МИНОБРНАУКИ РОССИИ

федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Алтайский государственный университет»

Интеллектуальный анализ данных

рабочая программа дисциплины

Закреплена за кафедрой	Кафедра экономики и эконометрики
Направление подготовки	38.04.02. Менеджмент
Профиль	Стратегический маркетинг и менеджмент
Форма обучения	Очная
Общая трудоемкость	3 ЗЕТ
Учебный план	38_04_02_Менеджмент_СМиМ-2022

Часов по учебному плану	108
в том числе:
аудиторные занятия	32
самостоятельная работа	76

Виды контроля по семестрам
зачеты:	1

Распределение часов по семестрам

Курс (семестр)	1 (1)		Итого
Недель	15		Итого
Вид занятий	УП	РПД	УП	РПД
Лекции	8	8	8	8
Лабораторные	24	24	24	24
Сам. работа	76	76	76	76
Итого	108	108	108	108

Программу составил(и):
д.э.н., проф., Дубина И.Н.

Рецензент(ы):
к.т.н., доц., Рязанов М.А.

Рабочая программа дисциплины
Интеллектуальный анализ данных

разработана в соответствии с ФГОС:
Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования - магистратура по направлению подготовки 38.04.02 Менеджмент (приказ Минобрнауки России от 12.08.2020 г. № 952)

составлена на основании учебного плана:
38.04.02 Менеджмент
утвержденного учёным советом вуза от 27.04.2021 протокол № 6.

Рабочая программа одобрена на заседании кафедры
Кафедра экономики и эконометрики

Протокол от 01.07.2022 г. № 09
Срок действия программы: 2022-2024 уч. г.

Заведующий кафедрой
д.э.н., проф. Е.Е. Шваков

Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году

Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для
исполнения в 2023-2024 учебном году на заседании кафедры

Кафедра экономики и эконометрики

Протокол от 01.07.2022 г. № 09
Заведующий кафедрой д.э.н., проф. Е.Е. Шваков

1. Цели освоения дисциплины

1.1.	Учебный курс «Интеллектуальный анализ данных» посвящен проектированию бизнес-исследований, проверке и обоснованию надежности их результатов, применению математико-статистических методов обработки и анализа эмпирических данных, проверки исследовательских гипотез, прогнозирования. Основная цель курса – освоение специальных методов и прикладного программного обеспечения (математико-статистических пакетов R, PSPP, SPSS) для математически корректного анализа результатов количественных исследований в экономических и бизнес-областях. Главной особенностью курса является его практическая направленность. В рамках курса рассматриваются реальные задачи в областях маркетинга, управления, прогнозирования и оптимизации производства товаров, оценки качества товаров и услуг и многих других сферах деятельности. В течение курса студентам будут предложено свыше 100 задач для самостоятельного решения и решения на лабораторных занятиях. Учебный курс направлен на формирование основ статистической грамотности в тех областях, которые часто остаются за пределами базовых вузовских курсов по математике, статистике и эконометрике, а также многих учебников и учебных пособий. Особое внимание уделяется математическим основам проектирования количественных социально-экономических измерений: подробно рассматриваются виды измерительных шкал, методы калибровки и конвертирования данных из неметрических в метрические шкалы (в том числе с использованием модели Г. Раша), подходы и методы для оценки точности и надежности социально-экономических измерений (с использованием коэффициента альфа Кронбаха, коэффициентов Гутмана и других критериев и показателей). Также более обстоятельно, чем в базовых курсах по статистике и эконометрике, рассматриваются вопросы статистической проверки исследовательских гипотез, разбираются особенности использования статистических критериев и методов для такой проверки и получения корректных (с математической точки зрения) результатов. Заметное место занимает обсуждение вопросов корректного и адекватного использования методов корреляционно-регрессионного анализа и анализа временных рядов для прогнозирования социально-экономических процессов. Целью учебного курса является обучение студентов навыкам практического использования современных программных продуктов для корректного статистического анализа результатов эмпирических бизнес-исследований, построения прогнозов, оценки рисков и принятия на этой основе управленческих решений в различных областях экономики и бизнеса. Задачи курса: познакомить с методами оценки качества результатов статистических бизнес-исследований; дать представление о возможностях и функциях статистических пакетов для анализа социально-экономических процессов; научить уверенно использовать пакеты статистические пакеты для обработки данных; научить корректной интерпретации полученных результатов для анализа, прогнозирования и оценки рисков.

1.1.

Учебный курс «Интеллектуальный анализ данных» посвящен проектированию бизнес-исследований, проверке и обоснованию надежности их результатов, применению математико-статистических методов обработки и анализа эмпирических данных, проверки исследовательских гипотез, прогнозирования. Основная цель курса – освоение специальных методов и прикладного программного обеспечения (математико-статистических пакетов R, PSPP, SPSS) для математически корректного анализа результатов количественных исследований в экономических и бизнес-областях.
Главной особенностью курса является его практическая направленность. В рамках курса рассматриваются реальные задачи в областях маркетинга, управления, прогнозирования и оптимизации производства товаров, оценки качества товаров и услуг и многих других сферах деятельности. В течение курса студентам будут предложено свыше 100 задач для самостоятельного решения и решения на лабораторных занятиях.
Учебный курс направлен на формирование основ статистической грамотности в тех областях, которые часто остаются за пределами базовых вузовских курсов по математике, статистике и эконометрике, а также многих учебников и учебных пособий. Особое внимание уделяется математическим основам проектирования количественных социально-экономических измерений: подробно рассматриваются виды измерительных шкал, методы калибровки и конвертирования данных из неметрических в метрические шкалы (в том числе с использованием модели Г. Раша), подходы и методы для оценки точности и надежности социально-экономических измерений (с использованием коэффициента альфа Кронбаха, коэффициентов Гутмана и других критериев и показателей). Также более обстоятельно, чем в базовых курсах по статистике и эконометрике, рассматриваются вопросы статистической проверки исследовательских гипотез, разбираются особенности использования статистических критериев и методов для такой проверки и получения корректных (с математической точки зрения) результатов. Заметное место занимает обсуждение вопросов корректного и адекватного использования методов корреляционно-регрессионного анализа и анализа временных рядов для прогнозирования социально-экономических процессов.

