Содержание
1.
Современное состояние и перспективы развития информационных технологий в
экономике. 3
2.
Интеллектуальные системы. Основные понятия. Развитие интеллектуальных систем 6
2.1.
Сущность и структурно-функциональные особенности интеллектуальных систем. 6
2.2.
Информационно-управляющая деятельность интеллектуальных систем 10
2.3.
Принципы организации и функционирования интеллектуальных систем 15
Практические
задания. 17
1.
Создание исходной таблицы.. 17
1.1.
Создание заголовка таблицы.. 17
1.2.
Создание заголовков столбцов таблицы.. 17
1.3.
Заполнение таблицы исходными данными. 17
1.4.
Вид окна после ввода исходных данных. 18
2.
Выполнение расчетов в таблице. 18
2.1.
Вычисление итоговых сумм по годам. 18
2.2.
Вычисление процентов к итогу. 19
2.3.
Вычисление средних и максимальных значений по каждому году. 19
2.4.
Вид окна Excel после
ввода всех формул. 19
2.5.
Вид таблицы, после выполнения всех расчетов. 20
3.
Использование расширенного фильтра для отбора данных. 21
3.1.
Список секторов деятельности с затратами на исследование в 1999 г.,
превышающими 50% от итоговых. 21
3.2.
Список секторов деятельности с затратами на исследование в 2000 г. от 1,5% до
20%.. 22
3.3.
Определение общей суммы затрат на исследование в предпринимательским и частном
секторах деятельности. 24
4.
Построение гистограммы.. 25
Список
литературы.. 27
1. Современное состояние и
перспективы развития информационных технологий в экономике
В настоящее время
информационные технологии всё долее плотно вплетаются в различные виды
человеческой деятельности. Не обходится без них и в экономике. Существует
множество программных продуктов позволяющих решать те или иные экономические
задачи от автоматизации бухгалтерской деятельности до автоматизации принятий бизнес-решений.
Технология при переводе с греческого (techne)
означает искусство, мастерство, умение, а это не что иное, как процессы. Под процессом следует понимать
определенную совокупность действий, направленных на достижение поставленной
цели. Процесс должен определяться выбранной человеком стратегией и
реализоваться с помощью совокупности различных средств и методов.
Информация является одним из ценнейших ресурсов
общества наряду с такими традиционными материальными видами ресурсов, как
нефть, газ, полезные ископаемые и др., а значит, процесс ее переработки по
аналогии с процессами переработки материальных ресурсов можно воспринимать как
технологию. Тогда справедливо следующее определение.
Информационная технология – процесс, использующий совокупность средств и методов сбора,
обработки и передачи данных (первичной информации) для получения информации
нового качества о состоянии объекта, процесса или явления (информационного продукта).
Целью информационной
технологии
является производство информации для ее анализа человеком и принятия на его
основе решения по выполнению какого-либо действия.
Известно, что, применяя
разные технологии к одному и тому же материальному ресурсу, можно получить
разные изделия, продукты. То же самое будет справедливо и для технологии
переработки информации.[1]
Информационная технология
является наиболее важной составляющей процесса использования информационных
ресурсов общества. К настоящему времени она прошла несколько эволюционных
этапов, смена которых определялась главным образом развитием
научно-технического прогресса, появлением новых технических средств переработки
информации. В современном обществе основным техническим средством технологии
переработки информации служит персональный компьютер, который существенно повлиял
как на концепцию построения и использования технологических процессов, так и на
качество результатной информации.
Три основных принципа
информационной технологии:
·
интерактивный
(диалоговый) режим работы с компьютером;
·
интегрированность (стыковка, взаимосвязь) с другими программными продуктами;
·
гибкость
процесса изменения как данных, так и постановок задач.
Инструментарием
информационной технологии является один или несколько взаимосвязанных
программных продуктов для определенного типа компьютера, технология работы в котором
позволяет достичь поставленную пользователем цель.
В качестве инструментария
можно использовать следующие распространенные виды программных продуктов для
персонального компьютера: текстовый процессор (редактор), настольные
издательские системы, электронные таблицы, системы управления базами данных,
электронные записные книжки, электронные календари, информационные системы
функционального назначения (финансовые, бухгалтерские, для маркетинга и пр.),
экспертные системы и т.д.[2]
При нынешних темпах
развития производства непрерывно идет процесс взаимодействия всех его
составляющих частей. В таких условиях необходимым является вести непрерывное
планирование и оперативно управлять всеми звеньями экономики. Использование
математических методов и современных компьютерных технологий в экономике не
только ускоряет расчеты, но и в десятки, в сотни раз уменьшает время, нужное
для этого. При наличии специализированных
программ можно проводить так называемое моделирование, пришедшее на
замену дорогостоящим поискам ответов и путей решения проблем с помощью проб и
ошибок.
