«Ақпараттық жүйелердегі деректерді талдау»

1. Глоссарий

3. Практикалық және лабораториялық сабақтар

4. Студенттің өздік жұмысы

1. глоссарий

1.1. Деректер базасы (ДБ) – бұл қандайда бір пәндік облысқа жататын құрылымдық деректердің аталынған жиынтығы.

1.2. Деректер базасын басқару жүйесі (ДББЖ) – бұл деректер базасын құру үшін, оларды актуалды жағдайда қолдау мен қажетті ақпаратты іздеуді ұйымдастыру үшін қажет программалық және тілдік әдістер кешені.

1.3. Өріс – ақпараттық бөлінбейтін өлшемі – реквизиттерге сәйкес келетін деректерді логикалық ұйымдастырудың элементарлық бірлігі.

1.4. Жазба - өрістердің логикалық байланысқан жиынтығы. Жазбаның көшірмесі – оның өрістерінің нақты мәндері құрамына кіретін жазбаларды жеке өңдеу.

1.5. Файл (кесте) – бір құрылымның жазбалар көшірмесінің жиынтығы.

1.6. Деректер моделі – деректер құрылымы мен оларды өңдеу операциялары жиынтығы.

1.7. Торап – қандайда бір объектіні сипаттайтын деректер атрибуттарынының жиынтығы.

1.8. Концепция жалпы мағынада процестер мен құбылыстарды зерттеудің қандай да бір жүйесін көрсетеді. Концепцияның құрама бөліктеріне принциптер мен әдістемелер жиынтығы жатады.

1.9. Әдістеме –мәселелерді шешу әдістерінің жиынтығы.

1.10. Принцип – бұл ереже. Принциптер жиі шексіздіктер мен талаптар түрінде көрсетіледі.

2. Дәрістер

1. 
   Экономика құрылымының және экономикалық процестер заңдылықтарының анализі.
   
2. 
   Экономикалық ғылым тілінде әсер ету.
   
3. 
   Экомикалық теория ақиқаттылығының критерийі.
   
4. 
   Экономикада статистикалық мәліметтерді өлшеу және анализдеу ерекшеліктері.
   

1. Қазақстанның жаңа экономикалық қатынастарға біруақытта көшуімен тәуелсіз даму жолына аяқ басуы оның экономика дамуындағы өзгерістерді анықтады. Басқару органдары мен шаруашылық субъектілері арасындағы қатынастар мен экономиканы функционалдау негізінің толықтай өзгеруі экономикада ағымды периодтың жаңа сандық және сапалық бағасын қажет етті. осыған байланысты ары қарай оқыту және жобалау макроэкономикалық процестер анализінің әдістері мен модельдерін қажет етті. Ресурсты пайдалануға салааралық баға мен төлемдерді жинақтаудың әдістемелік негізін құру, сонымен қатар экономикалық өсім ғана емес, экономикалық дамуға жету мақсатымен макроэкономикалық және сала параметрлеріне әсер етудің басқа әдістерін құру. Бұл экономиканы диагностикалаудың кешенді әдістерінің бар болуы мен салалық приоритеттердің даму тиімділігі анализінің арнайы программасының қажеттілігімен сипатталады.

Макроэкономикалық теория формальдануға негізделген, яғни негізгі айнымалылар мен байланыстарды функционалды түрде көрсетуге болады, демек математикалық аппарат қолдануға болады. Математиканың келесі бөлімдері қолданылады: дифференциалды және интегралды есептеулер, сызықты және сызықты емес программалау. Математиканың кейбір бөлімдері микроэкономика үшін арнайы құрастырылған, математикада – математикалық экономиканы ерекшелейді. Экономикалық әдебиеттерде экономистер үшін математиканы қолдану мүмкіндіктері мен шекаралары туралы ұзақ уақыт бойы талқылау жүрді. Экономикалық статистика әрдайым экономикалық айнымалыларға байқаулар жүргізеді. Бұл статистикалық мәліметтермен сандық әдістер және теориялық нұсқауларды тексеру үшін мүмкіндік береді. "Шынайы өмірді", яғни қарастырылып отырған пәндік облысты меңгере отырып, біз шешім терминдерінде модельдеу мақсатын анықтаймыз, содан соң алғашқы модельді құруға көшеміз. Ең табыстысы О.П. Ильинамен берілген экономикалық-математикалық модель классификациясы бойынша ұсыныстары болып табылады. Мұндай модельдердің пайдаланылатын классификация белгілерінің құрылымы келесі түрде болады:

1. Модельденетін объект мазмұнын жеңілдету бойынша:

мазмұны бойынша:

• 
  басқару объектілері
  
• 
  басқару процестері
  

• 
  табиғи
  
• 
  құнды
  
• 
  аралас
  

• 
  статикалық
  
• 
  динамикалық
  

айнымалылардың өзгеру облысы бойынша:

• 
  үзіліссіз
  
• 
  дискретті
  
• 
  аралас
  

• 
  сызықты
  
• 
  сызықты емес
  
• 
  аралас
  

• 
  детерминирленген
  
• 
  тәуекел
  
• 
  анықсыздық
  

• 
  агрегатталынған (бірсекторлы)
  
• 
  нақтыланған (көпсекторлы)
  

модельде айнымалыларды анықтау дәрежесі бойынша (модельдің экзогенді және эндогенді қатынастары):

• 
  тұйық
  
• 
  ашық жүйелер
  

• 
  ауқымды (бөлінбейтін)
  

• 
  агрегаттандырылған
  
• 
  декомпозициялық
  
• 
  аппроксимациялық
  

Математикалық программалау модельдері өте әйгілі және ақпараттық жүйелерде пайдаланылатын көптеген қазіргі программалық өнімдердің құрамына кіреді.

Болжам модельдерін пайдаланудың басты мақсаты – модель айнымалыларының мәнін және қандайда бір моментте болашақта олардың байланысын болжау.

Соңғы жылдары пайда болған программалық қамтамалардың модельдеуге арналған дайын қолданбалы программалар пакетін құруға байланысты даму бағытына назар аудару керек. Статистикалық және қаржылық есептерді шешуге, бірнеше мақсаттың бар болған кезде шешім қабылдауға және т.б. пакеттер құрылған.

1. Экономика және қаржыда:

а) қаржылық потоктарды дисконттау;

б) жобаланған капиталды салымдар анализі;

в) облигация мен акцияның ағымды құнын анықтау;

г) акция портфелін таңдау анализі;

д) жобаны ұсыну анализі (тәуекелді бағалау);

е) амортизациялық отчислениялар есепптеу.

2. Статистикада:

а) орташа, дисперсия және орташа квадраттық ауытқуларды анықтау;

б) комбинаторика есептерін шешу;

в) статистикалық гипотезаларды тексеру есептері;

г) регрессиялық анализ;

д) уақыт қатарлары және болжау.

3. Кәсіпорынды басқаруда:

а) залалсыздық (безубыточность) анализі;

б) жұмыс уақытынан тыс және жұмыс күші арасындағы компромиссті табу;

в) қормен басқару.

1. 
   Экономикалық және статистикалық ақпаратты өңдеу
   
2. 
   Талдау құралдары
   
3. 
   Талдау түрлері
   
4. 
   Талдаудың негізгі программалық пакеттері
   

1. Экономикалық ақпарат көбінесе материалды өндіріс сферасында пайдаланылады. Ол өндірісті басқару құралы болып қызмет етеді және мыналарға бөлінеді: болжамды, жоспарлы, есептік және аналитикалық. Қаржы-несиелік органдарда ол клиенттерге қызмет көрсету бойынша қаржылық және банктік мекемелердің экономикалық жұмысымен байланысты. Экономикалық ақпарат шаруашылық субъектілердің және т.б. қаржы-экономикалық жағдайын жақсартуда талдау, бақылау және ревизия, өндіру шараларын біріктіреді. Оған мәтіндік, сандық, сонымен қатар кестелік деректер жатады.

