Продумываем информационно-логическую модель будущей базы данных
Последнее задание — разработка базы данных (БД) для учета инвентаря в организации. Первая и самая частая ошибка — попытаться свалить все данные в одну гигантскую таблицу: отдел, код имущества, название, производитель, цена, дата покупки и еще десяток полей. Такая структура неэффективна, ведет к дублированию данных и ошибкам. Профессиональный подход требует предварительного проектирования — создания информационно-логической модели (ИЛМ). Это, по сути, чертеж нашей будущей базы.
Процесс проектирования основан на принципе нормализации — разделении всех сведений на отдельные, логически связанные таблицы (сущности). Например, для нашей задачи «Инвентарная ведомость» мы можем выделить следующие сущности:
- Имущество: Здесь будет храниться информация непосредственно об объекте (название, инвентарный номер, серийный номер, цена, дата покупки).
- Отделы: Простой справочник отделов и номеров комнат.
- Производители: Справочник компаний-изготовителей.
У каждой таблицы должен быть первичный ключ — уникальный идентификатор для каждой записи (например, «Код имущества» или «ID отдела»). Когда чертеж готов, мы можем приступать к «строительству» — созданию реальной структуры базы данных в среде Access.
Создаем таблицы и устанавливаем связи в СУБД Access
С готовой логической моделью в руках создание физической структуры БД в Access становится понятной технической задачей. Мы открываем программу и последовательно создаем каждую из наших спроектированных таблиц. Лучше всего это делать в режиме конструктора, где мы можем детально настроить каждое поле:
- Добавляем поля: Для каждой таблицы («Имущество», «Отделы» и т.д.) мы создаем столбцы в соответствии с нашей моделью.
- Задаем типы данных: Для каждого поля указываем подходящий тип — текстовый, числовой, дата/время, денежный. Это обеспечивает целостность данных.
- Назначаем первичные ключи: Выделяем ключевое поле в каждой таблице и помечаем его как «Ключевое поле».
Самый важный шаг — это установление связей между таблицами. Для этого в Access есть специальный инструмент — схема данных. Здесь мы визуально «перетаскиваем» ключевое поле из одной таблицы в соответствующее поле другой. Например, мы связываем поле «ID отдела» из таблицы «Отделы» с полем «ID отдела» в таблице «Имущество». Так мы устанавливаем связь типа «один-ко-многим»: в одном отделе может быть много единиц имущества. Именно эти связи превращают набор отдельных таблиц в единую реляционную базу данных. Наша база данных обрела структуру. Чтобы она стала полезной, ее нужно наполнить данными и научиться извлекать из нее информацию.
Заполняем базу и создаем ключевые запросы и отчеты
Структурированная, но пустая база данных бесполезна. Следующий этап — это ее заполнение реальными данными: вносим список отделов, производителей и, конечно, сам инвентарь. Когда данные на месте, мы можем начать извлекать из них пользу с помощью двух ключевых инструментов Access — запросов и отчетов.
- Запросы: Это мощный инструмент для фильтрации и поиска информации. Вместо того чтобы вручную просматривать сотни строк, мы можем создать, например, «запрос об имуществе, находящемся в одной из комнат». Мы просто указываем в конструкторе запросов нужную комнату, и Access мгновенно покажет все объекты, которые за ней числятся.
- Отчеты: Если запрос — это инструмент для поиска, то отчет — это инструмент для наглядного представления данных, часто для печати или демонстрации. Мы можем на основе данных из таблиц или запросов создать «отчет с параметрами: название имущества, количество, процент износа». Access позволяет красиво сгруппировать данные, добавить заголовки, подсчитать итоги и подготовить документ, который удобно передать руководству.
Мы успешно спроектировали, создали и наполнили базу данных, а также научились извлекать из нее пользу. Это завершает практическую часть нашей курсовой работы.
Итак, мы прошли полный путь: от анализа и классификации объектов с помощью СППР, через поиск оптимального решения в Excel, до проектирования и использования структурированной базы данных в Access. Стало очевидно, что эти три задания — не случайный набор, а логичная последовательность, отражающая ключевые компетенции современного специалиста по прикладной информатике: умение анализировать, оптимизировать и управлять данными. Теперь у вас есть не просто решение трех задач, а надежный и понятный шаблон, который поможет вам в выполнении собственных учебных и, в будущем, рабочих проектов. Удачи!
Список использованной литературы
- Информатика. Методические указания по курсовому проектированию, 2010г СЗТУ