Модуль информационно-аналитической системы для анализа данных форм отчетности агропромышленного комплекса

Период изготовления: июнь 2021 года.

ВУЗ: неизвестно.

Цель данного исследования состоит в разработке модуля информационно-аналитической системы для анализа данных форм отчетности агропромышленного комплекса. Для достижения указанной цели исследования поставлены и решены следующие задачи:

- определить значимость и особенности сбора и анализа данных форм отчетности агропромышленного комплекса;

- изучить программные средства для автоматизации обработки и анализа данных форм отчетности агропромышленного комплекса;

- разработать техническое задание;

- описать процесс работы модуля информационно-аналитической системы средствами визуального моделирования;

- разработать модуль информационно-аналитической системы

- провести апробацию функционирования модуля системы с помощью проведения анализа данных формы отчетности агропромышленного комплекса Российской Федерации;

- оценить экономическую эффективность модуля информационно-аналитической системы.

Есть приложение (программный код).

Работа была успешно сдана - заказчик претензий не имел.

Готовые работы я могу оперативно проверить на оригинальность по Antiplagiat .ru и сообщить Вам результат.

Перечень сокращений и условных обозначений 3

Введение 4

Глава 1 Теоретические подходы к сбору и анализу данных отчетности агропромышленного комплекса 8

1.1 Значимость сбора и анализа данных форм отчетности агропромышленного комплекса 8

1.2 Особенности сбора и анализа данных форм отчетности агропромышленного комплекса 12

1.3 Программные средства для автоматизации обработки и анализа данных форм отчетности агропромышленного комплекса 16

Глава 2 Проектирование процесса обработки и анализа данных формы отчетности агропромышленного комплекса 25

2.1 Формирование технического задания для разработки модуля информационно-аналитической системы для анализа данных формы отчетности агропромышленного комплекса 25

2.2 Визуальное моделирование процесса работы с данными формы отчетности агропромышленного комплекса 32

2.3 Проектирование модуля информационно-аналитической системы для анализа данных формы отчетности агропромышленного комплекса 38

Глава 3 Практическая апробация функционирования модуля информационно-аналитической системы для анализа данных форм отчетности агропромышленного комплекса 52

3.1 Анализ данных формы отчетности агропромышленного комплекса с применением модуля информационно-аналитической системы 52

3.2 Оценка экономической эффективности информационно-аналитической системы для анализа данных форм отчетности агропромышленного комплекса 60

Заключение 69

Список литературы 72

Приложения 82

1. Афанасьев В.Н. Статистика сельского хозяйства / В.Н. Афанасьев. – М.: Финансы и статистика, 2014. – 272 с. – Текст : электронный.

2. Бабкина, А.В. Общая теория систем и системный анализ: учебно-методическое пособие / А.В. Бабкина. – М.: РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева, 2016. – 80 с. – Текст : электронный.

3. Бессонов, А. С. Интерфейсы автоматизированных систем. Методические указания : методические указания / А. С. Бессонов. – Москва : РТУ МИРЭА, 2020. – 61 с. – Текст : непосредственный.

4. Вандер, П.Д. Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение. / П.Д. Вандер. – СПб.: Питер, 2018. – 576 с. – Текст : непосредственный.

5. Вейцман, В. М. Проектирование информационных систем : учебное пособие / В. М. Вейцман. – Санкт-Петербург : Лань, 2019. – 316 с. – Текст : электронный.

6. Водяхо, А.И. Архитектурные решения информационных систем / А.И. Водяхо – Санкт-Петербург: Лань, 2017. – 356 с. – Текст : электронный.

7. Волк, В.К. Практическое введение в программную инженерию: учебное пособие / В.К. Волк. – Санкт-Петербург: Лань, 2019. – 100 с. – Текст : электронный.

8. Елисеева, И.И. Эконометрика: учебник для бакалавриата и магистратуры / И.И. Елисеева [и др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Издательство Юрайт, 2017. – 449 с. – Текст : электронный.

9. Завьялов Д.В. Устойчивое развитие малых и средних предприятий агропромышленного компекса // Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова. – 2013. – №5. – С.12-23 – Текст : электронный.

10. Зинченко, А.П. Статистика: учебник / А. П. Зинченко. – М.: Издательство РГАУ-МСХА, 2013. – 368 с.: ил. – Текст : непосредственный.

11. Зинченко, А. П. Статистика сельского хозяйства: статистическое наблюдение : учебное пособие для вузов / А. П. Зинченко, Ю. Н. Романцева. – 2-е изд., испр. и доп. – Москва : Издательство Юрайт, 2020. – 162 с. – Текст : электронный.