Экономикада қолдану сферасы есебімен мыналарды ерекшелейді:

 банктік ақпараттық жүйелер;

 қор нарығының ақпараттық жүйесі;

 сақтандыру ақпараттық жүйесі;

 салықтық ақпараттық жүйелер;

 мекемелер мен кәсіпорындардың ақпараттық жүйесі (бухгалтерлік және басқа ақпараттық жүйелер);

 статистикалық ақпараттық жүйелер және т.с.с.

Экономикалық есеп түрлеріне мыналар жатады:

● есептік-операциялық жұмыстар (сонымен қатар еңбек, еңбекақы, материалдар және т.с.с есебі),

● нормативтерді есептеу, банкаралық есептеулер,

● болжамдық-аналитикалық жұмыстар,

● лизинг,

● клиенттерге қызмет көрсету, оның ішінде пластикалық карталар көмегімен.

2. Талдау құралдары

Зерттелетін деректерді өңдеу және талдау кезінде бірінші саты зерттелетін белгілердің статистикалық көрсеткіштерін сипаттау болып табылады. Олардың ішінде мына негізгі көрсеткіштерді атап өтуге болады: орташа (орташа арифметикалық шамалар), дисперсия, орташа сызықтық ауытқу, орташа квадраттық ауытқу, вариация коэффициенті, минималды мән, максималды мән, медиана, жоғарғы квартиль, төменгі квартиль, жиілік.

Зерттелетін деректерді өңдеу және талдаудың екінші сатысы зерттелетін айнымалылар арасында корреляциялық байланысты сипаттау болып табылады. Зерттелетін айнымалылар арасындағы байланыс тығыздығын көрсететін бірнеше корреляция коэффициенттері бар. Корреляция коэффициенттері +1-ден – 1-ге дейінгі аралықта өзгереді. Егер корреляция коэффициенті -1-ге тең болса, онда айнымалылар теріс тәуелділікке ие, егер корреляция коэффициенті +1-ге тең болса, онда айнымалылар оң тәуелділікке ие. Атап кетейік, егер коэффициент нольге тең болса, онда айнымалылар арасында байланыс жоқ. Белгілі және жиі қолданылатын корреляция коэффициенттеріне мыналарды жатқызуға болады:

Пирсонның корреляция коэффициенті

Спирменнің корреляция коэффициенті

Крамердің корреляция коэффициенті

Фидің корреляция коэффициенті.

3. Алдыға қойылған зерттеушілік гипотезаларды тексеру корреляциялық, дисперсиялық немесе факторлы талдау көмегімен жүргізіледі. Деректерді талдау нәтижесінде алдыға қойылған гипотеза қабылданады немесе қабылданбайды, бұл алынған нәтиже туралы айтады.

Кластерлы талдау – бұл көпөлшемді бақылауларды классификациялауға мүмкіндік беретін әдістер жиынтығы, олардың әрбіреуі белгілі бір айнымалылар жиынымен сипатталады. Кластерлі талдау мақсаты өзара ұқсас объектілер арасында топтар құру болып табылады. Кластерлі талдау көмегімен нарық сегментациясын жүзгізуге болады (мысалы, тұтынушылардың приоритетті топтарын ерекшелеу).

Кластерлеу әдісін сегменттеуге қолдану келесі тұжырыдмарға негізделген. Біріншіден, тұтынушылар қасиеті сипатталатын айнымалылар мәндері бойынша ұқсас тұтынушылар тобын ерекшелеуге болады деп есептеледі. Екіншіден, ерекшеленетін сегментте өнімнің өтуі бойынша ең жақсы маркетингтік нәтижелерге жетуге болады деп есептеледі. Маркетингтік нәтиже үшін ең бастысы тұтынушыларды топтарға біріктіру болып табылады. Берілген тұжырымды айқындау үшін дисперсиялық талдау әдісі пайдаланылады.

Дисперсиялық талдау. Дисперсиялық талдау көмегімен бір немесе бірнеше тәуелсіз айнымалылардың бір тәуелді айнымалыға немесе бірнеше тәуелді айнымалыларға әсер етуін зерттейді. Корреляциялық талдауға қарағанда дисперсиялық талдау айнымалылар арасындағы байланыс тығыздығын бағалау мүмкіндігін бермейді.