Целью учебного курса является обучение студентов навыкам практического использования современных программных продуктов для корректного статистического анализа результатов эмпирических бизнес-исследований, построения прогнозов, оценки рисков и принятия на этой основе управленческих решений в различных областях экономики и бизнеса.

Задачи курса:
познакомить с методами оценки качества результатов статистических бизнес-исследований;
дать представление о возможностях и функциях статистических пакетов для анализа социально-экономических процессов;
научить уверенно использовать пакеты статистические пакеты для обработки данных;
научить корректной интерпретации полученных результатов для анализа, прогнозирования и оценки рисков.

2. Место дисциплины в структуре ООП

Цикл (раздел) ООП: Б1.О.02

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

ОПК-2	Способен применять современные техники и методики сбора данных, продвинутые методы их обработки и анализа, в том числе использовать интеллектуальные информационно-аналитические системы, при решении управленческих и исследовательских задач;
ОПК-2.1	Знает основные приемы и методы обработки и анализа данных с применением интеллектуальных информационно-аналитических систем для решения прикладных и исследовательских задач
ОПК-2.2	Умеет обрабатывать и анализировать данные с применением интеллектуальных информационно-аналитических систем для решения прикладных и исследовательских задач
ОПК-2.3	Владеет приемами и методами обработки и анализа данных с применением интеллектуальных информационно-аналитических систем для решения прикладных и исследовательских задач
УК-1	Способен осуществлять критический анализ проблемных ситуаций на основе системного подхода, вырабатывать стратегию действий
УК-1.1	Знает методы и основные принципы критического анализа и оценки проблемных ситуаций на основе системного подхода
УК-1.2	Анализирует проблемную ситуацию как систему, выявляя ее составляющие и связи внутри; осуществляет поиск вариантов решения поставленной проблемной ситуации; определяет стратегию достижения поставленной цели
УК-1.3	Применяет навыки критического анализа проблемных ситуаций на основе системного подхода и определяет стратегию действий для достижения поставленной цели
В результате освоения дисциплины обучающийся должен
3.1.	Знать:
3.1.1.	методы и основные принципы критического анализа и оценки проблемных ситуаций на основе системного подхода; основные приемы и методы обработки и анализа данных с применением интеллектуальных информационно-аналитических систем для решения прикладных и исследовательских задач
3.2.	Уметь:
3.2.1.	Анализирует проблемную ситуацию как систему, выявляя ее составляющие и связи внутри; осуществляет поиск вариантов решения поставленной проблемной ситуации; определяет стратегию достижения поставленной цели Умеет обрабатывать и анализировать данные с применением интеллектуальных информационно-аналитических систем для решения прикладных и исследовательских задач
3.3.	Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
3.3.1.	Применяет навыки критического анализа проблемных ситуаций на основе системного подхода и определяет стратегию действий для достижения поставленной цели Владеет приемами и методами обработки и анализа данных с применением интеллектуальных информационно-аналитических систем для решения прикладных и исследовательских задач

4. Структура и содержание дисциплины

Код занятия	Наименование разделов и тем	Вид занятия	Семестр	Часов	Компетенции	Литература
Раздел 1. Данные и измерения. Логика и методы проверки статистических гипотез. Параметрические и непараметрические методы. Оценка качества измерений.
1.1.	Измерение и типы измерительных шкал	Лекции	1	1	ОПК-2.1, ОПК-2.2, ОПК-2.3, УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3	Л1.1
1.2.	Метод QIPM: пример компромисса между точностью и простотой	Лабораторные	1	1	ОПК-2.1, ОПК-2.2, ОПК-2.3, УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3	Л1.1
1.3.	Формирование и анализ выборочной совокупности	Лабораторные	1	2	ОПК-2.1, ОПК-2.2, ОПК-2.3, УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3	Л1.1
1.4.	Формирование и анализ выборочной совокупности	Лекции	1	2	ОПК-2.1, ОПК-2.2, ОПК-2.3, УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3	Л1.1
1.5.	Использование статистических пакетов для определения базовых характеристик выборки	Лекции	1	1	ОПК-2.1, ОПК-2.2, ОПК-2.3, УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3	Л1.1, Л2.1
1.6.	Использование статистических пакетов для определения базовых характеристик выборки	Лабораторные	1	2	ОПК-2.1, ОПК-2.2, ОПК-2.3, УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3	Л1.1
1.7.	Проверка статистических гипотез	Лекции	1	2	ОПК-2.1, ОПК-2.2, ОПК-2.3, УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3	Л1.1
1.8.	Проверка статистических гипотез	Лабораторные	1	2	ОПК-2.1, ОПК-2.2, ОПК-2.3, УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3	Л1.1
1.9.	Параметрические методы проверки статистических гипотез	Лекции	1	2	ОПК-2.1, ОПК-2.2, ОПК-2.3, УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3	Л1.1
1.10.	Параметрические методы проверки статистических гипотез	Лабораторные	1	4	ОПК-2.1, ОПК-2.2, ОПК-2.3, УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3	Л1.1, Л2.1
1.11.	Непараметрические методы проверки статистических гипотез	Лабораторные	1	3	ОПК-2.1, ОПК-2.2, ОПК-2.3, УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3	Л1.1
1.12.	Дисперсионный анализ	Лекции	1	0	ОПК-2.1, ОПК-2.2, ОПК-2.3, УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3	Л1.1
1.13.	Дисперсионный анализ	Лабораторные	1	4	ОПК-2.1, ОПК-2.2, ОПК-2.3, УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3	Л1.1
1.14.	Непараметрические методы проверки статистических гипотез	Лекции	1	0	ОПК-2.1, ОПК-2.2, ОПК-2.3, УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3	Л1.1, Л2.1
1.15.	Оценка качества измерений и измерительных инструментов в социально-экономических исследованиях	Лекции	1	0	ОПК-2.1, ОПК-2.2, ОПК-2.3, УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3	Л1.1
1.16.	Оценка качества измерений и измерительных инструментов в социально-экономических исследованиях	Лабораторные	1	6	ОПК-2.1, ОПК-2.2, ОПК-2.3, УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3	Л1.1
1.17.	Самостоятельная подготовка по темам курса	Сам. работа	1	76	ОПК-2.1, ОПК-2.2, ОПК-2.3, УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3	Л1.1