В основном применяют
модели двух видов. Модели, описывающие какое-либо состояние моделируемого
положения, называют статическими. Если моделируются последовательности таких
состояний и связи между ними, нужны модели динамические, учитывающие фактор
времени и разнообразные по уровню сложности моделируемого явления.
И те и другие модели достаточно
наглядны: показывают экономические системы в их развитии, позволяют
проанализировать, где, каким образом, с какими затратами можно что-то исправить,
что-либо дополнить, другими словами - улучшить экономическое планирование.
В последнее время для решения
экономических задач большое внимание уделяют применению автоматизированных
систем управления и автоматических систем обработки данных. Использование таких
систем помогает находить оптимальные варианты, позволяющие разрешить различные
экономические вопросы, требующие в процессе поиска ответов не только скорости и
больших объемов вычислений, но и гибкости, динамизма, неординарных подходов.
Бурное развитие Интернет
также вносит свой вклад в экономику: появился новый вид экономической
деятельности – электронная коммерция, основой которой служит осуществление
продаж через сеть Интернет.
Кроме того, процесс
развития информационных технологий идёт быстрыми темпами, среди их перспектив
развития, полезных для экономики, необходимо отметить разработку способов
высокоскоростной передачи данных. Наличие таких каналов позволит получать
управленцам большее количество информации, необходимой для принятия решения, за
более короткий срок, что повлечёт за собой принятие более взвешенных решений в
области развития экономической деятельности предприятий.
Нельзя также не упомянуть
и такой аспект информационных технологий в экономике как электронные расчёты,
которые позволяют отказаться от денег в привычном их понимании (купюры, монеты
и т.п.) и обеспечивают более рациональное использование финансов, как
предприятиями, так и обычными людьми, что, в конечном итоге, способствует росту
экономического благосостояния и стабильности.
2. Интеллектуальные системы. Основные понятия. Развитие
интеллектуальных систем
2.1. Сущность и структурно-функциональные
особенности интеллектуальных систем
Интеллект (от латинского intellectus – познание, понимание, рассудок) – способность
мышления, рационального познания. Естественным примером интеллектуальной
системы является человек. Задачи, которые решает человек в своей практической
деятельности на основе мышления, относятся к интеллектуальным. Деятельность
человека, особенно интеллектуальная (творческая), еще изучена недостаточно,
принципы и методы ее объясняются неоднозначно. Многочисленные попытки понять и
использовать феномен интеллекта в практических целях имеют заманчивые
перспективы и становятся все более и более реальными.
Будем называть систему,
способную решать интеллектуальные задачи, интеллектуальной системой (ИС). К
числу основных интеллектуальных задач по аналогии с деятельностью человека
можно отнести задачи распознавания (образов, ситуаций, сцен, состояний),
обучения и планирования поведения (принятия решений). В этом плане
интеллектуальными называют еще системы, обладающие способностью к обучению и
изменению своего поведения в результате обучения.
В настоящее время
развитие науки и техники достигло такого уровня, когда становится уже реальным
создание искусственного интеллекта, или точнее, моделирование (имитация)
возможностей и способностей человека, а решение указанных основных задач с
помощью программных и аппаратных средств. Системы ИИ должны воспроизводить
функции естественного интеллекта. Поэтому изучению систем ИИ должно
предшествовать рассмотрение основных свойств и особенностей естественного
интеллекта для того, чтобы понять и использовать свойства биологических систем
для решения технических проблем. Кибернетическое изучение живого помогает
раскрыть как общие законы функционирования сложных систем, так и частные свойства
отдельных органов и организма в целом с точки зрения происходящих в живых,
существах информационных процессов и процессов управления.
Тысячевековая эволюция живых существ привела к их
чрезвычайному усложнению и многоуровневой иерархической организации множества
включенных друг в друга систем и подсистем. Каждому уровню свойственны свои специфические
закономерности информационных процессов, системной организации и процессов
управления. Для общего ознакомления с кибернетическими свойствами живых организмов
акцентируем внимание на общих принципах организации, конкретных механизмах
целесообразного регулирования и активного взаимодействия с окружающей средой.
