Вы используете устаревший браузер.
Чтобы использовать все возможности сайта, загрузите и установите один из этих браузеров:
Google ChromeOperaSafariMozilla FirefoxInternet explorer 8Internet explorer 9

ВНИМАНИЕ!

Новый адрес редакций журналов Колодезный пер., 2 А.

ООО «Издательство «Инновационное машиностроение»

КНИГИ Прайс-лист
ЖУРНАЛЫ Прайс-лист

Книги и журналы, просмотренные ранее

    Все статьи автора в журнале: Кондрашов Ю.Н.

    1. Хранилище данных для анализа бюджетного процесса
      Data storage for budget analysis

      Номер: 2019 / 01

      Кондрашов Ю.Н.Kondrashov Yu.N.

      Авторы статьи
      Authors

      Кондрашов Ю.Н.
      Kondrashov Yu.N.


      Хранилище данных для анализа бюджетного процесса

      Обосновывается необходимость использования современных аналитических информационных технологий для повышения эффективности принятия решений в процессе планирования и исполнения бюджета в Российской Федерации. Анализируется использование методов Data Mining в прикладных задачах управления бюджетным процессом. Рассмотрены архитектура и реализации хранилища данных для анализа бюджетных данных на платформе MS SQL Server. Приводятся логическая структура измерений и показателей хранилища, прикладные OLAP-кубы, примеры и алгоритмы использования методов Data Mining в прикладных задачах, в частности, для прогнозирования параметров бюджета.


      Ключевые слова

      бюджетный процесс; принятие решений; хранилище данных; OLAP-анализ; прогнозирование; методы Data Mining

      Data storage for budget analysis

      The necessity of using modern analytical information technologies to improve the efficiency of decision-making in the process of planning and implementing the budget in the Russian Federation is substantiated. The application of Data Mining methods in applied tasks of budget management is analyzed. The architecture and implementations of data storage for analyzing budget data on MS SQL Server platform are considered. The logical structure of measurements and indicators of the storage, applied OLAP cubes, examples and algorithms for using Data Mining methods in applied tasks, in particular, for prediction budget parameters, are given.


      Keywords

      budget process; making decisions; data store; OLAP analysis; prediction; Data mining methods

    Идет загрузка
    НАЗАД
    Для перехода на предыдущую страницу используйте эту кнопку