5. Фонд оценочных средств

5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины

Контрольные вопросы и задания для проведения промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины
Проверяемая компетенция УК-1: Способен осуществлять критический анализ проблемных ситуаций на основе системного подхода, вырабатывать стратегию действий
Тестовые задания (выбор одного из вариантов)
Вопрос 1:
Аналоговая модель —
Варианты ответа:
а) не выглядит как реальная система, но повторяет ее поведение.+
б) наименее абстрактная модель — является физической копией системы, обычно в отличном от оригинала масштабе
в) используются для оценки сценариев, которые меняются во времени.
г) воспроизводит простой «снимок» (или «слепок») ситуации.

Вопрос 2:
Фактически инженерия знаний:
Варианты ответа:
а) обеспечить ряд средств, представленных в основном в технологии баз данных, но приспособленных к требованиям СУБЗ
б) обеспечить создание единых инструментальных (языковы средств, успешно и эффективно реализующих методы доступа к информации и обработки ее, типичные и для искусственного интеллекта и для технологии баз данных, и не зависящие от того, где эта информация размещается.
в) методология ЭС, которая охватывает методы добычи, анализа и выражения в правилах знаний экспертов.
г) совокупность моделей, методов и технических приемов, нацеленных на создание систем, которые предназначены для решения проблем с использованием знаний.+

Вопрос 3:
Системы интерпретации:
Варианты ответа:
а) специализируются на задачах планирования, например, такой как автоматическое программирование.
б) сравнивают наблюдения поведения системы со стандартами, которые представляются определяющими для достижения цели.
в) выявляют описания ситуации из наблюдений.+
г) включают прогнозирование погоды, демографические предсказания, экономическое прогнозирование, оценки урожайности, а также военное, маркетинговое и финансовое прогнозирование

Вопрос 4:
Динамическая математическая модель:
Варианты ответа:
а) используются для оценки сценариев, которые меняются во времени.+
б) воспроизводит простой «снимок» (или «слепок») ситуации.
в) упрощенное представление или абстракция действительности.
г) наименее абстрактная модель — является физической копией системы, обычно в отличном от оригинала масштабе

Вопрос 5:
Системы предсказания:
Варианты ответа:
а) специализируются на задачах планирования, например, такой как автоматическое программирование.
б) включают прогнозирование погоды, демографические предсказания, экономическое прогнозирование, оценки урожайности, а также военное, маркетинговое и финансовое прогнозирование.+
в) сравнивают наблюдения поведения системы со стандартами, которые представляются определяющими для достижения цели
г) выявляют описания ситуации из наблюдений.

Вопрос 6:
Основные категории моделей для различных ситуаций принятия решений:
Варианты ответа:
а) все перечисленное+
б) Визуальное моделирование и имитация
в) Эвристическое программирование
г) Решения с несколькими альтернативами
д) Оптимизация с использованием математического программирования
е) Имитационное моделирование

Вопрос 7:
Интеллектуальный анализ данных или Data Mining:
Варианты ответа:
а) информация, которая организована и проанализирована с целью сделать ее понятной и применимой для решения задачи или принятия решений.
б) термин, используемый для описания открытия знаний в базах данных, выделения знаний, изыскания данных, исследования данных, обработки образцов данных, очистки и сбора данных; здесь же подразумевается сопутствующее ПО.+
в) оперативная обработка транзакций

Вопрос 8:
Статическая математическая модель:
Варианты ответа:
а) используются для оценки сценариев, которые меняются во времени.
б) наименее абстрактная модель — является физической копией системы, обычно в отличном от оригинала масштабе.
в) воспроизводит простой «снимок» (или «слепок») ситуации.+
г) упрощенное представление или абстракция действительности.

