Экспертные системы и системы поддержки решений

Правительство Российской Федерации
федеральное государственное автономное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
"Национальный исследовательский университет
"Высшая школа экономики"
Факультет менеджмента
Программа дисциплины
Экспертные системы и системы поддержки решений
для направления 080200.62 Менеджмент
подготовки бакалавра
Авторs программы: Е.Б. Замятина, к.ф.-м.н., доцент, [email protected],
П.А. Мальцев, [email protected]
Одобрена на заседании кафедры информационных технологий в бизнесе
«30» августа 2011 г.
И.о. зав. кафедрой___________________________Л.В. Шестакова
Утверждена Учебно-методическим Советом НИУ ВШЭ - Пермь
«15» сентября 2011 г.
Председатель ________________________ Г.Е. Володина
Пермь, 2011
Настоящая программа не может быть использована другими подразделениями
университета и другими вузами без разрешения кафедры-разработчика программы.
1.
Область применения и нормативные ссылки
Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования
к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и
отчетности.
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину,
учебных ассистентов и студентов направления подготовки 080200.62 Менеджмент.
Программа разработана в соответствии с:
 образовательным стандартом государственного образовательного бюджетного
учреждения высшего профессионального образования Высшей школы экономики, в
отношении которого установлена категория «Национальный исследовательский
университет» по направлению подготовки 080200.62 Менеджмент (уровень
подготовки: Бакалавр). Утверждён ученым советом ГУ ВШЭ (протокол № 15 от
02.07.2010 г.);
 учебным планом университета по направлению подготовки 080200.62 Менеджмент,
утвержденным в 2010 г.
2.
Цели освоения дисциплины
Целями освоения дисциплины «Экспертные системы и системы принятия решений»
являются:
2.1 В области обучения целью ВПО по направлению подготовки 080200.62
«Менеджмент» является:
- подготовка выпускников к организационно-управленческой, информационноаналитической, предпринимательской и научно-исследовательской деятельности в качестве
исполнителей или руководителей младшего уровня, а также к продолжению обучения в
магистратуре и аспирантуре.
2.2 В области воспитания личности целью ВПО по направлению подготовки
080200.62 «Менеджмент» является:
- формирование необходимых менеджеру социальных и личностных качеств:
гражданственности, толерантности, общей культуры, ответственности, целеустремленности,
организованности, трудолюбия, коммуникативности, умению работать в команде, лидерских
качеств.
3.
Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения
дисциплины
В результате освоения дисциплины студент должен:
 Знать:
 основные подходы и методы создания систем поддержки принятия
решений;
 основные назначения экспертных систем
 суть технологии OLAP;
 суть, решаемые задачи и основные алгоритмы Data Mining;
 суть и возможности систем имитационного моделирования;
 о современном состоянии теории бизнес-анализа;
 о возможностях экспертных систем для сохранения знаний экспертов и
применении их в принятии решений
 о значении, областях применения и задачах решаемых Data Mining;
 о тенденциях и перспективах развития средств имитационного
моделирования.
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа ПУД «Экспертные системы и системы принятия решений» для направления 080200.62
Менеджмент подготовки бакалавра


Уметь:
 использовать современные методы экспертных систем, OLAP, Data Mining
для приятия решений в профессиональной области.
Иметь навыки (приобрести опыт):
 использования OLAP-средств;
 использования методов интеллектуального анализа данных;
 разработки и анализа моделей с использованием средств имитационного
моделирования;
 самостоятельной работы над проектом по разработке приложения BI.
В результате освоения дисциплины студент осваивает следующие компетенции:
Компетенция
Владеет культурой
мышления, умеет
логически верно,
аргументировано и
ясно строить устную и
письменную речь
Код по
Дескрипторы – основные
ФГОС/ признаки освоения (показатели
достижения результата)
НИУ
ОК-5 Способен обосновать выбор
методов и средств решения
поставленных задач.
Умеет анализировать и
обобщать получаемую
информацию, делать на ей
основе выводы,
аргументировать их.
Формы и методы обучения,
способствующие формированию и
развитию компетенции
Выступления на семинарских занятиях,
обсуждения предлагаемого материала в
ходе лекций.
Оформление отчёта с обоснованием
выбора методов и инструментов,
решений задач при выполнении
контрольной работы.
Ответы на теоретические вопросы в ходе
итогового контроля.
Способен восполнять
Самостоятельное изучение отдельных
недостаток информации,
вопросов по теме курса при подготовке к
знаний необходимых для
семинарским занятиям, контрольной
решения поставленных задач работе и итоговому контролю.
