Лабораторная работа № 2 Базовые технологии автоматизации задач управления. Анализ данных и принятие решений средствами ms Office

Цель: научиться применять возможности пакета MS Office для анализа данных и принятия решений в автоматизированных задачах управления

1. Теоретические сведения

Информационные системы масштаба предприятия, как правило, содержат приложения, предназначенные для комплексного многомерного анализа данных, их динамики, тенденций и т.п. Такой анализ в конечном итоге призван содействовать принятию решений. Нередко эти системы так и называются — системы поддержки принятия решений.

Очень важно для принятия решения располагать полной информацией, поступающей из различных источников – информационных систем, баз данных, таблиц Excel, Интернет.

Без знания прошлого, нельзя эффективно спланировать будущую деятельность, - "прошлое позволяет предвидеть будущее".

Но информация лишь "сырье" для принятия решения. Зачастую, необходимы специальные и достаточно мощные средства, позволяющие должным образом обработать информацию. Набор таких средств, предлагаемых в MS Office , достаточно разнообразен. Такими возможностями обладает:

• Access при работе с базами данных;

• Outlook при работе с текущей оперативной информацией, - встречами, совещаниями, задачами;

• Power Point при подведении итогов и проведении презентаций;

• Специальное приложение Project, предназначенное для управления проектами и принятия решений в процессе работы с проектами.

Однако, "главным" приложением, используемым при проведении анализа данных в деятельности предприятия (офиса), является Excel.

Анализ многомерных данных, построение прогнозов, оптимизация, анализ типа "Что если", графическое отображение результатов анализа - все это и многое другое выполняется в Excel. В данной работе предлагается рассмотреть ряд инструментов Excel, которые принято относить к средствам, используемым при проведении анализа данных для целей принятия решений.

1.1. Сводные таблицы для анализа данных

Прекрасно, когда все необходимые данные хранятся в одной базе данных (например в рамках базы данных). Однако для удобной работы с ними этого мало. Данных много, они разбросаны по разным таблицам, - все это не дает возможности их сопоставить, оценить, визуализировать. Поэтому, прежде чем начать серьезный анализ, данные надо представить в удобной форме.

Одно из самых эффективных средств компактного представления данных - сводные таблицы.

Эти таблицы являются одним из самых мощных и самых удобных средств анализа данных. Благодаря группировке данных, сводная таблица может представлять большой объем данных в чрезвычайно компактной форме, поддающейся визуализации. С другой стороны, эта таблица при необходимости раскрывается совершенно естественным образом, позволяя получить информацию с нужной степенью подробности. Дать точное определение сводной таблицы достаточно сложно, но работать с ней легко и просто, никаких особых затруднений не возникает даже у пользователей, не обладающих высокой квалификацией.

Структура сводной таблицы

Сводную таблицу можно рассматривать как таблицу с тремя измерениями, в каждой точке которой заданы данные. Четыре оси сводной таблицы носят названия:

• Оси Строк;

• Оси Столбцов;

• Оси Страниц, называемой также осью Фильтров;

• Оси Данных.

Рис. 2.1. Структура сводных таблиц

Если бы на каждой оси располагались значения одного типа, то эта модель была бы совершенно простой и понятной. Можно было бы рассматривать сводную таблицу, как функцию трех переменных - F(x,y,z), заданную таблицей. Вся сложность сводной таблицы состоит в том, что на каждой оси может располагаться несколько полей, это же верно и относительно данных, - полей данных может быть также несколько. Поэтому, каждая из координат сводной таблицы, также как и значение функции F, представляет собой агрегат довольно сложной структуры. Поля, располагаемые на той или иной оси, получают тип этой оси - поля строк, поля столбцов, поля фильтра, поля данных.

Важным свойством сводной таблицы является то, что ее структуру можно легко менять в процессе работы с этой таблицей. Поля, располагаемые на оси, жестко не закрепляются, и, при желании, можно в ходе работы изменять структуру таблицы, меняя местами, например, поля строк и столбцов.

Заметьте, что при таком определении сводной таблицы, ее трехмерность носит довольно условный характер, реально измерений значительно больше, и сводная таблица представляет собой гиперкуб - многомерный куб данных.

Рассмотрим простой пример, когда на каждой оси располагается ровно одно поле.

Для этого возьмем организацию, занимающуюся продажами.

При построении сводной таблицы на оси страниц (фильтров) расположим поле «Отделы», на оси строк – поле «Сотрудники», на оси столбцов – поле «Месяцы». Единственное поле данных «Продажи» будет задавать объем продаж.

Тогда, если выбрать соответствующий отдел, или, другими словами, включить фильтр по отделам, строки таблицы будут задавать имена сотрудников выбранного отдела, столбцы будут задавать месяцы, а значения на пересечении строки и столбца будут определять объем продаж, совершенных данным сотрудником данного отдела в данном месяце. Для этой таблицы достаточно ввести группирование данных как по строкам, так и по столбцам. Например, сотрудников отделов можно сгруппировать по лабораториям, а месяцы – по кварталам. Тогда легко получать представление данных с разной степенью детализации, например, сравнить данные о продажах отдельных лабораторий за определенный квартал. Реальные сводные таблицы бывают значительно более сложными, хотя бы по той причине, что на каждой оси располагаются несколько различных полей, а уровней группирования данных может быть более двух.

Еще одно немаловажное достоинство сводных таблиц состоит в том, что они могут сопровождаться сводными диаграммами, которые визуально отображают данные таблицы, мгновенно изменяясь при очередных манипуляциях над таблицей.

Подводя итоги, отметим, что сводные таблицы имеют сложную структуру. Данные в этих таблицах легко группировать и разгруппировывать. Поля таблицы можно скрывать и делать видимыми. Структуру таблицы легко видоизменять. Сводная таблица позволяет консолидировать однотипные данные, хранящиеся в разных источниках. К тому же в таблице выполняется автоматическое подведение итогов и возможно применение других обобщающих функций, например, расчет средних значений.

Чаще всего в роли источника данных для построения сводной таблицы выступают базы данных. Это могут быть табличные (реляционные) базы данных, например, Access или Microsoft SQL Server,

В последнее время в качестве источников данных стали широко применяться кубы OLAP. Между кубами OLAP и сводными таблицами много общего. Кубы OLAP служат для хранения многомерных данных, а сводные таблицы для проведения анализа этих данных.