Вопрос 9:
Модельный процессор обычно реализует следующие действия:
Варианты ответа:
а) исполнение модели, т.е. процесс управления текущим прогоном или реализацией модели
б) интеграция модели, т.е. совмещение операций нескольких моделей, когда это необходимо
в) подтверждение и интерпретация инструкций моделирования, поступающих от диалогового компонента системы и проведение их в систему управления моделями
г) все перечисленные+

Вопрос 10:
Цель интеграции для разработчиков интеллектуальных систем:
Варианты ответа:
а) методология ЭС, которая охватывает методы добычи, анализа и выражения в правилах знаний экспертов.
б) обеспечить ряд средств, представленных в основном в технологии баз данных, но приспособленных к требованиям СУБЗ.
в) обеспечить создание единых инструментальных (языковы средств, успешно и эффективно реализующих методы доступа к информации и обработки ее, типичные и для искусственного интеллекта и для технологии баз данных, и не зависящие от того, где эта информация размещается.+
г) совокупность моделей, методов и технических приемов, нацеленных на создание систем, которые предназначены для решения проблем с использованием знаний

Вопрос 11
Модель —
Варианты ответа:
а) наименее абстрактная модель — является физической копией системы, обычно в отличном от оригинала масштабе
б) воспроизводит простой «снимок» (или «слепок») ситуации.
в) упрощенное представление или абстракция действительности.+
г) используются для оценки сценариев, которые меняются во времени.

Вопрос 12:
OLAP — Online Analytical Processing:
Варианты ответа:
а) термин, используемый для описания открытия знаний в базах данных, выделения знаний, изыскания данных, исследования данных, обработки образцов данных, очистки и сбора данных; здесь же подразумевается сопутствующее ПО
б) информация, которая организована и проанализирована с целью сделать ее понятной и применимой для решения задачи или принятия решений.
в) оперативная аналитическая обработка+
г) оперативная обработка транзакций

Вопрос 13:
Системы диагностики:
Варианты ответа:
а) включают диагностику в медицине, электронике, механике и программном обеспечении.+
б) специализируются на задачах планирования, например, такой как автоматическое программирование.
в) сравнивают наблюдения поведения системы со стандартами, которые представляются определяющими для достижения цели
г) выявляют описания ситуации из наблюдений.

Вопрос 14:
Экспертиза:
Варианты ответа:
а) знания, необходимые для понимания, формулирования и решения задач.
б) система, которая использует человеческие знания, встраиваемые в компьютер, для решения задач, которые обычно требуют человеческой экспертизы.
в) минимальные структуры информации, необходимые для представления класса объектов, явлений или процессов
г) обширное, специфическое знание для решения задачи, извлеченное из обучения, чтения и опыта.+

Вопрос 15:
Экспертная система:
Варианты ответа:
а) знания, необходимые для понимания, формулирования и решения задач.
б) минимальные структуры информации, необходимые для представления класса объектов, явлений или процессов
в) обширное, специфическое знание для решения задачи, извлеченное из обучения, чтения и опыта.
г) система, которая использует человеческие знания, встраиваемые в компьютер, для решения задач, которые обычно требуют человеческой экспертизы.+

Критерии оценивания:
Каждое задание оценивается в 1 балл. Оценивание КИМ в целом:
«зачтено» – верно выполнено более 60% заданий.
«не зачтено» – верно менее 60% заданий.

Тестовые задания открытой формы (с кратким свободным ответом)

1. Совокупность методов, которые дают нам возможность принимать оптимальные решения в условиях неопределенности?
Ответ: статистика

2. Решение, наилучшим образом соответствующее целевой установке и удовлетворяющее условиям задачи, называется ...
Ответ: оптимальным планом

3. Функция, значение которой необходимо сделать максимальным или минимальным; функция описывающая степень близости к цели..?
Ответ: целевая функция

4. В качестве раздела исследования операций теория игр представляет теорию математических моделей принятия оптимальных решений в конфликтных ситуациях...?
Ответ: верно/да

5. Постановка задачи. Построение математической модели. Нахождение решения с помощью модели. После модельный анализ и корректировка полученного результата - это основные этапы процесса...
Ответ: исследования

6. Какой критерий считается критерием пессимизма-оптимизма ?
Ответ: критерий Гурвица

7. Какие требования предъявляют к критерию эффективности?
Ответ: установление строго соответствия между ним и конечной целью

8. Что называют объемом выборки?
Ответ: количество наблюдений, составляющих выборку

9. Какой анализ проводят, чтобы установить качество изделия ?
Ответ: "дисперсионный анализ"

10. Что называют случайной величиной ?
Ответ: числовая величина, значения которой зависят от элементарных исходов

11. Раздел математики, изучающий задачи оптимизации с ограничениями в виде системы линейных неравенств - это?
Ответ: линейное программирование

12. Что называют решением игры?
Ответ: совокупность оптимальных стратегий

13. Не выглядит как реальная система, но повторяет ее поведение?
Ответ: аналоговая модель

14. Совокупность моделей, методов и технических приемов, нацеленных на создание систем, которые предназначены для решения проблем с использованием знаний ?
Ответ: инженерия знаний

15. Выявляют описания ситуации из наблюдений?
Ответ: Системы интерпретации

16. Термин, используемый для описания открытия знаний в базах данных, выделения знаний, изыскания данных, исследования данных, обработки образцов данных, очистки и сбора данных; здесь же подразумевается сопутствующее ПО относится к определению ...
Ответ: Интеллектуальный анализ данных или Data Mining

17. Знания, необходимые для понимания, формулирования и решения задач ....?
Ответ: база знаний

18. Обеспечить создание единых инструментальных (языковы средств, успешно и эффективно реализующих методы доступа к информации и обработки ее, типичные и для искусственного интеллекта и для технологии баз данных, и не зависящие от того, где эта информация размещается - пример цели для ...
Ответ: разработчиков интеллектуальных систем