12. Зинченко, А.П. Статистическое наблюдение в сельском хозяйстве: учебное пособие / А. П. Зинченко. – М.: Изд-во РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева, 2010. – 124 с. – Текст : электронный.

13. Зинченко, А.П. Экономико-статистический анализ сельского хозяйства: Сборник статей. Часть 2 / А.П. Зинченко. – М.: Издательство РГАУМСХА имени К. А. Тимирязева, 2017. – 189 c. – Текст : электронный.

14. Кобайло, А.С. Проектирование информационных систем: учеб.-метод. пособие по выполнению курсовых проектов для студентов специальности «Информационные системы и технологии» / А. С. Кобайло. – Минск : БГТУ, 2014. – 65 с. – Текст : электронный.

15. Коваленко, В. В. Проектирование информационных систем : учебное пособие / В.В. Коваленко. – 2-е изд., перераб. и доп. – Москва : ИНФРА-М, 2021. – 357 с. – Текст : электронный.

16. Коломейченко, А.С. Информационные технологии. учеб. пособие. – Санкт-Петербург : Лань, 2018. – 228 с. – Текст : электронный.

17. Кон, М. Пользовательские истории: гибкая разработка программного обеспечения / М. Кон. – М.: Вильямс, 2020. – 256 c. – Текст : электронный.

18. Ларман, К. Применение UML 2.0 и шаблонов проектирования. Введение в объектно-ориентированный анализ, проектирование и итеративную разработку / К. Ларман. – М.: Вильямс, 2013. – 736 c. – Текст : электронный.

19. Лутц, М. Python. Карманный справочник / М. Лутц. – 5-е изд.: Пер. с англ. – М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2015. – 320 с.: ил. – Паралат. тит. англ. – Текст : непосредственный.

20. Лутц, М. Изучаем Python / М. Лутц.– М.: Вильямс, 2020. – 720 с. – Текст : непосредственный.

21. Маран, М. М. Программная инженерия : учебное пособие / М. М. Маран. – Санкт-Петербург : Лань, 2021. – 196 с. – Текст : электронный.

22. Нильсен, Э. Практический анализ временных рядов: прогнозирование со статистикой и машинное обучение / Э. Нильсен. – М.: Вильямс, 2021. – 544 c. – Текст : электронный.

23. Плас, Д. В. Python для сложных задач / Д.В. Плас – СПб.: Питер, 2018. – 576 с. – Текст : электронный.

24. Савицкая, Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятий АПК / Г.В. Савицкая – М.: ИНФРА–М, 2017. – 656 с. – Текст : электронный.

25. Самарханов, Т.Г. Создание и эффективное функционирование крестьянских (фермерских) хозяйств: метод. реком. – М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2018. – 260 с. – Текст : электронный.

26. Сарайкин, В.А. Экономическая классификация личных подсобных хозяйств как основа для совершенствования методики их текущего наблюдения / В.А. Сарайкин // Вопросы статистики. – 2018. – Т. 25. – № 2. – С. 73-80. – Текст : электронный.

27. Свободин, В.А. Методологические вопросы определения эффективности организационно-экономического механизма сельского хозяйства / В.А. Свободин // АПК: экономика, управление. – 2013. – №2. – С.38-42. – Текст : электронный.

28. Седер, Н. Python. Экспресс-курс. 3-е изд. – СПб.: Питер, 2019. – 480 с. – Текст : электронный.

29. Скрипкин, К.Г. Экономическая эффективность информационных систем в России: Монография / К.Г. Скрипкин – М.: МАКС Пресс, 2014, – 156 с. – Текст : электронный.

30. Сухов, К. HTML5 – путеводитель по технологии / К. Сухов. – 2-е изд. – Москва : ДМК Пресс, 2013. – 352 с. – Текст : электронный.

31. Столетова, Е.А. Информационные системы и технологи в экономике и управлении : учебное пособие / Е.А. Столетова Л.А. – Кемерово: КемГУ, 2018. – 173 с. – Текст : электронный.

32. Федоров, Д.Ю. Программирование на языке высокого уровня Python: учеб. пособие для СПО / Д.Ю. Федоров. – М.: Издательство Юрайт, 2019. – 126 с. – Текст : электронный.

33. Фило, В.Ф. Теоретический минимум по Computer Science / В.Ф. Фило – СПб.: Питер, 2018. – 224 с. – Текст : электронный.

34. Царев, Р.Ю. Алгоритмы и структуры данных: учебное пособие / Р.Ю. Царев. – Красноярск: Красноярский государственный аграрный университет, 2014. – 178 с. – Текст : электронный.

