Курсовая цифровая кафедра

На оценку

1. Цифровая кафедра 

2. Курсовая работа

3. Анализ баз данных, построение дэшбордов, моделей представления данных, систематизация отчетных данных 

- структурировать набор файлов 

- продумать структуру дешборда с отчтеностью 

- продумать пример дизайна листа дэшборда

- сормировать модель представления данных

- представить в виде технического задания

Задача: структурировать набор файлов, разработать дэшборд с отчетностью, модель представления данных и оформить это в виде технического задания.

1. Структурирование набора файлов:

* Анализ файлов: определить типы файлов, их содержимое, структуру данных и связи между ними.

* Классификация файлов: сгруппировать файлы по типу, содержанию или другим relevant criteria.

* Организация хранения: разработать систему хранения файлов, например, с использованием папок, тегов или метаданных.

* Документирование: создать описание структуры файлов и способов их организации.

2. Структура дэшборда с отчетностью:

* Определение целевой аудитории: выявить потребности пользователей дэшборда и определить ключевые показатели эффективности (KPI).

* Выбор визуализаций: определить типы графиков и диаграмм, наиболее подходящие для представления данных.

* Организация элементов: расположить визуализации, таблицы и другие элементы на дэшборде таким образом, чтобы обеспечить легкое восприятие информации.

* Интерактивность: предусмотреть возможность фильтрации, сортировки и детализации данных.

3. Пример дизайна листа дэшборда:

* Цветовая схема: использовать контрастные цвета для выделения важной информации и обеспечения читаемости.

* Шрифты: выбирать шрифты, легко читаемые на экране.

* Макет: организовать элементы дэшборда таким образом, чтобы обеспечить логичный поток информации.

* Иконки: использовать понятные иконки для обозначения различных элементов.

4. Модель представления данных:

* Определение сущностей: выявить основные объекты данных, например, клиенты, продукты, заказы.

* Определение атрибутов: определить свойства каждого объекта, например, имя клиента, цена продукта, дата заказа.

* Определение связей: установить связи между сущностями, например, клиент - заказ, продукт - заказ.

* Выбор модели данных: определить наиболее подходящую модель данных, например, реляционную, иерархическую или сетевую.

5. Техническое задание:

Цель: разработать систему анализа данных, построения дэшбордов и моделей представления данных.

Функциональные требования:

* Чтение данных из различных источников: система должна уметь читать данные из различных форматов файлов, баз данных и API.

* Обработка данных: система должна обеспечивать очистку, преобразование и агрегирование данных.

* Построение дэшбордов: система должна предоставлять инструменты для создания интерактивных дэшбордов с различными визуализациями.

* Моделирование данных: система должна поддерживать создание и управление моделями представления данных.

* Генерация отчетов: система должна предоставлять возможность создания отчетов в различных форматах.

Нефункциональные требования:

* Производительность: система должна работать быстро и эффективно.

* Надежность: система должна быть устойчивой к ошибкам и сбоям.

* Масштабируемость: система должна быть легко расширяема для обработки больших объемов данных.

* Безопасность: система должна обеспечивать защиту данных от несанкционированного доступа.

* Удобство использования: система должна иметь интуитивно понятный интерфейс и быть простой в использовании.

Инструменты:

* Для анализа и визуализации данных: Power BI, Tableau, QlikView

* Для моделирования данных: ERwin, PowerDesigner

* Для хранения данных: реляционные базы данных (MySQL, PostgreSQL, SQL Server), NoSQL базы данных (MongoDB, Cassandra)

Этапы реализации:

* Анализ требований: детализация функциональных и нефункциональных требований.

* Проектирование системы: разработка архитектуры системы, модели данных и дизайна дэшбордов.

* Разработка системы: написание кода, создание базы данных и разработка интерфейса пользователя.

* Тестирование системы: проверка функциональности и производительности системы.

* Внедрение системы: установка системы в производственную среду и обучение пользователей.

Результатом проекта станет система анализа данных, которая позволит эффективно обрабатывать информацию, создавать интерактивные дэшборды и модели представления данных, а также генерировать отчеты.

Пример креплю