• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Logistics Information Technology and Systems

2019/2020
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
3
ECTS credits
Delivered at:
Department of Information Systems and Technologies in Logistics
Course type:
Compulsory course
When:
1 year, 4 module

Instructors

Программа дисциплины

Аннотация

Курс знакомит студентов с наиболее распространенным IT-инструментом для решения задач управления в сфере логистики – электронными таблицами MS Excel и является поддержкой для большинства общепрофессиональных и специальных дисциплин, предусмотренных учебным планом.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Формирование общего понимания принципов работы с оперативной (обновляемой) информацией
  • Формирование умения строить модели данных
  • Формирование умения собирать и структурировать отчетную информацию
  • Формирование навыков применения различных функций и методов визуализации данных разных категорий и исследования их взаимосвязи
Результаты освоения дисциплины

Результаты освоения дисциплины

  • Студент может выполнить сезонную декомпозицию временного ряда, используя Excel. Студент может выбрать подходящую модель временного ряда на основе анализа его закономерных компонентов. Студент может привести формулы, назвать условия применимости, параметры моделей простого экспоненциального сглаживания, Хольта и Винтерса. Он способен строить прогнозы временных рядов с использованием этих моделей в Excel.
  • Студент может с использованием функций и графиков Excel: исследовать распределения переменных в любой шкале измерения, а также совместные распределения переменных в номинальной/порядковой шкале, выявлять наличие выбросов, сравнивать количественные характеристики групп наблюдений, вычислять описательные статистики для групп наблюдений.
  • Студент способен быстро выделять из табличного массива необходимую информацию. Студент способен выполнять базовые аналитические вычисления.
  • Студент способен выполнять загрузку данных в Excel из разных источников. Студент способен обеспечить целостность распределенных данных в рабочей книге. Студент способен подготовить данные к дальнейшей аналитической обработке и знает основные функции работы с разными форматами данных.
  • Студент способен находить решения для задач с линейными целевыми функциями при наличии ограничений различными методами с использованием Excel.
  • Студент способен организовывать информацию удобным образом с использованием сводных таблиц Excel и проводить аналитические расчеты. Студент способен строить и оформлять основные виды диаграмм в Excel. Студент способен собирать и настраивать простые инфопанели для удобства анализа оперативной информации.
  • Студент способен разработать модель данных на основе нескольких тематических таблиц. Студент способен создавать запросы к модели данных. Студент способен выполнять агрегирующие вычисления с использованием DAX-формул.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Первичная работа с источниками данных
    Импорт и экспорт данных в электронных таблицах. Целостность данных. Заполнение пропусков, удаление дубликатов. Система работы с именами ячеек и диапазонов. Функции поиска и сортировки данных. Функции для работы с разными форматами данных.
  • Разработка аналитической отчетности в электронных таблицах Excel
    Концепция проведения расчетов в электронных таблицах. Электронные таблицы как рабочий инструмент логиста. Автоматизация расчетов с использованием большого объема данных. Функции для работы с массивами и ссылками. Использование простых и расширенных фильтров. Методы группировки данных. Функции условного агрегирования.
  • Использование сводных таблиц для аналитической отчетности
    Сводные таблицы и диаграммы. Методы фильтрации, группировки и создания вычисляемых полей в сводных таблицах. Создание и редактирование сводных диаграмм. Средства создания графического интерфейса пользователя. Разработка простых инфопанелей с возможностями фильтрации. Применение сводных таблиц для решения логистических задач (на примере задачи ABC-XYZ анализа запасов).
  • Применение оптимизационных инструментов Excel для решения задач логистики
    Использование таблиц подстановки, применение диалогового окна подбора параметров, расчет сценариев с использованием инструмента «что-если», применение надстройки «Поиск решения» (на примере транспортной задачи, задачи на распределение ресурсов, задачи на подбор веса груза).
  • Построение модели данных с помощью надстройки Power Query
    Соединение данных из разных источников, преобразование таблиц, использование ключевых полей, внешние и внутренние соединения, консолидация и очистка данных, роль различных данных в модели (справочники и факты), использование DAX-формул.
  • Реализация методов и моделей прогнозирования с использованием электронных таблиц Excel
    Роль прогнозирования в управлении цепью поставок. Классификация методов прогнозирования. Понятие временного ряда. Реализация методов сглаживания временных рядов в Excel: скользящие средние и медиана, экспоненциальное сглаживание, методы Хольта и Винтерса, метод сезонной декомпозиции временного ряда. Выбор параметров методов прогнозирования. Оценка ошибки прогноза.
  • Разведочный анализ данных в Excel
    Способы описания данных. Связи между переменными и способы из визуализации. Номинальных и порядковые величины: описательные статистики, диаграммы частот и круговые диаграммы, диаграммы рассеяния. Описательные статистики для интервальных переменных: меры центрального положения и меры разброса. Графическое представление распределений – точечная диаграмма, гистограмма, диаграмма ствол-листья, диаграмма «ящик с усами». Распределение случайной величины: способы описания. Нормальное распределение. Стандартное нормальное распределение. Стандартизация значений.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • Домашнее задание (неблокирующий)
  • Активность (неблокирующий)
  • Тест (блокирующий)
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (4 модуль)
    0.2 * Активность + 0.3 * Домашнее задание + 0.5 * Тест
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • - Воскобойников Ю.Е. — Эконометрика в Excel. Модели временных рядов: учебное пособие - Издательство "Лань" - 2018 - ISBN: 978-5-8114-3056-7 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/107923
  • - Калмыкова С.В., Ярошевская Е.Ю., Иванова И.А. — Работа с таблицами в Microsoft Excel: учебно-методическое пособие - Издательство "Лань" - 2019 - ISBN: 978-5-8114-3626-2 - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/121489
  • - Пакулин В.Н. — Решение задач оптимизации управления с помощью MS Excel 2010 - Национальный Открытый Университет "ИНТУИТ" - 2016 - ISBN: - Текст электронный // ЭБС Лань - URL: https://e.lanbook.com/book/100483
  • Microsoft Excel 2016 : новейший самоучитель, Леонтьев, В. П., ISBN: 978-5-699-88697-5, 2019
  • Анализ данных в MS Excel : основные сведения о MS Excel, статистические таблицы и графики, статистические функции, пакет анализа (анализ данных) : учеб. пособие для вузов, Мхитарян, В. С., Шишов, В. Ф., Козлов, А. Ю., ISBN: 978-5-906923-26-4, 2018
  • Бизнес-аналитика средствами Excel : учеб. пособие / Я.Л. Гобарева, О.Ю. Городецкая, А.В. Золотарюк. — 3-е изд., перераб. и доп. — М. : Вузовский учебник : ИНФРА-М, 2018. — 350 с. + Доп. материалы [Электронный ресурс; Режим доступа http://www.znanium.com]. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/854421
  • Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel / Форман Д.; Пер. с англ. Соколовой А. - М.:Альпина Пабл., 2016. - 461 с.: 84x108 1/16 (Обложка) ISBN 978-5-9614-5032-3 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/551044
  • Соловьев, В.И. Анализ данных в экономике: Теория вероятностей, прикладная статистика, обработка и анализ данных в Microsoft Excel. : учебник / Соловьев В.И. — Москва : КноРус, 2019. — 497 с. — (бакалавриат). — ISBN 978-5-406-06940-0. — URL: https://book.ru/book/930826 (дата обращения: 10.10.2019). — Текст : электронный.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Business statistics using EXCEL & SPSS, Lee N., Peters M., ISBN: 978-1-84860-220-5, 2016
  • Microsoft Excel 2016 : пер. с англ., Уокенбах, Дж., ISBN: 9785990891005, 2019
  • Predictive analytics : Microsoft Excel, Carlberg C., ISBN: 978-0-7897-4941-3, 2013
  • Бизнес - моделирование и анализ данных : решение актуальных задач с помощью Microsoft Excel, Винстон, Уэйн Л., Бочиной, Ю., ISBN: 9785496030519, 2018
  • Количественные методы разработки и принятия решений в менеджменте : компьютерное моделирование в Microsoft Excel : практикум, Мадера, А. Г., ISBN: 9785971049999, 2018
  • Сводные таблицы в Microsoft Excel 2013, Джелен, Б., Александер, М., Ильичевой, Л. М., Малышевой, Х. В., ISBN: 9785845918611, 2017
  • Статистический анализ данных в MS Excel : учеб. пособие / А.Ю. Козлов, В.С. Мхитарян, В.Ф. Шишов. — М. : ИНФРА-М, 2019. — 320 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). — www.dx.doi.org/10.12737/2842. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/987337
  • Яковлев В. Б.-СТАТИСТИКА. РАСЧЕТЫ В MICROSOFT EXCEL 2-е изд., испр. и доп. Учебное пособие для вузов-М.:Издательство Юрайт,2019-353-Университеты России-978-5-534-01672-7: -Текст электронный // ЭБС Юрайт - https://biblio-online.ru/book/statistika-raschety-v-microsoft-excel-437852
  • Яковлев, В.Б. Регрессионный анализ. Расчеты в Excel и Statistica. : учебное пособие / Яковлев В.Б. — Москва : Русайнс, 2018. — 176 с. — ISBN 978-5-4365-2727-7. — URL: https://book.ru/book/930268 (дата обращения: 10.10.2019). — Текст : электронный.