35. Чан, У. Python: создание приложений. Библиотека профессионала / У. Чан. – 3-е изд.: Пер. с англ. – М.: ООО «И.Д. Вильяме», 2015. – 816 с.: ил. – Парал. тит. англ. – Текст : непосредственный.

36. Шанченко, Н. И. Оценка трудоемкости разработки программного продукта: методические указания / Н. И. Шанченко. – Ульяновск : УлГТУ, 2015. – 40 с. – Текст : непосредственный.

37. Шолле, Ф. Глубокое обучение на Python / Ф. Шолле. – СПб.: Питер, 2018. – 400 с.: ил. – (Серия «Библиотека программиста»). – Текст : непосредственный.

38. Узун, В.Я. Крупный и малый бизнес в сельском хозяйстве России: адаптация к рынку и эффективность / В.Я. Узун. – М.: Энциклопедия российских деревень, 2004. – 136 с. – Текст : электронный.

39. Якимова О.Ю. Методы оценки эффективности корпоративных информационных систем управления // Современные наукоемкие технологии. – 2006. – № 3 – С. 95-98 – Текст : непосредственный.

40. Гвоздева, Т.В. Проектирование информационных систем: технология автоматизированного проектирования. Лабораторный практикум: учеб.-справ. пособие / Т.В. Гвоздева, Б.А. Баллод. – Санкт-Петербург: Лань, 2018. – 156 с. – Текст : электронный.

41. Горбенко А.В., Горбенко А.О. Проблемы оценки экономической эффективности информационных систем в энергетике // Экономика: вчера, сегодня, завтра, 2017. Том 7. № 9А. – С. 169-179. – Текст : электронный.

42. Зинченко, А.П. Аграрная статистика и А.В. Чаянов / А.П. Зинченко, А.В. Уколова // Материалы международной научной конференции «Научное и творческое наследие А.В. Чаянова в аграрной экономике XXI века». М.: Издательство РГАУ-МСХА, 2018. – С. 223-228. – Текст : электронный.

43. Зимнов С.С., Щедрина Е.В. Проектирование и разработка базы данных в СУБД MS Access (ПРиМА, ИПФ, ЭФ): учебно-методическое пособие. – М. : ФБГОУ ВПО МГАУ, 2014. – 124 с. – Текст : непосредственный.

44. Константайн Л., Локвуд Л. Разработка программного обеспечения. – СПб.:Питер, 2004. – 592 с.

45. Самуэльсон П., Нордхаус У. Экономика. – М.: Вильямс, 2014. – 1360 с. – Текст : электронный.

46. Уколова, А.В., Шайкина, Е.В., Практикум по эконометрике: учебное пособие / А.В. Уколова, Е.В. Шайкина. – М.: МСХА, 2014. – 105 с. – Текст : электронный.

47. Флегонтов А.В., Матюшичев И.Ю. Моделирование информационных систем. – Электрон. дан. – Санкт-Петербург: Лань, 2018. – 112 с. – Текст : электронный.

48. Цехановский В.В, Чертовской В.Д. Управление данными. – Электрон. дан. – Санкт-Петербург: Лань, 2015. – 432 с. – Текст : электронный.

49. Бенгфорт Б., Билбро Р., Охеда Т. Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка. – СПб.: Питер, 2019. – 368 с. – Текст : электронный.

50. Гарсиа-Молина Г., Ульман Д.Д., Уидом Д. Python. Системы баз данных. Полный курс – М.: Вильямс, 2020. – 1088 с. – Текст : непосредственный.

51. Губина Е. А., Ирзаев Г. Х., Адеева М. Г. Проектирование информационной системы на основе связывания CASE-инструментария и реляционной базы данных //Наука и бизнес: пути развития. – 2014. – №. 4. – С. 75-79. – Текст : электронный.

52. Муромцев Д.Ю, Муромцев Ю.Л., Тютюнник В.М, Белоусов О.А. Экономическая эффективность и конкурентоспособность: учебное пособие / Тамбов : Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2007. – 96 с. – Текст : электронный.

53. Рыжко А.Л., Лобанова Н.М., Рыжко Н.А., Кучинская Е.О. Экономика информационных систем: учебное пособие. – М.: Финансовый университет, 2014. – 204 с. – Текст : электронный.

54. Математическая статистика: практикум / О.Б. Тарасова, Е.В., Шайкина, А.Е., Шибалкин, М.В. Кагирова под. общ. Ред. О.Б. Тарасовой. М.: Изд-во РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева, 2014. – 140 с. – Текст: непосредственный.

