Контрольная работа - Информационные системы в экономике - файл n1.docx

Контрольная работа - Информационные системы в экономике
скачать (7159.9 kb.)
Доступные файлы (1):
n1.docx7160kb.20.11.2012 06:48скачать

n1.docx

Министерство образования и науки

Российской Федерации

ГОУ ВПО Кубанский государственный технологический университет

Департамент дополнительного образования

Кафедра автоматизации производственных процессов

Контрольная работа №_______

вариант______
по дисциплине___________________________________________________

Выполнил(а) студент(ка) курса_____ , группы_________шифр___________

Специальность___________________________________________________

Фамилия________________________________________________________

Имя_____________________Отчество________________________________

Рецензент______________________________________________________

(ф.и.о.)

«___»_______________20___г. Подпись____________________________


Краснодар

2011

Содержание




  1. Теоретический вопрос:







  1. Задача оптимизации с использованием табличного процессора Excel.

  1. Решение задач по прогнозированию рынка с помощью Excel.







  1. Создание клиентских баз данных.




  1. Создание веб-страниц предприятия.


ГЛАВА 1

Характеристика и назначение технических средств информационных систем экономики.

без имени-1
Информационные технологии определяют способы, методы и средства сбора, регистрации, передачи, хранения, обработки и выдачи (распространения или публикации) информации в ИС Информационные технологии отвечают на вопрос «как, при помощи чего?»
Технологический процесс обработки информации ИС состоит из отдельных операций, реализуемых с использованием комплекса технических и программных средств. Комплекс технических и программных средств постоянно расширяется, что обусловлено развитием ИС в сторону применения различных информационных сред, включая мультимедиа.
Техническое обеспечение – комплекс технических средств, предназначенных для работы информационной системы, а также соответствующая документация на эти средства и технологические процессы.

Комплекс технических средств составляют:

Предварительный выбор технических средств, организация их эксплуатации, технологический процесс обработки данных, технологическое оснащение оформляются документацией.

Документацию можно условно разделить на три группы:

Технические средства для информационных технологий ИС делятся на классы:

1. Средства сбора и регистрации информации:


2. Комплекс средств передачи информации (технические и программные средства компьютерных сетей):


3. Средства хранения данных. Базы данных И С хранятся на серверах БД, файловых серверах, локальных компьютерах. В качестве носителей информации используются: магнитные диски (съемные, стационарные, переносные диски большой емкости), оптические диски (лазерные диски), магнитооптические диски, диски DVD (цифровые видеодиски).
4. Средства обработки данных. Обработка информации в ИС выполняется с помощью компьютеров, которые делятся на классы:


5. Средства вывода информации. Для отображения и вывода информации используются видеомониторы, принтеры, графопостроители.
К настоящему времени сложились две основные формы организации технического обеспечения (формы использования технических средств): централизованная и частично или полностью децентрализованная.

Централизованное техническое обеспечение базируется на использовании в информационной системе больших ЭВМ и вычислительных центров.

Децентрализация технических средств предполагает реализацию функциональных подсистем на персональных компьютерах непосредственно на рабочих местах.

Перспективным подходом следует считать, по-видимому, частично децентрализованный подход – организацию технического обеспечения на базе распределенных сетей, состоящих из персональных компьютеров и большой ЭВМ для хранения баз данных, общих для любых функциональных подсистем.


ГЛАВА 2

Оценка эффективности рекламных проектов, проведение статистических исследований, прогнозирование перспектив развития (тенденции)
Задание

Известны следующие данные о 5 недавно проданных подержанных автомобилях: х1 – стоимость продажи, х2 – стоимость аналогичного нового автомобиля, х3 – год выпуска, х4 – пробег, х5 – количество капитальных ремонтов, х6 – экспертные заключения о состоянии кузова и техническом состоянии автомобилей (по 10-бальной шкале). Определить, сколько может стоить автомобиль с соответствующими характеристиками: 20 000руб., 34 000руб., 1990г., 140000км., 0,6

Решение

Данные о пяти недавно проданных поддержанных автомобилях:




A

B

C

D

E

F

1

y – стоимость продажи

х1 – стоимость аналогичного нового автомобиля

х2 – год выпуска

х3 – пробег

х4 – количество капитальных ремонтов

х5 – экспертные заключения о состоянии кузова и техническом состоянии автомобилей

2

25000

35000

1990

110000

0

9

3

19500

28000

1988

250000

2

6

4

24000

34000

1990

150000

0

5

5

20500

31000

1989

119000

1

6

6

22500

33000

1989

115000

0

7


В данной задаче предполагается, что существует линейная зависимость между каждой независимой переменной (х1,х2,х3,х4) и зависимой переменной (у), т.е. стоимостью автомобиля.