19. Наименее абстрактная модель — является физической копией системы, обычно в отличном от оригинала масштабе - это?
Ответ: Физическая модель

20. Система, которая использует человеческие знания, встраиваемые в компьютер, для решения задач, которые обычно требуют человеческой экспертизы - это...?
Ответ: Экспертная система
Критерии оценки открытых вопросов.
Отлично (зачтено) Ответ полный, развернутый. Вопрос точно и исчерпывающе передан, терминология сохранена, студент превосходно владеет основной и дополнительной литературой, ошибок нет.
Хорошо (зачтено) Ответ полный, хотя краток, терминологически правильный, нет существенных недочетов. Студент хорошо владеет пройденным программным материалом; владеет основной литературой, суждения правильны.
Удовлетворительно (зачтено) Ответ неполный. В терминологии имеются недостатки. Студент владеет программным материалом, но имеются недочеты. Суждения фрагментарны.
Неудовлетворительно (не зачтено) Не использована специальная терминология. Ответ в сущности неверен. Переданы лишь отдельные фрагменты соответствующего материала вопроса. Ответ не соответствует вопросу или вовсе не дан

Проверяемая компетенция ОПК-2: Способен применять современные техники и методики сбора данных, продвинутые методы их обработки и анализа, в том числе использовать интеллектуальные информационно-аналитические системы, при решении управленческих и исследовательских задач
Тестовые задания (выбор одного из вариантов)
Вопрос 1:
Аналоговая модель —
Варианты ответа:
а) не выглядит как реальная система, но повторяет ее поведение.+
б) наименее абстрактная модель — является физической копией системы, обычно в отличном от оригинала масштабе
в) используются для оценки сценариев, которые меняются во времени.
г) воспроизводит простой «снимок» (или «слепок») ситуации.

Вопрос 2:
Фактически инженерия знаний:
Варианты ответа:
а) обеспечить ряд средств, представленных в основном в технологии баз данных, но приспособленных к требованиям СУБЗ
б) обеспечить создание единых инструментальных (языковы средств, успешно и эффективно реализующих методы доступа к информации и обработки ее, типичные и для искусственного интеллекта и для технологии баз данных, и не зависящие от того, где эта информация размещается.
в) методология ЭС, которая охватывает методы добычи, анализа и выражения в правилах знаний экспертов.
г) совокупность моделей, методов и технических приемов, нацеленных на создание систем, которые предназначены для решения проблем с использованием знаний.+

Вопрос 3:
Системы интерпретации:
Варианты ответа:
а) специализируются на задачах планирования, например, такой как автоматическое программирование.
б) сравнивают наблюдения поведения системы со стандартами, которые представляются определяющими для достижения цели.
в) выявляют описания ситуации из наблюдений.+
г) включают прогнозирование погоды, демографические предсказания, экономическое прогнозирование, оценки урожайности, а также военное, маркетинговое и финансовое прогнозирование

Вопрос 4:
Динамическая математическая модель:
Варианты ответа:
а) используются для оценки сценариев, которые меняются во времени.+
б) воспроизводит простой «снимок» (или «слепок») ситуации.
в) упрощенное представление или абстракция действительности.
г) наименее абстрактная модель — является физической копией системы, обычно в отличном от оригинала масштабе

Вопрос 5:
Системы предсказания:
Варианты ответа:
а) специализируются на задачах планирования, например, такой как автоматическое программирование.
б) включают прогнозирование погоды, демографические предсказания, экономическое прогнозирование, оценки урожайности, а также военное, маркетинговое и финансовое прогнозирование.+
в) сравнивают наблюдения поведения системы со стандартами, которые представляются определяющими для достижения цели
г) выявляют описания ситуации из наблюдений.

Вопрос 6:
Основные категории моделей для различных ситуаций принятия решений:
Варианты ответа:
а) все перечисленное+
б) Визуальное моделирование и имитация
в) Эвристическое программирование
г) Решения с несколькими альтернативами
д) Оптимизация с использованием математического программирования
е) Имитационное моделирование

Вопрос 7:
Интеллектуальный анализ данных или Data Mining:
Варианты ответа:
а) информация, которая организована и проанализирована с целью сделать ее понятной и применимой для решения задачи или принятия решений.
б) термин, используемый для описания открытия знаний в базах данных, выделения знаний, изыскания данных, исследования данных, обработки образцов данных, очистки и сбора данных; здесь же подразумевается сопутствующее ПО.+
в) оперативная обработка транзакций

Вопрос 8:
Статическая математическая модель:
Варианты ответа:
а) используются для оценки сценариев, которые меняются во времени.
б) наименее абстрактная модель — является физической копией системы, обычно в отличном от оригинала масштабе.
в) воспроизводит простой «снимок» (или «слепок») ситуации.+
г) упрощенное представление или абстракция действительности.

