ВВЕДЕНИЕ 3
1 Анализ предметной области 7
1.1 Теоретические основы механизмов анализа данных и прогнозирования 7
1.2 Описание предметной области 7
1.3. Анализ возможностей используемой системы учета для формирования аналитической отчетности 8
1.4 Технология «Data Mining» для анализа деятельности предприятия 13
1.5 Постановка задачи 16
2 Проектная часть 19
2.1 Использование механизмов платформы «1О:Предприятие 8» для построения экономической и аналитической отчетности 19
2.2 Возможности механизма анализа данных и прогнозирования платформы «1С:Предприятие 8» для реализации технологии «Data Mining» 24
2.3 Применение возможностей механизма анализа данных и прогнозирования для расширения возможностей существующей системы 28
3 Разработка подсистемы Data Mining для анализа продаж 31
3.1 Структура разрабатываемой подсистемы 31
3.2 Разработка типов анализа 44
3.3 Разработка моделей прогноза 65
3.4 Разработка запросов для построения анализа 67
3.5 Руководство пользователя 70
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 78
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 80
Купить

Востребованность данной темы обусловлена тем, что в нынешних условиях высокой конкуренции превосходство любой современной организации над другими может достигаться в случае автоматизации всей линейки деятельности.
Подзадача формирования аналитической отчетности является особенной среди задач автоматизации.
Именно от подробных, точных и хорошо визуализированных отчетов зависит формирование управленческих решений [1].
Объемы накопленных компаниями данных измеряются сотнями гигабайт и терабайт, и традиционные методы построения отчетности уже не дают эффекта.
В современных условиях высокой конкуренции перед коммерческими предприятиями остро встает задача получения отчетов из значительных пластов информации.
Взамен традиционным методам построения аналитической отчетности приходит технология «Data Mining».
«Data Mining» - выявляет, анализирует и моделирует данные в больших объёмах и выделяет неизвестные структуры и закономерности, чтобы иметь возможность достичь превосходства в бизнесе.
Data Mining позволяет находить новые корреляции, образцы и тенденции в результате просеивания значительного объема данных с применением методик распознавания, а также использование «статистических» и «математических» методов [3].
Проблемой исследования является противоречие между необходимостью формирования аналитической отчетности на основе анализа большого объема данных и существующими моделями, и методами формирования данной отчетности, не позволяющих эффективно осуществлять данное управление.
Целью выпускной квалификационной работы (ВКР) является теоретическое обоснование и совершенствование подзадачи формирования аналитической отчетности путем внедрения технологии «Data Mining».
Данная подзадача является частью комплексной автоматизированной информационной системы (АИС) торгового и складского учета, реализованной при помощи типового решения «1С:Управление торговлей 10.3», построенного на основе «1С: Предприятие 8».
Усовершенствование подсистемы аналитической отчетности проводится в компании «Веломастер», основным направлением работы которой является оптовая и розничная торговля велосипедами и велозапчастями.
Объект исследования - процесс формирования аналитической отчетности, который после изучения формализуется и выполняется в виде подзадачи углубленного анализа данных.
Предмет исследования - информационно-аналитический модуль мониторинга финансово -экономической деятельности системы управления предприятием.
Гипотеза исследования: процесс информационно-аналитического анализа финансово-экономической деятельности предприятия будет эффективным, если будет разработана и интегрирована в систему управления предприятием подсистема Data Mining для анализа продаж.
Задачи исследования:
1. На основе анализа научной, методической литературы необходимо выявить современные концепции и методики интеграции информационно-аналитического модуля мониторинга финансово -экономической деятельности в систему управления предприятием.
2. Исследование существующей системы учета и построения методов аналитической отчетности.
3. Изучение основ и принципов технологии «Data Mining».
4. Формализация работы, подбор стратегии автоматизации, формирование задач разработки.
5. Изучение возможностей «1С:Предприятие 8» для реализации технологии «Data Mining».
6. Разработка подсистемы формирования аналитической отчетности при помощи механизмов «1С:Предприятие 8», реализующих технологию «Data Mining».
7. Тестирование полученного решения, исправление ошибок.
8. Оценить результаты опытно -экспериментального исследования системы информационно-аналитического модуля мониторинга финансово - экономической деятельности предприятия, выработать практические рекомендации по внедрению данного модуля в систему управления предприятием.
Теоретической и методологической основой магистерского исследования явилась концепции использования технологии «Data Mining», рассмотренная в трудах таких российских и зарубежных авторов, как Паклин Н. Б., Орешков В. И., Дюк В., Самойленко А., Журавлёв Ю.И., Рязанов В.В., Зиновьев А. Ю., Чубукова И. А., Ситник В. Ф., Краснюк М., методические аспекты использования платформы «1С:Предприятие 8» Гартвич А., Филатова В., Гладкий А., Ощенко И., Засорин С., Злобин В, Владимир Кузнецов, Бойко Э. В., Каргина Е. Н.
В процессе исследования были использованы следующие методы:
• теоретические: анализ учебно-методической, научно -технической литературы, нормативных документов по проблеме исследования;
• методы обработки данных;
• эмпирические.
Основные этапы исследования:
1. определение цели исследования;
2. определение проблемы исследования;
3. сбор теоретических данных необходимых для написания магистерской работы;
4. поиск предприятия, нуждающегося в комплексной автоматизации;
5. выбор и анализ используемой системы учета для формирования аналитической отчетности;
6. постановка задачи исследования;
7. создание проекта внедрения аналитической отчётности на предприятии;
8. разработка подсистемы Data Mining для анализа продаж.
Научная новизна исследования заключается в использовании технологии «Data Mining» на платформе «1С:Предприятие 8».
Обоснована необходимость использования технологии «Data Mining» для прикладного решения «1С: Управление торговлей 10.3», написанного на базе платформы «1С:Предприятие 8» с целью возможности получения дополнительной аналитики по анализу продаж.
Использование технологии «Data Mining» в отличие от обычных аналитических отчетов типовой конфигурации «1С: Управление торговлей 10.3» позволит получить более глубокую аналитическую отчетность по продажам.
Теоретическая значимость диссертационного исследования заключается в определение значимости технологии «Data Mining» в формировании отчётности и принятии управленческих решений на предприятии.
Практическая значимость диссертационного исследования заключается в совершенствовании подзадачи формирования аналитической отчетности путем внедрения технологии «Data Mining».
На защиту выносятся:
1. Модель внедрения аналитической отчётности на предприятии.
2. Структура разрабатываемой подсистемы.
3. Подсистема выполнения анализа продаж и прогнозирования .
Объем и структура диссертации.
Диссертация состоит из введения, трёх глав, списка литературы. Работа изложена на 84 листах, содержит 71 рисунок и 10 таблиц.
Купить