Большинство изобретений
человека имеет аналогии в природе. При этом оказывается, что основные идеи этих
изобретений реализованы в природе более компактно, миниатюрно, надежно и
совершенно. Многие исследования обнаружили общность этапов развития техники и
природы и привели к выводу о целесообразности использования в технике аналогов
живой природы. Этот вывод имеет особое значение в работах по созданию
технических систем с ИИ. Для того, чтобы установить аналогии между живым
интеллектом и технической системой с ИИ, можно провести некоторое описание
структурных и функциональных особенностей живых или естественных интеллектуальных
систем.
Прежде всего, требует определения понятие "система". В самом широком
смысле можно определить, что система - это совокупность взаимодействующих между
собой относительно элементарных структур или процессов, объединенных в целое
выполнением некоторой общей функции, несводимой к функциям ее компонентов.
Признаки системы: она взаимодействует со средой и другими системами как единое
целое, состоит из иерархии подсистем более низких уровней, является подсистемой
для систем более высокого уровня, сохраняет общую структуру взаимодействия
элементов при изменении внешних условий и внутреннего состояния.
Естественные системы
различаются по своей сложности и уровню организации. Понятие об организации
системы предполагает определенное согласование состояний и деятельности ее
подсистем и составляющих элементов. Это согласование достигается передачей
сигналов (сообщений) по внутрисистемным связям, а для поддержания высокого
уровня организованности необходимо постоянное общение с окружающим миром. Еще
более необходима передача сообщений по внутрисистемным и межсистемным связям
для формирования и выдачи командных сигналов при осуществлении актов
управления.
Основным свойством
естественных ИС является их способность к адаптации при изменении условий функционирования.
Способность к адаптации путем самоорганизации основывается как на
множественности элементов системы и разветвленности связей между ними,
способствующих возникновению целостности, так и на наличии гибкого
взаимодействия между элементами по типу обратных связей. Существенным признаком
самоорганизации является обособление интеллектуальных систем от окружающей
среды.
Функциональной
особенностью обособленной ИС является активное взаимодействие ее со средой.
Особенности ее структурной организации определяют направление и объем процессов
взаимодействия системы со средой. Наличие чрезвычайно разнообразных обратных
связей на всех уровнях влияет на интенсивность процессов взаимодействия.
Отрицательные обратные связи обеспечивают стабильность функций системы,
постоянство ее параметров, устойчивость к внешним воздействиям, Положительные
обратные связи играют роль усилителей процессов и имеют особое значение для
развития, накопления изменений. Наличие отрицательных и положительных обратных
связей приводит к возможности развития по некоторому закону (программе) с
использованием внешних ресурсов.
Сложная динамическая
(устойчиво неравновесная) организация целенаправленной функционирующей системы
требует непрерывного управления, без которого система не может существовать.
Особенность этого управления состоит в том, что оно служит причиной ряда
процессов в самой системе и прежде всего процессов внутреннего
саморегулирования по законам организации системы.
Основными функциями
самоорганизующейся системы являются функции информационного обеспечения (ФИО),
материального и энергетического обеспечения (ФМЭО), перемещения (ФП) и
адаптации (ФА). С точки зрения реализации НИ наибольший интерес представляет
ФИО, которая является всеобъемлющей. Информация необходима для контроля
внутреннего состояния системы, распознавания ситуаций, решения задачи
обеспечения функционирования, выявления закономерностей и обучения. Для
последующего использования получаемая информация должна разделяться и
откладываться в соответствующие системы памяти (оперативные и долговременные).
Функцию информационного
обеспечения реализуют органы контроля окружающей среды, навигации и анализа
объектов. Обработка сигналов этих органов информации осуществляется особым
управляющим узлом (УУ) (устройством), в котором производится анализ полученных
данных, их обработка и обобщение, оценка ситуации и принятие решения.
Одновременно ведется обогащение памяти, накопление опыта, обучение и отработка
логических методов обработки информации.[3]
2.2. Информационно-управляющая деятельность
интеллектуальных систем
Информационно-управляющая
деятельность интеллектуальных систем является определяющей и подчиняет себе все
ее функции. Эта деятельность, осуществляемая особым управляющим узлом,
обеспечивает адекватное реагирование системы на меняющиеся условия и
воздействия внешней среды в процессе достижения целей управления.