Вопрос 9:
Модельный процессор обычно реализует следующие действия:
Варианты ответа:
а) исполнение модели, т.е. процесс управления текущим прогоном или реализацией модели
б) интеграция модели, т.е. совмещение операций нескольких моделей, когда это необходимо
в) подтверждение и интерпретация инструкций моделирования, поступающих от диалогового компонента системы и проведение их в систему управления моделями
г) все перечисленные+

Вопрос 10:
Цель интеграции для разработчиков интеллектуальных систем:
Варианты ответа:
а) методология ЭС, которая охватывает методы добычи, анализа и выражения в правилах знаний экспертов.
б) обеспечить ряд средств, представленных в основном в технологии баз данных, но приспособленных к требованиям СУБЗ.
в) обеспечить создание единых инструментальных (языковы средств, успешно и эффективно реализующих методы доступа к информации и обработки ее, типичные и для искусственного интеллекта и для технологии баз данных, и не зависящие от того, где эта информация размещается.+
г) совокупность моделей, методов и технических приемов, нацеленных на создание систем, которые предназначены для решения проблем с использованием знаний

Вопрос 11
Модель —
Варианты ответа:
а) наименее абстрактная модель — является физической копией системы, обычно в отличном от оригинала масштабе
б) воспроизводит простой «снимок» (или «слепок») ситуации.
в) упрощенное представление или абстракция действительности.+
г) используются для оценки сценариев, которые меняются во времени.

Вопрос 12:
OLAP — Online Analytical Processing:
Варианты ответа:
а) термин, используемый для описания открытия знаний в базах данных, выделения знаний, изыскания данных, исследования данных, обработки образцов данных, очистки и сбора данных; здесь же подразумевается сопутствующее ПО
б) информация, которая организована и проанализирована с целью сделать ее понятной и применимой для решения задачи или принятия решений.
в) оперативная аналитическая обработка+
г) оперативная обработка транзакций

Вопрос 13:
Системы диагностики:
Варианты ответа:
а) включают диагностику в медицине, электронике, механике и программном обеспечении.+
б) специализируются на задачах планирования, например, такой как автоматическое программирование.
в) сравнивают наблюдения поведения системы со стандартами, которые представляются определяющими для достижения цели
г) выявляют описания ситуации из наблюдений.

Вопрос 14:
Экспертиза:
Варианты ответа:
а) знания, необходимые для понимания, формулирования и решения задач.
б) система, которая использует человеческие знания, встраиваемые в компьютер, для решения задач, которые обычно требуют человеческой экспертизы.
в) минимальные структуры информации, необходимые для представления класса объектов, явлений или процессов
г) обширное, специфическое знание для решения задачи, извлеченное из обучения, чтения и опыта.+

Вопрос 15:
Экспертная система:
Варианты ответа:
а) знания, необходимые для понимания, формулирования и решения задач.
б) минимальные структуры информации, необходимые для представления класса объектов, явлений или процессов
в) обширное, специфическое знание для решения задачи, извлеченное из обучения, чтения и опыта.
г) система, которая использует человеческие знания, встраиваемые в компьютер, для решения задач, которые обычно требуют человеческой экспертизы.+

Критерии оценивания:
Каждое задание оценивается в 1 балл. Оценивание КИМ в целом:
«зачтено» – верно выполнено более 60% заданий.
«не зачтено» – верно менее 60% заданий.

Тестовые задания открытой формы (с кратким свободным ответом)

1. Совокупность методов, которые дают нам возможность принимать оптимальные решения в условиях неопределенности?
Ответ: статистика

2. Решение, наилучшим образом соответствующее целевой установке и удовлетворяющее условиям задачи, называется ...
Ответ: оптимальным планом

3. Функция, значение которой необходимо сделать максимальным или минимальным; функция описывающая степень близости к цели..?
Ответ: целевая функция

4. В качестве раздела исследования операций теория игр представляет теорию математических моделей принятия оптимальных решений в конфликтных ситуациях...?
Ответ: верно/да

5. Постановка задачи. Построение математической модели. Нахождение решения с помощью модели. После модельный анализ и корректировка полученного результата - это основные этапы процесса...
Ответ: исследования

6. Какой критерий считается критерием пессимизма-оптимизма ?
Ответ: критерий Гурвица

7. Какие требования предъявляют к критерию эффективности?
Ответ: установление строго соответствия между ним и конечной целью

8. Что называют объемом выборки?
Ответ: количество наблюдений, составляющих выборку

9. Какой анализ проводят, чтобы установить качество изделия ?
Ответ: "дисперсионный анализ"

10. Что называют случайной величиной ?
Ответ: числовая величина, значения которой зависят от элементарных исходов

11. Раздел математики, изучающий задачи оптимизации с ограничениями в виде системы линейных неравенств - это?
Ответ: линейное программирование

12. Что называют решением игры?
Ответ: совокупность оптимальных стратегий

13. Не выглядит как реальная система, но повторяет ее поведение?
Ответ: аналоговая модель

14. Совокупность моделей, методов и технических приемов, нацеленных на создание систем, которые предназначены для решения проблем с использованием знаний ?
Ответ: инженерия знаний

15. Выявляют описания ситуации из наблюдений?
Ответ: Системы интерпретации

16. Термин, используемый для описания открытия знаний в базах данных, выделения знаний, изыскания данных, исследования данных, обработки образцов данных, очистки и сбора данных; здесь же подразумевается сопутствующее ПО относится к определению ...
Ответ: Интеллектуальный анализ данных или Data Mining

17. Знания, необходимые для понимания, формулирования и решения задач ....?
Ответ: база знаний

18. Обеспечить создание единых инструментальных (языковы средств, успешно и эффективно реализующих методы доступа к информации и обработки ее, типичные и для искусственного интеллекта и для технологии баз данных, и не зависящие от того, где эта информация размещается - пример цели для ...
Ответ: разработчиков интеллектуальных систем

19. Наименее абстрактная модель — является физической копией системы, обычно в отличном от оригинала масштабе - это?
Ответ: Физическая модель

