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

Методы анализа данных

рабочая программа дисциплины
Закреплена за кафедройКафедра экономики и эконометрики
Направление подготовки38.03.01. Экономика
ПрофильФинансы и бухгалтерский учет; Экономический анализ и управление рисками
Форма обученияОчная
Общая трудоемкость6 ЗЕТ
Учебный план38_03_01_Экономика_Профили-2025
Часов по учебному плану 216
в том числе:
аудиторные занятия 84
самостоятельная работа 105
контроль 27
Виды контроля по семестрам
экзамены: 6
зачеты: 5

Распределение часов по семестрам

Курс (семестр) 3 (5) 3 (6) Итого
Недель 15,5 18
Вид занятий УПРПДУПРПДУПРПД
Лекции 16 16 16 16 32 32
Лабораторные 26 26 26 26 52 52
Сам. работа 66 66 39 39 105 105
Часы на контроль 0 0 27 27 27 27
Итого 108 108 108 108 216 216

Программу составил(и):
к.э.н., доцент, Кузнецова О.В.

Рецензент(ы):
к.э.н., доцент, Деркач Н.О.

Рабочая программа дисциплины
Методы анализа данных

разработана в соответствии с ФГОС:
Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования - бакалавриат по направлению подготовки 38.03.01 Экономика (приказ Минобрнауки России от 12.08.2020 г. № 954)

составлена на основании учебного плана:
38.03.01 Экономика
утвержденного учёным советом вуза от 26.06.2023 протокол № 4.

Рабочая программа одобрена на заседании кафедры
Кафедра экономики и эконометрики

Протокол от 25.06.2024 г. № 10
Срок действия программы: 20242025 уч. г.

Заведующий кафедрой
Шваков Е.Е.


1. Цели освоения дисциплины

1.1.Изучение технологий анализа данных и подготовки данных

2. Место дисциплины в структуре ООП

Цикл (раздел) ООП: Б1.О.05

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

ОПК-2Способен осуществлять сбор, обработку и статистический анализ данных, необходимых для решения поставленных экономических задач;
ОПК-2.1 Знает основные методы сбора, обработки статистических социально-экономических показателей в прикладных исследованиях, приемы и методы анализа данных для решения экономических и управленческих задач, принятия мер регулирующего воздействия
ОПК-2.2 Владеет навыками сбора и обработки данных, необходимых для решения экономических задач, разработки и принятия управленческих решений, мер регулирующего воздействия
ОПК-2.3 Проводит статистический анализ данных, необходимых для решения профессиональных задач
В результате освоения дисциплины обучающийся должен
3.1.Знать:
3.1.1.основы сбора, анализа и использования данных хозяйственного, налогового и бюджетного учетов, учетной информации, бухгалтерской (финансовой), налоговой и статистической отчетности в целях оценки эффективности и прогнозирования финансово-хозяйственной деятельности хозяйствующего субъекта, а также выявления, предупреждения, локализации и нейтрализации внутренних и внешних угроз и рисковсистемы управления;современные инструментальные средства, технологии программирования и анализа данных
3.2.Уметь:
3.2.1.осуществлять сбор, анализ и использование данных хозяйственного, налогового и бюджетного учетов, учетной информации, бухгалтерской (финансовой), налоговой и статистической отчетности в целях оценки эффективности и прогнозирования финансово-хозяйственной деятельности хозяйствующего субъекта, а также выявления, предупреждения, локализации и нейтрализации внутренних и внешних угроз и рисков; эксплуатировать системы управления, применять современные инструментальные средства, технологии программирования и анализа данных
3.3.Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
3.3.1.навыками сбора, анализа и использования данных хозяйственного, налогового и бюджетного учетов, учетной информации, бухгалтерской (финансовой), налоговой и статистической отчетности в целях оценки эффективности и прогнозирования финансово-хозяйственной деятельности хозяйствующего субъекта, а также выявления, предупреждения, локализации и нейтрализации внутренних и внешних угроз и рисковсистемы управления; навыками эксплуатирования систем управления, применения современных инструментальных средств, технологий программирования и анализа данных

