Введение 3
1. Актуальность вопроса 4
2. Анализ существующей системы 5
2.1. Qlik View 6
2.2. Klipfolio 7
2.3. Tableau 8
2.4. Power BI 9
3. Power BI 10
3.1. Источники данных поддерживаемые программой 12
3.2. Компоненты Power BI 13
4. Построение отчетов 14
4.1. Отчет о студентах 18
4.2. Отчет о студентах по критериям 19
4.3. Отчет о поступление студентов за определенный год 20
4.4. Отчет об учащихся за определенный год и научной степенью 21
4.5. Отчет о контингенте учащихся из разных стран 22
4.6. Методическое пособие по созданию отчетов в Power BI 24
4.7. Участие в международной конференции 31
5. Заключение 33
6. Список источников 34
7. Приложение 37
Разработка и создание программного обеспечения модулей формирования отчетов о контингенте и успеваемости студентов информационной системы – набор информации, содержащий массивы данных, разного формата. В рамках данной магистерской диссертации рассматривается разработка, создание, настройка программного обеспечения, которое позволяет обрабатывать большие объемы данных, различного формата и предоставлять в доступном, наглядном, легко-понятном виде. Использование средств и методов бизнес – аналитики позволяет исследовать потребности деятельности организации с целью определения проблем обучения студентов и предложения их решения [1]. Формирование отчетов о контингенте и успеваемости студентов с использованием средств бизнес – аналитики имеет важное практическое применение в работе университета: появляется возможность исследовать информацию о контингенте студентов, выявлять статистику поступления из разных стран мира, так же исследование успеваемости студентов на основе различных факторов.
В современном мире средства бизнес – аналитики актуальны, много компанию внедряют их в свои системы. Бизнес – аналитик выступает в роли
«как посредника между заинтересованными лицами для сбора, анализа, коммуницирования и проверки требований по изменению бизнес-процессов, регламентов и информационных систем. Бизнес-аналитик понимает проблемы и возможности бизнеса в контексте требований и рекомендует решения, позволяющие организации достичь своих целей» [1].
В данной магистерской диссертации были выделены основные задачи работы: оптимизация работы с данными, визуализация информации. Произвести сравнение известных бизнес – продуктов решающих вопросы бизнес – анализа, отметить плюсы и минусы, определить стоимость внедрения. Какие источники данных поддерживают программы, способы подключения к источникам данных, варианты предоставления отчетов. На основание имеющей информации о контингенте и успеваемости студентов создать отчеты по поставленным требованиям. Произвести графическое представление информации в виде круговой диаграммы. Настроить управление отчетами с телефона, с компьютера на веб – странице. Организовать локальное использование программы. Написать методическое пособие для сотрудников университета по созданию отчетов в программе.
Разработка и создание программного обеспечения модулей формирования отчетов о контингенте и успеваемости студентов информационной системы «Электронный университет». А также похожие готовые работы: страница 12 #9101452
Артикул: 9101452
- Предмет: Программирование
- Уникальность: 87% (Антиплагиат.ВУЗ)
- Разместил(-а): 185 Рамиль в 2019 году
- Количество страниц: 39
- Формат файла: docx
600p.
1 200p.
только 24 ноября!
1. Свободная энциклопедия Википедия, Бизнес-аналитик. Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Бизнес-аналитик
2. Сравнение топ – 4 популярных BI платформ. Какую выбрать? / Igor Bobriakov, [Электронный ресурс] - URL: https://habr.com/company/newprolab/blog/349186/
3. КРАТКИЕ СВЕДЕНИЯ О POWER BI: ЗАГРУЗКА ДАННЫХ, ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ / АКСЕНОВ М.С., СОЛДАТОВ Р.Е. - [Электронный ресурс]. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=30773538
4. Рынок BI – платформ: претенденты и победители / Давид Харатишвили, [Электронный ресурс]. – URL: https://compress.ru/article.aspx?id=19291
5. Что такое Power BI и что он умеет? [Электронный ресурс]. – URL: http://biweb.ru/chto-takoe-microsoft-power-bi.html
6. Инфографика: Сравнение решений BI. [Электронный ресурс]
. – URL: https://www.i-sys.ru/blog/ms-bi-oracle-bi/
7. Введение в многомерный анализ. [Электронный ресурс] . – URL: https://habr.com/post/126810/
8. Многомерные хранилища данных. [Электронный ресурс] . – URL: http://bourabai.kz/tpoi/olap01-4.htm
9. Бизнес – аналитика – совершенно новый возможности. [Электронный ресурс]. – URL: https://powerbi.microsoft.com/ru-ru/
10. Джон Укенбах. Microsoft Excel 2010. Библия пользователя / Джон Укенбах. – М.: Диалектика, 2013. – 912с.