A

B

C

D

E

F

8

179,584121

0

0,016540643

336,9565217

0,943289225

-681994,3289

9

0

0

0

0

0

0

10

1

0

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

11

#ЧИСЛО!

0

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

12

21300000

0

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

Уравнение множественной регрессии у=m1*x1+m2*x2+m3*x3+m4*x4+m5*x5+b теперь может быть получено из строки 8:

у=0,94*х1 + 336,96*х2 + 0,017*х3 + 0*х4 + 179,58*x5 – 681994,33 (8)

Теперь мы можем определить сколько может стоить автомобиль со стоимостью 34000 р. аналогичного автомобиля, 1990 г. выпуска, с 140000 км. пробега и экспериментальным заключением о состоянии кузова и техническом состоянии автомобиля, оцененным на 6 по 10-бальной шкале :

у=0,94*34000 + 336,96*1990 + 0,017*140000 + 0*0 + 179,58*6 – 681994,33=24014 р.

Это значение может быть вычислено с помощью функции ТЕНДЕНЦИЯ:

=ТЕНДЕНЦИЯ(A2:A6;B2:F6;{34000;1990;140000;0;6}).

ГЛАВА 3

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ПО ПрогнозированиЮ рынка С ПОМОЩЬЮ EXCEL


Предварительная обработка исходной информации для прогнозирования.

Задание 1

  1. Анализируются объемы ежедневных продаж некоторого товара за 60 дней. Получены следующие данные (в штуках):

26, 27, 24, 23, 28, 28, 27, 27, 31, 32, 27, 25, 26, 27, 24, 33, 30, 31, 28, 25, 27, 28, 29, 29, 31, 26, 26, 25, 24, 27, 27, 28, 28, 29, 29, 31, 27, 25, 26, 27, 33, 28, 28, 29, 32, 30, 31, 26, 27, 25, 23, 28, 32, 29, 28, 30, 26, 27, 30, 26.

Необходимо:

а) построить статистический ряд;

б) с помощью встроенных функций Excel (Вставка/Функция/Статистические) определить выборочные характеристики:

  1. - минимальное значение (функция МИН);

  2. - максимальное значение (МАКС);

  3. - размах выборки;

  4. - среднюю величину (СРЗНАЧ);

  5. - моду (МОДА);

  6. - медиану (МЕДИАНА);

  7. - среднее линейное отклонение (СРОТКЛ);

  8. - дисперсию (ДИСП);

  9. - среднеквадратическое отклонение (СТАНДОТКЛОН);

  10. - показатели вариации размаха, линейного и квадратического отклонения;

  11. - асимметрию (СКОС);

  12. - эксцесса (ЭКСЦЕСС);

в) получить вышеперечисленные характеристики с помощью инструмента Описательная статистика (Сервис/Анализ данных);

г) построить таблицу эмпирического распределения частот (воспользовавшись функцией Вставка/Функция/Статистические/СЧЁТЕСЛИ) и его график, оценить характер распределения визуально и посредством показателей асимметрии и эксцесса;

д) построить по эмпирическим данным нормальное распределение частот (Вставка/Функция/Статистические/НОРМРАСП), оценить соответствие ему фактических данных по критерию Пирсона ?2 (Вставка/Функция/Статистические/ ХИ2ТЕСТ).

Для е построить полигон относительных частот фактического и нормального распределения.