через самостоятельный поиск В ходе выполнения заданий
источников информации с
контрольной работы необходимо
использованием электронных использовать справочные системы
библиотек, поисковых систем используемых программ, материалы,
размещённые на сайтах фирмразработчиков программного
обеспечения
Владеет основными
ОК-8
методами, способами и
средствами получения,
хранения, переработки
информации, имеет
навыки работы с
компьютером как
средством управления
информацией,
способен работать с
информацией в
глобальных
компьютерных сетях
Способен принимать
ПК-29 Знает методы, лежащие в
решения с
основе средств поддержки
принятия решений.
использованием
корпоративных
Умеет применять
информационных
программное обеспечение
систем
2
Обсуждение представленных при
изучении дисциплины решений в
области КИС, их возможностей и
средств их разработки.
Изучение методов и программных
средств, лежащих в основе СППР,
используемых при создании КИС.
Анализ и выбор в ходе выполнения
заданий на семинарах методов и СППР с
учётом поставленных задач.
Оформление отчётов о выполнении
заданий, которые должны содержать
выводы и рекомендации, основанные на
результатах, полученных с помощью
использованных методов и
инструментальных средств анализа
данных, СППР
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа ПУД «Экспертные системы и системы принятия решений» для направления 080200.62
Менеджмент подготовки бакалавра
Код по
Дескрипторы – основные
ФГОС/ признаки освоения (показатели
достижения результата)
НИУ
Владеет средствами
ПК-37 Способен применить
программного
имеющиеся программные
обеспечения анализа и
средства для решения
поставленных задач.
количественного
моделирования систем
Может обосновать выбор
управления
методов и средств в
зависимости от требований к
решению и предлагаемых
условий.
Способен разработать модели
для решения поставленных
задач с учётом имеющихся
данных, требований к
решению и имеющихся в
распоряжении программных
средств.
Способен интерпретировать
результаты, полученные с
помощью программного
обеспечения.
Владеет методами и
ПК-38 Демонстрирует способность
программными
анализировать имеющуюся
информацию, её источники.
средствами обработки
деловой информации,
Умеет использовать средства
способен
анализа для извлечения
взаимодействовать со
информации из данных,
службами
имеющихся в КИС
информационных
технологий и
эффективно
использовать
корпоративные
информационные
системы в условиях
развития экономики
знаний
Способен
ПК-56 Умеет найти необходимую
осуществлять сбор,
для решения поставленной
анализ и обработку
задачи информацию,
данных, необходимых
построить с учётом
для решения
имеющихся данных модели и
поставленных
исследовать их с
исследовательских
применением изучаемых в
задач
рамках дисциплины средств
Компетенция
Формы и методы обучения,
способствующие формированию и
развитию компетенции
Изучение программных средств
оперативного и интеллектуального
анализа данных, имитационного
моделирования: лекции и семинарские
занятия с участием приглашённых
специалистов.
Закрепление навыков использования
программных средств при выполнении
практических заданий, предполагающих
самостоятельный выбор методов и
средств решения, его обоснование при
оформлении отчётов, а также
представление решений на семинарах
Изучение методов анализа данных,
программных средств (в том числе,
представляемых приглашёнными
специалистами) и примеров их
использования в рамках представленных
решений, реальных проектов создания
информационно-аналитических систем
для предприятий и организаций, органов
власти и управления.
Самостоятельное решение поставленных
задач с использованием имеющихся
программных средств на основе
предлагаемых исходных данных
(использование учебных баз данных,
хранилищ)
Самостоятельное решение поставленных
задач для заданной области с
использованием имеющихся
программных средств на основе данных,
полученных из самостоятельно
найденных открытых источников
Представление результатов
исследований на семинарах.
Способен выбрать
ПК-57 Демонстрирует знание
Обсуждение возможностей и
инструментальные
методов оперативного и
особенностей использования методов и
средства для обработки
интеллектуального анализа
программных средств на лекциях и
семинарских занятиях.
информации в
данных, программных
соответствии с
продуктов, систем
Самостоятельное решение задач для
поставленной научной
моделирования и может
заданной области с использованием
задачей,
обосновать их выбор с учётом имеющихся программных средств и
проанализировать
особенностей поставленной
представление результатов
результаты расчётов и
задачи, требований к
исследований на семинарах.
обосновать выводы
решению и условий
Оформление отчётов
3
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа ПУД «Экспертные системы и системы принятия решений» для направления 080200.62
Менеджмент подготовки бакалавра
4.
Место дисциплины в структуре образовательной программы
Настоящая дисциплина относится к математическому и естественно-научному циклу
дисциплин и вариативной части дисциплин.
Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах:
̶
Иностранный язык;
Экономическая теория и институциональная экономика;
Социология;
Экономический анализ фирмы;
Экономическая статистика;
Математика (математический анализ и линейная алгебра);
Теория вероятностей и математическая статистика;
Моделирование в менеджменте;
Информационные технологии в менеджменте;
Эконометрика;
Методы оптимизации;
Теория и история менеджмента;
Методы научных исследований в менеджменте;
Бухгалтерский и управленческий учёт, анализ финансовой отчётности.
̶
̶
̶
̶
̶
̶
̶
̶
̶
̶
̶
̶
̶
Для освоения учебной дисциплины, студенты должны владеть следующими знаниями
и компетенциями (в рамках компетенций, полученных при изучении перечисленных выше
дисциплин):
̶
̶
способен анализировать и интерпретировать данные отечественной и зарубежной
статистики о социально-экономических процессах и явлениях (ПК-34);
умеет применять количественные и качественные методы анализа при принятии
управленческих решений и строить экономические, финансовые и
организационно-управленческие модели (ПК-35);
способен выбирать математические модели организационных систем,
анализировать их адекватность, проводить адаптацию моделей к конкретным
задачам управления (ПК-36);
владеет методами количественного и качественного анализа и моделирования,
теоретического и экспериментального исследования (ПК-55);
владеет техниками финансового планирования и прогнозирования (ПК-46);
владеет правилами постановки проблемы, формулирования и проверки научных
гипотез, использует методы моделирования в научных исследованиях, знает
основные источники социально-экономической информации: базы данных,
журналы, конференции (ПК-54);
способен анализировать и интерпретировать финансовую, бухгалтерскую и иную
информацию, содержащуюся в отчётности предприятий различных форм
собственности, организаций, ведомств и т.д. и использовать её в научной работе
(ПК-58);
способен анализировать и интерпретировать данные отечественной и зарубежной
статистики о социально-экономических процессах и явлениях, выявлять
закономерности изменения социально-экономических показателей (ПК-59).
̶
̶
̶
̶
̶
̶
Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при
изучении следующих дисциплин:
̶
̶
Управление человеческими ресурсами;
Стратегический менеджмент;
4
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа ПУД «Экспертные системы и системы принятия решений» для направления 080200.62
Менеджмент подготовки бакалавра
̶
̶
̶
̶
̶
̶
̶
̶
̶
̶
̶
̶
̶
̶
̶
̶
̶
̶
Управление проектами;
Операционный менеджмент;
Логистика;
Корпоративное управление;
Инновационный менеджмент;
Стратегический маркетинг;
Поведение потребителей;
Управление маркетингом в фирме;
Анализ региональных факторов развития бизнеса;
Маркетинг инноваций;
Стратегическое управление человеческими ресурсами;
Мотивация и стимулирование персонала организации;
Инструменты оценки и развития персонала;
Логистика снабжения;
Управление запасами;
Логистика распределения и складирования;
Транспортировка в цепях поставок;
Бизнес-планирование.
Материал учебной дисциплины используется студентами в процессе работы над
выпускными квалификационными работами бакалавров, способствует дальнейшему
совершенствованию информационно-коммуникационной компетенции студентов.
Тематический план учебной дисциплины
5.
№
1
1.1
1.2
1.3
2
2.4
2.5
3
3.6
3.7
Название раздела
Раздел 1. Введение в инженерию знаний
Тема 1. Введение в искусственный интеллект,
интеллектуальные системы и
интеллектуальные технологии.
Тема 2. Экспертные системы. Технология
инженерии знаний.
Тема 3. Интеллектуальные информационные
системы.
Раздел 2. Интеллектуальный анализ данных
Тема 4. Введение в Data Mining.
Тема 5. Задачи, решаемые методами Data
Mining.
Раздел 3. Методы и средства имитационного
моделирования
Тема 6. Введение в метод имитационного
моделирования.
Тема 7. Современные системы
имитационного моделирования.
ИТОГО:
5
Аудиторные часы
Семинары
Практические
занятия
Самостоятельная
работа
6
2
4
0
0
0
20
8
10
2
2
0
6
10
2
2
0
6
60
30
30
8
4
4
12
6
6
0
0
0
40
20
20
54
8
10
0
36
24
4
4
0
16
30
4
6
0
20
144
22
26
0
96
Всего
часов
Лекции
30
10
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа ПУД «Экспертные системы и системы принятия решений» для направления 080200.62
Менеджмент подготовки бакалавра
6.
Контроль знаний студентов
6.1. Формы контроля знаний студентов
Тип
Форма
контроля
контроля
Текущий
Контрольная
(неделя)
работа
Итоговый
6.2.
Зачет
1 год (2 курс)
1
2
3
Параметры
4
7
*
Задания выполняются в компьютерном классе в течение
пары (90 минут).
Работа выполняется с использованием программного
обеспечения, указанного в программе дисциплины.