55. Эконометрика : учебник для бакалавриата и магистратуры / И. И. Елисеева [и др.] ; под редакцией И. И. Елисеевой. – Москва : Издательство Юрайт, 2019. – 449 с. – Текст: электронный.

56. Эффективность сельскохозяйственного производства (методические рекомендации) / Под ред. И.С. Санду, В.А. Свободина, В.И. Нечаева, М.В. Косолаповой, В.Ф. Федоренко. – М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2013. – 228с. – Текст: электронный.

57. Bell M. Service-Oriented Modeling: Service Analysis, Design, and Architecture – NY.: Wiley & Sons, 2017. – 384 p. – 289 p. – Текст: электронный.

58. Dean J. Big Data. Data Mining and Machine Learning. – New Jersey: John Wiley & Sons, 2014. – 289 p. – Текст: электронный.

59. Dinov I.D. Data Science and Predictive Analytics. – London.: Springer, 2018. – 817 p. – Текст : электронный.

60. DuRocher D. HTML and CSS QuickStart Guide: The Simplified Beginners Guide. – New York.: ClydeBank Media LLC, 2021. – 361 p. – Текст: электронный.

61. Carin M. The World of Agricultural Economics. An introduction. – New York.: Routledge, 2013. – 356 p. – Текст : электронный.

62. Hailu, G. Do Farm Support Programs Reward Production Inefficiency?/ G. Hailu, K. Poon // Canadian Journal of Agricultural Economics. – 2017. – Vol. 65. 186 – Issue 4. – Р. 567-589. – Текст : электронный.

63. Hatcher L. Advanced Statistics in Research: Reading, Understanding, and Writing Up Data Analysis Results. – Michigan.: Shadow Finch Media LLC, 2013. – 644 p. – Текст : электронный.

64. Kreibich J.A. Using SQLite. – Sebastopol.: O’Reilly Media, 2010. – 503 p. – Текст : непосредственный.

65. Lott S.F. Modern Python Cookbook. – Birmingham.: Packt Publishing, 2016. – 819 p. – Текст : непосредственный.

66. McKinney W. Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython – Sebastopol.: O’Reilly Media, 2017. – 550 p. – Текст : непосредственный.

67. Mello F. Machine Learning. A Practical Approach on the Statistical Learning Theory. – London.: Springer, 2018. – 362 p. – Текст : электронный.

68. Mertz D. Functional Programming in Python. – Sebastopol.: O’Reilly Media, 2015. – 49 p. – Текст : электронный.

69. Molin S. Hands-On Data Analysis with Pandas: Efficiently perform data collection, wrangling, analysis, and visualization using Python. – Birmingham.: Packt Publishing, 2019. – 740 p. – Текст : непосредственный.

70. Owens M. The Definitive Guide to SQLite. –New York.: Apress, 2006. – 464 p. – Текст : электронный.

71. Peart, R.M. Agricultural Systems Modeling and Simulation / R.M. Peart, W.D. Shoup. – Boca Raton: CRS Press, 2018. – 728 р. – Текст : электронный.

72. Pillai A.B. Software Architecture with Python. – Birmingham.: Packt Publishing, 2017. – 622 p. – Текст : электронный.

73. Rashka S. Machine Learning and Deep Learning with Python, scikir-learn, and TensorFlow. – Birmingham.: Packt Publishing, 2017. – 619 p. – Текст : непосредственный.

74. Shenoy A. Learning Bootstrap. – Birmingham.: Packt Publishing, 2014. – 204 p. – Текст : электронный.

75. Shields W. SQL QuickStart Guide. The Simplified Beginner's Guide to Managing, Analyzing, and Manipulating Data With SQL. – New York.: ClydeBank Media LLC, 2019. – 251 p. – Текст : электронный.

76. Spurlock J. Bootstrap: Responsive Web Development. – Sebastopol.: O’Reilly Media, 2013. – 128 p. – Текст : электронный.

77. Sweigart A. Automate the boring stuff with Python. – San Francisco.: No Starch Press, 2015. – 505 p. – Текст : электронный.

78. Vincent W.S. Django for Beginners: Build websites with Python and Django. – Michigan.: Independently published, 2018. – 332 p. – Текст : электронный.

79. Walker M. Python Data Cleaning Cookbook: Modern techniques and Python tools to detect and remove dirty data and extract key insights. – Birmingham.: Packt Publishing, 2020. – 436 p. – Текст : электронный.

80. Lee K.D., Hubbard S. Data structures and algorithms with Python. – London.: Springer, 2015. – 369 p. – Текст : непосредственный.

81. Lyman Ott R., Longnecker M.T. An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis – Boston.: Cengage Learning, 2015. – 1296 p. – Текст : электронный.