Цель - это некий будущий
результат деятельности системы, достигаемый с помощью принципа обратной связи.
При этом исходные условия можно интерпретировать как подцели достигаемой цели.
Причем в некоторых случаях цель автоматически достигается при выполнении
подцелей, а в других случаях для этого требуются еще дополнительные усилия
(действия) системы, реализуемые управляющим узлом с помощью команд (актов)
управления.
Элементарный акт
управления состоит в целесообразном ответе на данное внешнее воздействие.
Элементарный акт управления называют рефлексом. Рефлекс -реакция на возмущение-
Более точное толкование рефлекса включает и обратную связь между результатом
ответного действия (результатом реакции) и формированием новых управляющих
команд.
Существуют два вида
рефлексов - безусловные и условные. Безусловные рефлексы являются врожденными и
передаются по наследству. Их отличительной чертой является автоматическая, стереотипная
форма проявления. Биологическая роль безусловных рефлексов заключается в
обеспечении приспособлений организма к строго постоянным условиям.
Условные рефлексы
вырабатываются в процессе индивидуального развития организма. Их характеризуют
основные признаки.
Приобретаемость. Условные рефлексы вырабатываются у
отдельных индивидуумов по мере необходимости, они не являются обязательными для
всех организмов данного вида.
Изменчивость. Условный
рефлекс вырабатывается, если есть в нем необходимость, и угасает
(затормаживается), если необходимость в нем отпадает.
Сигнальность. Это важнейший признак условного
рефлекса, он заключается в "предупредительной" деятельности
организма.
В жизни сложного
организма рефлекс - существеннейшее нервное явление при помощи которого
устанавливается постоянное и точное соотношение частей организма между собой и
отношение целого организма к окружающим условиям.
Все бесчисленное
множество рефлексов можно разделить на отдельные группы по тому или другому
признаку. Можно выделять группы рефлексов по их биологическому значению, по
расположению рецепторов, по характеру ответной реакции, по длительности
протекания в зависимости от того, какой отдел мозга участвует в их
осуществления. В соответствии с характером внешнего воздействия в организме
человека определяют несколько уровней рефлекторного управления: элементарные
безусловные рефлексы, координационные безусловные рефлексы, интегративные безусловные рефлексы, сложнейшие безусловные
рефлексы, элементарные условные рефлексы и сложные формы целенаправленной
деятельности. Рассмотрим их подробнее.
Элементарные безусловные
рефлексы -это простые ответные реакции. Они вызываются локальным действием
контактных раздражителей (воздействий). Роль обратных связей, преимущественно
отрицательных, в осуществлении и коррекции таких элементарных рефлексов еще
невелика и они реализуются по жестко детерминированной программе. Отсюда их
крайняя степень автоматизма и стереотипности. В понятиях теории автоматического
регулирования - это одноконтурные системы первого порядка с преобладанием
регулирования по возмущению, регулирование по отклонению вносит лишь некоторые
коррективы в ответные реакции.
Координационные
безусловные рефлексы -его акты согласованной деятельности в некоторых пределах
структуры системы. В понятиях теории автоматического регулирования это, по
крайней мере, двухконтурная система с комбинированным регулированием как по
возмущению, так и по отклонению. Координационные рефлексы дают согласованную
реакцию на несколько простых разнородных локальных воздействий.
Интегративные безусловные рефлексы представляют
собой синтез координационных рефлексов вместе со структурным обеспечением в
комплексные реакции определенного значения. В понятиях теории автоматического
регулирования это многоконтурные системы, работающие главным образом на поддержание
постоянных значений основных регулируемых величин, т.е. системы стабилизации,
обеспечивающие уравновешенность (устойчивость) системы. Роль интегративных рефлексов в приспособительной деятельности
биологических систем исключительно велика. Она означает переход от локальных
реакций системы к ответам как целого образования, что может рассматриваться
простейшими актами целесообразного поведения. Интегративные
рефлексы означают переход к качественно новой форме реакций на внешние
воздействия.
Сложнейшие безусловные рефлексыорганизуются по некоторым программам из интегратинных рефлексов и составляют некоторые стереотипы
действий (поведения). Характерной чертой таких рефлексов является то, что они
образуются последовательностью интегративных реакций,
при которой завершение предыдущей стимулирует начало следующей. Сформировавшееся
таким образом поведение определяется как многоконтурное иерархическое
регулирование высокого порядка, в котором особое значение приобретает состояние
системы, направляющее стабилизирующую деятельность на уравновешивание системы с
внешней средой.
