LINEBURG


<< Пред. стр.

страница 51
(всего 83)

ОГЛАВЛЕНИЕ

След. стр. >>

кнопки панели инструментов Обновить сводная таблица приводится в соответ­
ствие с состоянием источника данных. Сводную таблицу можно копировать
и вставлять в другие приложения, экспортировать в сводный отчет Microsoft
Excel.
423
Базовые информационные технологии Microsoft Excel


Пример 23
Подготовить Web-страницу, которая обеспечивает интерактивный режим рабо­
ты и содержит:
Q таблицу исходных данных о выпуске продукции;
• сводную таблицу;
• диаграмму.
Последовательность действий.
1. Открыть файл Примеры.Х1_5 с помощью команды меню Файл • Открыть.
2. Добавить, если необходимо, новый лист с помощью команды меню Вставка •
Лист.
3. Переименовать новый лист с помощью команды меню Формат • Лист • Пере­
именовать, лист — Web.
4. Разместить таблицу, представленную в табл. 5.19, начиная с ячейки А1.

Таблица 5.19. Сведения о продукции
Затраты на ед. продукции Затраты на выпуск
Месяц Цех Продукция Выпуск

12 12,5
А100
Ш

ш А101 1 3,5

2 10
А140
Ц2

цз 10 5,2
А200

цз 4
А201 2

ш 5 12,2
2 А100

ш А101 3 3,5
2

4 10
2 А140
Ц2

цз 5,5
2 А200 3

цз А201 6 2
2

ш 6
3 А100 12,2

цз А101 7 3,6
3

8 10
3 А140
Ц2

ш 5,2
3 А200 6

5 2
3 Ц2 А201


5. Вычислить затраты на выпуск продукции по формулам.
424 Глава 5. Электронная таблица Microsoft Excel 2000


6. С помощью команды меню Данные • Сводная таблица создать сводную табли­
цу, макет данных: Страница — Месяц, Строка — Цех, Столбец — Продукция,
Данные — Объем (исходное поле — Выпуск, операция — Сумма), Себестои­
мость (исходное поле — Затраты на выпуск, операция — Сумма). Разместить
сводную таблицу на новом листе.
7. Переименовать лист сводной таблицы с помощью команды меню Формат •
Лист • Переименовать, лист — Сводная Web.
8. Построить диаграмму для сводной таблицы. Установить курсор в сводную
таблицу на листе Сводная Web, нажать кнопку Мастер диаграмм на панели
инструментов Сводные таблицы. Диаграмма размещается на отдельном листе.
9. Переименовать лист диаграммы с помощью команды меню Формат • Лист •
Переименовать, лист — Диаграмма Web.
10. Сохранить файл Примеры.XLS с помощью команды меню Файл • Сохранить.
11. Выполнить команду меню Файл • Сохранить как Web-страницу.
12. Указать имя файла Web-страницы — ПРОДУКЦИЯ, выбрать папку для его
размещения.
13. Указать объект публикации — Лист, Добавить интерактивность.
14. Нажать кнопку Изменить и ввести заголовок Web-страницы — Выпуск про­
дукции.
15. Нажать кнопку Опубликовать.
16. Выбрать «Документы Web» — рабочий лист с именем Web.
17. Установить Добавить, выбрать Работа с электронными таблицами.
18. Указать Открыть страницу в обозревателе.
19. Нажать кнопку Опубликовать. В результате будет создана интерактивная Web-
страница для листа Web.
20. Проверить в обозревателе сохранность формул, добавить новые данные, из­
менить формулы, изменить форматы данных электронной таблицы. Закрыть
Web-страницу.
21. Установить курсор на лист Сводная Web.
22. Выполнить команду меню Файл • Сохранить как Web-страницу.
23. Выбрать файл ПРОДУКЦИЯ.НТМ.
24. Указать объект публикации — Лист, Добавить интерактивность.
25. Нажать кнопку Опубликовать.
26. Выбрать «Сводная Web» — рабочий лист с именем Сводная Web.
27. Установить Добавить, выбрать Работа со сводными таблицами.
28. Указать Открыть страницу в обозревателе.
29. Нажать кнопку Опубликовать, указать Добавить в файл. В результате будет
добавлена на интерактивную Web-страницу сводная таблица листа Сводная
Web.
30. Изменить в обозревателе структуру сводной таблицы, форматы данных элек­
тронной таблицы. Закрыть Web-страницу.
425
Вопросы для самопроверки