82. Goodrich M.T., Tamassia R., Goldwasser M.H. Data structures and algorithms in Python. – Hoboken.: John Wiley & Sons, 2013. – 770 p. – Текст : электронный.

83. Chen L.M., Su Z., Jiang B. Mathematical Problems in Data Science. – London.: Springer, 2015. – 210 p. – Текст : электронный.

84. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning. Data Mining, Inference, and Prediction. – London.: Springer, 2009. – 764 p. – Текст : электронный.

85. Navlani A., Fandango A., Idris I. Python Data Analysis: Perform data collection, data processing, wrangling, visualization, and model building using Python. – Birmingham.: Packt Publishing, 2021. – 478 p. – Текст : электронный.

86. Диаграммы вариантов использования : [сайт]. – URL: https://studfiles.net/preview/6214574 (дата обращения: 08.11.2020). – Текст : электронный.

87. О Регламенте предоставления информации в систему государственного информационного обеспечения в сфере сельского хозяйства: Приказ Минсельхоза РФ от 02.04.2008 N 189 (ред. от 27.09.2011) : [сайт]. – URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_77008/ (дата обращения: 01.11.2020). – Текст : электронный. 

88. Оценка экономической эффективности корпоративных информационных систем в современных условиях: [сайт]. – URL: http://www.m-economy.ru/art.php?nArtId=2189 (дата обращения: 16.04.2021). – Текст : электронный.

89. Почему Django – лучший фреймворк для разработки сайтов: [сайт]. – URL: https://ru.hexlet.io/blog/posts/pochemu-django-luchshiy-freymvork-dlya-razrabotki-saytov (дата обращения: 12.05.2020). – Текст : электронный.

90. Российский статистический ежегодник 2020 (на русском и английском языках) : [сайт]. – URL: http://gks.ru/bgd/regl/b20_13/ (дата обращения: 10.04.2021). – Текст : электронный.

91. Современные подходы к оценке эффективности информационных технологий в управлении АПК: [сайт]. – URL: https://cyberleninka.ru/article/v/sovremennye-podhody-v-otsenke-effektivnosti-infor-matsionnyh-tehnologiy-v-upravlenii-v-apk (дата обращения: 12.05.2021). – Текст : электронный.

92. Стандартные методы оценки экономической эффективности инвестиций: [сайт]. – URL: https://poisk-ru.ru/s11549t11.html (дата обращения: 10.04.2021). – Текст : электронный.

93. Управление общей стоимостью владения КИС: [сайт]. – URL: https://poisk-ru.ru/s11549t11.html (дата обращения: 16.04.2021). – Текст : электронный.

94. Что такое нотация BPMN. Основные понятия с примером: [сайт]. – URL: https://www.columbusglobal.com/ru/blog/chto-takoe-notaciya-bpmn-osnovnye-ponyatiya-s-primerom (дата обращения: 05.04.2020). – Текст : электронный.

95. Экономическая эффективность инвестиций в ИТ: оптимальный метод оценки : [сайт]. – URL: http://www.pcweek.ru/idea/article/detail.php?ID=68331 (дата обращения: 16.04.2021). – Текст : электронный.

96. Экономическая эффективность информационных технологий в экономике и управлении : [сайт]. – URL: https://dengifinance.ru/yekonomicheskaya-yeffektivnost-informa (дата обращения: 16.04.2021). – Текст : электронный.

97. Экономическая эффективность предприятия : [сайт]. – URL: http://1-fin.ru/?id=281&t=220 (дата обращения: 16.04.2021). – Текст : электронный.

98. Django Tutoriasl : [сайт]. – URL: https://learndjango.com/ (дата обращения: 25.01.2021). – Текст : электронный.

99. SQLite Tutorial : [сайт]. – URL: https://www.sqlitetutorial.net/ (дата обращения: 18.01.2021). – Текст : электронный.

100. SQLite vs MySQL vs PostgreSQL: сравнение систем управления базами данных : [сайт]. – URL: https://devacademy.ru/article/sqlite-vs-mysql-vs-postgresql (дата обращения: 12.05.2020). – Текст : электронный.

101. PHP, Ruby, Python – краткая характеристика трёх языков программирования : [сайт]. – URL: https://www.internet-technologies.ru/articles/php-ruby-python-harakteristika-yazykov-programmirovaniya.html#header-9428-8 (дата обращения: 12.05.2020). – Текст : электронный.

102. Meet Django: [сайт]. – URL: https://www.djangoproject.com/ (дата обращения: 12.05.2020). – Текст : электронный.