Элементарные условные
рефлексы состоят в вызывании интегративных рефлексов
или инстинктивных реакций по сигналам ранее безразличных раздражителей, которые
приобретают сигнальное значение в результате индивидуального опыта системы.
Принципиальным отличием условно-рефлекторного уровня управления от всех
предыдущих является то, что он не существует заранее, а образуется
индивидуально у каждой системы. Условный рефлекс - ярко выраженная
самоорганизующаяся система. Специфическая особенность обратных связей системы
условных рефлексов заключается в том, что они устанавливаются от результатов
действия к сигнальному значению условного раздражителя с положительным знаком -
через подкрепление и с отрицательным знаком - через неподкрепление.
Действенность сигнала определяется ступенью вероятности появления вслед за ним
безусловного раздражителя. Все это делает условные рефлексы наиболее гибким, самоорганизующимся
и самопрограммирующимся механизмом управления. В
понятиях теории автоматического управления это система с самонастройкой
программы. В психическом плане элементарные условные рефлексы дают начало
ассоциативному способу мышления.
Сложные формы
целенаправленной деятельности как уровень управления возникают в результате
интеграции элементарных условных рефлексов и используют аналитика-синтетические
механизмы абстрагирования (отвлечения от безусловных подкреплений) сигналов,
Это дает возможность более полного и целостного восприятия окружающего и более
адекватного прогнозирования и программирования поведения. На этом уровне управления
основным объектом ответных реакций становится не окружающая среда, а сам
управляющий аппарат (устройство) и выработка новых систем самопрограммирования
часто не проявляется внешними реакциями. Сложные формы деятельности
осуществляются с участием многоярусной системы положительных и отрицательных обратных
связей между механизмами восприятия и принятия решения за счет сигналов
согласования и рассогласования, сложившихся из прошлого опыта моделей внешнего
мира и программ поведения с фактическим состоянием окружающей среды.
В понятиях теория
автоматического управления сложные формы деятельности являются наиболее
совершенными самонастраивающимися системами, которые осуществляют свою
оптимизацию путем перестройки организации, т. е. являются самоорганизующимися.
Наиболее сложные формы высшей деятельности связаны с синтетическими процессами,
на основе которых возникают целостные субъективные образы внешнего мира, формируются
целенаправленные программы поведения.
Важной особенностью
биологических систем является целенаправленность их функционирования. Если
такая система функционирует, то это прежде всего означает, что в ней решается
конечное множество задач управления и с определенной точностью обеспечивается
достижение целей управления. Под целью управления при этом обычно понимается не
просто желаемый результат, а в каком-то смысле оптимальный.
Необходимость достижения
той или иной цели в конкретных условиях может быть сформулирована как задача
преодоления некоторого противоречия. Управление тесно связано с информационными
процессами. Так как акт управления осуществляется воздействием на объект
управления, то выбор этого воздействия среди множества возможных происходит на
основе информации об их свойствах, а само воздействие обычно имеет характер пускового
или задерживающего сигнала. Способность системы к саморегуляции,
обеспечивающей адаптивное целесообразное управление, определяется действием
обратных связей.[4]
2.3. Принципы организации и функционирования
интеллектуальных систем
Изучение ИС позволяет
сделать попытку сформулировать общие принципы, которые, не являясь
достаточными, отражают необходимые моменты в их организации и функционировании.
1. Принцип системности.
ИС могут быть только
сложными системами, функции всех их элементов должны быть согласованы с
назначением системы и их местом в них, а также между собой. Именно взаимная
согласованность и взаимозависимость элементов системы обеспечивает целостность
и функциональную полноту наиболее совершенных ИС. Это может также приводить к
структурной или функциональной избыточности.
2. Принцип иерархичности.
Сложная иерархическая
многоуровневая структура является основой для одновременного протекания
множества процессов. Уровень неординарности итогового процесса зависит от
характера совокупности составляющих процессов. Сложная совокупность процессов
принципиально характеризуется и сложной структурой. Таким образом, в некотором
роде уровень сложности системы и ее структуры определяет и потенциальный
уровень ее интеллекта.
3. Принцип многоканальности.
