Готовые дипломные работы, курсовые, контрольные и рефераты по
информатике, информационным технологиям

ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИССЛЕДОВАНИЯ МЕЛКОМАСШТАБНЫХ НЕОДНОРОДНОСТЕЙ. ТРЕБОВАНИЯ К ПРОГРАММНОМУ ОБЕСПЕЧЕНИЮ 5
1.1. Ионосферные возмущения 5
1.2. Набор данных исследования мелкомасштабных неоднородностей 6
1.3. Фильтрация данных исследования мелкомасштабных неоднородностей 11
1.4. Единая система координат 13
1.5. Определение требований программного обеспечения 16
Выводы по главе 16
ГЛАВА 2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РЕАЛИЗАЦИЯ ПО. ИССЛЕДОВАНИЕ 17
2.1. Проектирование архитектуры системы 17
2.2. Обзор технологий, сравнение и выбор инструментов реализации 19
2.3. Реализация с использованием файлов с данными 30
2.4. Реализация с базой данных 35
Выводы по главе 39
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 40
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ РЕСУРСОВ 41
ПРИЛОЖЕНИЕ 43

Введение 3
Глава 1. Теоретические основы исследования Индустрии 4.0 5
1.1. Понятие и сущность четвёртой промышленной революции, или Индустрии 4.0 5
1.2. Технологии и принципы построения Индустрии 4.0 7
Глава 2. Анализ практической реализации концепции Индустрии 4.0 11
2.1. Направления и проблемы перехода к Индустрии 4.0 11
2.2. Индустрия 4.0 в России: вызовы и перспективы 16
Заключение 22
Список литературы 24

Список сокращений и обозначений 3
Введение 4
Глава 1. Теоретические основы бизнес-аналитики и её роль в управлении человеческими ресурсами 9
1.1. Понятие и принципы бизнес-аналитики 9
1.2. Инструменты и методы бизнес-аналитики для визуализации данных 12
1.3. Преимущества и недостатки использования бизнес-аналитики в управлении человеческими ресурсами 18
Глава 2. Анализ инструментальных средств бизнес-аналитики для визуализации данных о человеческих ресурсах 24
2.1. Обзор востребованных инструментов бизнес-аналитики 24
2.2. Сравнительный анализ инструментов бизнес-аналитики для визуализации данных 33
Глава 3. Разработка и реализация проекта по визуализации данных о человеческих ресурсах компании 47
3.1. Описание организации и оптимизация процессов 47
3.2. Этапы разработки и реализация проекта 56
Заключение 82
Список литературы 84

Введение 3
Глава 1. Принцип разработки интернет-магазина 7
1.1. Назначение и цели создания интернет-магазина 7
1.2. Обзор современных технологий создания web-сайтов 8
1.3. Постановка задачи 12
Глава 2. Выбор инструментальных средств разработки 14
2.1. Общий анализ 14
2.2. Анализ cms 16
2.2.1. Система управления сайтами joomla 16
2.2.2. Система управления сайтами WordPress 24
2.2.3. Система управления сайтами 1С-Bitrix 30
2.3. Анализ языков программирования и их фреймворков 38
Глава 3. Создание интернет-магазина 45
3.1. Разработка структуры системы 45
3.1.1. Проектирование базы данных 45
3.1.2. Формулировка требований 46
3.1.3. Структура каталога товаров 46
3.1.4. Структура корзины 46
3.1.5. Структура окна регистрации и авторизации 47
3.1.6. Структура админ панели 47
3.2. Разработка функционала сайта 47
3.2.1. Структура базы данных 47
3.2.2. Каталог товаров 47
3.2.3. Страница корзины 49
3.2.4. Админ-панель 51
Заключение 54
Cписок использованных источников 55
Приложение 56

Список сокращений 3
Введение 4
Глава 1. Сущность и технологии деятельности бизнес-аналитики 6
1.1. Особенности деятельности бизнес-аналитика в организации 6
1.2. Технологии создания дашбордов 11
1.3. Инструментальные средства для создания дашбордов 14
Глава 2. Моделирование деятельности предприятия ООО «Апогей БК» 25
2.1. Характеристика и деятельность предприятия ООО «Апогей БК» 25
2.2. Описание бизнес-процессов отдела консультирования ООО «Апогей БК» 30
2.3. Методы расчета KPI 34
Глава 3. Практические аспекты разработки дашборда для руководителей отдела консультирования 38
3.1. Определение требований к дашборду 38
3.2. Реализация дашборда на основе отчета о работе специалистов 41
3.3. Анализ и интерпретация полученных результатов 41
Заключение 63
Список литературы 65