4. Структура и содержание дисциплины

Код занятия Наименование разделов и тем Вид занятия Семестр Часов Компетенции Литература
Раздел 1. Основы анализа данных
1.1. Методология построения моделей сложных систем Лекции 5 8 Л2.1, Л1.1, Л2.2
1.2. Модель черного ящика Сам. работа 5 24 Л2.1, Л1.1, Л2.2
1.3. Основы анализа данных Лабораторные 5 12
1.4. Основные этапы моделирования. Методика анализа данных Лекции 5 8 Л2.1, Л1.1, Л2.2
1.5. Основные этапы моделирования. Методика анализа данных Сам. работа 5 42 Л2.1, Л1.1, Л2.2
1.6. Основные этапы моделирования. Методика анализа данных Лабораторные 5 14
Раздел 2. Методы интеллектуального анализа данных
2.1. Определения OLAP, Data Mining, KDD и взаимосвязи между ними Лекции 6 4 Л2.1, Л1.1, Л2.2
2.2. Определения OLAP, Data Mining, KDD и взаимосвязи между ними Сам. работа 6 28 Л2.1, Л1.1, Л2.2
2.3. Типы задач, решаемые методами Data Mining: классификация, кластеризация, регрессия, ассоциация, поиск последовательных шаблонов Лекции 6 6 Л2.1, Л1.1, Л2.2
2.4. Алгоритмы, получившие наибольшее распространение для каждого типа задач: самоорганизующиеся карты, деревья решений, линейная регрессия, нейронные сети, ассоциативные правила Лекции 6 6 Л2.1, Л1.1, Л2.2
2.5. Построение аналитической отчетности Лабораторные 6 6 Л2.1, Л1.1, Л2.2
2.6. Построение регрессионной прогнозной модели спроса. Лабораторные 6 6 Л2.1, Л1.1, Л2.2
2.7. Построение скоринговой модели кредитования (деревья решений) Лабораторные 6 4 Л2.1, Л1.1, Л2.2
2.8. Построение нейросетевой прогнозной модели спроса Лабораторные 6 4 Л2.1, Л1.1, Л2.2
2.9. Подготовка данных и интерпретация результатов Сам. работа 6 11 Л2.1, Л1.1, Л2.2
2.10. Построение сценария предобработки данных в программе Deductor Лабораторные 6 6 Л2.1, Л1.1, Л2.2

5. Фонд оценочных средств

5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины
Примерные вопросы для текущего контроля
1. Какие значения множества данных могут рассматриваться как аномальные?
2. Каково ожидаемое влияние аномальных значений на результаты анализа?
3. Как применяется визуальный анализ для выявления аномалий в одномерных и двумерных множествах данных?
4. Всегда ли аномальные значения являются нежелательными в данных?
5. Какие методы корректировки аномальных значений вам известны?
6. Что такое ETL-системы? 7. Чем вызвана необходимость использования ETL?
8. Каковы основные этапы процесса ETL и решаемые им задачи?
9. Зачем необходимо выполнять очистку данных?
10. Что такое поток данных с точки зрения ETL?
11. В чем заключается процесс снижения размерности исходных данных?
12. По каким причинам при подготовке данных может потребоваться сокращение их размерности?
13. Каких преимуществ можно добиться путем сокращения размерности данных?
14. По каким направлениям может производится сокращение размерности?
15. В каких режимах может производится сокращение размерности данных?
16. Какими свойствами должны обладать алгоритмы сокращения размерности данных для эффективной работы?
17. В чем отличие трансформации данных от предобработки и очистки?
18. С какими проблемами связана необходимость трансформации данных?
19. Каковы цели трансформации данных в аналитическом приложении?
20. Почему, несмотря на то, что трансформация данных производится на этапе консолидации данных, её необходимо применять и в аналитическом приложении?
21. Каково назначение систем OLTP и СППР?
22. Отличия OLTP-систем и СППР?
23. Какие факторы стимулировали появление концепции ХД?
24. В чем заключаются основные различия между ХД и обычными базами данных?
25. Какие функциональные требования предъявляются к ХД?
26. Каковы предпосылки появления концепции ВХД?
27. Каковы принципы функционирования ВХД?
28. В чем состоят преимущества и недостатки ВХД по сравнению с многомерными и реляционными хранилищами?
29. Сохранится ли информация в ВХД после перезагрузки компьютера?
30. Обеспечивают ли ВХД поддержку исторических данных?
31. Что понимается в данных под пропущенным значением?
32. Почему пропущенные значения в анализируемых данных необходимо восстанавливать?
33. Каково происхождение пропусков в данных?
34. Каким требованиям должны удовлетворять алгоритмы восстановления пропущенных значений?
35. В каком случае пропущенные значения можно восстановить вручную?
36. Какие данные с точки зрения восстановления пропущенных значений являются упорядоченными, а какие – неупорядоченными?
37. В чем различие подходов между восстановлением пропусков в упорядоченных и неупорядоченных данных?
38. В чем преимущества и недостатки методики подстановки констант вместо пропущенных значений?
39. Как определяются наиболее вероятные значения для подстановки вместо пропусков.
40. Каковы цели этапа загрузки данных в ETL процессе?
41. Каковы основные причины неполной загрузки данных?
42. Что следует делать с записями, которые не попали в ХД в процессе загрузки?
43. Что следует предпринять, если все данные загрузить не удалось?
44. Почему для переноса данных в ХД организуется несколько потоков?
45. Как можно выполнить проверку результатов загрузки данных?
46. Когда возникает необходимость загрузки данных непосредственно из источников (минуя ХД)?
47. Каковы причины отказа от использования ХД и применения непосредственной загрузки анализируемых данных из источников?
48. Какие проблемы порождает непосредственная загрузка данных из источников?
49. Какие основные типы источников данных, из которых чаще всего приходится загружать данные непосредственно, вам известны?
50. Почему загрузка данных из текстовых фалов с разделителями наиболее проблематична?
51. Какие типы источников данных наиболее удобны для непосредственного доступа и почему?
52. Каковы место и роль извлечения данных в общей структуре ETL процесса?
53. Из каких соображений выбираются используемые источники данных?
54. В чем сложность извлечения данных из отдельных структурированных источников (файлов MS Excel, TXT и т.д.).
55. Почему извлечение данных из СУБД является наименее проблематичным?
56. Все ли данные нужно извлекать из источника при пополнении ХД?
57. Как вы видите роль аналитика в процессе организации извлечения данных в рамках ETL.
58. В чем заключается процедура консолидации данных, каковы ее цели?
59. Какие основные виды источников данных вы знаете?
60. Какие задачи решаются при консолидации?
5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.)
см. приложение
5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации
Текущий контроль осуществляется на лекциях и семинарах в самых разнообразных формах - опроса студентов по изученным вопросам, диалога с преподавателем во время лекций, тестирования и др.
Промежуточная аттестация заключается в проведении в конце семестра экзамена по всему изученному курсу.