Получение согласованных с
обстоятельствами и средой решений различных задач основывается на информации,
получаемой извне по многим каналам и работающим на различных физических
принципах, что позволяет иметь разнородную характеристику специальных свойств объектов
среды. Комплексирование информационных данных позволяет иметь более объективную
и более полную картину о происходящих процессах. Разнородная информация, получаемая
по разным каналам, обрабатывается примерно за одинаковое минимально возможное
время. Наглядность этого принципа характеризует следующий факт. Человек
способен решать различного рода опознавательные задачи за доли секунды, а
зрительная система человека несомненно работает как параллельное устройство,
Параллельная обработка как зрительной информации, так и поступающей в мозг
человека от других органов чувств, дозволяет реализовать инвариантное
опознавание объектов.
4. Принцип адаптивности.
Принцип адаптивности
предполагает наличие у ИС потенциальных возможностей улучшения работы: в условиях
априорной и текущей неопределенности на основе обучения на опыте. Особая роль
при этом принадлежит элементам системы- реализующим память. Адаптация может
происходить путем самонастройки, самообучения или самоорганизации. Адаптивные
способности могут определяться объемом информации (памятью) системы и потребными
затратами времени на ее обработку.
5. Принцип взаимности функциональных и
структурных свойств.
Естественно, что
назначение системы, ее функции непосредственно влияют на структуру системы.
Однако и структура системы должна способствовать наиболее полной реализации
функций.
6. Принцип эквифивальности.
Этот принцип предполагает
наличие у системы множества взаимосогласованных последовательностей реакций на
определенные внешние воздействия, приводящих к одному и тому же практически
полезному результату.
7. Принцип динамического самопрограммирования.
Самая замечательная
особенность нервного управления, наиболее ярко выраженная в целеустремленном
творческом разуме человека, заключается в способности на основании
разнообразного анализа ситуаций мгновенно создавать сложнейшие и вместе с тем
оптимальные программы деятельности, которые непрерывно перестраиваются и
корректируются с учетом прошлых событий, текущей действительности и прогнозирования
будущего. Уже образование элементарного условного рефлекса представляет собой
выработку новой программы поведения. Усложнение условных рефлексов означает все
более высокую самоорганизацию поведенческих программ. В кибернетическом смысле
основная функция высшей нервной деятельности состоит в динамическом поведении самопрограммирования.[5]
Практические
задания
1.
Создание исходной таблицы
1.1. Создание заголовка таблицы
Выделим диапазон ячеек A1:G1. Из контекстного меню выберем пункт
Формат ячеек. В открывшемся
одноименном окне перейдем на вкладку Выравнивание.
Зададим выравнивание по центру по горизонтали и по вертикали, а также установим флажок Объединение ячеек.
Для объединенного
интервала A1:G1 зададим полужирное
начертание и 9 размер.
1.2. Создание заголовков столбцов
таблицы
В объединение ячеек А3:А4
введем заголовок первого столбца Секторы
деятельности.
В каждую из ячеек B4. D4 и F4 введем текст «млн. руб.», а в
каждую из ячеек C4, E4 и G4 – «в % к итогу».
В три объединения ячеек
В3:С3, D3:E3 и F3:G3 введем года 1998, 1999 и 2000 соответственно.
В ячейки А5 – G5 введем номера столбцов с 1 по 7.
1.3. Заполнение таблицы исходными
данными
В ячейки А7 – А12 введем
следующие названия секторов деятельности: Государственный, Предпринимательский, Высшего
образования и Частный бесприбыльный,
а также Максимальные затраты и Средние затраты.
В ячейки В7 – В10, D7 – D10 и F7 – F10 занесем исходные данные по каждому
из секторов деятельности за каждый год.
1.4. Вид окна после ввода
исходных данных
После заполнения таблицы
исходными данными, как было описано выше, окно Microsoft Excel будет иметь вид:
2.
Выполнение расчетов в таблице
2.1. Вычисление итоговых сумм по
годам
Для примера рассмотрим
процесс вычисления итогового значения по секторам деятельности за 1998 г.
Перейдем в ячейку В6,
нажмем кнопку Автосумма
на панели инструментов.
В качестве диапазона суммирования зададим диапазон
ячеек В7:В10.
Аналогичным способом
рассчитаем итоговые значения за 1999 и 2000 гг., поместим результаты в ячейки D6 и F6 соответственно.
2.2. Вычисление процентов к итогу
Рассмотрим вычисление
процентных соотношений по секторам деятельности
за 1998 г.
