Курсовая работа состоит из следующих частей.

1)    титульный лист;

2)    оглавление;

3)    введение;

4)    глава 1 (теоретическая);

5)    глава 2 (аналитическая);

6)    глава 3 (практическая);

7)    заключение;

8)    список использованной литературы;

9)    приложения.

Титульный лист содержит информацию о теме работы, выполнившем ее студенте, его научном руководителе и кафедре, на которой выполняется работа.

Темы курсовых работ следует брать по списку в соответствии с вашим номером в аттестационной ведомости.

Введение должно занимать 2-3 страницы. Во введении излагаются:

1)    актуальность выбранной темы;

2)    степень проработанности темы в литературных источниках;

3)    цель и задачи работы;

4)    предмет и объект исследования;

5)    используемые методы и подходы.

Актуальность работы обосновывается путем изложения аналитических либо иных данных, подтверждающих, что данная тема действительно важна и требует дальнейшего изучения. Степень проработанности описывается через обзор источников информации. Кроме того, следует указать основные проблемы, противоречия и пробелы, которые могут быть разрешены в курсовой работе. Отсюда выводится главная цель работы и задачи, которые следует решить для ее достижения. Первая задача должна касаться сбора и анализа теоретического материала по теме. Всего достаточно будет сформулировать 3 задачи (в каждой главе решается одна из задач). Предмет – это научная область, которая подвергается исследованию в работе. Объект – система, которой посвящено исследование (организация, государство, социальная система и др.) В конце введения излагаются методы и подходы, которые использованы в работе для решения поставленных задач.

Первая глава работы – теоретическая. В ней необходимо изложить систематизированную информацию по теме работы, взятую из литературных источников. Допускается дословное цитирование небольших фрагментов (определений, терминов, пояснений и др.), если это необходимо. Все цитаты должны быть снабжены сносками внизу страницы.

Вторая глава работы – практическая. В ней студент должен проанализировать аналитическую информацию. Другими словами, здесь необходимо проанализировать фактический материал о состоянии объекта исследования. Студент выделяет основные проблемы, свойственные объекту, выявляет причины их существования и возможные последствия развития. Третья глава работы посвящена решению этих проблем. Здесь студент может разрабатывать модели, программы, алгоритмы либо адаптировать уже существующие к конкретным условиям, в которых существует объект исследований.

Последняя часть работы – заключение. Его объем – 2 – 3 страницы. В нем кратко излагается процесс решения каждой задачи и полученные результаты. Делается вывод о степени достижения цели работы, обозначенной во введении и общий вывод по работе.

Список использованной литературы составляется из источников, которыми пользовался студент при выполнении работы. При этом указываются не только те источники, на которые имеются сноски в тексте работы, но и все прочие, с которыми ознакомился студент в процессе подготовки курсового проекта. Число источников – от 10 до 20.

В приложения выносится документы, справки, описания, аналитика, на которую имеются ссылки в тексте работы. Кроме того, в приложения могут выноситься таблицы и рисунки, размер которых приближается к одной странице. В самой работе на такие приложения должны даваться ссылки.

Общий объем работы не должен быть меньше 25 страниц, но не должен превышать 35 страниц. Объем работы определяется по номеру страницы, который ставится на листе со списком использованной литературы.

1. Кластерный анализ.

2. Прогнозирование по модели тренда и сезонных колебаний.

3. Дискриминантный  анализ

4. Применение корреляционно-регрессионного анализа в нефтеразработке.

5. Применение методов анализа временных рядов в нефтеразработке.

6. Инструменты анализа данных в системе Excel

7. Основные методы анализа временных рядов и их применение при обработке данных.

8. Использование корреляционно-регрессионного анализа для обработки экономических статистических данных.

9. Методы построения деревьев решений и их применение для анализа данных.

10. Сглаживание временных рядов.

11. Нелинейные модели регрессионного анализа (Энгеля, Филипса, квадратичная регрессия).

12. Значение множественной корреляции при анализе большого числа факторов.

13. Значение частной корреляции при анализе большого числа факторов.

14. Статистические методы прогнозирования цены на нефть

15. Прогнозирование разработки нефтяных залежей по характеристикам вытеснения. Эмпирические и статистические модели.

16. Прогнозирование показателей разработки многопластовых газовых месторождений.

17. Статистические индексы и их применение.

18. Основные статистические пакеты: описание и возможности.

19. Статистические методы определения и анализа основной тенденции развития социально-экономических явлений.

20. Адаптивные методы прогнозирования.