6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

6.1. Рекомендуемая литература
6.1.1. Основная литература
Авторы Заглавие Издательство, год Эл. адрес
Л1.1 Румянцева Е.Е. ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ. Учебник и практикум для академического бакалавриата: Гриф УМО ВО М.:Издательство Юрайт, 2018 biblio-online.ru
6.1.2. Дополнительная литература
Авторы Заглавие Издательство, год Эл. адрес
Л2.1 Николаева И.П. Экономическая теория: учебник для бакалавров М.: Издательско-торговая корпорация "Дашков и К", 2019 biblioclub.ru
Л2.2 Горелов, Н.А., Кораблева, О.Н. Развитие информационного общества: цифровая экономика: учебное пособие для вузов. Юрайт, 2020 urait.ru
6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет"
Название Эл. адрес
Э1 Учебный курс на Образовательном портале АлтГУ // https://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=134 portal.edu.asu.ru
6.3. Перечень программного обеспечения
Программные средства офисного назначения: Операционная система Microsoft Windows 2007; Microsoft Office Prof Plus 2007 Rus; Программа распознавания текста ABBYY FineReader 5.0; Microsoft Office SharePoint 2007 Rus; Программы верстки (печатных публикаций и web-страниц): Настольная издательская система PageMaker; Microsoft Front Page.
7-Zip
AcrobatReaderMicrosoft 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
http://www.consultant.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
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)

8. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины

Для усвоения теоретических и практических основ курса необходимо:
• изучить программу курса;
• подобрать литературу по соответствующим темам и изучить её.

Студент должен изучать дисциплину согласно логической последовательности заявленных тематических разделов.
Изучение каждого тематического раздела студентом должно осуществляться следующим образом:
1. Студент должен четко планировать и организовать время, необходимое на изучение темы дисциплины, в соответствии с графиком учебного процесса своей специальности в АлтГУ.
2. При изучении темы студент должен вначале внимательно ознакомиться с темой дисциплины, в соответствие с ее названием найти тематический раздел в учебной литературе, подробно изучить основные понятия, их взаимосвязи и взаимодействия, закономерности, причины и следствия их развития по каждому выносимому на обсуждение вопросу темы. Эти вопросы рекомендуется использовать студенту для самопроверки знаний по тематическому разделу.
Затем студент должен ознакомиться с методической и справочной литературой по тематическому разделу дисциплины для изучения современной практики применения изложенных в теоретической литературе правил и методов разрешения затронутых проблем.
3. При подготовке по каждому тематическому разделу студент должен использовать рекомендованный ему список основной и дополнительной литературы. Студенту рекомендуется подготовить доклады или рефераты по вопросам темы, не рассмотренным на лекционных занятиях.
4. При подготовке к зачету студент в логической последовательности должен повторить изученный в ходе лекционных, семинарских и самостоятельных занятий материал согласно перечню выносимых на зачет вопросов.
5. Студенту рекомендуется использовать современные информационные технологии при самостоятельном изучении отдельных практических вопросов дисциплины.