20. Система, которая использует человеческие знания, встраиваемые в компьютер, для решения задач, которые обычно требуют человеческой экспертизы - это...?
Ответ: Экспертная система
Критерии оценки открытых вопросов.
Отлично (зачтено) Ответ полный, развернутый. Вопрос точно и исчерпывающе передан, терминология сохранена, студент превосходно владеет основной и дополнительной литературой, ошибок нет.
Хорошо (зачтено) Ответ полный, хотя краток, терминологически правильный, нет существенных недочетов. Студент хорошо владеет пройденным программным материалом; владеет основной литературой, суждения правильны.
Удовлетворительно (зачтено) Ответ неполный. В терминологии имеются недостатки. Студент владеет программным материалом, но имеются недочеты. Суждения фрагментарны.
Неудовлетворительно (не зачтено) Не использована специальная терминология. Ответ в сущности неверен. Переданы лишь отдельные фрагменты соответствующего материала вопроса. Ответ не соответствует вопросу или вовсе не дан

5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.)

не предусмотрено

5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации

Процедура проведения:
- по результатам работы в семестре и итогам текущей аттестации – итоговая оценка за промежуточную аттестацию складывается по результатам выполнения всех практических заданий в течение семестра;
- выполнение тестовых заданий при недостаточном объеме выполненных заданий в течение семестра
- устный экзамен по дисциплине (теоретический вопрос).
Пример оценочного средства в виде тестовых заданий представлен в 5.1
Примерные вопросы к зачету
1. Число, оценки, измерение и измерительная шкала
2. Типы измерительных шкал
3. Базовые процедуры обработки данных и проблема выбора измерительной шкалы
4. Метод QIPM
5. Особенности выборочного метода исследования
6. Методы формирования выборки
7. Анализ точности результатов выборочного исследования: доверительный интервал
8. Определение необходимого объема выборки
9. Использование статистических пакетов для определения базовых характеристик выборки. PSPP, R - общая характеристика
10. Определение базовых статистических показателей
11. Проверка нормальности распределения
12. Логика проверки статистических гипотез
13. Статистические ошибки при принятии решений
14. Статистические тесты: общая характеристика
15. Статистическая значимость и практическая важность
16. Параметрические методы проверки статистических гипотез: общая характеристика
17. Критерий z
18. Критерий t Стьюдента для независимых выборок
19. Критерий t Стьюдента для связанных выборок
20. Особенности применения дисперсионного анализа
21. Однофакторный дисперсионный анализ
22. Критерии множественных сравнений
23. Реализация метода однофакторного дисперсионного анализа в статистических пакетах
24. Многофакторный дисперсионный анализ
25. Дисперсионный анализ с повторными измерениями
26. Непараметрические методы проверки статистических гипотез: общая характеристика
27. Критерий χ2 Пирсона
28. Тест Мак-Немара
29. Критерий Манна-Уитни
30. Тест Колмогорова-Смирнова
31. Критерий знаков и Т-критерий Уилкоксона
32. Критерии Краскела-Уоллиса и χ2 Фридмана
33. Показатели качества измерений в социально-экономических исследованиях: общая характеристика
34. Валидность как характеристика измерений
35. Подходы к оценке надежности измерений
36. Использование статистических пакетов для оценки надежности измерений
37. Оценка качества измерительных инструментов
38. Возможности преобразования данных из неметрических шкал в метрические
39. Шкала Лайкерта
40. Модель Раша
41. Реализация модели Раша в программе WINSTEPS
42. Оценка качества измерений на основе модели Раша
Критерии оценивания:
- при выполнение тестовых заданий
Отлично (зачтено) – выполнено 90-100% заданий предложенного теста, в заданиях открытого типа дан полный ответ на поставленный вопрос;
Хорошо (зачтено) – выполнено 75-89% заданий предложенного теста, в заданиях открытого типа дан полный ответ на поставленный вопрос; однако были допущены неточности в определении понятий, терминов и др.
Удовлетворительно (зачтено) – выполнено 60-74% заданий предложенного теста, в заданиях открытого типа дан неполный ответ на поставленный вопрос, в ответе не присутствуют доказательные примеры, текст со стилистическими и орфографическими ошибками.
Неудовлетворительно (не зачтено) – выполнено менее 60% заданий предложенного теста, на поставленные вопросы ответ отсутствует или неполный, допущены существенные ошибки в теоретическом материале (терминах, понятиях).
- при сдаче экзамена
Отлично (зачтено) – обучающимся дан полный, в логической последовательности развернутый ответ на поставленный вопрос, где он продемонстрировал знания предмета в полном объеме учебной программы, достаточно глубоко осмысливает дисциплину, самостоятельно, и исчерпывающе отвечает на дополнительные вопросы, приводит собственные примеры по проблематике поставленного вопроса, решил предложенные практические задания без ошибок.
Хорошо (зачтено) – обучающимся дан развернутый ответ на поставленный вопрос, обучающийся демонстрирует знания, приобретенные на лекционных и практических занятиях, а также полученные посредством изучения обязательных учебных материалов по курсу, дает аргументированные ответы, приводит примеры, в ответе присутствует свободное владение монологической речью, логичность и последовательность ответа. При этом могут допускаться неточности в ответе. Решены предложенные практические задания с небольшими неточностями.
Удовлетворительно (зачтено) – обучающимся дан ответ, свидетельствующий в основном о знании процессов изучаемой дисциплины, отличающийся недостаточной глубиной и полнотой раскрытия темы, знанием основных вопросов теории, слабо сформированными навыками анализа явлений, процессов, недостаточным умением давать аргументированные ответы и приводить примеры, недостаточно свободным владением монологической речью, логичностью и последовательностью ответа. Допускается несколько ошибок в содержании ответа и решении практических заданий.
Неудовлетворительно (не зачтено) – обучающимся дан ответ, который содержит ряд серьезных неточностей, обнаруживающий незнание процессов изучаемой предметной области, отличающийся неглубоким раскрытием темы, незнанием основных вопросов теории, несформированными навыками анализа явлений, процессов, неумением давать аргументированные ответы, слабым владением монологической речью, отсутствием логичности и последовательности. Выводы поверхностны. Решение практических заданий не выполнено. Обучающийся не способен ответить на вопросы даже при дополнительных наводящих вопросах преподавателя.

