Государственный университет- Высшая школа экономики «Статистический анализ данных и информационные

Государственный университетВысшая школа экономики
Факультет бизнес информатики
Программа дисциплины
«Статистический анализ данных и информационные
технологии в принятии стратегических решений»
для направления 080500 –«Менеджмент»
подготовки магистра
Магистерская программа «Государственное и муниципальное
управление»
Автор Т.К.Кравченко
Рекомендовано секцией УМС
Одобрена на заседании
Секция «Бизнес-информатика»
Председатель
________________Г.А.Левочкина
кафедры бизнес-аналитики
Зав. кафедрой
__________Т.К.Кравченко
“___” ________________ 2008 г.
“___” ____________ 2008г.
Утверждено УС факультета
Государственного и муниципального
управления
Ученый секретарь
__________________
“___” _________________ 2008 г.
Москва – 2008
2
Ι. Тематический план учебной дисциплины
№
п/
п
Наименование тем
Раздел 1. Статистический анализ данных
средствами информационных технологий
2 Тема 1.1. Особенности подготовки данных
для статистического анализа.
3 Тема 1.2. Методы описательной статистики
для номинальных, порядковых и
количественных шкал.
4 Тема 1.3. Реализация методов
статистического анализа в среде системы
SPSS.
5 Раздел 2 .Информационные технологии в
принятии стратегических решений
6 Тема 2.1. Моделирование и
информатизация стратегических решений
7 Тема 2.2. Экспертная система поддержки
принятия решений (ЭСППР)
8 Тема 2.3. Практическое применение
Экспертной системы поддержки принятия
решений
9 Тема 2.3.1. Использование методов
принятия решений в условиях
вероятностной определенности в среде
системы ЭСППР
10 Тема 2.3.2. Использование методов
принятия решений в условиях
неопределенности в среде системы ЭСППР
11 Тема 2.3.3. Использование
комбинированных методов принятия
решений в среде ЭСППР
1
Всего
Всего
часов
Аудиторные
часы
Лекции Практи
ч.
занятия
8
Самостоятельная
работа
84
24
52
10
4
6
10
4
6
64
16
8
40
78
20
8
50
8
4
4
24
8
16
46
8
8
30
16
3
3
10
16
3
3
10
14
2
2
10
162
44
16
102
ΙΙ. Формы рубежного контроля
Итоговая оценка по учебной дисциплине выставляется во втором модуле
по первому разделу и по второму разделу в третьем модуле. Итоговая оценка в
каждом модуле складывается из оценок:
 за контрольную работу;
 за работу на практических занятиях;
 за ответ на зачёте.
3
Итоговая оценка О формируется следующим образом:
О = 0,2  О1 + 0,4  О2 + + 0,4  О3 , где
О1
О2
О3
– оценка за работу на практических занятиях;
– оценка за контрольную работу;
– оценка за ответ на зачёте.
ΙΙΙ. Базовые учебники
Ахим Бююль, Петер Цефель. SPSS: искусство обработки информации.
Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей.
Торгово-издательский дом Dia Soft Москва, Санкт-Петербург, Киев 2002.
Кравченко Т.К., Перминов Г.И. Информационная технология процесса
принятия экономических решений. – УМК, М.: ГУ-ВШЭ, 2007.
Кравченко Т.К., Бабкин А.Е., Дружаев А.А., Исаев Д.В., Огуречников Е.В.,
Периков Ю.А. Руководство пользователю Экспертной системы поддержки
принятия решений. – Методические материалы, М.: ГУ-ВШЭ, 2008.
ΙV. Содержание программы
Раздел 1. Статистический анализ данных средствами системы SPSS.
Тема 1.1. Особенности подготовки данных для статистического анализа.
Создание файла данных. Ввод данных через электронные таблицы, базы
данных, ASCII–файл. Сохранение данных. Типы файлов.