Решение:

  1. Для решения этой задачи выполним последовательность действии:

Для этого воспользуемся встроенными в Excel статистическими функциями = МИН и =МАКС, занесем соответствующие формулы в ячейки B7:B8. Количество интервалов N вычисляем в ячейке B10 по формуле Стерджесса, символьный вид которой =ОКРУГЛ(1+3,322LOG10(B9);0). Количество интервалов, естественно, округляется до целого. Длину интервала h вычисляем в ячейке B11 по формуле =(B8-B7)/B9. Результат показан на рис.1

без имени-1
Рис.1. Определение статистических характеристик массива A2: O6


Для этого расположим элементы выборки по возрастанию с помощью функций НАИМЕНЬШИЙ (массив; n) и СТОЛБЕЦ(). Записываем в ячейку А14 формулу = НАИМЕНЬШИЙ(2:5;СТОЛБЕЦ()) и перетаскиваем ее вправо. В результате в ячейке А14 оказывается минимальный элемент выборки – 23, В14 23 и т.д.



без имени-1
Рис. 2. Построение статистических рядов
Ряд интервалов начинается с минимального значения выборки. Поэтому помещаем в ячейку A17 формулу =А14. Остальные точки отстоят друг от друга на длину интервала (ячейка В11). Затем заносим в B17 формулу =A17+$В$11 и копируем В17 вправо.

Ряд середины интервалов. Середина первого интервала равна левому концу интервала (A17) плюс половина его длины (В11). Заносим в A20 формулу =A17+ $B$11/2 и копируем ее вправо.

Ряд повторяемости значений. Число элементов выборки, принадлежащих интервалу [a; b), равно числу элементов, меньших b минус число элементов, меньших a. Для их подсчета воспользуемся функцией СЧЁТЕСЛИ(массив; критерий). Заносим в ячейку A23 формулу =СЧЁТЕСЛИ(A2:O5;"<"&B17)-СЧЁТЕСЛИ(A2:O5;"<"&A17) и копируем ее вправо. Знак & обозначает объединение двух значений: объединяем текст “<” и адрес конкретной ячейки “B17”.

Ряд относительных частот значений. Делим элементы ряда повторяемости значений на объем выборки. Для этого набираем в в ячейке A26 формулу = =A23/$B$9 и копируем ее вправо. Результаты построения статистических рядов показаны на рис.2.


  1. С помощью встроенных функций Excel(Вставка/Функция/Статистические) определим выборочные характеристики:

  1. - минимальное значение (функция МИН);

  2. - максимальное значение (МАКС);

  3. - размах выборки;

  4. - среднюю величину (СРЗНАЧ);

  5. - моду (МОДА);

  6. - медиану (МЕДИАНА);

  7. - среднее линейное отклонение (СРОТКЛ);

  8. - дисперсию (ДИСП);

  9. - среднеквадратическое отклонение (СТАНДОТКЛОН);

  10. - показатели вариации размаха, линейного и квадратического отклонения;

  11. - асимметрию (СКОС);

  12. - эксцесса (ЭКСЦЕСС).



  1. Получим вышеперечисленные характеристики с помощью инструмента Описательная статистика (Сервис/Анализ данных). Результат выведем на отдельно листе под название «Описательная статистика».




  1. В ячейки A43:A103 введем значения ряда интервалов, которые были рассчитаны в пункте а.

С помощью функции Частота заполним столбец абсолютных частот, для этого выделим блок ячеек B43:B103. С панели инструментов Стандартная вызовем Мастер функций (кнопка fx). В появившемся диалоговом окне выберем категорию Статистические и функцию ЧАСТОТА, после чего нажмите кнопку ОК. Указателем мыши в рабочее поле Массив_данных введем диапазон данных наблюдений (A2:O5). В рабочее поле Двоичный_массив мышью введите диапазон интервалов (A43:A103). Слева на клавиатуре последовательно нажмите комбинацию клавиш Ctrl+Shift+Enter. В столбце B должен появиться массив абсолютных частот (см. рис.3).
В ячейке B103 найдем общее количество наблюдений. Активизируем ячейку B103, на панели инструментов Стандартная нажмем кнопку Автосумма. Убедимся, что диапазон суммирования указан правильно и нажмем клавишу Enter.

Заполним столбец относительных частот. В ячейку введем формулу для вычисления относительной частоты: =B43/$B$103. Нажмем клавишу Enter. Протягиванием (за правый нижний угол при нажатой левой кнопке мыши) скопируем введенную формулу в диапазон и получим массив относительных частот.

Заполним столбец накопленных частот. В ячейку D43 скопируем значение относительной частоты из ячейки C43. В ячейку D44 введем формулу: =D43+C44. Нажмем клавишу Enter. Протягиванием (за правый нижний угол при нажатой левой кнопке мыши) скопируем введенную формулу в диапазон D44:D103. Получим массив накопленных частот.