Так как суммарное
значение за год составляет 100%, то в ячейку С6 введем 100.
Для расчета процента по
каждому сектору деятельности нужно сумму
по данному сектору деятельности нужно
делить на общую сумму и умножать на 100.
Например, для расчета
процента по Государственному сектору деятельности
нужно в ячейку В7 ввести формулу: «=B6/B6*100».
Аналогичные формулы будут
для расчета итоговых процентов по другим
секторам деятельности и за другие года.
2.3. Вычисление средних и
максимальных значений по каждому году
Для примера рассмотрим
вычисления максимального и среднего значений за 1998 г.
Перейдем в ячейку В11.
Нажмем стрелочку около кнопки Автосумма и выберем функцию МАКС.. В качестве диапазона зададим В7:В10.
В ячейке В12 будем
рассчитывать среднее значение за все секторы деятельности за 1998 г. Для этого
в ячейку введем функцию Среднее, а
диапазон зададим В7:В10.
Аналогичным образом
вычислим средние затраты за 1999 и 2000 гг.
2.4. Вид окна Excel после ввода всех формул
Для просмотра всех формул
выберем пункт главного меню Сервис>Зависимости
формул>Режим проверки формул.
После этого окно Microsoft Excel будет иметь вид:
2.5. Вид таблицы, после
выполнения всех расчетов
После проведения всех расчетов,
таблица будет иметь вид:
|
Внутренние
затраты на исследования и разработки по секторам деятельности
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Секторы
деятельности
|
1998
|
1999
|
2000
|
|
млн. руб.
|
в % к итогу
|
млн. руб.
|
в % к итогу
|
млн. руб.
|
в % к итогу
|
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
|
Всего: в том числе:
|
25082,0
|
100,0
|
43306,5
|
100,0
|
73747,7
|
100,0
|
|
Государств.
|
6465,9
|
25,8
|
13828,8
|
31,9
|
18363,3
|
24,9
|
|
Предприни- мательский
|
17296,6
|
69,0
|
27336,0
|
63,1
|
52434,5
|
71,1
|
|
Высшего
об- разования
|
1297,1
|
5,2
|
2090,4
|
4,8
|
2876,2
|
3,9
|
|
Частный
бес- прибыльный
|
22,4
|
0,1
|
51,3
|
0,1
|
73,7
|
0,1
|
|
Максималь- ные затраты
|
17296,6
|
69,0
|
27336,0
|
63,1
|
52434,5
|
71,1
|
|
Средние
за- траты
|
6270,5
|
25,0
|
10826,6
|
25,0
|
18436,9
|
25,0
|
3.
Использование расширенного фильтра для отбора данных
Перед тем, как
использовать Расширенный фильтр нужно
в некотором диапазоне задать все необходимые условия.
Фильтрацию будем
выполнять на новом листе книги, в который скопируем исходную таблицу, скрыв
строку Всего, в том числе:
Над существующими заголовками таблицы
добавим 4 пустые строки. Скопируем номера столбцов из диапазона A9:G9 в диапазон A5:G5.
3.1. Список секторов деятельности
с затратами на исследование в 1999 г., превышающими 50% от итоговых
В ячейку Е3 введем
необходимое условие >50.
Перейдем к одной из
заполненных ячеек исходной таблицы.
Выделим диапазон ячеек A7:G15.
Выполним пункт главного
меню Microsoft Excel Данные > Фильтр >
Расширенный фильтр.
В открывшемся одноименном
окне в качестве исходного диапазона
зададим диапазон А9:G15, в котором записаны данные по секторам
деятельности а в качестве диапазона
условий – диапазон A2:G3, в которой записано условие «>50».
Также установим
переключатель Фильтровать список на месте.
После этого окно
установок расширенного фильтра примет вид:
После применения расширенного фильтра
получим следующие данные о секторах деятельности с затратами на исследование в
1999 г. более 50%:
|
Секторы
деятельности
|
1998
|
1999
|
2000
|
|
млн. руб.
|
в % к итогу
|
млн. руб.
|
в % к итогу
|
Млн. Руб.
|
в % к итогу
|
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
|
Предприни- мательский
|
17296,6
|
69,0
|
27336,0
|
63,1
|
52434,5
|
71,1
|
3.2. Список секторов деятельности
с затратами на исследование в 2000 г. от 1,5% до 20%
Этот фильтр создадим аналогично,
описанному выше.