Определение переменной. Переменные и наблюдения, значение
переменной в конкретном наблюдении. Имя переменной, тип переменной, метка
переменной и метки значений. Получение информации о переменных открытого
и закрытого файлов. Редактирование, удаление, добавление переменных. Ввод
новых наблюдений. Пропущенные значения.
Модификация и отбор данных: условный отбор данных и случайная
выборка, сортировка и группировка данных, перекодирование переменных,
вычисление новых переменных.
Объединение файлов, создание объединенной выборки по переменным и
наблюдениям.
Основная литература
Ахим Бююль, Петер Цефель. SPSS: искусство обработки информации.
Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей.
Торгово-издательский дом Dia Soft Москва, Санкт-Петербург, Киев 2002,
с. 26-43, с. 51 –53, с. 74 – 78, с. 116-117, с. 131-138.
4
Дополнительная литература
Таганов Д.Н. SPSS: Статистический анализ в маркетинговых
исследованиях. – СПб.: Питер, 2005. – 192 с.: ил.
SPSS для Windows. Руководство пользователя. Кн.1-6. М.: Статистические
Системы и Сервис. 1996.
Дубнов П.Ю. Обработка статистической информации с помощью SPSS. –
М.: NT Press, 2004.
Тема 1.2. Методы описательной статистики для номинальных, порядковых
и количественных шкал.
Процедуры формирования подгрупп наблюдений или выборочных
совокупностей переменных и наблюдений.
Процедура расчета частотных таблиц. Элементы частотных таблиц и их
интерпретация.
Назначение таблиц сопряженности. Структура и содержание элементов
таблицы, ее итоговых показателей. Особенности измерения связи для
номинальных и порядковых шкал переменных. Последовательность построения
таблиц и получения статистических критериев проверки на независимость.
Получение статистических характеристик распределения вероятностей
заданных значений переменных (гистограмм). Разведочный анализ данных,
способы представления результатов. Критерии нормальности распределения
данных. Проверка однородности дисперсии в группах. Сравнение средних
значений различных выборок.
Графический анализ данных (ящичковая диаграмма - BoxPlot, диаграмма
Stem & Leaf - "ствол-листья", график Q-Q Normal Probability Plot - "нормальная
вероятностная бумага", график с удаленным трендом Detrended Normal Plot).
Характеристики различных типов графика.
Расчет стандартизованных значений.
Основная литература
Ахим Бююль, Петер Цефель. SPSS: искусство обработки информации.
Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей.
Торгово-издательский дом Dia Soft Москва, Санкт-Петербург, Киев 2002, с. 82104, с. 117-129, с. 143, с. 164-169, с. 170-206, с. 220-255.
Макаров А.А., Тюрин Ю.Н. Статистический анализ на компьютере. М.,
Наука, 1997.
Дополнительная литература
Таганов Д.Н. SPSS: Статистический анализ в маркетинговых
исследованиях. – СПб.: Питер, 2005. – 192 с.: ил.
SPSS для Windows. Руководство пользователя. Кн.1-6. М.: Статистические
Системы и Сервис. 1996.
Дубнов П.Ю. Обработка статистической информации с помощью SPSS. –
М.: NT Press, 2004.
5
Тема 1.3. Реализация методов статистического анализа в среде системы
SPSS.
Корреляционный анализ. Исследование линейных корреляций по
Пирсону, Спирману и Кендалу. Частные корреляции. Простая и множественная
линейная регрессия.
Последовательность действий для получения уравнения линейной
регрессии. Оценка стандартных ошибок.
Логистическая регрессия и дискриминантный анализ.
Кластерный анализ для сегментации рынка. Сегментация рынка,
основанная на откликах. Иерархические и неиерархические методы кластерного
анализа. Меры расстояния и меры сходства. Кластеризация при помощи метода
Варда. Кластеризация при большом количестве наблюдений - метод k-средних.