11. Jordan Goldmeier. Dashboards for Excel / Jordan Goldmeier, Purnachandra Duggirala. – М.:Apress, 2015. – 458с.
12. Wayne Winston. Microsoft Excel Data Analysis and Business Modeling / Wayne Winston. – М.: Microsoft Press, 2016. – 864с.
13. Жерон Янссенс. Data Science at the Command Line / Жерон Янссенс.
– М.: Reilly Media, 2015. – 212с.
14. Cole Nussbaumer Knaflic. Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals /Cole Nussbaumer Knaflic. – М.: John Wiley & Sons, 2015. – 288с.
15. Pang-Ning Tan. Introduction to Data Mining / Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar. – М.: Pearson Addison-Wesley, 2005. – 169с.
16. Брайан Ларсон. Разработка бизнес-аналитики в Microsoft SQL Server / Брайан Ларсон. – М.: Питер, 2008. – 688с.
17. Билл Джелен. Сводные таблицы в Microsoft Office Excel 2007 / Билл Джелен, Майкл Александер. – М.: Вильямс, 2007. – 320с.
18. Джеми Макленнен. Microsoft SQL Server 2008. Data Mining — интеллектуальный анализ данных / Джеми Макленнен, Чжаохуэй Танг, Богдан Криват. – М.: БХВ-Петербург, 2009. – 700с.
19. Anil Maheshwari. Data Analytics Made Accessible / Anil Maheshwari.
– М.: Amazon Digital Services LLC, 2015. – 156с.
20. Ross Mistry. Introducing Microsoft SQL Server 2012‖ (Kindle Edition) / Ross Mistry, Stacia Misner. – М.: Microsoft Press, 2014. – 144с.
21. Минакшисундарам Сетху. Microsoft SQL Server Analysis Services 2008 и MDX для профессионалов / Минакшисундарам Сетху , Зар Роберт , Гуанг-Ю Ли Денни , Кэррол Мэтт , Харинатх Сивакумар. – М.: OOO «И.Д.Вильямс», 2010. – 1072с.
2. Сравнение топ – 4 популярных BI платформ. Какую выбрать? / Igor Bobriakov, [Электронный ресурс] - URL: https://habr.com/company/newprolab/blog/349186/
3. КРАТКИЕ СВЕДЕНИЯ О POWER BI: ЗАГРУЗКА ДАННЫХ, ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ / АКСЕНОВ М.С., СОЛДАТОВ Р.Е. - [Электронный ресурс]. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=30773538
4. Рынок BI – платформ: претенденты и победители / Давид Харатишвили, [Электронный ресурс]. – URL: https://compress.ru/article.aspx?id=19291
5. Что такое Power BI и что он умеет? [Электронный ресурс]. – URL: http://biweb.ru/chto-takoe-microsoft-power-bi.html
6. Инфографика: Сравнение решений BI. [Электронный ресурс]
. – URL: https://www.i-sys.ru/blog/ms-bi-oracle-bi/
7. Введение в многомерный анализ. [Электронный ресурс] . – URL: https://habr.com/post/126810/
8. Многомерные хранилища данных. [Электронный ресурс] . – URL: http://bourabai.kz/tpoi/olap01-4.htm
9. Бизнес – аналитика – совершенно новый возможности. [Электронный ресурс]. – URL: https://powerbi.microsoft.com/ru-ru/
10. Джон Укенбах. Microsoft Excel 2010. Библия пользователя / Джон Укенбах. – М.: Диалектика, 2013. – 912с.
11. Jordan Goldmeier. Dashboards for Excel / Jordan Goldmeier, Purnachandra Duggirala. – М.:Apress, 2015. – 458с.
12. Wayne Winston. Microsoft Excel Data Analysis and Business Modeling / Wayne Winston. – М.: Microsoft Press, 2016. – 864с.