Для самостоятельной подготовки к контрольной работе
представляются типовые задания на основе материалов
семинаров
Зачёт проводится в письменной форме.
На ответы на вопросы билета отводится 90 мин.
Критерии оценки знаний, навыков
Оценки по всем формам текущего контроля выставляются по 10-ти балльной шкале.
Текущий контроль – проведение контрольной работы в компьютерном классе с
использованием установленного программного обеспечения.
В ходе выполнения контрольной работы в компьютерном классе студент оформляет
отчёт, который должен содержать:
̶ Анализ поставленной задачи, обоснование выбора методов и средств её решения.
̶ Решение (описание хода решения и результатов, проиллюстрированных данными,
скриншотами) с приложениями (файлами, созданными в процессе решения
задачи).
Студент получает задание, содержащее формулировку задачи и требования к её
решению. При выполнении контрольной работы студент должен продемонстрировать знание
методов анализа данных с использованием средств OLAP, Data Mining, а также анализа
процессов на основе имитационных моделей с применением средств имитационного
моделирования. Он должен самостоятельно выбрать метод решения и соответствующее
программное обеспечение и обосновать свой выбор. Критерии оценки приведены ниже.
При выполнении контрольной работы студент должен продемонстрировать
следующие компетенции:
̶ владеет культурой мышления, умеет логически верно, аргументировано и ясно
строить устную и письменную речь (ОК-5): оформление отчёта с анализом
постановки задачи, обоснованием выбора методов и средств её решения;
̶ владеет основными методами, способами и средствами получения, хранения,
переработки информации, имеет навыки работы с компьютером как средством
управления информацией, способен работать с информацией в глобальных
компьютерных сетях (ОК-8): в ходе выполнения заданий необходимо
использовать справочные системы используемых программ, материалы,
размещённые на сайтах фирм-разработчиков программного обеспечения;
̶ владеет средствами программного обеспечения анализа и количественного
моделирования систем управления (ПК-37): решение всех задач предполагает
использование программного обеспечения;
̶ способен принимать решения с использованием корпоративных информационных
систем (ПК-29): отчёт о выполнении задания должен содержать выводы и
рекомендации, основанные на результатах, полученных с помощью
использованных методов и инструментальных средств;
6
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа ПУД «Экспертные системы и системы принятия решений» для направления 080200.62
Менеджмент подготовки бакалавра
̶
способен выбрать инструментальные средства для обработки информации в
соответствии с поставленной научной задачей, проанализировать результаты
расчётов и обосновать полученные выводы (ПК-57): отчёт о выполнении каждого
задания контрольной работы должен содержать анализ постановки задачи,
обоснование выбора методов и средств её решения, а также выводы и
рекомендации.
Максимальное количество баллов, которые студент может получить за выполнение
задания равно 10. Критерии оценки выполнения задания представлены в следующей
таблице:
Характеристика решения
Оценка
Выполнен исчерпывающий анализ поставленной задачи, условий её решения и
требований к решению.
Обоснован выбор методов и средств её решения (выбор обосновывается теоретически,
приводится сравнительный анализ методов и средств, которые могут быть использованы
для решения).
Приведено подробное описание хода решения задачи и полученных результатов.
Описание проиллюстрировано данными, скриншотами, представляющими ход решения.
Отчёт сопровождается приложениями (файлами, созданными в процессе решения
задачи).
Приведён анализ результатов, а также выводы и рекомендации на основе полученного
решения.
В работе может присутствовать 1-2 небольших недочётов.
В решении имеется существенный недочёт или несколько (3-5) небольших недочётов.
Приведённый анализ поставленной задачи, условий её решения и требований к решению
неполон, не учтены существенные аспекты.
Выбор методов и средств вызывает вопросы, нет чёткого обоснования, не
рассматриваются альтернативы.
Нет подробного описания всех шагов решения задачи, отсутствуют иллюстрации.
Описана только общая схема.
Отсутствуют некоторые приложения, необходимые для оценки работы.
Анализ результатов неполон, рекомендации вызывают вопросы, рекомендации не
представляются обоснованными.
Решение задачи не доведено до конца, не получены нужные результаты.
Анализ поставленной задачи, условий её решения и требований к решению неполон, не
учтены существенные аспекты.
Выбор методов и средств не обоснован.
Нет описания всех шагов решения задачи, отсутствуют иллюстрации. Приведён только
конечный результат / Описан ход решения задачи, но не получен конечный результат
или решение содержат ошибки.
Отсутствуют приложения, необходимые для оценки работы.
Анализ результатов не приведён, выводы и рекомендации отсутствуют или содержат
существенные ошибки.