Факторный анализ. Принципы факторного анализа. Факторный анализ и метод
главных компонент. График «осыпь». Методы вращения.
Автоматизированное распознавание взаимосвязей при помощи деревьев
классификации. Методы дерева решений: метод CHAID.
Основная литература
Ахим Бююль, Петер Цефель. SPSS: искусство обработки информации.
Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей.
Торгово-издательский дом Dia Soft Москва, Санкт-Петербург, Киев 2002,
с. 256-279, с. 384-409 , с. 368-384.
Макаров А.А., Тюрин Ю.Н. Статистический анализ на компьютере. М.,
Наука, 1997.
Дополнительная литература
Таганов Д.Н. SPSS: Статистический анализ в маркетинговых
исследованиях. – СПб.: Питер, 2005. – 192 с.: ил.
SPSS для Windows. Руководство пользователя. Кн.1-6. М.: Статистические
Системы и Сервис. 1996.
Дубнов П.Ю. Обработка статистической информации с помощью SPSS. –
М.: NT Press, 2004.
Раздел 2. Информационные технологии в принятии стратегических
решений.
Тема 2.1. Моделирование и информатизация стратегических решений.
Структурная модель процесса принятия решений (ППР)– технологическая
схема ППР. Элементы задачи принятия решения: лицо, принимающее решение,
проблемные ситуации, цель принятия решения, альтернативы, последствия
выбора альтернатив, признаки, критерии, предпочтения, принципы согласования
оценок альтернатив, решение. Постановка задачи принятия решения.
Функциональная модель ППР – таблица решений.
Моделирование проблемных ситуаций принятия решений.
6
Классификация стратегических решений экономической политике.
Характеристика информационных систем и информационных технологий
подготовки данных для принятия решений: Хранилищ данных, Витрин данных,
технологий оперативного анализа данных (OLAP-технологий), систем
интеллектуального анализа баз данных.
Характеристика информационных систем и информационных технологий
поддержки принятия решений: систем имитационного моделирования,
экспертных систем, систем поддержки принятия решений, экспертных систем
поддержки принятия решений.
Проблемы интеграции компьютерных технологий для принятия
эффективных стратегических решений.
Информационная технология процесса принятия решений.
Основная литература
Кравченко Т.К., Перминов Г.И. Информационная технология процесса
принятия экономических решений. – УМК. М.: ГУ-ВШЭ, 2007, раздел 1.
Дополнительная литература
Гейтс Б. Бизнес со скоростью мысли. - М.: Эксмо-Пресс, 2001, стр. 1-21.
Кравченко Т.К., Пресняков В.Ф Инфокоммуникационные технологии
управления предприятием. - М: ГУ-ВШЭ, 2003, стр. 110- 186.
Минцберг Г., Альстрэнд Б., Лэмпел Дж. Школы стратегий /Перевод с
англ./ Под ред. Ю.Н.Каштуревского - СПб: «Питер», 2001, стр. 15-23.
Попов В.М., Маршавин Р.А., Ляпунов С.И. Глобальный бизнес и
информационные технологии. - М.: «Финансы и статистика», 2001, стр. 87-99.
Экономическая и национальная безопасность. Учебник /Под редакцией
Е.А.Олейникова// Авторы: Олейников Е.А., Дуженков В.И., Яковлев А.И. и др. М.: Издательство «Экзамен». 2004, стр. 79-120.
Электронное правительство: рекомендации по внедрению в Российской
Федерации / Под редакцией В.И.Дрожжинова, Е.З.Зендера. - М.: Эко-Тренда,
2004, стр. 25-37.
Тема 2.2. Экспертная система поддержки принятия решений (ЭСППР).
Назначение ЭСППР. Особенности ЭСППР: применяется для решения
слабо структурированных задач, использует математические модели для
обоснования различных вариантов решения. Обладает гибкостью и
способностью адаптации к внешней среде принятия решений; отображает
информацию в формате и терминологии, которые удобны лицу, принимающему
решение (ЛПР).