В ячейку G3 введем условие >=1,5, а в ячейку G4 - <=20/
Выполним пункт главного меню Microsoft Excel Данные > Фильтр > Расширенный фильтр.
В открывшемся одноименном
окне в качестве исходного диапазона зададим
диапазон А12:G15, в котором записаны данные по секторам
деятельности а в качестве диапазона условий
– диапазон G3:G4, в которой записаны условия «>=1,5»
и «<=20».
Также установим
переключатель Фильтровать список на месте.
В качестве исходного диапазона зададим диапазоны G12:G15.
В качестве диапазона условий зададим G3:G4.
В результате применения
фильтра получим данные о секторе, в котором затраты на исследование составили в
2000 г. от 1,5% до 20%:
|
Секторы
деятельности
|
1998
|
1999
|
2000
|
|
млн. руб.
|
в % к итогу
|
млн. руб.
|
в % к итогу
|
млн. руб.
|
в % к итогу
|
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Всего: в том числе:
|
25082,0
|
100,0
|
43306,5
|
100,0
|
73747,7
|
100,0
|
|
Высшего
об- разования
|
1297,1
|
5,2
|
2090,4
|
4,8
|
2876,2
|
3,9
|
3.3. Определение общей суммы
затрат на исследование в предпринимательским и частном секторах деятельности
В ячейку H4 введем дополнительный заголовок Общая сумма.
В ячейку Н9 введем формулу:
«=B9+D9+F9», которая будет рассчитывать общую сумму затрат на исследование в
предпринимательской деятельности.
В ячейку Н11 введем формулу
«=B11+D11+F11», которая будет вычислять сумму в частной деятельности.
В результате таблица примет вид:
|
Секторы
деятельности
|
1998
|
1999
|
2000
|
Общая сумма
|
|
млн. руб.
|
в % к итогу
|
млн. руб.
|
в % к итогу
|
млн. руб.
|
в % к итогу
|
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Всего: в том числе:
|
25082,0
|
100,0
|
43306,5
|
100,0
|
73747,7
|
100,0
|
|
|
Государств.
|
6465,9
|
25,8
|
13828,8
|
31,9
|
18363,3
|
24,9
|
|
|
Предприни- мательский
|
17296,6
|
69,0
|
27336,0
|
63,1
|
52434,5
|
71,1
|
97067,1
|
|
Высшего
об- разования
|
1297,1
|
5,2
|
2090,4
|
4,8
|
2876,2
|
3,9
|
|
|
Частный
бес- прибыльный
|
22,4
|
0,1
|
51,3
|
0,1
|
73,7
|
0,1
|
147,4
|
|
Максималь- ные затраты
|
17296,6
|
69,0
|
27336,0
|
63,1
|
52434,5
|
71,1
|
|
|
Средние
за- траты
|
6270,5
|
25,0
|
10826,6
|
25,0
|
18436,9
|
25,0
|
|
4.
Построение гистограммы
Построить гистограмму,
отражающую затраты на исследование в
1998-2000 по секторам.
Вызывает Мастер Диаграмм/
Тип диаграммы – гистограмма/ Вид диаграммы – обычная/Диапазон данных = Лист 1! $B$8:$B$11; Лист1!$D$8:$D$11; Лист1! $F$8:$F$1+Лист1! $G$81/
В итоге получается у нас
гистограмма, имеющая следующий вид:
Список
литературы
1.
Искусственный
интеллект. – М.: Бизнес, 1999. – 321 с.
2.
Левин
Р. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных
систем.- М.: ИНФРА-М, 2001. - 390 с.
3.
Стариков
А.И. Математические методы анализа и принятия решений. - М.: МГЭИ, 2003. - 252с.
[1] Данилевский Ю.Г., Петухов И.А., Шибанов B.C. Информационная технология в
промышленности. - Л.: Машиностроение. Ленингр. отделение, 1988. стр.20
[2] Громов Г.Р.
Очерки информационной технологии. - М.: ИнфоАрт,
1992. стр. 150
[3] Искусственный интеллект. – М.:
Бизнес, 1999. – С. 25
[4] Левин Р. Практическое введение в
технологию искусственного интеллекта и экспертных систем.- М.: ИНФРА-М,
2001. – С. 135
[5] Стариков А.И. Математические методы
анализа и принятия решений. - М.: МГЭИ, 2003. – С. 107