Министерство образования и науки РФ

Кемеровский институт (филиал) РГТЭУ

Кафедра высшей и прикладной математики

А.С. Березина анализ данных

Конспект лекций для студентов

направления подготовки 080500 «Бизнес-информатика»

всех форм обучения

Кемерово 2014

УДК 311

ББК 60.6

Б48

Рецензенты:

Е.В. Прокопенко, канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры

прикладных информационных технологий Кузбасского

государственного технического университета им. Т.Ф. Горбачева;

С.В. Стуколов, канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры ЮНЕСКО

по НИТ Кемеровского государственного университета

Б48 Березина А.С. Анализ данных [Текст] : конспект лекций для студентов направления подготовки 080500 «Бизнес-инфор-матика» очной формы обучения / А.С. Березина ; Кемеровский институт (филиал) РГТЭУ, 2014. – 80 с.

Cодержит краткое изложение дисциплины «Анализ данных». Приведены примеры, демонстрирующие использование изложенной теории для решения конкретных задач.

Предназначен для студентов, обучающихся по направлению подготовки 080500 «Бизнес-информатика», всех форм обучения.

УДК 311

ББК 60.6

© Кемеровский институт (филиал) РГТЭУ, 2014

Предисловие

Цельпреподавания экономико-математических методов анализа и прогнозирования – дать студентам знания методологии и методики анализа динамических рядов, статистического моделирования на основе статистической и динамической информации на макро и микроуровнях и развить навыки их практического применения.

Процесс изучения экономико-математических методов анализа и прогнозирования дисциплины направлен на формирование следующих общекультурной (ОК) компетенции: владеть методами количественного анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования.

В результате изучения экономико-математических методов анализа и прогнозирования студент должен:

Знать:

- границы возможностей, предпосылки и область применения статистико-математических методов при построении статистических моделей прогноза и обеспеченность их программными средствами;

- существующие способы практического использования методов моделирования и прогнозирования в оценке принятия управленческих решений;

- методику сбора и анализа информации, необходимой для разработки экономико-статистических моделей, отражающих в динамике структуру, взаимосвязь сложных социально-экономических явлений и процессов, и на их основе разработку моделей прогнозов, оценку их качества, точности и надежности;

- основные методы прогнозирования.

Уметь:

использовать математический язык и математическую символику при построении организационно-управленческих моделей;

использовать основные приемы обработки экспериментальных данных

Владеть:

математическими, статистическими и количественными методами анализа и прогнозирования при решении типовых организационно-управленческих задач.

Лекция 1. Априорный анализ компонент временного ряда

1.1. Понятие временного ряда. Виды временных рядов

Определение. Временной ряд— это последовательность упорядоченных во времени числовых показателей, характеризующих уровень состояния и изменения изучаемого явления.

Процесс изменения социально-экономических явлений во времени заключается в том, что происходит изменение воздействия на это развитие многих факторов социального, экономического, технологического и любого другого процесса, а фактор времени аккумулирует их влияние. Возьмем хотя бы экономические факторы. С течением времени они изменяются под влиянием внутренних причин экономического развития вообще, но с внешней стороны это развитие выглядит как развитие во времени.

Анализ временных рядов дает возможность последить развитие явления, показать его основные пути, тенденции и темпы. Выбор соответствующих приемов и способов анализа зависит от задач исследования и определяется характером исходных данных.

Всякий временной ряд включает два обязательных элемента: во-первых, время () и, во-вторых, конкретное значение показателя, илиуровень ряда().

В самом общем случае временной ряд можно разложить на четыре структурно обра­зующих элемента:

• тренд;

• сезонная компонента;

• циклическая компонента;

• случайная компонента.

Под трендом, понимается ус­тойчивое систематическое изменение процесса в течение продолжительного времени.

Во временных рядах могут иметь место более или менее регулярные колебания. Если они носят строго периодический или близкий к нему ха­рактер и завершаются в течение одного года, то их называют сезонными колебаниями. В тех случаях, когда период коле­баний составляет несколько лет, то говорят, что во времен­ном ряде присутствуетциклическая компонента.

Тренд, сезонная и циклическая компоненты называются регулярными, или систематическими компонентами времен­ного ряда. Составная часть временного ряда, остающаяся по­сле выделения из него регулярных компонент, представляет собойслучайную, нерегулярную компоненту. Она является обязательной составной частью любого временного ряда в экономике, так как случайные отклонения неизбежно сопут­ствуют любому экономическому явлению.

Временные ряды различаются по следующим признакам:

1) По времени - моментные и интервальные.

Интервальный ряд - последовательность, в которой уровень явления относят к результату, накопленному или вновь произведенному за определенный интервал времени. Например, ряд показателей объема производства молока в Кемеровской области (таблица 1.1).

Таблица 1.1