Регрессиялық талдау. Тәуелсіз және тәуелді айнымалылар арасында тәуелділік орнатудың статистикалық әдісі. Регрессиялық талдау құрылған регрессия теңдеуі негізінде әрбір тәуелсіз айнымалының болжанатын тәуелді айнымалының өзгерісіне үлесін анықтайды. Маркетингте сұранысты болжау үшін жиі қолданылады.

Факторлы талдау. Белгілердің (немесе объектілердің) нақты бар байланысы негізінде құбылыстар мен процестердің латентті (немесе жасырын) жалпыланған сипаттамаларын айқындауға мүмкіндік береді. Факторлы талдаудың басты мақсаты айнымалылар санын қысқарту және айнымалылар арасындағы өзара байланыс құрылымын, яғни айнымалылар классификациясын анықтау болып табылады.

4. Қазіргі уақытта зерттеушілер қорында талдау процедурасын оптимизациялауға және жеңілдетуге мүмкіндік беретін программалық пакеттер жиыны бар. Ең кең тараған Vortex, SPSS, Statistica сияқты пакеттер.

'VORTEX' программасы төмендегілерге арналған:

- қолданбалы маркетингтік немесе әлеуметтік зерттеулер кезінде жиналған бастапқы ақпаратты енгізу;

- осы ақпаратты өңдеу және талдау;

- талдаудың алынған нәтижесін Microsoft Word және Windows/NT басқа қосымшаларына тасымалдау мүмкіндігімен кесте, мәтін, график және диаграмма түрінде көрсету.

Ақпаратты талдау мүмкіндіктері:

Vortex программасы зерттелетін айнымалының сипаттау статистикасын жүргізуге мүмкіндік береді (статистикалық көрсеткіштерді есептеу: орташа, мода, медиана, дисперсия, орташа квадраттық ауытқу, вариация коэффициенті скос, эксцесс және т.с.с.).

Vortex программасы көмегімен маркетингтік нәтижеге әсер ететін факторлардың тәуелділігін ерекшелеуге мүмкіндік беретін корреляциялық талдау жүргізуге мүмкіндік береді (Пирсонның, Гамманың, Лямбданың, Крамердің, Фишердің корреляция коэффициентін екіөлшемді бөлу кестесі үшін есептеу).

Windows үшін SPSS – бұл аналитикалық процестердің: жобалау, деректерді жинау және деректермен басқару, талдау, есеп құру және нәтижелерді таратудың барлық сатылары үшін арналған қажет мүмкіндіктерімен ие болатын, толық интегралданған, модульді программалық өнім. Windows үшін SPSS – бұл статистикалық әдістерді пайдалана отырып, бизнес-мәселелер мен зерттеушілік есептерді шешуге мүмкіндік беретін программалық қамтама. SPSS программалық қамтамасы жиілік талдау, сипаттау статистикасы, корреляциялық талдау, дисперсиялық талдау, кластерлі талдау, факторлы талдау, сонымен қатар регрессиялық талдау жүргізуге мүмкіндік береді.

Statistica – бұл ғылыми зерттеуде, техникада, бизнесте қолдану үшін талдау процедураларының кең жиынтығы бар тұтынушылық қосымшалар құру және деректер базасымен басқару, деректерді статистикалық талдау және визуализациялау үшін арналған әмбебап интегралданған жүйе.

Statistica – бұл деректерді талдаудың барлық жаңа компьютерлік және математикалық әдістері жинақталған статистикалық талдаудың қазіргі пакеті.

Statistica программалық қамтамасы статистикалық деректерді талдаудың келесі процедураларын жүргізуге мүмкіндік береді:

- сипаттау статистикасы;

- көпөлшемді кестелерді талдау;

- көпөлшемді регрессия;

- Дискриминантты талдау;

- Кластерлі талдау;

- Факторлы талдау;

- Дисперсионный талдау және т.с.с.

1. 
   
   жүктеу/скачать 0.98 Mb.
   
   Достарыңызбен бөлісу: