Программа дисциплины Статистические и финансовые базы

Программа дисциплины "Статистические и финансовые базы данных"; 01.03.04 Прикладная математика; ассистент, б/с Салимов
Р.Ф. , доцент, к.н. (доцент) Симушкин С.В.
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное учреждение
высшего профессионального образования
"Казанский (Приволжский) федеральный университет"
Институт вычислительной математики и информационных технологий
УТВЕРЖДАЮ
Проректор
по образовательной деятельности КФУ
Проф. Минзарипов Р.Г.
__________________________
"___"______________20___ г.
Программа дисциплины
Статистические и финансовые базы данных Б1.В.ДВ.25
Направление подготовки: 01.03.04 - Прикладная математика
Профиль подготовки: Математическое моделирование
Квалификация выпускника: бакалавр
Форма обучения: очное
Язык обучения: русский
Автор(ы):
Симушкин С.В. , Салимов Р.Ф.
Рецензент(ы):
Заикин А.А.
СОГЛАСОВАНО:
Заведующий(ая) кафедрой: Турилова Е. А.
Протокол заседания кафедры No ___ от "____" ___________ 201__г
Учебно-методическая комиссия Института вычислительной математики и информационных
технологий:
Протокол заседания УМК No ____ от "____" ___________ 201__г
Регистрационный No
Казань
2015
Регистрационный номер
Программа дисциплины "Статистические и финансовые базы данных"; 01.03.04 Прикладная математика; ассистент, б/с Салимов
Р.Ф. , доцент, к.н. (доцент) Симушкин С.В.
Содержание
1. Цели освоения дисциплины
2. Место дисциплины в структуре основной образовательной программы
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины /модуля
4. Структура и содержание дисциплины/ модуля
5. Образовательные технологии, включая интерактивные формы обучения
6. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по
итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы
студентов
7. Литература
8. Интернет-ресурсы
9. Материально-техническое обеспечение дисциплины/модуля согласно утвержденному
учебному плану
Регистрационный номер 9
Страница 2 из 12.
Программа дисциплины "Статистические и финансовые базы данных"; 01.03.04 Прикладная математика; ассистент, б/с Салимов
Р.Ф. , доцент, к.н. (доцент) Симушкин С.В.
Программу дисциплины разработал(а)(и) ассистент, б/с Салимов Р.Ф. кафедра
математической статистики отделение прикладной математики и информатики ,
Rustem.Salimov@kpfu.ru ; доцент, к.н. (доцент) Симушкин С.В. кафедра математической
статистики отделение прикладной математики и информатики , Sergey.Simushkin@kpfu.ru
1. Цели освоения дисциплины
Целью дисциплины является овладение современными методами в области статистических и
финансовых баз данных. Особое внимание уделяется методам построения статистических
запросов в база данных.
2. Место дисциплины в структуре основной образовательной программы высшего
профессионального образования
Данная учебная дисциплина включена в раздел " Б1.В.ДВ.25 Дисциплины (модули)" основной
образовательной программы 01.03.04 Прикладная математика и относится к дисциплинам по
выбору. Осваивается на 4 курсе, 7 семестр.
Дисциплина "Статистические и финансовые базы данных" входит в число факультативных
курсов профиля "Теория вероятностей и математическая статистика" для подготовки
бакалавров по направлению "Прикладная математика и информатика".
Логическая и содержательно - методическая взаимосвязь с другими дисциплинами и частями
ООП выражается в следующем.
Для освоения дисциплины используются знания, умения и виды деятельности,
сформированные в процессе изучения курсов: Базы данных, ТВиМС.
Данная дисциплина обобщает, систематизирует и дополняет знания, полученные из
предшествующих курсов и не является строго обязательной для понимания последующих
курсов. Полученные в рамках данной дисциплины знания и навыки могут быть использованы в
любой сфере деятельности, где возникает потребность в статистической обработке баз
данных.
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
/модуля
В результате освоения дисциплины формируются следующие компетенции:
Шифр компетенции
ОПК-2
(профессиональные
компетенции)
ПК-10
(профессиональные
компетенции)
ПК-11
(профессиональные
компетенции)
ПК-12
(профессиональные
компетенции)
Регистрационный номер 9
Страница 3 из 12.
Расшифровка
приобретаемой компетенции
способностью использовать современные математические
методы и современные прикладные программные средства
и осваивать современные технологии программирования
готовностью применять математический аппарат для
решения поставленных задач, способностью применить
соответствующую процессу математическую модель и
проверить ее адекватность, провести анализ результатов
моделирования, принять решение на основе полученных
результатов
готовностью применять знания и навыки управления
информацией
способностью самостоятельно изучать новые разделы
фундаментальных наук
Программа дисциплины "Статистические и финансовые базы данных"; 01.03.04 Прикладная математика; ассистент, б/с Салимов
Р.Ф. , доцент, к.н. (доцент) Симушкин С.В.
Расшифровка
приобретаемой компетенции
Шифр компетенции
ПК-9
(профессиональные
компетенции)
способностью выявить естественнонаучную сущность
проблем, возникающих в ходе профессиональной
деятельности, готовностью использовать для их решения
соответствующий естественнонаучный аппарат
В результате освоения дисциплины студент:
1. должен знать:
Статистические и финансовые базы данных
2. должен уметь:
строить статистические запросы в базах данных;
обрабатывать результаты запросов;
3. должен владеть:
навыками работы и анализа данных в OLAP
применять основные навыки работы в статистических и финансовых базах данных
4. Структура и содержание дисциплины/ модуля
Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетных(ые) единиц(ы) 144 часа(ов).
Форма промежуточного контроля дисциплины экзамен в 7 семестре.
Суммарно по дисциплине можно получить 100 баллов, из них текущая работа оценивается в 50
баллов, итоговая форма контроля - в 50 баллов. Минимальное количество для допуска к зачету
28 баллов.
86 баллов и более - "отлично" (отл.);
71-85 баллов - "хорошо" (хор.);
55-70 баллов - "удовлетворительно" (удов.);
54 балла и менее - "неудовлетворительно" (неуд.).
4.1 Структура и содержание аудиторной работы по дисциплине/ модулю
Тематический план дисциплины/модуля
N
Раздел
Дисциплины/
Модуля
Тема 1. Введение в
статистические и
1.
финансовые базы
данных
2.
Тема 2. Многомерная
модель данных
Тема 3. Физическая
3. организация куба, как
реляционной БД
Тема 4. Доступ и
4. извлечение данных
куба
Регистрационный номер 9
Страница 4 из 12.
Виды и часы
аудиторной работы,
их трудоемкость
Неделя
Текущие формы
Семестр
(в часах)
семестра
контроля
Практические Лабораторные
Лекции
занятия
работы
7
1-3
6
0
10
7
3-6
8
0
6
7
7-10
6
0
8
7
11-14
6
0
6
домашнее
задание
домашнее
задание
домашнее
задание
домашнее
задание
Программа дисциплины "Статистические и финансовые базы данных"; 01.03.04 Прикладная математика; ассистент, б/с Салимов
Р.Ф. , доцент, к.н. (доцент) Симушкин С.В.
N
Раздел
Дисциплины/
Модуля
Виды и часы
аудиторной работы,
их трудоемкость
Неделя
Текущие формы
Семестр
(в часах)
семестра
контроля
Практические Лабораторные
Лекции
занятия
работы
5.
Тема 5. Извлечение
знаний из куба
7
.
Тема . Итоговая
форма контроля
7
Итого
15-18
10
0
6
0
0
0
36
0
36
домашнее
задание
экзамен
4.2 Содержание дисциплины
Тема 1. Введение в статистические и финансовые базы данных
лекционное занятие (6 часа(ов)):
Отношения и операции реляционной алгебры Язык запросов Query By Example; реализация
запросов на замыкание заданного отношения; техника реализации ?перекрестных? запросов
Многомерное представление отношения. Необходимое условие возможности многомерного
представления. Различия между транзакционными (OLTP) и аналитическими (OLAP) БД.
Описание сквозного примера БД.