Основные программные модули, реализующие функции Системы: модуль
интерактивного общения с пользователем; модуль анализа проблемных
ситуаций; модуль принятия решений; модуль оперативного анализа и генерации
отчетности; модуль извлечения знаний.
Вход в ЭСППР: правила регистрации в Системе и действия по
авторизации зарегистрированных пользователей.
7
Работа с задачами принятия решения: просмотр списка задач и детальной
информации о задачах, поиск задач по фрагменту названия и/или описания,
создание задач, корректировка информации о задачах, удаление задач.
Работа с вариантами решения задачи: просмотр вариантов решения
задачи, создание вариантов решения задачи, корректировка информации о
вариантах решения задачи, удаление вариантов решения задачи.
Выбор метода принятия решения: путем ответов на вопросы, задаваемые
Системой, или в явном виде по названию метода. Страница выбора метода
принятия решения.
Ввод и корректировка параметров варианта решения задачи.
Приглашение экспертов для формирования оценок альтернатив.
Ввод исходных данных для варианта решения задачи. Копирование
информации из различных вариантов решения.
Описание функций получения решения.
Формирование отчета о варианте решения задачи.
Основная литература
Кравченко Т.К., Бабкин А.Е., Дружаев А.А., Исаев Д.В., Огуречников Е.В.,
Периков Ю.А. Руководство пользователя Экспертной системы поддержки
принятия решений. – Методические материалы, М.: ГУ-ВШЭ, 2008.
Тема 2.3. Практическое применение Экспертной системы поддержки
принятия решений.
Тема 2.3.1. Использование методов принятия решений в условиях
вероятностной определенности в среде ЭСППР.
Классификация методов принятия решений с использованием принципа
большинства. Область применения методов с использованием принципа
большинства. Способы согласования предпочтений лица, принимающего
решение (ЛПР), заданных в количественной и порядковой шкалах с
использованием принципа большинства. Характеристика методов принятия
решения с использованием принципа большинства
Классификация методов принятия решений с использованием принципа
Байеса. Область применения методов с использованием принципа Байеса.
Характеристика метода принятия решения с использованием принципа Байеса с
единичным неидеальным экспериментом. Характеристика методов принятия
решения с использованием принципа Байеса без эксперимента с заданием
предпочтений в количественной и порядковой шкалах.
Решение конкретных задач с применением методов принятия решений в
условиях вероятностной определенности в среде Экспертной системы
поддержки принятия решений.
8
Основная литература
Кравченко Т.К., Перминов Г.И. Информационная технология процесса
принятия экономических решений. – УМК, М.: ГУ-ВШЭ, 2007, раздел 4.
Тема 2.3.2 Использование методов принятия решений в условиях
неопределенности в среде ЭСППР.
Классификация методов принятия решений с использованием принципа
Парето. Область применения методов с использованием принципа Парето.
Характеристика методов принятия решений с использованием принципа Парето.
Область применения методов принятия решений с использованием
принципов пессимизма, оптимизма, Гурвица, Сэвиджа, антагонистического
игрока, Лапласа. Характеристика методов принятия решений с использованием
принципов пессимизма, оптимизма, Гурвица, Сэвиджа, антагонистического
игрока, Лапласа с заданием предпочтений в различных ситуациях в порядковой
и количественной шкалах.
Решение конкретных задач с применением методов принятия решений в
условиях неопределенности в среде Экспертной системы поддержки принятия
решений.
Основная литература
Кравченко Т.К., Перминов Г.И. Информационная технология процесса
принятия экономических решений. – УМК, М.: ГУ-ВШЭ, 2007, раздел 4.
Тема 2.3.3. Использование комбинированных методов принятия
решений в среде ЭСППР.
Преимущества и недостатки принципов согласования оценок альтернатив
в условиях вероятностной определенности и в условиях неопределенности.