Приведён только анализ задачи, но отсутствует решение /
Приведено решение, но нет его обоснования и выводов; решение содержит ошибки
8-10
7
6-7
4-5
менее 4
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа ПУД «Экспертные системы и системы принятия решений» для направления 080200.62
Менеджмент подготовки бакалавра
Итоговый контроль (зачёт) проводится в письменной форме. Билеты включают
теоретические вопросы по темам курса (примерный перечень вопросов для подготовки
приведён ниже).
В ходе итогового контроля студент должен продемонстрировать следующие
компетенции:
̶ владеет культурой мышления, умеет логически верно, аргументировано и ясно
строить устную и письменную речь (ОК-5): итоговый контроль проводится в
письменной форме, ответы на вопросы итогового контроля требуют умения
анализировать материал, связывать и обобщать полученную при изучении
дисциплины информацию, аргументированно отвечать на вопросы о
применимости и эффективности использования тех или иных методов и
инструментов;
̶ владеет основными методами, способами и средствами получения, хранения,
переработки информации, имеет навыки работы с компьютером как средством
управления информацией, способен работать с информацией в глобальных
компьютерных сетях (ОК-8): изучение отдельных вопросов по темам курса
предусматривает необходимость самостоятельного поиска информации, её
анализа для подготовки к итоговому контролю (зачёту);
̶ владеет средствами программного обеспечения анализа и количественного
моделирования систем управления (ПК-37): при ответах на вопросы итогового
контроля необходимо иллюстрировать их конкретными примерами использования
программного обеспечения моделирования и анализа.
Максимальное количество баллов, которые студент может получить за выполнение
итоговой работы на зачёте равно 10. Оценка определяется как среднее арифметическое из
оценок за каждый ответ (задание). Работа должна содержать ответы на все вопросы. Для
получения положительной оценки необходимо, чтобы все ответы оценивались не ниже, чем
на 3 балла. Критерии оценки выполнения отдельного задания (ответа на вопрос)
представлены в следующей таблице:
Характеристика решения
Оценка
На все вопросы приведены исчерпывающие ответы, изложение логично, ответ хорошо
структурирован, включает дополнительные материалы, изученные самостоятельно с
привлечением источников, полученных из электронных библиотек, материалов
конференций, публикаций в журналах, с сайтов ИТ-компаний – производителей
изучаемого программного обеспечения. Ответ проиллюстрирован примерами, все
положения, выводы и рекомендации обоснованы.
В ответах имеются недочёты, несущественные ошибки. Отсутствует самостоятельно
изученный материал. Иллюстрации плохо подобраны или недостаточны.
Ответ содержит все основные определения, описания моделей, методов и средств,
основных их характеристик, показывающие, что студент способен применить
полученные знания на практике, но в ответах имеются существенные ошибки.
Отсутствуют или содержат ошибки приведённые примеры, иллюстрации.
Приведены только отдельные определения, характеристики методов, средств, в
определениях и приведённых схемах, алгоритмах имеются ошибки. Иллюстрации
отсутствуют или содержат ошибки.
Отсутствуют основные определения, отсутствуют описания или имеются
существенные ошибки в описании методов и средств, показывающие, что студент не
владеет ими, не может применить их на практике. Иллюстрации отсутствуют или
содержат ошибки.
8-10
8
6-7
4-5
3
менее 3
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа ПУД «Экспертные системы и системы принятия решений» для направления 080200.62
Менеджмент подготовки бакалавра
7.
Содержание дисциплины
Раздел 1. Введение в инженерию знаний
Тема 1. Введение в искусственный интеллект, интеллектуальные системы и
интеллектуальные технологии.
Основные направления исследований в области искусственного интеллекта.
Нейросетевой подход к созданию интеллектуальных систем. Инженерия знаний.
Понятие экспертной системы (ЭС).
Количество часов аудиторной работы:
Лекций – 2.
Семинары – 0.
Тема 2. Экспертные системы. Технология инженерии знаний.
Базы знаний
База знаний – основная компонента экспертной системы. Отличия знаний от
данных, базы знаний от базы данных. Архитектура ЭС. Отличия ЭС от традиционных
программных систем. Основные типы решаемых задач и области применения ЭС.
Инженерия знаний
Технологии инженерии знаний. Классификация методов извлечения знаний.
Примеры систем приобретения знаний. Представление нечетких знаний. Вывод в
условиях неопределенности.
Основные средства представления знаний и организация вывода в ЭС
Представление знаний продукциями. Вывод в продукционных системах.
Представление знаний фреймами. Технологические аспекты организации логического
вывода на сети фреймов. Представление знаний семантическими сетями. Вывод на
основе семантических сетей. Представление знаний на языке исчисления предикатов
первого порядка. Логический вывод на основе метода резолюций. Представление и
использование метазнаний. Интеграция различных способов представления знаний.