лабораторная работа (10 часа(ов)):
Проектирование и создание БД ?Расписание занятий? и реализация запросов к БД
Тема 2. Многомерная модель данных
лекционное занятие (8 часа(ов)):
Многомерная модель БД (n-мерный куб данных): основные понятия. Измерения, ресурсы,
метки измерений, детализированные и агрегированные ячейки куба. Типы кубов (MOLAP,
ROLAP, HOLAP) Операторы аналитической обработки данных ROLLUP,CUBE и GROUPING в
реляционных СУБД. Структура измерений куба (уровни измерений). Определение
аналитической БД. Теорема об эквивалентности n-мерного и одномерного представлений
куба. Операции над кубом (алгебра кубов): ?проекция?, ?сечение?, ?свертка?, ?развертка? и
др.
лабораторная работа (6 часа(ов)):
Реализация "перекрестных" запросов средствами стандартного SQL
Тема 3. Физическая организация куба, как реляционной БД
лекционное занятие (6 часа(ов)):
Таблицы измерений и таблица фактов аналитической БД. Схемы ?Звезда? и ?Снежинка?.
Процесс построения аналитической БД из транзакционной (таблица предфактов). Алгоритм
создания таблицы фактов. Организация хранения детализированных и агрегированных
значений куба Алгоритмы получения агрегированных значений куба
лабораторная работа (8 часа(ов)):
Проектирование и создание БД по индивидуально заданной предметной области
(подготовительный этап выполнения задания контрольной � 2)
Тема 4. Доступ и извлечение данных куба
лекционное занятие (6 часа(ов)):
Язык MDX (Multidimensional Extension). Синтаксис и предложения на базе сквозного примера.
Алгоритм преобразования MDX-запроса в SQL-запрос Алгоритм преобразования таблицы
фактов в таблицу двухмерного (плоского) представления
лабораторная работа (6 часа(ов)):
Проектирование и создание аналитической БД (куба) на основе созданной БД. Реализация
индивидуально заданных MDX-запросов на полученном кубе (контрольная работа � 2).
Тема 5. Извлечение знаний из куба
Регистрационный номер 9
Страница 5 из 12.
Программа дисциплины "Статистические и финансовые базы данных"; 01.03.04 Прикладная математика; ассистент, б/с Салимов
Р.Ф. , доцент, к.н. (доцент) Симушкин С.В.
лекционное занятие (10 часа(ов)):
Аналитическая БД как многомерная случайная величина Кластерный анализ
Классификационный анализ
лабораторная работа (6 часа(ов)):
Проектирование и создание аналитической БД (куба) на основе созданной БД. Реализация
индивидуально заданных MDX-запросов на полученном кубе (продолжение).
4.3 Структура и содержание самостоятельной работы дисциплины (модуля)
Раздел
Дисциплины
N
Виды
Формы контроля
Неделя самостоятельной Трудоемкость
Семестр
самостоятельной
семестра
работы
(в часах)
работы
студентов
Тема 1. Введение в
статистические и
1.
финансовые базы
данных
2.
7
Тема 2. Многомерная
модель данных
7
Тема 3. Физическая
3. организация куба, как
реляционной БД
Тема 4. Доступ и
4. извлечение данных
куба
5.
7
7
Тема 5. Извлечение
знаний из куба
Итого
7
1-3
подготовка
домашнего
задания
подготовка
домашнего
задания
подготовка
7-10 домашнего
задания
подготовка
11-14 домашнего
задания
подготовка
15-18 домашнего
задания
3-6
6
домашнее
задание
12
домашнее
задание
6
домашнее
задание
6
домашнее
задание
6
домашнее
задание
36
5. Образовательные технологии, включая интерактивные формы обучения
Чтение лекций по данной дисциплине проводится традиционным способом.
Студентам предоставляется возможность для самоподготовки и подготовки к зачёту,
используя электронный вариант конспекта лекций, подготовленный преподавателем в
соответствие с планом лекций (Приложение 4).
При работе используется диалоговая форма ведения лекций с постановкой и решением
проблемных задач, обсуждением дискуссионных моментов и т.д.
При проведении практических занятий создаются условия для максимально самостоятельного
выполнения заданий.
При проведении практического занятия преподавателю рекомендуется:
1. Провести устный экспресс-опрос по теоретическому материалу, необходимому для
выполнения работы.
2. Проверить правильность выполнения заданий, подготовленных студентом.
В случае необходимости преподаватель напоминает необходимый минимум теоретического
материала и разъясняет порядок выполнения задач повышенной сложности.
Любой практическое занятие включает самостоятельную проработку теоретического
материала и изучение методики решения типичных задач. Некоторые задачи могут
по-требовать углубленной самостоятельной проработки теоретического материала.
Организация внеаудиторной самостоятельной работы
В процессе изучения учебного курса "Статистические и финансовые базы данных" часть
учебной нагрузки отводится на самостоятельную подготовку студентов.
Регистрационный номер 9
Страница 6 из 12.
Программа дисциплины "Статистические и финансовые базы данных"; 01.03.04 Прикладная математика; ассистент, б/с Салимов
Р.Ф. , доцент, к.н. (доцент) Симушкин С.В.
Самостоятельная работа предполагает:
? повторение основных определений и понятий дисциплин, указанных в качестве
предшествующих для данного курса
? ознакомление с рекомендованной литературой
? самостоятельное изучение тем, которые невозможно рассмотреть в рамках лекционного и
практического курса в полном объёме в силу ограниченности времени или сложности
материала
? выполнение индивидуальных заданий повышенной сложности, направленных на развитие у
студентов научного мышления и инициативы.
6. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной
аттестации по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение
самостоятельной работы студентов
Тема 1. Введение в статистические и финансовые базы данных
домашнее задание , примерные вопросы:
Отработка и повторение лекционного и практического материала. Воспроизведение БД,
построенной на практике
Тема 2. Многомерная модель данных
домашнее задание , примерные вопросы:
Отработка и повторение лекционного и практического материала. Создание многомерной
модели данных
Тема 3. Физическая организация куба, как реляционной БД
домашнее задание , примерные вопросы:
Отработка и повторение лекционного и практического материала. Продолжение
проектирования и создания БД по индивидуально заданной предметной области
(подготовительный этап выполнения задания контрольной � 2)
Тема 4. Доступ и извлечение данных куба
домашнее задание , примерные вопросы:
Отработка и повторение лекционного и практического материала. Написание запросов для
извлечения данных из БД
Тема 5. Извлечение знаний из куба
домашнее задание , примерные вопросы:
Отработка и повторение лекционного и практического материала. Статистическая обработка
полученных данных
Тема . Итоговая форма контроля
Примерные вопросы к экзамену:
Контрольная работа �1
Построить БД "Расписание занятий" для группы, проходящей настоящий с/к и реализовать
запросы к БД
Требование 1: БД должна удовлетворять требованиям 3НФ
Требование 2: В решениях не приветствуется использование средств, не входящих в
стандартный язык SQL.
Требование 3: Содержимое БД должно точно отражать реально действующее расписание
(четные/нечетные недели, подгруппы, лекция/практика и др.)
Запросы-выборки
1. Выдать занятия, проводимые в заданные дни X, Y и Z?
2. Выдать все "окна" расписания.
Регистрационный номер 9
Страница 7 из 12.
Программа дисциплины "Статистические и финансовые базы данных"; 01.03.04 Прикладная математика; ассистент, б/с Салимов
Р.Ф. , доцент, к.н. (доцент) Симушкин С.В.
3. Перечислить занятия, которые ведутся между t1 ч. и t2 ч. в заданные дни X и Y?
4. Выдать все занятия (день, пара, предмет, аудитория) полной группы
5. Выдать дни, в которые проводятся занятия (с указанием номера пары и аудитории) и по
предмету X, и по предмету Y?
6. Найти преподавателей, которые ведут два или более предмета.
7. Выдать преподавателей, свободных от занятий в заданный день X.
8. Выдать предметы, занятия по которым проводятся более одного раза
Запросы с использованием групповых функций
9. Сколько всего преподавателей на кафедре X?
10. Сколько преподавателей кафедры X занято в группе?
11. Сколько всего часов занимает учебная неделя?
12. Сколько раз в неделю есть занятия по предмету X?
13. Сколько всего преподается предметов?
14. Сколько занятий проводится в день X?
15. Определить нагрузку (количество часов) преподавателя X.
16. Определить день и час самого раннего (самого позднего) занятия
17. Определить день с наименьшим (наибольшим) числом занятий.
18. Определить преподавателя с наименьшей нагрузкой
Запросы на создание таблиц, добавление, изменение и удаление записей
1. Получить расписание занятий для каждой подгруппы
2. Получить расписание занятий на пятницу
3. Используя имеющиеся таблицы БД, построить (не прибегая к конструктору перекрестных
запросов) новое отношение с атрибутами: ДеньНедели, Пара1,Пара2,Пара3, строки которого
содержат соответственно наименование дня недели (Пон., Вт., и т.д.), наименование
предмета 1-ой пары, наименование предмета 2-ой пары, наименование предмета 3-ей пары.
Вопрос
При предположении, что схема и содержание БД "Расписание" охватывает все остальные
группы и факультеты, занимающиеся в данном учебном корпусе, предложить алгоритм
нахождения свободной аудитории, вмещающей заданное количество студентов, в заданный
день недели и в заданное время дня.
Контрольная работа �2
1) Спроектировать и согласовать с преподавателем схему
операционной БД.
2) Создать операционную БД по утвержденной схеме.
3) Спроектировать аналитическую БД (куб) на основе созданной операционной БД.
Согласовать проект с преподавателем.
4) Создать аналитическую БД путем преобразования операционной
5) Реализовать заданные MDX-запросы на языке SQL
Дополнительные требования:
Количество измерений куба должно быть > 1
Объем исходной операционной БД должен быть достаточен для содержательной
демонстрации результатов пункта 5)
Перечень предметных областей, предлагаемых студентам:
Подписка
Библиотека
Гостинница
Реклама
Регистрационный номер 9
Страница 8 из 12.
Программа дисциплины "Статистические и финансовые базы данных"; 01.03.04 Прикладная математика; ассистент, б/с Салимов
Р.Ф. , доцент, к.н. (доцент) Симушкин С.В.
Ресторан
Работа (занятость)
ТВ
Денежные переводы
Компьютеры
Служба-09
Склад
Референдум
Транспорт
Видеотека
Адресное бюро
Записная книжка
Промоутерская фирма
Экскурсии
Конференции
Зачетка
Газета
Вопросы к экзамену:
1.1.1 Какое значение имеет порядок следования меток в измерении куба для содержимого его
ячеек?
1.1.2 Сколько детализированных ячеек имеет заданный куб (АБД, созданная в контрольной
работе �2)?
1.1.3 Для выбранного измерения куба, построенного в контрольной работе �2, определить
количество агрегированных меток.
1.1.4 Для куба, построенного в контрольной работе �2, определить количество
агрегированных ячеек.
1.1.5 Перечислить и описать все принципиальные параметры произвольной АБД.
1.1.6 Вопрос по БД сквозного примера: проанализировать следующий альтернативный список
измерений для куба "Продажи авто", выявить недостатки (если есть) или преимущества и
прокомментировать.
1) Представительства фирмы
2) Менеджеры
3) Модели авто
4) Цвета
5) Год, месяц
1.1.7 Почему в предложении Where MDX-запроса для каждого заданного измерения задается
одна единственная метка
1.1.8 Какая часть MDX-запроса отвечает за операцию "проекция куба"?
1.1.9 Какая часть MDX-запроса отвечает за операцию "сечение куба"?
1.1.10 Задается некоторое конкретное многоуровневое измерение. Сколько меток All следует
расставить для учета всех агрегированных значений?
1.1.11 Задается некоторое конкретное трехуровневое измерение (с перечислением меток
каждого уровня). Выписать спецификации всех простых меток этого измерения.
7.1. Основная литература:
Математические основы вероятности, Володин, Игорь Николаевич;Тихонов, Олег
Евгеньевич;Турилова, Екатерина Александровна, 2006г.
Задачи по теории вероятностей, Симушкин, Сергей Владимирович;Пушкин, Лев
Николаевич;Володин, Игорь Николаевич, 2011г.
Регистрационный номер 9
Страница 9 из 12.
Программа дисциплины "Статистические и финансовые базы данных"; 01.03.04 Прикладная математика; ассистент, б/с Салимов
Р.Ф. , доцент, к.н. (доцент) Симушкин С.В.
Лекции по теории вероятностей и математической статистике, Володин, Игорь Николаевич,
2006г.
Базы данных, Советов, Борис Яковлевич;Цехановский, Владислав Владимирович;Чертовской,
Владимир Дмитриевич, 2012г.
Базы данных, Кузин, Александр Владимирович;Левонисова, Светлана Витальевна, 2005г.
Практикум по курсу "Базы данных", Пинягина, Ольга Владиславовна;Фукин, Игорь
Анатольевич, 2012г.
7.2. Дополнительная литература:
Базы данных: основы, проектирование, использование , Малыхина, Мария Петровна, 2006г.
Базы данных, Фуфаев, Эдуард Валентинович;Фуфаев, Дмитрий Эдуардович, 2006г.
Базы данных, Кумскова, Ирина Александровна, 2012г.
7.3. Интернет-ресурсы:
Habrahabr - habrahabr.ru/
Intuit - www.intuit.ru/
olap.ru - www.olap.ru/
YouTube - www.youtube.com
Википедия - https://ru.wikipedia.org/wiki/
8. Материально-техническое обеспечение дисциплины(модуля)
Освоение дисциплины "Статистические и финансовые базы данных" предполагает
использование следующего материально-технического обеспечения:
Мультимедийная аудитория, вместимостью более 60 человек. Мультимедийная аудитория
состоит из интегрированных инженерных систем с единой системой управления, оснащенная
современными средствами воспроизведения и визуализации любой видео и аудио
информации, получения и передачи электронных документов. Типовая комплектация
мультимедийной аудитории состоит из: мультимедийного проектора, автоматизированного
проекционного экрана, акустической системы, а также интерактивной трибуны преподавателя,
включающей тач-скрин монитор с диагональю не менее 22 дюймов, персональный компьютер
(с техническими характеристиками не ниже Intel Core i3-2100, DDR3 4096Mb, 500Gb),
конференц-микрофон, беспроводной микрофон, блок управления оборудованием, интерфейсы
подключения: USB,audio, HDMI. Интерактивная трибуна преподавателя является ключевым
элементом управления, объединяющим все устройства в единую систему, и служит
полноценным рабочим местом преподавателя. Преподаватель имеет возможность легко
управлять всей системой, не отходя от трибуны, что позволяет проводить лекции, практические
занятия, презентации, вебинары, конференции и другие виды аудиторной нагрузки
обучающихся в удобной и доступной для них форме с применением современных
интерактивных средств обучения, в том числе с использованием в процессе обучения всех
корпоративных ресурсов. Мультимедийная аудитория также оснащена широкополосным
доступом в сеть интернет. Компьютерное оборудованием имеет соответствующее
лицензионное программное обеспечение.
Компьютерный класс, представляющий собой рабочее место преподавателя и не менее 15
рабочих мест студентов, включающих компьютерный стол, стул, персональный компьютер,
лицензионное программное обеспечение. Каждый компьютер имеет широкополосный доступ в
сеть Интернет. Все компьютеры подключены к корпоративной компьютерной сети КФУ и
находятся в едином домене.
Мел, доска, СУБД MS SQL
Регистрационный номер 9
Страница 10 из 12.
Программа дисциплины "Статистические и финансовые базы данных"; 01.03.04 Прикладная математика; ассистент, б/с Салимов
Р.Ф. , доцент, к.н. (доцент) Симушкин С.В.
Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО и учебным планом по
направлению 01.03.04 "Прикладная математика" и профилю подготовки Математическое
моделирование .
Регистрационный номер 9
Страница 11 из 12.
Программа дисциплины "Статистические и финансовые базы данных"; 01.03.04 Прикладная математика; ассистент, б/с Салимов
Р.Ф. , доцент, к.н. (доцент) Симушкин С.В.
Автор(ы):
Симушкин С.В. ____________________
Салимов Р.Ф. ____________________
"__" _________ 201 __ г.
Рецензент(ы):
Заикин А.А. ____________________
"__" _________ 201 __ г.
Регистрационный номер 9
Страница 12 из 12.