Построим диаграмму относительных и накопленных частот. Щелчком указателя мыши по кнопке на панели инструментов вызовем Мастер диаграмм. В появившемся диалоговом окне выберем закладку Нестандартные и тип диаграммы График/гистограмма. После редактирования диаграмма будет иметь такой вид, как на рис.3.
без имени-1
Рис. 3. Результат вычислений.


  1. В ячейки A110:A169 введем значения ряда интервалов, которые были рассчитаны в пункте а.

Среднее арифметическое выборки вычисляется как сумма всех интервалов в ряде, деленная на объем выборки =A170/B9. А стандартное отклонение распределения равно отношению разности максимального и минимального значения к табличному коэффициенту. Коэффициент можно вычислить по таблице приведенной ниже.
\includegraphics[width=7.06in,height=3.35in]{d:/html/work/link1/metod/met90/met9013.eps}
Устанавливаем табличный курсор в ячейку В110 и для получения значения вероятности воспользуемся специальной функцией — нажимаем на панели инструментов кнопку Вставка функции (fx). В появившемся диалоговом окне Мастер функций - шаг 1 из 2 слева в поле Категория указаны виды функций. Выбираем Статистическая. Справа в поле Функция выбираем функцию НОРМРАСП. Нажимаем на кнопку ОК.

Появляется диалоговое окно НОРМРАСП. В рабочее поле X вводим адрес ячейки А110 щелчком мыши на этой ячейке. В рабочее поле Среднее вводим адрес ячейки D110. В рабочее поле Стандартное_откл вводим с клавиатуры значение среднеквадратического отклонения (адрес ячейки E110). В рабочее поле Интегральная вводим с клавиатуры вид функции распределения ИСТИНА. Нажимаем на кнопку ОК.

В ячейке В110 появляется вероятность 0,01. Указателем мыши за правый нижний угол табличного курсора протягиванием (при нажатой левой кнопке мыши) из ячейки В110 до В169 копируем функцию НОРМРАСП в диапазон В111:В169.

Относительная частота вычисляется, так же как и в предыдущем пункте.

без имени-1
Рис. 4. Результат вычислений.

  1. Полигон относительных частот фактического и нормального распределения

без имени-1
Рис. 5. Результат построений


Задание 2
Анализируется продолжительность телефонных разговоров с клиентами некоторой справочной службы. Случайным образом отобраны 60 телефонных разговоров и зафиксированы их длительности (в секундах):

47,19

72,6

48,4

62,92

38,72

82,28

93,17

73,81

82,28

72,6

56,87

59,29

84,7

66,55

79,86

96,8

42,35

81,07

84,7

66,55

50,82

62,92

72,6

99,22

84,7

66,55

56,87

47,19

60,5

70,18

54,45

60,5

64,13

39,93

59,29

65,34

66,55

84,7

75,02

72,6

72,6

48,4

71,39

77,44

84,7

66,55

65,34

42,35

58,08

62,92

68,97

66,55

99,22

84,7

61,71

42,35

59,29

72,6

66,55

56,87

Необходимо:

а) вычислить выборочное среднее значение, дисперсию, среднеквадратическое отклонение;

б) построить интервальный статистический ряд, включающий 5 интервалов и вычислить на его основании выборочные характеристики; построить гистограмму распределения частот.

Длина интервала определяется путем деления размаха выборки на количество интервалов.

Среднее значение интервального ряда Xср рассчитывается по формуле:

(1)

Дисперсия интервального ряда рассчитывается по формуле:
(2)

в) построить интервальный статистический ряд, включающий 8 интервалов и вычислить на его основании выборочные характеристики (аналогично предыдущему пункту); построить гистограмму распределения частот;

г) сравнить результаты вычислений в пунктах а), б), в).

Решение:


  1. Выборочное среднее значение равно отношению суммы всех элементов выборки к объему выборки =СУММ(A2:O5)/B8 (в ячейки B8 записано значение объема выборки равное 60).

Дисперсия вычисляется с помощью специальной функции ДИСП, которая оценивает дисперсию по выборке.

Среднеквадратичное отклонение является квадратным корнем из дисперсии. Поэтому для вычисления этой величины воспользуемся функцией КОРЕНЬ.


