Системы обработки файлов
Заказать уникальное эссе- 11 11 страниц
- 15 + 15 источников
- Добавлена 17.01.2023
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
Введение 3
Основные направления использования СППР в управлении финансам 3
Выводы 10
Список использованных источников 10
Данные системы используются для решения задач прогнозирования повеления системы на основе массивов данных, полученных в динамике. Задачи данного типа предполагают выявление корреляции между различными параметрами потока данных, на основе которого строятся характеристики зависимостей, позволяющие вычислять вероятности поведения системы в перспективе. Использование данных систем позволяет рассчитывать прогнозные объемы по клиентской базе, спросу на продукцию определённого вида, анализировать поведение системы при различных параметрах кредитования, активности конкурентов. Полученные результаты позволяют своевременно принимать необходимые решения, корректировать политику компании, что обеспечивает защиту от негативных последствий в будущем. Эффективность данного метода обработки больших данных связана с отсутствием факторов форс-мажора, отсутствием явной зависимости моделируемого объекта от человеческого фактора, в отсутствие которых построенные прогнозы являются достаточно достоверными.ВыводыВ данной работе проведён анализ использования СППР в работе финансового сектора. Показано, что основными направлениями использования СППР являются задачи, которые предполагают необходимость анализа большого объема факторов в условиях неопределенности. Механизмы СППР предлагают базу знаний, содержащую экспертные данные и рекомендации по принятию решений при возникновении ситуаций, характеризуемых определённым набором внешних факторов.Список использованных источниковАгамиров Л. В. Статистические методы анализа результатов научных исследований : учебное пособие / Л. В. Агамиров. - Москва: Изд-во МЭИ, 2018. - 71 с. Алпайдин Э. Машинное обучение: новый искусственный интеллект / Этем Алпайдин ; [перевод с английского: Дмитрий Вибе, д.ф.-м.н.]. - Москва : Фонд развития промышленности, 2017. - XII, 191 с.Бабиева Н. А., Раскин Л. И. Автоматизация ИТ-сервисов на предприятиях. [Текст] : учебно-методическое пособие / Н. А. Бабиева, Л. И. Раскин. – М.: Инфра-М, 2018. – 208 с.Баранчиков А. И. Управление ИТ-инфраструктурой организаций [Текст] : учебник / А. И. Баранчиков. - Рязань: РГУ, 2019. - 219 с.Белоусов П. А., Марухина О. В., Скоморохов А. О. Машинное обучение и большие данные : учебное пособие / П. А. Белоусов, О. В. Марухина, А. О. Скоморохов. - Санкт-Петербург : ГУАП, 2021. - 119 с.Зимин В.В. Искусственный интеллект в информационной безопасности: учебное пособие / В. В. Зимин. - Кемерово: Кузбассвузиздат, 2018. – 499 с.Зыков Р.В. Роман с Data Science: как монетизировать большие данные / Зыков Роман. - Санкт-Петербург: Питер : Прогресс книга, 2021. - 318 с.Иванов Д. Б. Разработка системы управления данными: учебник / Иванов Д.Б. - Воронеж, 2018. – ВГУ, 2018. - 120 с.Казакова, Н. А. Анализ финансовой отчетности. Консолидированный бизнес: учебник / Н. А. Казакова. — Москва: Издательство Юрайт, 2022. — 233 с. Казанцев С.Я. Информационные технологии: учебное пособие / С. Я. Казанцев. - Москва: ЮНИТИ-Дана, 2020. - 351 с.Калинина В. Н. Теория вероятностей и математическая статистика: учебник для вузов / В. Н. Калинина. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва: Издательство Юрайт, 2022. — 472 с. Камалова Г. Г. Технологии анализа данных: монография / Камалова Гульфия Гафиятовна. - Саратов: Амирит, 2019. - 160 с.Келлехер Д., Тирни Б. Наука о данных: базовый курс / Джон Келлехер, Брендан Тирни. - Москва : Альпина Паблишер, 2020. – 220 с.Кувайскова Ю. Е., Клячкин В. Н. Статистические методы прогнозирования: учебное пособие / Ю. Е. Кувайскова, В. Н. Клячкин. - Ульяновск : УлГТУ, 2019. - 197 с.Кудрявцев, В. Б. Интеллектуальные системы : учебник и практикум для вузов / В. Б. Кудрявцев, Э. Э. Гасанов, А. С. Подколзин. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 165 с.
2. Алпайдин Э. Машинное обучение: новый искусственный интеллект / Этем Алпайдин ; [перевод с английского: Дмитрий Вибе, д.ф.-м.н.]. - Москва : Фонд развития промышленности, 2017. - XII, 191 с.
3. Бабиева Н. А., Раскин Л. И. Автоматизация ИТ-сервисов на предприятиях. [Текст] : учебно-методическое пособие / Н. А. Бабиева, Л. И. Раскин. – М.: Инфра-М, 2018. – 208 с.
4. Баранчиков А. И. Управление ИТ-инфраструктурой организаций [Текст] : учебник / А. И. Баранчиков. - Рязань: РГУ, 2019. - 219 с.
5. Белоусов П. А., Марухина О. В., Скоморохов А. О. Машинное обучение и большие данные : учебное пособие / П. А. Белоусов, О. В. Марухина, А. О. Скоморохов. - Санкт-Петербург : ГУАП, 2021. - 119 с.
6. Зимин В.В. Искусственный интеллект в информационной безопасности: учебное пособие / В. В. Зимин. - Кемерово: Кузбассвузиздат, 2018. – 499 с.
7. Зыков Р.В. Роман с Data Science: как монетизировать большие данные / Зыков Роман. - Санкт-Петербург: Питер : Прогресс книга, 2021. - 318 с.
8. Иванов Д. Б. Разработка системы управления данными: учебник / Иванов Д.Б. - Воронеж, 2018. – ВГУ, 2018. - 120 с.
9. Казакова, Н. А. Анализ финансовой отчетности. Консолидированный бизнес: учебник / Н. А. Казакова. — Москва: Издательство Юрайт, 2022. — 233 с.
10. Казанцев С.Я. Информационные технологии: учебное пособие / С. Я. Казанцев. - Москва: ЮНИТИ-Дана, 2020. - 351 с.
11. Калинина В. Н. Теория вероятностей и математическая статистика: учебник для вузов / В. Н. Калинина. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва: Издательство Юрайт, 2022. — 472 с.
12. Камалова Г. Г. Технологии анализа данных: монография / Камалова Гульфия Гафиятовна. - Саратов: Амирит, 2019. - 160 с.
13. Келлехер Д., Тирни Б. Наука о данных: базовый курс / Джон Келлехер, Брендан Тирни. - Москва : Альпина Паблишер, 2020. – 220 с.
14. Кувайскова Ю. Е., Клячкин В. Н. Статистические методы прогнозирования: учебное пособие / Ю. Е. Кувайскова, В. Н. Клячкин. - Ульяновск : УлГТУ, 2019. - 197 с.
15. Кудрявцев, В. Б. Интеллектуальные системы : учебник и практикум для вузов / В. Б. Кудрявцев, Э. Э. Гасанов, А. С. Подколзин. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 165 с.
Вопрос-ответ:
Какие задачи можно решить с помощью систем обработки файлов?
Данные системы используются для решения задач прогнозирования поведения системы на основе массивов данных полученных в динамике. Задачи данного типа предполагают выявление корреляции между различными параметрами потока данных, на основе которого строятся характеристики зависимостей, позволяющие вычислять вероятности поведения системы в перспективе.
Какие основные направления использования систем обработки файлов в управлении финансами?
Системы обработки файлов применяются в управлении финансами для решения таких задач, как прогнозирование финансовых показателей, анализ эффективности инвестиций, оптимизация расходов и доходов, управление ликвидностью и т.д.
Какие выводы можно сделать по использованию систем обработки файлов в управлении финансами?
Использование систем обработки файлов в управлении финансами позволяет повысить эффективность принятия финансовых решений, улучшить прогнозирование и анализ финансовых показателей, а также оптимизировать управление финансовыми ресурсами компании.
Какие источники использовались при анализе систем обработки файлов?
При анализе систем обработки файлов в управлении финансами были использованы следующие источники: [Список использованных источников].
Для чего используются системы обработки файлов?
Системы обработки файлов используются для решения задач прогнозирования поведения системы на основе данных, полученных в динамике. Они помогают выявить корреляцию между параметрами данных и построить характеристики зависимостей, а также вычислить вероятности поведения системы в будущем.
Зачем нужны системы обработки файлов?
Системы обработки файлов используются для обработки и анализа больших массивов данных, полученных в динамике. Они позволяют выявлять корреляцию между различными параметрами потока данных и строить характеристики зависимостей, что позволяет прогнозировать поведение системы в будущем.
Какие задачи можно решать с помощью систем обработки файлов?
С помощью систем обработки файлов можно решать задачи прогнозирования поведения системы на основе анализа данных. Это может быть прогнозирование финансовых показателей, прогнозирование спроса на товары или услуги, прогнозирование роста или снижения производительности и т.д. В общем, такие системы позволяют предсказывать различные сценарии развития системы на основе имеющихся данных.
Какие выводы можно сделать по поводу использования систем обработки файлов?
Использование систем обработки файлов в управлении финансами и других сферах позволяет повысить эффективность принятия решений. Анализ больших массивов данных позволяет выявить тренды и зависимости, что позволяет делать более точные прогнозы и оптимизировать бизнес-процессы. Также, использование таких систем позволяет быстро анализировать и обрабатывать огромные объемы информации, что особенно важно в условиях современного информационного общества.
Можете предоставить список использованных источников по данной теме?
К сожалению, в данном случае я не могу предоставить список использованных источников, так как информация о них не указана в заданном тексте.
Какие задачи решаются с помощью использования систем обработки файлов?
С помощью систем обработки файлов можно решать различные задачи, связанные с анализом данных. Например, можно проводить прогнозирование поведения системы на основе имеющихся данных, выявлять зависимости и тренды в данных, оптимизировать бизнес-процессы, анализировать рыночную ситуацию и многое другое.
Назовите основные направления использования систем обработки файлов
Системы обработки файлов используются в различных сферах, включая банковское дело, финансовый сектор, медицину, государственное управление и др. Они предназначены для автоматизации процессов обработки и анализа файловых данных, упрощения работы с большими объемами информации, повышения эффективности и точности обработки данных.
Какие задачи можно решать с помощью систем обработки файлов?
Системы обработки файлов предназначены для решения различных задач, включая анализ данных, построение прогнозов, оптимизацию процессов, контроль качества данных, мониторинг и управление. Они позволяют обрабатывать большие объемы информации, выявлять зависимости и тренды, принимать обоснованные решения на основе анализа данных.