Список сокращений и специальных терминов 3
Введение 4
Глава 1. Теоретические особенности построения дашбордов бизнес-аналитиком 9
1.1. Особенности деятельности бизнес-аналитика в компании 9
1.2. Технология создания дашбордов 14
1.3. Инструментальные средства для построения дашбордов 17
Глава 2. Характеристика работы департаментов в компании ООО «Кейтеринбург» 24
2.1. Общая характеристика компании ООО «Кейтеринбург» 24
2.2. Общая характеристика департаментов компании ООО «Кейтеринбург» 26
2.3. Характеристика программных средств в компании ООО «Кейтеринбург» 31
Глава 3. Разработка дашбордов по анализу ключевых показателей департаментов на основе данных компании ООО «Кейтеринбург» 38
3.1. Постановка задачи по разработке дашбордов по анализу ключевых показателей департаментов на основе данных компании ООО «Кейтеринбург» 38
3.2. Подготовка данных, создание формул, параметров, группировок, сетов и графиков для построения дашбордов по анализу ключевых показателей департаментов компании на основе данных компании ООО «Кейтеринбург» 42
3.3. Построение дашбордов по анализу ключевых показателей департаментов на основе данных компании ООО «Кейтеринбург» 53
Заключение 67
Список литературы 71

ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ ОТКРЫТОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ИТ-ИНЦИДЕНТАМИ 7
1.1. Обзор актуальных проблем управления в сфере информационных технологий 7
1.2. Анализ особенностей использования технологии открытых информационных систем в управлении ИТ-инцидентами 8
1.3. Принципы технологии открытых систем 10
1.4. Постановка задачи и определение области исследования 18
1.5. Алгоритм построения открытой информационной системы 19
ГЛАВА 2. АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ИТ-ИНЦИДЕНТАМИ КАК ОТКРЫТОЙ СИСТЕМЫ 26
2.1. Анализ процесса управления ИТ-инцидентами с использованием и без использования открытой информационной системы 26
2.2. Концептуальное моделирование открытой системы управления ИТ-инцидентами 30
2.3. Выбор модели данных и его обоснование 32
2.4. Моделирование базы данных 33
2.5. Выбор СУБД и его обоснование 42
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА И РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ИТ-ИНЦИДЕНТАМИ КАК ОТКРЫТОЙ СИСТЕМЫ 44
3.1. Диаграмма деятельности и ее спецификация 44
3.2. Построение базы данных открытой информационной системы управления ИТ-инцидентами 46
3.3. Выбор среды разработки и его обоснование 48
3.4. Разработка и реализация конструктора открытой информационной системы управления ИТ-инцидентами 51
3.5. Разработка и реализация открытой информационной системы управления ИТ-инцидентами 53
ГЛАВА 4. ВНЕДРЕНИЕ, АПРОБАЦИЯ И ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОТКРЫТОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ИТ-ИНЦИДЕНТАМИ 67
4.1. Внедрение и апробация программного комплекса 67
4.2. Оценка целевой и экономической эффективности применения программного инструментария 73
4.3. Проблемы и перспективы развития программного инструментария 78
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 82
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 85

Введение 3
Глава 1. Анализ предметной области 6
1.1. Описание предметной области 6
1.2. Описание объекта защиты 10
1.3. Инженерно-техническая укрепленность объектов. Общие положения 12
1.4. Технические каналы утечки информации 16
Глава 2. Разработка комплексной системы безопасности на объекте 22
2.1. Технические характеристики и вспомогательное оборудование для систем видеонаблюдения 22
2.2. Классификация, характеристики и способы построения систем биометрической идентификации 27
2.3. Технические характеристики и рекомендации по построению систем аварийной сигнализации 33
2.4. Разработка комплексной системы безопасности 34
Глава 3. Оценка финансовых затрат и нормативные документы в сфере инженерно-технической защиты информации 43
3.1. Руководящие документы, регламентирующие требования к системе безопасности периметра объекта 45
3.2. Руководящие документы, регламентирующие требования к системам видеонаблюдения 48
3.3. Руководящие документы, регламентирующие требования к системам охранно-пожарной сигнализации объекта 49
3.4. Оценка финансовых затрат 55
Заключение 67
Список литературы 68

Список сокращений 3
Введение 4
Глава 1. Теоретические аспекты интеллектуального анализа данных 6
1.1. Основные понятия Data Mining 6
1.2. Анализ методов Data Mining 10
1.3. Обзор инструментальных средств для интеллектуального анализа данных 14
Глава 2. Применение алгоритмов априори и кластеризации для интеллектуального анализа данных средствами языка R 27
2.1. Сущность алгоритмов кластеризации и алгоритма априори при анализе данных 27
2.2. Описание библиотек языка R для алгоритмов кластеризации 37
2.3. Описание библиотек языка R для алгоритма априори 40
Глава 3. Использование алгоритмов априори и кластеризации для интеллектуального анализа данных о результатах ремонта и обслуживания компьютерной техники 47
3.1. Подготовка данных ремонта и обслуживания компьютерной техники 47
3.2. Интеллектуальный анализ данных ремонта и обслуживания компьютерной техники с помощью библиотек «arules» и «cluster» языка R 49
3.3. Сравнение результатов использование библиотек «arules» и «cluster» языка R и SAP Analytics Cloud для интеллектуального анализа данных ремонта и обслуживания компьютерной техники 59
Заключение 65
Список литературы 67

Введение 3
Глава 1. Основы интеллектуальной аналитики управления сбытом 5
1.1. Основная характеристика управления сбытом 5
1.2. Основные аспекты интеллектуальной аналитики 10
1.3. Сравнительный анализ платформ интеллектуального анализа 13
Глава 2. Методики интеллектуального анализа в Tableau Dekstop Publish 2020.3 21
2.1. Визуализация данных 21
2.2. Геопространственная аналитика 22
2.3. Когортный анализ 24
Глава 3. Интерактивная аналитика сбыта торговой компании 27
3.1. Визуализация товарных потоков на примере дистрибутивной сети торговой компании 27
3.2. Геопространственный анализ показателей деятельности торговой компании при экспортно-импортных операций 38
3.3. Исследование устойчивости (лояльности) когорты по показателю «Продажи» 45
Заключение 52
Список литературы 53

Введение 3
Глава 1. Теоретические аспекты и основные процессы сопровождения автоматизированных систем 6
1.1. Определение основных понятий сопровождения автоматизированной сиcтемы 6
1.2. Распределение ролей между группами сопровождения автоматизированных систем 10
1.3. Основные принципы процессов работы с инцидентами в автоматизированных системах 15
Глава 2. Процесс сопровождения автоматизированной системы электронного офисного документооборота В ПАО «СБЕРБАНК» 23
2.1. Характеристики сопровождаемой системы электронного офисного документооборота АС «СЭОДО» в ПАО «Сбербанк» 23
2.2. Классификация задач группы сопровождения с учетом специфики сопровождения системы электронного офисного документооборота АС «СЭОДО» в ПАО «Сбербанк» 28
2.3 Анализ инструментальных средств мониторинга регистрации и хранения информации об инцидентах 35
Глава 3. Использование алгоритмов интеллектуального анализа для оптимизации процесса работы с инцидентами в системе электронного офисного документооборота АС «СЭОДО» в ПАО «Сбербанк» 42
3.1. Анализ средств интеллектуального моделирования 42
3.2. Описание инцидентов системы использующихся в моделировании 51
3.3. Реализация интеллектуальной модели анализа инцидентов сопровождения АС «СЭОДО» В ПАО «СБЕРБАНК» с использованием среды RStudio 53
Заключение 60
Список литературы 62

Введение 3
Глава 1. Теоретические аспекты датчиков и сенсоров в мобильных устройствах 7
1.1. Обзор сенсоров в мобильных устройствах 7
1.2. Область применения датчиков и сенсоров в мобильных устройствах 10
1.3. Инструментальные средства для разработки интеллектуальной системы 21
Глава 2. Методика создания интеллектуальной системы 33
2.1. Описание набора данных 33
2.2. Описание модели интеллектуальной системы 36
Глава 3. Реализация интеллектуальной системы 39
3.1. Используемые библиотеки при построении интеллектуальной системы 39
3.2. Подготовка набора дынных 41
3.3. Практическая реализация интеллектуальной системы 44
Заключение 67
Список литературы 68

Список сокращений 3
Введение 5
Глава 1. Теоретический обзор матрицы MITRE ATT&CK, уязвимостей и банков уязвимостей 10
1.1. Определение основных понятий матрицы MITRE ATT&CK, банков данных и программных уязвимостей 10
1.2. Обзор существующих решений 23
1.3. Анализ инструментальных средств предиктивной системы соответствия CVE и матрицы MITRE ATT&CK 30
Глава 2. Методика создания интеллектуальной системы классификации программных уязвимостей и техник MITRE ATT&CK 38
2.1. Этапы методики создания набора данных классификации программных уязвимостей и техник MITRE ATT&CK 38
2.2. Допущения при создании интеллектуальной системы классификации программных уязвимостей и техник MITRE ATT&CK 41
Глава 3. Практические аспекты построения предиктивной системы обнаружения темных паттернов 45
3.1. Первичная обработка используемого набора данных 45
3.2. Описание используемых библиотек 48
3.3. Реализация интеллектуальной системы сопоставления уязвимостей и матрицы MITRE ATT&CK 50
Заключение 68
Список литературы 70

Введение 3
Глава 1. Теоретические аспекты анализа данных CRM-систем 8
1.1. Теория, история создания CRM-систем 8
1.1.1. Понятие CRM-систем 8
1.1.2. История создания CRM-системы 10
1.1.3. Особенности внедрения CRM в России 13
1.2. Анализ преимущества CRM систем при управлении компанией 14
1.2.1. Преимущества CRM 14
1.2.2. Сравнение ERP и CRM-системы 16
1.3. Сравнительный обзор CRM-систем 17
Глава 2. Методические аспекты анализа данных CRM-систем 25
2.1. Анализ деятельности компании 25
2.1.1. Бизнес-стратегия компании 25
2.1.2. Организационная структура компании 28
2.2. Анализ требований компании к CRM-системы и ее польза 28
2.2.1. Анализ требований при построении системы 28
2.2.2. Анализ разработанной системы 30
2.3. Итоги внедрения CRM-системы в компанию 35
Глава 3. Практические аспекты анализа данных CRM-систем 37
3.1. Обзор данных для анализа 37
3.2. Анализ данных и построение графиков при помощи сервиса Yandex DataLens 38
3.2.1. Подключение данных и их структуризация 39
3.2.2. Создание чатов 40
3.2.3. Создание дашбордов 46
3.3. Анализ данных и обучение модели нейросети 48
3.3.1. Анализ данных 49
3.3.2. Обработка данных и обучение модели 58
3.4. Создание рекомендаций для улучшения работы компании 66
Заключение 68
Список литературы 70
Приложение 73

Введение 3
Глава 1. Теоретические аспекты анализа данных MMORPG игр 5
1.1. История развития экономики MMORPG игр 5
1.2. Определение основных понятий и терминов 11
1.3. Роль данных в экономике MMORPG игр 13
1.4. Экономические модели MMORPG 16
Глава 2. Методические аспекты интеллектуального анализа данных в MMORPG играх 22
2.1. Методы интеллектуального анализа данных 22
2.2. Обзор инструментов программирования для интеллектуального анализа данных 25
2.3. Обзор инструментов хранения и визуализации для интеллектуального анализа данных 29
Глава 3. Практические аспекты интеллектуального анализа данных в MMORPG игре lineage-2 38
3.1. Описание и реализация библиотек для создания подсистем collector и sender 38
3.2. Описание и реализации систем хранилища и визуализации 42
Заключение 51
Список литературы 53
Приложение 56

Список сокращений 3
Введение 4
Глава 1. Теоретические аспекты процесса поступления в университет9
1.1. Cущность работы приемной комиссии университета 9
1.2. Специфика работы приемной комиссии УрГЭУ 11
1.3. Выявление ключевых индикаторов для анализа 16
Глава 2. Технологии интеллектуального анализа данных для изучения данных о поступающих в университет 19
2.1. Представление данных о поступающих для интеллектуального анализа 19
2.2. Обзор существующих методик интеллектуального анализа данных в образовательной сфере 35
2.3. Сравнительный анализ и выбор подходящих технологий и инструментов 46
Глава 3. Разработка веб-приложения на основе модели нейронной сети51
3.1. Создание и обучение модели нейронной сети 51
3.2. Разработка веб-приложения на основе модели нейронной сети 67
3.3. Оценка разработанного приложения с применением обученной модели нейронной сети 80
Заключение 87
Список литературы 90
Приложение 95

Введение 3
Глава 1. Теоретические вопросы интеллектуального анализа данных 6
1.1. Общее понятие данных (big data) 6
1.2. Определение data mining и его задач 9
1.3. Банковская деятельность и операции со счетами 12
Глава 2. Методические аспекты анализа данных бизнес-процессов управления банка 18
2.1. Полная модель деятельности управления организации продаж регионального госсектора (РГС) банка ПАО «Сбербанк» 18
2.1.1. Описание банка ПАО «Сбербанк» 18
2.1.2. Стратегические цели и задачи предприятия 20
2.1.3. Основные бизнес-процессы управления организации продаж РГС уральского банка ПАО «Сбербанк» 21
2.1.4. Организационная структура 23
2.1.5. Информационные системы 24
2.1.6. Полная модель деятельности управления организации продаж РГС банка ПАО «Сбербанк» России
2.2. Анализ эффективности функционирования отделений банка с использованием интеллектуального анализа данных 28
2.3. Описание исходных данных для аналитики 30
2.4. Применение методов интеллектуального анализа данных при нахождении решений задачи 32
2.4.1. Метод классификации 33
2.4.2. Метод прогнозирования 39
Глава 3. Практические аспекты интеллектуального анализа данных в ПАО «Сбербанк» 41
3.1. Исходные данные 41
3.2. Аналитика данных 44
3.3. Экономическое обоснование проекта 58
3.4. Описание исходных данных для проведения расчетов 60
Заключение 76
Список литературы 78

Введение 3
Глава 1. Теоретические аспекты методов интеллектуального анализа данных в организациях 7
1.1. Основные понятия интеллектуального анализа данных 7
1.2. Этапы и назначение интеллектуального анализа данных 12
1.3. Обзор и выбор программных средств для проведения интеллектуального анализа данных 16
Глава 2. Методические аспекты использования текстового майнинга и кластеризации для анализа основных недостатков ПАО Cбербанк 24
2.1. Описание предметной области ПАО Сбербанк 24
2.2. Анализ необходимых методик для реализации процесса исследования 29
2.3. Особенности данных и их сбора в рамках работы 41
Глава 3. Практические аспекты реализации интеллектуального анализа основных недостатков ПАО Сбербанк 46
3.1. Сбор и фильтрация данных для проведения анализа 46
3.2. Реализация алгоритмов кластерного анализа 51
3.3. Выводы и рекомендации по итогу созданных кластеров 62
Заключение 65
Список литературы 67

Введение 3
Глава 1. Теоретические аспекты интеллектуального анализа данных в организации 6
1.1. Сущность интеллектуального анализа данных в организации 6
1.2. Процесс интеллектуального анализа данных 6
1.3. Безопасность и конфиденциальность интеллектуального анализа данных в организации 16
Глава 2. Методические аспекты интеллектуального анализа данных в организации 20
2.1. Анализ методов и инструментальных средств интеллектуального анализа данных в организации 20
2.2. Анализ программных средств интеллектуального анализа данных в организации 32
2.3. Описание структуры организации 37
Глава 3. Разработка методики интеллектуального анализа отзывов с использованием Polyanalyst в организации 40
3.1. Описание отзывов для реализации интеллектуального анализа отзывов сети кофеен 40
3.2. Реализация интеллектуального анализа отзывов с использованием polyanalyst в сети кофеен 42
3.3. Анализ результатов работы сервиса Polyanalyst по отзывам клиентов сети кофеен 62
Заключение 76
Список литературы 78

Список сокращений 3
Введение 4
Глава 1. Теоретические аспекты анализа оттока клиентов в организации 10
1.1. Сущность и важность анализа оттока клиентов 10
1.2. Типы и факторы оттока клиентов 15
1.3. Методы анализа оттока клиентов 18
1.4. Сущность интеллектуального анализа данных 21
1.5. BI-системы как инструмент анализа и обработки данных 26
Глава 2. Описание методологии и программных инструментов для проведения интеллектуального анализа данных оттока клиентов 33
2.1. Определение требований от клиентов и формулирование бизнес-цели 33
2.2. Подготовка данных и разведочный анализ данных (EDA) 34
2.3. Анализ алгоритмов для обучения интеллектуальных моделей 37
2.4. Описание библиотек языка R для построения моделей 52
2.5. Обучение модели и оценка результатов 57
2.6. Сравнительный анализ современных российских BI-систем 65
2.7. Анализ BI-системы Yandex DataLens 75
Глава 3. Практика применения интеллектуальных моделей предсказания оттока клиентов в среде «RStudio» и построение BI-приложения 81
3.1. Описание требований клиентов и формулирование бизнес-цели 81
3.2. Описание предикторов датасета для предсказания оттока клиентов 83
3.3. Реализация интеллектуальных моделей предсказания оттока клиентов 85
3.4. Анализ качества интеллектуальных моделей предсказания оттока клиентов и их интерпретация 98
3.5. Разработка BI-приложения 109
Заключение 117
Список литературы 120
Приложение 126