Работа в аналитической платформе Deductor Studio

Описание платформы Deductor, ее назначение. Организационная структура аналитической платформы Deductor, состав модулей. Принципы работы программы, импорт и экспорт данных. Визуализация информации, сценарная последовательность и мастер обработки.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 19.04.2014
Размер файла 3,7 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Рис. 20. Мастер визуализации

Откроется окно «Мастер Визуализации» (рис. 20) на котором нужно продолжить работу мастера нажав на кнопку «Далее»

Рис. 21. Мастер визуализации

В следующем окне мастера визуализации «2 из 3» выбираем типы визуализации установкой слева от них галочек, как показано на рис. 22.

Рис. 22. Мастер визуализации

В следующем окне мастера визуализации настраиваем данные согласно рисунку 23.

Рис. 23. Мастер визуализации

Далее нам приходится только нажать на кнопку «Готово» для завершения построения визуализации анализируемых данных (рис. 24).

Рис. 24. Мастер визуализации

После этого окно мастера закроется, а на главной области программы появится новая вкладка «Диаграмма», щелкнув по которой левой кнопкой мыши нам откроется созданный отчет с применением визуализации на основе диаграмм, как показано на рис. 25.

Рис. 25

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Практика экономической жизни требует непрерывного обновления знаний и умения добывать их. Обработка накопленных данных, проведение анализа их и построение прогнозов на основе полученной информации являются актуальными проблемами не только финансовых аналитиков, но и практикующих финансовых менеджеров. Наличие специализированных программных средств, позволяющих не просто интерпретировать полученную информацию в виде таблиц и графиков, но и создавать на их базе информационные системы с аналитическими свойствами позволяет значительно формализовать, ускорить и упростить рутинные процессы добывания знаний и принятия решений. Мы закрепили усвоенный теоретический материал практическим заданием и создали самостоятельно базу данных, которую впоследствии визуализировали на основе анализа данных.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

Степанов А.Н. Архитектура вычислительных систем и компьютерных сетей : учеб. пособие для студ. вузов / А. Н. Степанов. - М. ; СПб. ; Н. Новгород : Питер, 2007. - 508 с. : рис. - (Учебное пособие). - Алф. указ.: С. 496-508

Иопа Н.И. Информатика (для технических специальностей) : учеб. пособие / Н. И. Иопа. - М. : Кнорус, 2011. - 470 с. - Библиогр.: С. 470

Провалов В.С. Информационные технологии управления : учеб. пособие / В. С. Провалов ; Рос. акад. образования, Моск. психолого-соц. ин-т. - М. : Флинта, 2008. - 371 с.

Гришин А.Ф. Статистические модели: построение, оценка, анализ : учеб. пособие для студ. вузов / А. Ф. Гришин, Е. В. Кочерова. - М. : Финансы и статистика, 2005. - 416 с.

Голицына О.Л. Базы данных : учеб. пособие / О. Л. Голицина, Н. В. Максимов, И. И. Попов. - М. : Форум - ИНФРА-М, 2006. - 352 с.

Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP : учеб. пособие для вузов / А. А. Барсегян [и др.]. - 2-е изд. перераб. и доп. - СПб. : БХВ-Петербург, 2007. - 375 с.

Лаборатория BaseGroup. Технологии анализа данных. http://www.basegroup.ru

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.