6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

6.1. Рекомендуемая литература
6.1.1. Основная литература
	Авторы	Заглавие	Издательство, год	Эл. адрес
Л1.1	Дубина И.Н.	Основы математического моделирования социально-экономических процессов: учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры	М. : Издательство Юрайт // ЭБС «Юрайт», 2018	www.biblio-online.ru/book/AE81649F-D411-4FF5-8733-614106E0D831.
6.1.2. Дополнительная литература
	Авторы	Заглавие	Издательство, год	Эл. адрес
Л2.1	Мхитарян В.С. - Отв. ред.	Анализ данных: Учебник для академического бакалавриата	М.:Издательство Юрайт, 2018	urait.ru
6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет"
	Название		Эл. адрес
Э1	КУРС в ЭИОС АГУ		portal.edu.asu.ru
6.3. Перечень программного обеспечения
Microsoft Office 2010 (Office 2010 Professional, № 4065231 от 08.12.2010), (бессрочно); Microsoft Windows 7 (Windows 7 Professional, № 61834699 от 22.04.2013), (бессрочно); Chrome (http://www.chromium.org/chromium-os/licenses ), (бессрочно); 7-Zip (http://www.7-zip.org/license.txt ), (бессрочно); AcrobatReader (http://wwwimages.adobe.com/content/dam/Adobe/en/legal/servicetou/Acrobat_com_Additional_TOU-en_US-20140618_1200.pdf), (бессрочно); ASTRA LINUX SPECIAL EDITION (https://astralinux.ru/products/astra-linux-special-edition/), (бессрочно); LibreOffice (https://ru.libreoffice.org/), (бессрочно); Веб-браузер Chromium (https://www.chromium.org/Home/), (бессрочно); Антивирус Касперский (https://www.kaspersky.ru/), (до 23 июня 2024); Архиватор Ark (https://apps.kde.org/ark/), (бессрочно); Okular (https://okular.kde.org/ru/download/), (бессрочно); Редактор изображений Gimp (https://www.gimp.org/), (бессрочно) Microsoft Office 2010 (Office 2010 Professional, № 4065231 от 08.12.2010), (бессрочно); Microsoft Windows 7 (Windows 7 Professional, № 61834699 от 22.04.2013), (бессрочно); Chrome (http://www.chromium.org/chromium-os/licenses), (бессрочно); 7-Zip (http://www.7-zip.org/license.txt), (бессрочно); AcrobatReader (http://wwwimages.adobe.com/content/dam/Adobe/en/legal/servicetou/Acrobat_com_Additional_TOU-en_US-20140618_1200.pdf), (бессрочно); ASTRA LINUX SPECIAL EDITION (https://astralinux.ru/products/astra-linux-special-edition/), (бессрочно); LibreOffice (https://ru.libreoffice.org/), (бессрочно); Веб-браузер Chromium (https://www.chromium.org/Home/), (бессрочно); Антивирус Касперский (https://www.kaspersky.ru/), (до 23 июня 2024); Архиватор Ark (https://apps.kde.org/ark/), (бессрочно); Okular (https://okular.kde.org/ru/download/), (бессрочно); Редактор изображений Gimp (https://www.gimp.org/), (бессрочно)
6.4. Перечень информационных справочных систем
Информационная справочная система: СПС КонсультантПлюс (инсталлированный ресурс АлтГУ или http://www.consultant.ru/). Профессиональные базы данных: 1. Электронная база данных «Scopus» (http://www.scopus.com); 2. Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru/); 3. Научная электронная библиотека elibrary (http://elibrary.ru)

7. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Аудитория	Назначение	Оборудование
Учебная аудитория	для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), проведения практик	Стандартное оборудование (учебная мебель для обучающихся, рабочее место преподавателя, доска)
Помещение для самостоятельной работы	помещение для самостоятельной работы обучающихся	Компьютеры, ноутбуки с подключением к информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», доступом в электронную информационно-образовательную среду АлтГУ

8. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины

Формы работы по курсу: лекционные и лабораторные занятия в компьютерном классе, выполнение домашних.
Виды контроля: текущий и итоговый. В рамках текущего контроля фиксируется посещение студентами лекционных и лабораторных занятий, а также выполнение домашних заданий. Форма итогового контроля (экзамен) – собеседование по темам курса и проверка выполнения экзаменационных заданий.
Методика формирования результирующей оценки (см. Приложение).
Посещение всех лекционных и лабораторных занятий по курсу является обязательным. Перед каждым лабораторным занятием преподаватель указывает тему, по вопросам к которой следует готовиться, и задачи для самостоятельного выполнения (5-7 заданий по теме). На лабораторном занятии обсуждаются предложенные задания и решаются дополнительные задачи (3-5 задач). По итогам занятия отмечается результативность работы каждого студента (текущий контроль), которая затем учитывается при формировании итоговой оценки по курсу.