Разработка и реализация ЭС
Методология построения ЭС. Технология проектирования и разработки ЭС.
Классификация
инструментальных
средств
создания
ЭС.
Оболочки
ЭС.
Классификация оболочек ЭС. Обзор современного рынка ЭС и оболочек ЭС.
Проблемы и перспективы развития ЭС.
Количество часов аудиторной работы:
Лекций – 2.
Семинары – 2.
Тема 3. Интеллектуальные информационные системы.
Отличия знаний от простой информации. Информационный поиск, релевантность,
критерий смыслового соответствия, критерий выдачи. Понятие интеллектуальной
информационной системы (ИИС). Отличительные особенности ИИС по сравнению с
традиционными ИС. Основные компоненты ИИС. Классификация ИИС. Роль
интеллектуальных информационных технологий в системах поддержки принятия
решений. Современные технологии проектирования и реализации ИИС.
Количество часов аудиторной работы:
Лекций – 2.
Семинары – 2.
9
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа ПУД «Экспертные системы и системы принятия решений» для направления 080200.62
Менеджмент подготовки бакалавра
Литература по разделу:
1. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Технологии анализа
данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP. – Санкт-Петербург: «БХВ-Петербург»,
2008.
2. Ларсон Б. Разработка Бизнес-аналитики в Microsoft SQL Server 2005. – Москва:
«Питер», 2008.
3. Бергер А., Горбач И., Меломед Э., Щербин В., Степаненко В. Microsoft SQL Server
2005 Analysis Services. OLAP и многомерный анализ данных. – Санкт-Петербург: «БХВПетербург», 2007.
Формы и методы проведения занятий по разделу, применяемые учебные технологии:
Чтение лекций с привлечением материалов по реальным проектам.
Проведение семинаров с приглашёнными специалистами (ЗАО «Прогноз», IBS).
Раздел 2. Интеллектуальный анализ данных.
Тема 4. Введение в Data Mining.
Извлечение знаний из данных. Системы и средства Data Mining и Knowledge
Discovery. Онтологии и онтологические системы.
Различия Data Mining и OLAP. Задачи, решаемые Data Mining. Методы Data
Mining. Примеры применения Data Mining.
Количество часов аудиторной работы:
Лекций – 4.
Семинары – 6.
Тема 5. Задачи, решаемые методами Data Mining.
Постановка задач классификации и регрессии. Постановка задачи
кластеризации. Алгоритм k-means. Алгоритм Fuzzy C-Means. Кластеризация по
Гюстафу-Кесселю. Адаптивные методы кластеризации. Современные платформы для
извлечения знаний: Oracle, IBM, Business Objects, Deductor, Prognoz.
Количество часов аудиторной работы:
Лекций – 4.
Семинары – 6.
Литература по разделу:
1. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Технологии анализа
данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP. – Санкт-Петербург: «БХВ-Петербург»,
2008.
2. Ларсон Б. Разработка Бизнес-аналитики в Microsoft SQL Server 2005. – Москва:
«Питер», 2008.
3. Бергер А., Горбач И., Меломед Э., Щербин В., Степаненко В. Microsoft SQL Server
2005 Analysis Services. OLAP и многомерный анализ данных. – Санкт-Петербург: «БХВПетербург», 2007.
4. Павлов С.Н. Системы искусственного интеллекта: учебное пособие. В 2-х частях. –
Томск: Эль Контент, 2011. – Ч. 1. – 176 c.
5. Сивакумар Харинатх, Мэтт Кэррол, Сетху Минакшисундарам, Роберт Зар, Денни
Гуанг-Ю Ли. Microsoft SQL Server Analysis Services 2008 и MDX для профессионалов. –
Москва: «Вильямс», 2010.
6. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечётких и гибридных систем. – М.: Финансы и
статистика, 2009. – 320 с.
Формы и методы проведения занятий по разделу, применяемые учебные технологии:
Чтение лекций с привлечением материалов по реальным проектам.
10
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа ПУД «Экспертные системы и системы принятия решений» для направления 080200.62
Менеджмент подготовки бакалавра
Проведение семинаров с приглашёнными специалистами (ЗАО «Прогноз», IBS).
Выполнение проектов, направленных на изучение программных средств,
использованием LMS.
с
Раздел 3. Методы и средства имитационного моделирования
Тема 6. Введение в метод имитационного моделирования
Метод имитационного моделирования и его применение. Особенности
имитационного моделирования. Понятие имитационной модели. Этапы имитационного
моделирования. Основные понятия: событие, активность, процесс. Дискретное и
непрерывное моделирование. Представление времени и механизм продвижения времени.
Событийно-ориентированные модели. Моделирование, ориентированное на процессы.
