Контрольная работа состоит из 2ух частей. Первая теоретическая, реферативная, где студент обязан представить обзор литературных, научных и интернет источников по заданной тематике в соответствии с номером варианта. Вторая практическая, направленная на решение определенного круга задач: практическое использование специальных функций табличного редактора, исследование и анализ  рядов динамики, использование методов оптимальных решений для задач менеджмента. Выбор варианта осуществляется по последней цифре номера зачетной книжки студента.

Теоретическая часть.

1. Классификация информационных технологий управления.

2. Информационное и техническое обеспечение информационных технологий управления.

3. Автоматизированные банки данных, информационные базы, их особенности.

4. Корпоративные ИС: назначение, классификация

5. Информационные системы класса СЭД методы внедрения и направления развития.

6. Информационные системы класса  EPR  их назначение, методы внедрения и направления развития.

7. Информационные системы класса  CRM их назначение, методы внедрения и направления развития.

8. Информационные системы класса  MES их назначение, методы внедрения и направления развития.

9. Информационные системы класса  WMS их назначение, методы внедрения и направления развития.

10.Информационные системы класса  EAM их назначение, методы внедрения и направления развития.  

Практическая часть.

Задание 1. Применение функции поиска  и подстановки в массивах данных

1. На основании таблицы с прайс-листом товаров. Требуется заполнить  таблицу Заказов. Задание выполняется для всех вариантов.

2. Создайте таблицы с прайс-листом на 1.01.2014 на 1.03.2014. Отсутствие товара в прайс-листе говорит о его отсутствии у поставщика.

3. Сформируйте  заказы товаров для магазинов с расчетом стоимости заказа в старых и новых ценах. Сравните эти цены и стоимости.

Цены заполнить с помощью функции ВПР, стоимости вычислить, добавить колонки для сравнения цен и стоимостей, произвести вычисления с помощью формул.

............................

Задание №2. Исследование  и моделирование  динамических процессов.

1. Присвойте Листу1 имя Исходные данные и скопируйте таблицу для своего варианта. Исследуемый столбец Х1 (результативный признак), а остальные показатели  Х2,….Х10 являются объясняющими (факторные признаки). 

2. Добавьте на линейку ДАННЫЕ надстройку Анализ Данных.

3. Создайте лист Описательная статистика, где  проведите первоначальную статистическую обработку исследуемого столбца в соответствии с номером варианта, используя инструмент Описательная статистика.

! Указание к выполнению.  Скопируйте столбец Х1 на данный лист. Далее выполните следующие действия: Линейка Данные → Анализ данных → Описательная статистика → ОК → открывается окно, в котором  требуется задать входной интервал А1:А51, выходной интервал – В2, поставьте метки в строках: По столбцам, Метки в первой строке, Новый рабочий лист, Итоговая статистика, Уровень надежности, а также  задайте значения К наименьший – 2 и К-наибольший - 2. → ОК.

4. На листе Исходные данные произведите  выравнивание по методу скользящей средней, используя инструмент Скользящее среднее с выводом графика.

 ! Указание к выполнению. Для выполнения операции  скопируйте столбец Х1. Далее на линейке Данные → Анализ данных → опция Скользящее среднее → ОК →. Появиться диалоговое окно Скользящее среднее, в котором требуется задать  входного диапазон A2:A51, Интервал 3, выходной диапазон В2,  поставьте метки в позиции Вывод графика → ОК.

5. Создайте лист Расчет отклонений, где произведите вычисление абсолютных и относительных отклонений анализируемого показателя Х1 в цепной и базисной форме (приросты, темпы роста и прироста).

.......................

6. Создайте лист Прогнозирование, на котором  выполните с анализируемым столбцом следующие операции:

- Прогноз на 10 периодов  с использованием маркера автозаполения  на основе функции Линейное приближение.

  ! Указание к выполнению. Скопируйте в диапазон С2:С51 содержимое диапазона В2:В51, Используя правую клавишу мыши, проведите операцию автозаполения диапазона С52:С62 по команде Линейное приближение.

- Прогноз на 10 периодов  с использованием маркера автозаполения  на основе функции Экспоненциальное приближение

  ! Указание к выполнению. Скопируйте в диапазон D2:D51 содержимое диапазона В2:В51, Используя правую клавишу мыши, проведите операцию автозаполения диапазона D52:D62 по команде Экспоненциальное приближение.

Рассчитайте на этом же листе теоретические и прогнозируемые значения анализируемого на  10 периодов, следующих за периодом наблюдений с использованием статистических функций ТЕНДЕНЦИЯ, РОСТ и ПРЕДСКАЗ

...............................

7. Создайте лист Графический Метод, где осуществите выравнивание  по линейной, экспоненциальной, степенной, квадратичной и логарифмической моделям) на базе диаграммы типа График:

-  постройте график на основе базовой линии (линейка Вставка → График → График с маркерами) ,

-  сделайте 5 копий этой диаграммы,

-  на каждой постройте новую линию тренда (отдельно для каждой из перечисленных моделей) с выводом на график уравнения и коэффициента аппроксимации, а также выполните графический прогноз на 5 периодов (правой кнопкой мыши по  любому маркеру на графике и, получив Контекстное меню,  выберите опцию Добавить линию тренда →  пометьте нужный вид аппроксимирующей функции → Прогноз  вперед на 5 периодов  →поставьте метки в позициях Показывать уравнение на диаграмме и Поместить величину достоверности аппроксимации (коэффициент R2)). ,

-  выберите лучшую, исходя из значений коэффициента R² (наилучшей считается модель, имеющая коэффициент ближе расположенный к 1),

-  используя полученные формулы, проведите расчеты теоретические и прогнозируемые значения анализируемого на  10 периодов для всех видов функций.

-  Обоснуйте выбор модели, наилучшим образом описывающей данный динамический ряд и позволяющей осуществить прогноз на будущие периоды.

8. Создайте лист Линейная Регрессия. Используя опцию Регрессия из пакета Анализ Данных постройте корреляционно-регрессионную модель для анализируемого ряда, при уровне надежности 95%. Получите информацию об остатках и стандартных остатках. Запишите функцию в явном. Для построении модели используйте следующую последовательность:

- Вычислите матрицу коэффициентов корреляции: Анализ данных → Корреляция → ОК →  В окне задайте необходимые для расчетов параметры:  входной интервал с указание диапазона, в котором размещаются исходные данные, установим флажок в позиции Метки , если в диапазоне выделены и названия колонок), способ группировки данных (в нашем случае по столбцам) и параметры выходного интервала → ОК

- Пометьте цветом  нужные для модели факторы  с коэффициентами корреляции больше 0,5 и проверим на мультиколлениарность;

- Построим функцию регрессии: Установим курсор внутри таблицы исходных данных и обратимся к Анализ данных → Регрессия → в окне зададим необходимые для расчетов параметры:  диапазон для У (значения результативной переменный), диапазон для Х (значения факторных признаков или объясняющих переменных), установим флажки в позициях Уровень надежности – 0,95, Метки (для  тех случаев, когда  в выделенном диапазоне находятся не только ячейки со значениями У и Х, но и названиями колонок), Остатки и  Стандартизированные остатки.

- Проанализируйте полученный результат

9.   Создайте лист Функции для Регрессии и постройте регрессионные модели с использованием функций ЛИНЕЙН (для линейного приближения) и ЛГРФПРИБЛ (для экспоненциального приближения). Обоснуйте выбор модели, наилучшим образом описывающей данный динамический ряд и позволяющей осуществить прогноз на будущие периоды. 

! Алгоритм выполнения операции: аналогичен алгоритму расчета любой другой функции.  линейка → Формулы → раздел Библиотека функций → Другие функции → категория Статистические → ЛИНЕЙН (или ЛГРФПРИБЛР) → диапазон У – это столбец Х1, диапазон Х –это все остальные столбцы таблицы, константа и статистика должны принимать значение ИСТИНА → ОК. В ячейке будет выведено одно значение коэффициента при переменной.  Лля получения всех итоговых данных необходимо выделить диапазон, начиная с ячейки содержащей формулу, причем, в диапазоне должно быть не менее 5 строк, а количество столбцов не меньше числа изучаемых факторов → нажать клавишу F2 → нажать одновременно клавиши CTRL+SHIFT+ENTER.

Задание №3. Использование методов оптимизации для решения задач управления.

Часть 1. Задача о вакансиях.

1. Во вновь создаваемом предприятии осуществляется набор персона на конкурсной основе. Руководству необходимо осуществить оптимальный выбор претендентов на имеющиеся вакансии таким образом, чтобы сумма баллов полученных всеми отобранными претендентами при тестировании была бы максимальной.

В конкурсе на занятие пяти вакансий (V1 -бухгалтер, V2 - маркеторлог, V3 - менеджер по работе с персоналом, V4 - менеджер по закупкам, V5 – экономист)  участвуют семь претендентов: Р1 - Иванов О.Г., Р2 - Смиров Е.Н., Р3 - Жилина Т.Н., Р4 - Успенская В.Л., Р5 - Широков А.Н., Р6 – Зубова С.Л. и Р7 –Ермаков В.Т. Результаты тестирования каждого претендента, в случае занятия им одной вакансии, даны в виде матрицы — С (тестирование производилось по десятибалльной шкале). Элемент матрицы с_ij -  отображает количество баллов набранное I - претендентов на j – вакансию. Предполагается, что каждый из претендентов прошел тестирование по всем предлагаемым вакансиям и может работать на любой из них. 

Определите, какого претендента и на какую вакансию следует принять, причем так, чтобы общая сумма баллов оказалась максимальной.

.......................

Часть 2. Задача о графике занятости.

В предприятии работают семь групп сотрудников (по числу дней в неделе). Признак разделения на группы — разные выходные дни. Выходных дней для каждой группы — не менее двух, выходные дни следуют подряд. Один сотруд­ник входит только в одну группу. Известна потребность в сотрудниках в каждый из дней (потребность различна и известна, например, на основе данных о статис­тически среднем количестве посетителей данного торгового предприятия в каждый из дней недели).

Все сотрудники имеют одинаковый размер недельной оплаты, который не зави­сит от графика работы. Необходимо подобрать такую численность сотрудников в каждой группе, что­бы добиться минимизации затрат на оплату труда при выполнении требования по числу сотрудников на каждый день.

Замечание! В результате решения задачи может количество групп сотрудников может оказаться меньше 7.

.........................

Часть 3. Задача распределения ресурсов.

Варианты заданий

Малое мебельное предприятие производит стулья и кресла. Стоимость стула А тыс. руб, стоимость кресла B тыс. руб. Для их производства используются материалы трех наименований : с1 кг. – материала первого наименования, с2 кг. - второго и с3 кг. – третьего наименования. Расходы этих материалов составляют: на стул - а1 кг. материала  первого наименования, а2 кг. – второго, а3 кг. – третьего наименования; на кресло, соответственно, материала  первого наименования  - в1 кг., второго, - в2 кг.,  третьего, - в3 кг. Установить такой план выпуска изделий, чтобы предприятие от их реализации получило максимальную прибыль.