13. Жерон Янссенс. Data Science at the Command Line / Жерон Янссенс.
– М.: Reilly Media, 2015. – 212с.
14. Cole Nussbaumer Knaflic. Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals /Cole Nussbaumer Knaflic. – М.: John Wiley & Sons, 2015. – 288с.
15. Pang-Ning Tan. Introduction to Data Mining / Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar. – М.: Pearson Addison-Wesley, 2005. – 169с.
16. Брайан Ларсон. Разработка бизнес-аналитики в Microsoft SQL Server / Брайан Ларсон. – М.: Питер, 2008. – 688с.
17. Билл Джелен. Сводные таблицы в Microsoft Office Excel 2007 / Билл Джелен, Майкл Александер. – М.: Вильямс, 2007. – 320с.
18. Джеми Макленнен. Microsoft SQL Server 2008. Data Mining — интеллектуальный анализ данных / Джеми Макленнен, Чжаохуэй Танг, Богдан Криват. – М.: БХВ-Петербург, 2009. – 700с.
19. Anil Maheshwari. Data Analytics Made Accessible / Anil Maheshwari.
– М.: Amazon Digital Services LLC, 2015. – 156с.
20. Ross Mistry. Introducing Microsoft SQL Server 2012‖ (Kindle Edition) / Ross Mistry, Stacia Misner. – М.: Microsoft Press, 2014. – 144с.
21. Минакшисундарам Сетху. Microsoft SQL Server Analysis Services 2008 и MDX для профессионалов / Минакшисундарам Сетху , Зар Роберт , Гуанг-Ю Ли Денни , Кэррол Мэтт , Харинатх Сивакумар. – М.: OOO «И.Д.Вильямс», 2010. – 1072с.
Материалы, размещаемые в каталоге, с согласия автора, могут использоваться только в качестве дополнительного инструмента для решения имеющихся у вас задач,
сбора информации и источников, содержащих стороннее мнение по вопросу, его оценку, но не являются готовым решением.
Пользователь вправе по собственному усмотрению перерабатывать материалы, создавать производные произведения,
соглашаться или не соглашаться с выводами, предложенными автором, с его позицией.
Тема: | Разработка и создание программного обеспечения модулей формирования отчетов о контингенте и успеваемости студентов информационной системы «Электронный университет» |
Артикул: | 9101452 |
Дата написания: | 14.07.2019 |
Тип работы: | Дипломная работа |
Предмет: | Программирование |
Оригинальность: | Антиплагиат.ВУЗ — 87% |
Количество страниц: | 39 |
Скрин проверки АП.ВУЗ приложен на последней странице.
В работе самой программы нет
В работе самой программы нет
Файлы артикула: Разработка и создание программного обеспечения модулей формирования отчетов о контингенте и успеваемости студентов информационной системы «Электронный университет». А также похожие готовые работы: страница 12 по предмету программирование
Пролистайте "Разработка и создание программного обеспечения модулей формирования отчетов о контингенте и успеваемости студентов информационной системы «Электронный университет». А также похожие готовые работы: страница 12" и убедитесь в качестве
После покупки артикул автоматически будет удален с сайта до 23.01.2025
Посмотреть остальные страницы ▼
Честный антиплагиат!
Уникальность работы — 87% (оригинальный текст + цитирования, без учета списка литературы и приложений), приведена по системе Антиплагиат.ВУЗ на момент её написания и могла со временем снизиться. Мы понимаем, что это важно для вас, поэтому сразу после оплаты вы сможете бесплатно поднять её. При этом текст и форматирование в работе останутся прежними.
Гарантируем возврат денег!
Качество каждой готовой работы, представленной в каталоге, проверено и соответствует описанию. В случае обоснованных претензий мы гарантируем возврат денег в течение 24 часов.
Утром сдавать, а работа еще не написана?
Через 30 секунд после оплаты вы скачаете эту работу!
Сегодня уже купили 70 работ. Успей и ты забрать свою пока это не сделал кто-то другой!
ПРЕДЫДУЩАЯ РАБОТА
Разработка экспертной системы для подбора отделочных материалов в дизайн-проекте
СЛЕДУЮЩАЯ РАБОТА
Разработка системы интеграции блокчейн сетей для проведения быстрых транзакций