Комбинированные методы принятия решения, сочетающие различные
принципы согласования оценок альтернатив.
Решение конкретных задач с применением комбинированных методов
принятия решений в среде Экспертной системы поддержки принятия решений.
Основная литература
Кравченко Т.К., Бабкин А.Е., Дружаев А.А., Исаев Д.В., Огуречников Е.В.,
Периков Ю.А. Руководство пользователю Экспертной системы поддержки
принятия решений. – Методические материалы, М.: ГУ-ВШЭ, 2008.
V. Тематика контрольных работ.
Контрольные работы направлены на постановку и решение конкретных
задач в среде систем SPSS и ЭСППР.
9
VI. Контрольные вопросы.
Контрольные вопросы к разделу 1.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
Основные методы статистического анализа данных.
Шкалы измерений.
Особенности подготовки данных для статистического анализа.
Описательная статистика для номинальных и порядковых шкал.
Частотные таблицы: валидный и кумулятивный процент.
Таблицы сопряженности.
Описательная статистика для количественных переменных.
Корреляционный анализ. Частные и парные корреляции.
Простая и множественная линейная регрессия.
Бинарная и мультиномиальная логистические регрессии.
Дискриминантный анализ.
Кластерный анализ: основные принципы и методы.
Иерархический кластерный анализ.
Факторный анализ и анализ главных компонент.
Метод «Дерево решений».
Контрольные вопросы к разделу 2.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
Понятие процесса принятия решения (ППР).
Этапы ППР.
Неопределенность в процессе принятия решения.
Неопределенность в условиях принятия решения.
Неопределенность в последствиях принятия решения.
Постановка задачи принятия решения.
Понятие цели принятия решения.
Понятие альтернатив принятия решения.
Понятие последствий принятия решения.
Понятие предпочтения.
Понятие критерия.
Понятие сравнимых и несравнимых критериев при оценке альтернатив
в процессе принятия решения.
Понятие проблемных ситуаций в процессе принятия решения.
Моделирование проблемных ситуаций в процессе принятия решения.
Понятие решения.
Понятие лица, принимающего решение.
Понятие принципов согласования альтернатив в процессе принятия
решения.
Виды принципов согласования оценок альтернатив.
Принцип большинства для согласования оценок альтернатив.
Принцип Парето для согласования оценок альтернатив.
Принцип Байеса для согласования оценок альтернатив.
Принцип пессимизма для согласования оценок альтернатив.
10
23.
24.
25.
26.
27.
28.
29.
30.
31.
32.
33.
34.
35.
36.
37.
38.
39.
40.
41.
42.
43.
44.
Принцип оптимизма для согласования оценок альтернатив.
Принцип Гурвица для согласования оценок альтернатив.
Принцип Сэвиджа для согласования оценок альтернатив.
Принцип Лапласа для согласования оценок альтернатив.
Принцип антагонистического игрока для согласования оценок
альтернатив.
Назначение Экспертной системы
поддержки принятия решений
(ЭСППР).
Вход в систему.
Виды задач в ЭСППР по отношению к конкретному пользователю.
Создание задачи и корректировка информации о задаче.
Удаление задачи в ЭСППР.
Просмотр задач и детальной информации о задаче в ЭСППР.
Понятие варианта решения задачи в ЭСППР.
Создание варианта решения задачи в ЭСППР.
Детальная информация о варианте решения задачи в ЭСППР.
Выбор метода принятия решения.
Описание страницы ЭСППР для выбора метода принятия.
Характеристика вопросов и предлагаемых пользователю ответов на них
в ЭСППР.
Ввод параметров варианта решения задачи.
Приглашение экспертов в ЭСППР.
Ввод исходных данных для варианта решения задачи.
Копирование исходных данных для варианта решения задачи.
Решение задачи и формирование отчета.
Автор программы
д.э.н., проф.
Т.К.Кравченко