Объектно-ориентированное моделирование и агентно-ориентированной моделирование.
Количество часов аудиторной работы:
Лекций – 4.
Семинары – 4.
Тема 7. Современные системы имитационного моделирования.
Обобщенная архитектура систем имитационного моделирования. Языки
имитационного
моделирования.
Обзор
современных
систем
имитационного
моделирования. Краткий обзор возможностей систем имитационного моделирования:
GPSS и ANYLOGIC. Примеры применения методов имитационного моделирования для
решения задач, оптимизирующих бизнес-процессы, в частности, для решения задачи
цепочек поставок.
Количество часов аудиторной работы:
Лекций – 4.
Семинары – 6.
Литература по разделу:
1. Замятина Е.Б. Современные теории имитационного моделирования [Электронный
ресурс]. Доступно: www.windows.edu.ru.
2. Лядова Л.Н. Имитационное моделирование: Методические указания по курсу
«Системное и прикладное программное обеспечение» [Электронный ресурс].
3. Карпов Ю. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с
AnyLogic 5. БХВ-Петербург, 2005.- 403 с.
Формы и методы проведения занятий по разделу, применяемые учебные технологии:
Чтение лекций с привлечением материалов по реальным проектам.
Проведение семинаров с приглашёнными специалистами (ЗАО «Прогноз», IBS).
Выполнение проектов, направленных на изучение программных средств, с
использованием LMS.
8.
Образовательные технологии
Используется «проблемное» чтение лекций: в ходе лекции формулируются проблемы,
ставятся задачи, а затем предлагаются решения.
Проведение семинаров с приглашёнными специалистами, деловые игры с
использованием материалов реальных проектов.
Выполнение практических заданий с использованием программного обеспечения по
индивидуальным заданиям, учитывающим потребности студентов (связанные с
выполнением ими курсовых работ, прохождением практик).
В ходе изучения дисциплины используются возможности LMS.
11
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа ПУД «Экспертные системы и системы принятия решений» для направления 080200.62
Менеджмент подготовки бакалавра
Оценочные средства для текущего контроля и аттестации студента
9.
9.1.
Тематика заданий текущего контроля
Тематика контрольной работы:
1. Методы оперативной аналитической обработки данных.
2. Методы интеллектуального анализа данных.
3. Системы имитационного моделирования.
Проведение контрольной работы предполагает выполнение практических заданий.
Отчёты о выполнении заданий должны сопровождаться пояснениями: обоснованием
выбранных методов решения, описанием использованных средств, построенных моделей.
Практические задания выполняются с использованием компьютеров и программного
обеспечения, установленного для проведения занятий по дисциплине в компьютерных
классах.
Примерные вопросы для подготовки к контрольной работе:
1. Оперативная аналитическая обработка данных (OLAP).
2. Многомерная модель данных.
3. Требования к OLAP-средствам (правила Кодда, тест FASMI).
4. Уровни многомерности OLAP-средств. Виды OLAP (ROLAP, MOLAP, HOLAP) их
характеристика и различия.
5. OLAP-сервер и OLAP-клиент, варианты архитектур.
6. Основные функции СППР. Примеры.
7. Data Mining. Отличия Data Mining от OLAP.
8. Методы Data Mining.
9. Задачи Data Mining (классификация, регрессия, поиск ассоциативных правил,
кластеризация).
10. Примеры практического применения Data Mining.
11. Сравнение методов математического моделирования: преимущества и недостатки,
применимость.
12. Основные понятия имитационного моделирования. Характеристики современных
систем имитационного моделирования, примеры моделей.
9.2.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
Вопросы для оценки качества освоения дисциплины
Оперативная аналитическая обработка данных (OLAP).
Многомерная модель данных.
Требования к OLAP-средствам (правила Кодда, тест FASMI).
Уровни многомерности OLAP-средств. Виды OLAP (ROLAP, MOLAP, HOLAP) их
характеристика и различия.
OLAP-сервер и OLAP-клиент, варианты архитектур.
Представление отчётов в системах Business Intelligence.
Режимы обработки данных.
Сферы анализа.
Виды аналитической обработки данных.
Варианты создания отчётов.
Семантический слой.
Архитектуры для создания отчётов.
Средства создания отчётов.
Системы поддержки принятия решений (СППР).
Технологический процесс поддержки принятия решений.
Этапы процесса принятий решений.
Характеристики СППР. Типы СППР. Структура СППР.
12
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа ПУД «Экспертные системы и системы принятия решений» для направления 080200.62
Менеджмент подготовки бакалавра
Основные компоненты СППР.
Основные функции СППР. Примеры.
Data Mining. Отличия Data Mining от OLAP.
Методы Data Mining.
Задачи Data Mining (классификация, регрессия, поиск ассоциативных правил,
кластеризация).
23. Примеры практического применения Data Mining.
24. Сравнение методов математического моделирования: преимущества и недостатки,
применимость.
25. Основные понятия имитационного моделирования. Характеристики современных
систем имитационного моделирования, примеры моделей.
18.
19.
20.
21.
22.
10. Порядок формирования оценок по дисциплине:
В НИУ ВШЭ – Пермь принята следующая система весов:
20% результирующей оценки – оценка за работу на семинарских занятиях;
40% результирующей оценки – взвешенная сумма оценок за контрольные мероприятия;
40% результирующей оценки – оценка за итоговый (или промежуточный контроль).
Таким образом, 60% результирующей оценки – это накопительная оценка и 40% – это
оценка за итоговый (или промежуточный контроль).
Результирующая оценка рассчитывается с помощью взвешенной суммы накопительной
оценки и оценки за экзамен (или зачет).
Накопительная оценка рассчитывается с помощью взвешенной суммы оценок за
отдельные формы текущего контроля. К формам текущего контроля относятся контрольные
мероприятия (контрольные работы, эссе, коллоквиумы и пр.), которые определены учебным
планом.
Формулы расчета оценок:
О текущая = n1∙О1
где О1 – оценки за контрольные мероприятия (эссе, контрольная работа, реферат и пр.); ni –
вес контрольных мероприятий (веса по контрольным мероприятиям: n1 = 100% - контрольная
работа);
О накопительная = k1∙Отекущая + k2∙Оаудиторная
где ki – вес текущей и аудиторной оценки, при этом k1=2/3, k2=1/3;
О результирующая = q1∙Онакопительная + q2∙Оитог.контроль
где qi – вес накопительной оценки и оценки за итоговый контроль, при этом q1=0,6, q2=0,4.
11. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
11.1. Базовый учебник
Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Технологии анализа
данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP. – Санкт-Петербург: «БХВПетербург», 2008.
11.2. Основная литература
1. Замятина Е.Б. Современные теории имитационного моделирования [Электронный
ресурс]. Доступно: www.windows.edu.ru.
2. Ларсон Б. Разработка Бизнес-аналитики в Microsoft SQL Server 2005. – Москва:
«Питер», 2008.
3. Бергер А., Горбач И., Меломед Э., Щербин В., Степаненко В. Microsoft SQL Server
2005 Analysis Services. OLAP и многомерный анализ данных. – Санкт-Петербург: «БХВПетербург», 2007.
13
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа ПУД «Экспертные системы и системы принятия решений» для направления 080200.62
Менеджмент подготовки бакалавра
11.3. Дополнительная литература
1. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Холод И.И., Тесс М., Елизаров С. Анализ данных и
процессов. – Санкт-Петербург: «БХВ-Петербург», 2009.
2. Емельянов А.А. Имитационное моделирование экономических процессов: учеб.
пособие для студентов, обучающихся по спец. "Прикл. информатика"/
А.А. Емельянов, Е. А. Власова, Р. В. Дума ; под ред. А. А. Емельянова, 2006.-416 с.
3. Карпов Ю. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с
AnyLogic 5. БХВ-Петербург, 2005.- 403 с.
4. Лядова Л.Н. Имитационное моделирование: Методические указания по курсу
«Системное и прикладное программное обеспечение» [Электронный ресурс].
5. Павлов С.Н. Системы искусственного интеллекта: учебное пособие. В 2-х частях. –
Томск: Эль Контент, 2011. – Ч. 1. – 176 c.
6. Сивакумар Харинатх, Мэтт Кэррол, Сетху Минакшисундарам, Роберт Зар, Денни
Гуанг-Ю Ли. Microsoft SQL Server Analysis Services 2008 и MDX для
профессионалов. – Москва: «Вильямс», 2010.
7. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечётких и гибридных систем. – М.: Финансы и
статистика, 2009. – 320 с.
8. Материалы сайта http://www.olap.ru;
9. Материалы сайта http://basegroup.ru;
10. Материалы сайта http://www.gpss.ru.
11.4. Программные средства
Для успешного освоения дисциплины, студент использует следующие программные
средства:
1. MS Power Point;
2. MS Excel;
3. MS SQL Server;
4. Deductor;
5. GPSS World (Student Version);
6. AnyLogic.
11.5. Дистанционная поддержка дисциплины
Поддерживается курсом в системе LMS. Размещаются презентации лекций,
методические указания и примеры решения задач.
12. Материально-техническое обеспечение дисциплины
Используются специализированные классы с компьютерной техникой и программное
обеспечение, указанное выше. Каждая аудитория оборудована проектором для презентации
материалов лекций и разбора практических заданий.
14