31. Установить курсор на лист Диаграмма Web.
32. Выполнить команду меню Файл • Сохранить как Web-страницу.
33. Выбрать файл ПРОДУКЦИЯ.НТМ.
34. Указать объект публикации — Лист, Добавить интерактивность.
35. Нажать кнопку Опубликовать.
36. Выбрать «Диаграмма Web» — лист диаграммы с именем Диаграмма Web.
37. Установить Добавить, выбрать Работа с диаграммами.
38. Указать Открыть страницу в обозревателе.
39. Нажать кнопку Опубликовать, указать Добавить в файл. В результате будет
добавлена на интерактивную Web-страницу диаграмма по сводной таблице
на листе Диаграмма Web.
40. Изменить в обозревателе структуру сводной таблицы, проследить изменение
диаграммы.
41. Закрыть Web-страницу.
42. Закрыть файл Примеры.XLS с сохранением — команда меню Файл • Закрыть.


Вопросы для самопроверки
1. Какие типы данных можно хранить в ячейках электронной таблицы Micro­
soft Excel?
2. Укажите предельные размеры листа электронных таблиц.
3. Что такое формат, стиль, автоформат ячеек электронной таблицы?
4. Как задать условный формат ячеек?
5. Дайте определение блока ячеек. Назовите способы создания именованных бло­
ков ячеек.
6. Как использовать именованные блоки ячеек?
7. Как обеспечить контроль ввода данных в ячейки электронной таблицы?
8. Назовите уровни защиты информации рабочих книг Microsoft Excel.
9. Как устанавливать защиту информации для ячейки?
10. Как создать формулы в ячейках электронной таблицы?
11. В чем отличие абсолютной и относительной ссылки?
12. Определите понятие «массива формул». Как создается массив формул?
13. Назовите основные категории встроенных функций Microsoft Excel. Как осу­
ществляется ввод параметров встроенной функции?
14. Дайте определение списка (базы данных) Microsoft Excel.
15. Что такое фильтр для списка (базы данных) Microsoft Excel? Как задаются
условия фильтрации?
16. Как выполнить агрегирование данных списков (базы данных) Microsoft Excel?
17. Назовите виды итоговых функций для агрегирования данных.
426 Глава 5. Электронная таблица Microsoft Excel 2000


18. Что такое сводная таблица? Какие данные размещаются в области страницы,
строк, столбцов, данных?
19. Как создать вычисляемое поле, вычисляемый элемент, группу элементов?
20. В чем отличие консолидации данных от сводных таблиц и вычисления про­
межуточных итогов?
21. Как изменить интервал данных для консолидации?
ГЛАВА 6 Специальные
информационные
технологии
анализа данных
в Microsoft Excel
Информационные технологии анализа данных широко применяются в совре­
менных КСБУ. Они служат целям обобщения учетной информации, выявления
тенденций развития хозяйственных процессов, прогнозирования значений пока­
зателей, обоснования экономических нормативов и т. п. В составе КСБУ выде­
ляются специализированные подсистемы, построенные по типу систем поддерж­
ки и принятия решений. Теория принятия решений использует понятия:
• альтернатива — возможные варианты решения задачи, множество конечных
исходов задачи. Задачи выбора одной из известных альтернатив носят назва­
ние задач оценки, в отличие от задач разработки, которые создают стратегии
решения;
• решение — выбор одной или нескольких альтернатив, а также процесс выбо­
ра. Для принятия решения необходимы четко сформулированная цель, спи­
сок альтернатив и правил их выбора. Принятие решений осуществляется с
учетом всех факторов. Решение основано на моделировании ситуаций;
• выбор — правила (алгоритм) выбора альтернативы при принятии решения и
система оценки (критериев) принимаемых решений;
• полезность — характеристика эффективности решения;
• оптимизация — улучшение полезности путем выбора альтернативы и др.


Моделирование как основа
анализа данных
Моделирование традиционно используется для целей исследования объектов по­
знания (хозяйственных процессов), основывается на принципе аналогий. Цель
428 Глава 6 Специальные информационные технологии анализа данных в Microsoft Excel


моделирования — изучение объектов познания через их модели, при условии,
что между объектом и моделью существует некоторое подобие
Модель — это логическое или математическое описание компонентов и функ­
ций, отображающих существенные свойства моделируемого объекта Любая мо­
дель является некой абстракцией реальной системы Природа моделей может
быть разной, различают
• материальные модели,
• знаковые модели (в том числе математические, графические),
• вербальные (словесные) модели
Для анализа хозяйственной деятельности широко применяются экономико-ма­
тематические модели, с помощью которых выполняется анализ хозяйственных
процессов, прогнозирование значений экономических показателей, подготовка
управленческих решений Построение модели является творческим процессом,
включает следующие этапы работ
• идентификация объекта,
• спецификация модели,
• идентификация и оценка параметров модели,
• выбор информационных технологий моделирования
Идентификация объекта связана с определением характеристик объекта и вы­
явлением приложенных к нему воздействий путем наблюдения за входами и
выходами Спецификация модели состоит в определении состава параметров
и переменных модели, наиболее существенных для целей исследования, в мате­
матической формулировке модели1 В моделях различаются переменные и пара­
метры
Переменные модели делятся на
• экзогенные (внешние),
• эндогенные (внутренние)
Экзогенные по отношению к моделируемой системе переменные рассматрива­
ются как входные переменные, значения которых известны Наиболее часто эк­
зогенные переменные рассматриваются как ограничения в модели Эндогенные
по отношению к моделируемой системе переменные считаются внутренними,
формируемыми в результате исследования, они делятся на
• независимые, изменяющие свое значение произвольным образом,
• зависимые, являющиеся результатом изменения значений других переменных
Степень независимости переменных и взаимосвязи переменных друг с другом
может быть различной По отношению к процедурам вычислений значений пе­
ременных, они делятся на входные и выходные

1
Л Л Лопатников Экономико-математический словарь Отв ред акад Н П Федоренко
М Наука 1987
429
Моделирование как основа анализа данных


Параметр модели — это относительно постоянная величина, включаемая в мо­
дель и рассматриваемая как свойство объекта моделирования. В свою очередь,
значения параметров модели являются результатом обработки данных, полу­
ченных в процессе эксперимента или наблюдения, с помощью различных стати­
стических методов (наименьших квадратов, максимального правдоподобия и др.).
Для моделирования параметры выступают как выбираемые значения. Среди па­
раметров выделяются такие, которые изменяют содержание модели, так назы­
ваемые управляющие параметры.
Характеристикой модели является ее сложность, которая косвенно связана с ко­
личеством переменных и параметров модели, алгоритмами их формирования.
Существует понятие размерности модели — суммарное число переменных и па­
раметров. Размерность модели оказывает влияние на выбор методов количест­
венного анализа, эффективность вычислительной обработки. Сокращение раз­
мерности осуществляется путем агрегирования параметров и уменьшения числа
переменных модели.
Как правило, для исследования сложных экономических процессов создается иерар­
хия взаимосвязанных моделей — система моделей. Система моделей включает
наиболее агрегированные (обобщенные) и детализированные модели, определя­
ет условия их взаимодействия: выходные переменные агрегированных моделей
рассматриваются как экзогенные параметры детализированных моделей.
По виду зависимости между входными и выходными переменными модели, раз­
личают детерминированные и вероятностные модели. В детерминированных мо­
делях выходные переменные однозначно'определяются значениями входных
переменных, при этом случайными, не предвиденными заранее воздействиями
полностью пренебрегают. Для совокупности входных значений на выходе всегда
получается единственно возможный результат. Вероятностные модели содержат
случайные величины, благодаря которым для совокупности входных значений
на выходе могут быть получены различные результаты. Вероятностные (или
стохастические) модели учитывают фактор неопределенности информации, ее
неточность или неполноту.
Модели могут быть разделены на два класса по назначению:
• дескриптивные модели — предназначены для описания и объяснения наблю­
даемых фактов или прогноза поведения объекта моделирования;
• нормативные модели — предназначены для нахождения желательного (опти­
мального) состояния объекта моделирования.
Изменения значений параметров модели и их взаимосвязи могут по-разному учи­
тываться в моделях, различают статические и динамические модели. В статиче­
ских моделях все зависимости отнесены к единому моменту времени, связи па­
раметров и переменных фиксированы. В динамических моделях описывается
развитие объекта моделирования во времени: учитывается изменение взаимо­
связи параметров, переменных. Среди динамических моделей различают:
• оптимизационные модели, обеспечивающие поиск наилучшем о из возможных
путей развития системы;
• модели равновесия, обеспечиваг^'"" баланс различных показателей системы.
430 Глава 6. Специальные информационные технологии анализа данных в Microsoft Excel


Динамические модели описывают начальное состояние системы, изменение со­
стояния и используемые критерии оптимальности. Наиболее часто применяются
временные ряды, для которых определяется тренд, сезонные колебания, случай­
ная переменная (остаток). В динамических моделях учитывается разновремен­
ность значений переменных путем использования лагов, коэффициентов приве­
дения, коэффициентов дисконтирования и т. п.
В табл. 6.1 приведен перечень количественных методов анализа, которые созда­
ются на стыке математики, кибернетики, экономики и информатики. Они по­
зволяют реализовать большинство экономико-математических моделей. Вы­
бор методов должен соответствовать сути модели и учитывать информацион­
ные технологии моделирования.

Таблица 6 . 1 . Классификация количественных методов анализа

Группа методов Методы
Методы исследования Системный анализ, имитационное моделирование,
операций управление запасами, теория расписаний, сетевое
планирование и управление, методы теории массового
обслуживания, математическое (линейное, нелинейное,
динамическое, дискретное, стохастическое)
программирование, метод ветвей и границ и др.
Методы математического Дифференциальное, интегральное и вариационное
анализа исчисление и др.
Методы математической Выборочный метод, дисперсионный анализ,
статистики корреляционный анализ, регрессионный анализ, ряды
динамики, теория индексов, проверка гипотез и др.
Методы эконометрики Теория экономического роста, теория производственных
функций, межотраслевые балансы, национальные счета,
анализ спроса и потребления и др.
Методы элементарной Элементарные функции (пропорции, балансовые
математики уравнения, расширение и сокращение дробей,
алгебраические выражения и др.)
Эвристические методы Методы аналогий, распознавания образов, экспертные
системы, базы знаний и др.

Информационные технологии моделирования определяют информационное, про­
граммное и техническое обеспечение. Информационное обеспечение процесса
моделирования основано на создании и ведение БД, содержащих значения па­
раметров модели и исходных данных. Программные средства обеспечивают реа­
лизацию вычислительных алгоритмов методов количественного анализа данных.
В большинстве случаев информационные технологии моделирования основаны
на методах структурного преобразования экономических показателей, исполь­
зуемых в экономико-математических моделях. Показатели представлены в доку­
ментах, соответствуют хранимой информации БД. В последнее время возникла
431
Моделирование как основа анализа данных


новая информационная технология — OLAP-технология (On-Line Analytical Pro­
cessing), обеспечивающая оперативный анализа данных различных источников.
Любой показатель рассматривается как уникальный набор реквизитов-призна­
ков, описывающих реквизит-основание:
П = {РиР2,к ,0},
где Р — реквизит-признак, О — реквизит-основание.
Показатель имеет наполнение значений реквизитов, множество экземпляров по­
казателя представляется в виде таблицы или матрицы. Столбцы таблицы — на­
звания реквизитов, строки — экземпляры показателей. С позиций технологии
обработки данных и моделирования, любой показатель является входным или
выходным. Выходные показатели являются результатом моделирования и непо­
средственно используются в управлении объектом. Входные показатели обеспе­
чивают формирование параметров модели, выходных показателей. Все показа­
тели имеют материальную форму представления, место хранения.
Традиционными методами структурного анализа данных являются:
• выборка (фильтрация, селекция) экземпляров отдельного показателя по за­
данным критериям отбора;
• структурное преобразование показателя (проекция) — изменение состава ре­
квизитов-признаков для фиксированного реквизита-основания; вычисление
нового реквизита-основания и пр.;
• агрегирование экземпляров показателя, создание подгрупп значений показа­
теля;
• совместная обработка показателей, имеющих общие реквизиты-основания
и др.
Все указанные виды структурных преобразований данных реализуются с помо­
щью алгоритмических языков определенного вида. Наиболее распространенны­
ми являются процедурные и реляционные языки манипулирования данными.
Рассмотрим особенности моделирования для моделей определенных классов.

Детерминированные модели и методы анализа
В детерминированных моделях используется жесткая функциональная связь пе­
ременных, среди которых выделяется множество факторов — независимых пе­
ременных и зависимая переменная — функция:
JF=/(a,,a 2 ,K ),
где а — аргументы, F — функция.
Такие детерминированные модели называются также «факторными». Фактор­
ное моделирование основывается на выделении факторов, требует количествен­
ной сопоставимости факторов. Для выполнения исследований детерминиро­
ванных моделей выполняется преобразование формы модели. Наибольшее рас­
пространение имеют следующие типы факторных моделей:
432 Глава 6. Специальные информационные технологии анализа данных в Microsoft Excel


• аддитивные модели, функция является суммой факторов с некоторым коэф­
фициентом:
п




• мультипликативные модели, функция является произведением факторов с не­
которым коэффициентом:

y = HcJx/>
j

<< Пред. стр.

страница 51
(всего 83)

ОГЛАВЛЕНИЕ

След. стр. >>

Copyright © Design by: Sunlight webdesign