  1. Построение интервального статистического ряда проводим аналогично с задание 1.

Выборочное среднее значение интегрального ряда равно отношению суммы произведений ряда середины интервала с рядом частот к сумме элементов ряда частот. Для подобных вычислений были использованы функции СУММПРОИЗВ и СУММ.

=СУММПРОИЗВ(A26:E26;A29:E29)/СУММ(A29:E29)

Дисперсия для интервальных рядов вычисляется как отношение суммы произведений квадрата отклонения середины интервала от среднего значения интервального ряда и частоты к сумме элементов ряда частот. Для подобных вычислений будет удобнее, для начала, отдельно вычислить квадрат отклонения середины интервала от среднего значения интервального ряда, как это показано на рис. 6.

Среднеквадратичное отклонение – это квадратный корень из дисперсии.
без имени-1
Рис. 6. Результат вычислений.


  1. Этот пункт аналогичен предыдущему, только включает уже 8 интервалов.


без имени-1
Рис. 7. Результат вычислений.
Задание 3


  1. В таблице приведены данные за 10 лет по количеству вновь регистрируемых фирм Х и по количеству банкротств Y в некотором государстве.




Год

X

Y

Год

X

Y

1

72 500

1 020

6

82 500

3 000

2

72 900

1 290

7

87 000

4 000

3

74 150

1 830

8

86 500

4 200

4

73 500

2 250

9

90 000

4 500

5

78 350

2 500

10

89 000

4 000


Дайте ответы на вопросы:

а) каково ожидаемое количество вновь регистрируемых фирм в течение года для данного временного интервала; какова выборочная дисперсия и среднеквадратическое отклонение для этого показателя?

б) каково ожидаемое количество банкротств в течение года для данного временного интервала; какова выборочная дисперсия и среднеквадратическое отклонение для этого показателя?

в) постройте графики анализируемых величин. Являются ли они независимыми? Вычислите коэффициент корреляции между X и Y (Вставка/Функция/ Статистические/КОРРЕЛ). Оцените значимость коэффициента корреляции с помощью t-критерия Стьюдента.


Расчетное значение критерия tрасч определяется по формуле:

, (3)

где r – коэффициент корреляции;

n – число наблюдений.

Табличное значение критерия tтабл определяется с помощью встроенной функции СТЬЮДРАСПОБР (Вставка/Функция/Статистические) при уровне значимости 0,05 и числе степеней свободы.

Коэффициент корреляции признается значимым, если


Решение:


  1. Заполним ячейки A1:B10 данными по количеству вновь регистрируемых фирм и количеству банкротов.

Выполним команду СервисАнализ данных. Появится окно Анализ данных. В списке инструментов анализа выберим строку Экспоненциальное сглаживание и щелкните на кнопке ОК. Появится окно Экспоненциальное сглаживание, которое следует заполнить.

Установим курсор в поле Входной интервал. Выделим интервал входных данных A1:A10. В поле Входной интервал появится строка $A$1:$A$10.

Проведем расчет при значении константы сглаживания a, равном 0,9. Для этого введите в поле Фактор затухания значение, равное 0,9.

Установим курсор в поле Выходной интервал. Выделим ячейки A34:A43. Установим флажок в поле Вывод графика и щелкнем на кнопке ОК. На рабочем листе (см. рис. 8) будет выведен прогноз и диаграмма, позволяющая сравнить прогноз с фактическими данными.

Выборочную дисперсию и среднеквадратичное отклонение вычисляется аналогично задаче 2.
без имени-1
Рис. 8. Результат вычислений.

  1. Ожидаемое количество банкротств вычисляется аналогично пункту а данной задачи.


без имени-1
Рис. 9. Результат вычислений.


  1. Вычислим значение коэффициента корреляции. Для этого курсор установим в ячейку A52. На панели инструментов нажмем кнопку Вставка функции (fx). В появившемся диалоговом окне Мастер функций выберем категорию Статистические и функцию КОРРЕЛ, после чего нажмем кнопку ОК. Указателем мыши введем диапазон данных выборки Х в поле массив1 (А1:А10). В поле массив2 введем диапазон данных выборки У (В1:В10). Нажмем кнопку ОК. В ячейке A52 появится значение коэффициента корреляции — 0,969.

Расчетное значение критерия tрасч определяется по формуле:



где r – коэффициент корреляции;

n – число наблюдений.

Табличное значение критерия tтабл определяется с помощью встроенной функции СТЬЮДРАСПОБР (Вставка/Функция/Статистические) при уровне значимости 0,05 и числе степеней свободы.

без имени-1
Рис. 10. Результат вычислений.
Коэффициент корреляции значим, поскольку tрасчет > tтабл (45,461 > 2,306).

  1. Прогнозирование стационарных показателей


Задача 1


  1. В таблице приведены данные об объемах продаж некоторого товара в течение года.




Номер месяц (n)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Продажи, млн р. (y)

1240

1262

1291,1

1243,9

1189,43

1251,1

1260,8

1244

1266,9

1284

1237,8

1265,7


Необходимо:

а) построить график и визуально определить, является ли ряд стационарным;

б) дать прогноз продаж на 13-й месяц:

  1. ? по среднему уровню всего года, последнего полугодия, последнего квартала;

  2. ? по последним четырем месяцам методом простой средней, а также взвешенной средней, учитывающей большую значимость последних измерений:

Сравните полученные результаты.
Решение:






без имени-1
Рис. 11. Результат построений
Под временным рядом понимают упорядоченную во времени последовательность значений одной или конечного множества случайных величин. В первом случае говорят об одномерном временном ряде, во втором - о многомерном временном ряде. Здесь будут рассматриваться только одномерные временные ряды. Одномерный временной ряд называется стационарным, если его вероятностные характеристики (параметры случайной величины) постоянны. Временной ряд называется нестационарным, если хотя бы одна из вероятностных характеристик непостоянна. 


  1. Для того чтобы дать прогноз на следующий месяц т.е. на 13-й необходимо воспользоваться функцией РОСТ, так как линия данных об объеме продаж носит нелинейный характер.

Чтобы узнать прогноз по всему году на 13-й месяц, в ячейку C25 мы запишем формулу =РОСТ(A25:A36;B25:B36;B37), как показана на рис. 12. Далее чтобы рассчитать прогноз по последнему полугодию, мы лишь вирируем количество ячеек в зависимости от требуемого промежутка времени и количества продаж в этот промежуток времени.
без имени-1
Рис. 12. Результат вычислений


Задача 2



По данным таблицы:

  1. сгладить временной ряд методом скользящей средней по трем и пяти точкам.

  2. сгладить временной ряд методом экспоненциального сглаживания, приняв параметр экспоненциального сглаживания равным 0,1 и 0,3:


Решение:
Задание выполняется аналогично задаче 3. Только помимо экспоненциального сглаживания, нам необходимо применить функцию Скользящее среднее. Результаты приведены на рисунках ниже.
без имени-3
Рис. 13. Результат построений

без имени-6
Рис. 14. Результат построений


Задание 3


  1. В таблице приведены данные об объемах продаж некоторого товара в течение трех лет.




Номер года ( i )

Номер месяца ( j )

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

1

940

900

1144

1173

1305

1309

1374

1374

1241

1269

1068

1045

2

915

802

1087

1201

1396

1439

1441

1445

1356

1339

1240

1205

3

884

1018

1164

1249

1328

1363

1388

1382

1311

1296

1201

1075


Необходимо:

а) построить на одном рисунке графики динамики продаж по годам и определить наличие сезонности;

б) рассчитать индексы сезонности по месяцам и построить сезонную волну:

в) дать помесячный прогноз объемов продаж на 4-й год, если годовой объем прогнозируется на уровне 14 642 млн. руб.
Решение:





без имени-1
Рис. 15. Результат построений


  1. Расчет индексов сезонности методом средней арифметической

Вычислим усредненные значения уровней по одноименным периодам (месяцам) способом средней арифметической простой (=СРЗНАЧ) и результат запишем в ячейки E34:E45. А затем тоже самое мы делаем по годам и результаты записываем в B46:D46.

В ячейку E46 запишем формулу =СРЗНАЧ(B34:D45) и тем самым определим общий средний уровень. Теперь можно рассчитать индексы сезонности по каждому месяцу с помощью уравнения =E34/$E$46 записанного в ячейке F34, затем с помощью автозаполнения заполняются данные на другие месяца.

Совокупность вычисленных индексов сезонности характеризует сезонную волну объемов продаж во внутригодовой динамике. Для наглядности получения представления о сезонной волне объемов продаж изобразим полученные данные на линейном графике (см. рис. 16)
без имени-1

Рис. 16. Результат вычислений


  1. Выполняется аналогично задаче 1 с использование функции РОСТ


без имени-1
Рис. 17. Результат вычислений

ГЛАВА 4
Создание клиентских баз данных
Задание

  1. Составить БД некоторого университета, содержащую информацию о студентах, конференциях, оценках, название конференции, город.







  1. Составить БД некоторого университета, содержащую информацию о преподавателях, дисциплинах, кафедрах, типах занятий.








Решение

  1. Создадим базу данных и назовем ее «университет1».

Создадим первую таблицу под названием «результат». Откроем эту таблицу в режиме Конструктора и заполним необходимые поля (код студента, фамилия, имя, отчество, название конференции, оценка выступления). В строках столбцов «Тип данных» значения оставим те же, только столбец «оценка выступления» сделаем числовым. Затем сохраним таблицу, перейдем в режим «Таблица» и заполним поля необходимыми значениями.
c:\documents and settings\admin\мои документы\мои рисунки\без имени-1.jpg
Рис. 18. Таблица «результаты»
Создадим ограничение для строки «оценка выступления», чтобы туда можно было вводить числа от 3 до 5. Для этого в режиме конструктора данной таблице, установим курсор на столбце «оценка выступления», а в нижней части окна в поле «Условие на значения», поставим ограничения 5Or 4 Or 3. В строке «Сообщение об ошибке» запишем «Введите правильные данные».
Аналогично заполним таблицы «Конференция», содержащую название ВУЗа, название конференции, «Место проведения», содержащую название ВУЗа, город и «Студенты», содержащую ФИО, название ВУЗа.
c:\documents and settings\admin\мои документы\мои рисунки\без имени-1.jpg

Рис. 19. Таблица «конференция»


c:\documents and settings\admin\мои документы\мои рисунки\без имени-1.jpg
Рис. 20 Таблица «место проведения»
c:\documents and settings\admin\мои документы\мои рисунки\без имени-1.jpg
Рис. 21. Таблица «студенты»

Создадим Схему БД. Для этого во вкладке «Работа с базами данных» выберите «Схема данных», в открывшееся окно схемы данных поместите все таблицы, предварительно указав в них ключевые поля, и создайте связи между ними в соответствии с рис. 22.
c:\documents and settings\admin\мои документы\мои рисунки\без имени-1.jpg
Рис. 22. Схема данных
Создадим запрос о ВУЗах студенты, которого принимали участие в определенной конференции. Для это во вкладке «Создания» откроем «Мастер запросов» там выберем пункт Простой запрос. В область «Выбранные поля» перенесем все необходимы для запроса поля из таблиц «Студенты» и «Конференция».

Затем после создания формы запроса, в нижней часте экрана в режиме Конструктора в полях «Условия отбора» запишем [Введите название ВУЗа] и [Введите название конференции] под полями «Название ВУЗа»и «Название конференции» соответственно.

Выполним запрос, в выводящихся окошках запишем «КубГТУ» и «Историческая конференция в честь Дня Победы», в результате у нас на экране появится результат запроса.
c:\documents and settings\admin\мои документы\мои рисунки\без имени-1.jpg
Рис. 23. Результат запроса «студенты ВУЗа»
Аналогично создадим запросы «победители» и «проигравшие», чтобы определить в каком ВУЗе имеется студент получивший минимальную и максимальную оценку по проходившим конференциям. Отличие от предыдущего запроса лишь в том, что в поле «Условие отбора» в режиме Конструктора в запросе «победители» мы пишем 5, а в запросе «проигравшие» 3 или 4 соответственно.

Для создания формы таблиц «конференция» и «результаты» в Access 2007 достаточно во вкладке «Создание» нажать кнопку форма, предварительно установив курсор на необходимую таблицу на панели вашей БД. А затем нужно будет только откорректировать стиль и ширину окошек.


c:\documents and settings\admin\мои документы\мои рисунки\без имени-1.jpg
Рис. 24. Форма таблицы «результаты».
c:\documents and settings\admin\мои документы\мои рисунки\без имени-1.jpg
Рис. 25. Форма таблицы «конференция».
Чтобы по запросу «студенты ВУЗа» (в котором при введении названия ВУЗа и конференции во всплывающие окошки, появлялся результат о студентах ВУЗа принимавших участие в конкретной конференции) создать отчет, достаточно, как и для создания форы, на вкладке «Создание» нажать кнопку «Отчет», а затем выбрать нужный стиль и откорректировать расположение данных.
c:\documents and settings\admin\мои документы\мои рисунки\без имени-1.jpg
Рис. 26. Отчет по запросу «студенты ВУЗа»


  1. Аналогичные действия мы проделываем и для создания БД под названием «университет2».


ГЛАВА 5

Создание веб-страниц предприятия
Задание

Разработать проект структуры сайта туристического агентства.

Решение

Простейший правильный документ HTML, содержащий все теги, определяющие структуру, выглядит следующим образом:



<НЕАD>

Заголовок документа



Текст документа





Создадим главную страницу и назовем её «Сайт». Разделим страницу на 3 части, в этом нам поможет парный тег <table>, который создает таблицу и тем самым делит страницу на 4 части (2 столбца и 2 строки). Используя тэг COLSPAN, мы объединим 2 столбца по горизонтали, так мы визуально получим 3 части.

Верхнюю часть мы заполним картинкой. В левой будут картинки- ссылки на другие страницы, а в самой большой правой части будет первоначальный текст.

В верхнюю часть вставим картинку используя тэг , сама же картинка будет находится в той же папке, что и html страницы.

С помощью тэга можно создавать ссылки в том числе и ссылки-картинки, как это сделано на примере нашей интернет страницы.

c:\documents and settings\admin\мои документы\мои рисунки\без имени-1.jpg

Рис. 27. Фрагмент кода интернет страницы.

В правой большой части страницы вместе с текстом также расположена ссылка на фреим.

Фреймы


Язык HTML позволяет в рамках одной Web-страницы отобразить несколько документов. Для этого страница должна быть разбита на несколько областей - фреймов. Разбиение страницы описывается документом HTML особого рода, структура которого отличается от обычной. Тело документа заменяется описанием фреймов, задаваемым парным тегом <FRAMESET>. Элемент BODY в таком документе должен отсутствовать, а при наличии - игнорируется браузером.

Открывающий тег <FRAMESET> должен содержать обязательный атрибут COLS= или ROWS=, определяющий способ разбиения окна. В первом случае окно разбивается вертикальными линиями, во втором - горизонтальными. Если заданы оба атрибута, создается сетка фреймов. Значение любого из этих атрибутов - это перечисленные через запятую размеры отдельных фреймов.



Значения могут быть заданы в пикселях или в процентах от ширины окна. Последняя область может быть определена с помощью символа «*», что означает, что ей выделяется все оставшееся пространство.



Между тегами <FRAMESET> и FRAMESET> должно располагаться ровно столько элементов, сколько областей создано с помощью атрибутов COLS= и ROWS=. При этом могут использоваться дополнительные элементы FRAMESET, описывающие дальнейшее разбиение на подобласти еще меньшего размера, или непарные теги <FRAME>, определяющие способ использования области.

Тег <FRAME> должен содержать обязательный атрибут SRC=, с помощью которого указывается, какой документ первоначально загружается в соответствующую область. Значение этого атрибута - абсолютный или относительный адрес URL нужного документа.

Среди прочих атрибутов выделяется атрибут NAME=, позволяющий задать имя созданной области в виде последовательности латинских букв и цифр, использованной как значение этого атрибута.



Это имя можно использовать, чтобы загружать новые документы в ранее созданную область. Для этого в тег <А>, определяющий гиперссылку, необходимо добавить атрибут TARGET=, значение которого совпадает с ранее определенным именем области. При переходе по данной гиперссылке новый документ загрузится в указанный фрейм.

В нашем случае фрейм разбит на 2 части, справа расположен текст со своей полосой прокрутки, а справа мы можем видеть слайд-шоу фотографий по теме сайта.

c:\documents and settings\admin\мои документы\мои рисунки\без имени-1.jpg

Рис. 28 Код фрейма.c:\documents and settings\admin\мои документы\мои рисунки\без имени-1.jpg

Рис.29. Главная страница сайта


Учебный материал
© bib.convdocs.org
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации