Использование СППР Deductor и «1С: Предприятие 8.2» для анализа данных учета поступления материальных ценностей

Одно из важнейших назначений методов Data Mining состоит в наглядном представлении результатов вычислений (визуализация), что позволяет использовать инструментарий Data Mining людьми, не имеющими специальной математической подготовки. В то же время, применение статистических методов анализа данных требует хорошего владения теорией вероятностей и математической статистикой.

3 Практическая часть

3.1 «Технология поиска, сбора, подготовки данных»

Для выполнения задачи необходимо загрузить программу «1С: Предприятие 8.2» DemoAccountingEduc и в разделе покупки и продажи выбрать позицию Реализация товаров и услуг (рис. 5).

Рисунок 5 - Реализация товаров и услуг

Далее следует представить данную таблицу в виде текстового документа, с помощью команды Все действия, Вывести список. Сохранить как текстовый документ и убрать галочку с позиции Ручная корректировка. Сохранить документ Таблица по всем предприятиям.txt.

Для сбора более подробной информации по всем контрагентам, нужно проделать те же операции по каждой позиции (рис. 6). Единицы измерения товаров, необходимые для более полных данных, можно найти, нажав Печать, Приходная накладная.

Рисунок 6 – Сбор информации по всем контрагентам

 

Далее создадим документ Excel и скопируем в него данные из документа Таблица по всем предприятиям.txt, отформатируем его (рис. 8).

Рисунок 8- Таблица по всем предприятиям

Для получения обобщенных данных требуется собрать все разрозненных данные в одну общую таблицу, после этого нужно назвать документ Сводная таблица.xslx (рис.9)

Рисунок 9 – Сводная таблица

В получившейся таблице следует заменить слова «Без НДС» на ноль, для удобства выгрузки данных в Deductor, с помощью команды Заменить. Также в столбце «Наименование склада» пустые строки нужно заменить на «Прочее». Получившуюся таблицу требуется сохранить как текстовый документ с разделителями табуляции.

3.2 Технология загрузки данных

Для выгрузки исходных данных в Deductor необходимо, открыв эту программу, нажать Мастер импорта, выбрать текстовый формат, нажать Далее (рис. 10).

Рисунок 10 - Выгрузка исходных данных в Deductor

Далее следует выбрать текстовый файл Сводная таблица. txt, трижды нажать Далее, затем Пуск, Далее. В качестве визуализатора выбирать категории «Таблица», «Статистика», «OLAP-куб» нажать Далее, Готово (рис.11)

Рисунок 11 – Сводная таблица

В разделе «Статистика» мы можем увидеть необходимые нам максимальные и минимальные значения, а также средние значения и сумму (рис.12).

Рисунок 12- Статистика

Рисунок 13 - OLAP-куб

3.3 Технология обработки, визуализации и анализ данных

Для анализа качества выгружаемых данных нужно открыть Мастер обработки и выбрать категорию Качество данных, нажать Далее (рис.14).

Рисунок 14 – Качество данных

Поля «Дата операции», «Наименование контрагента», «Наименование организации», «Наименование склада», «Наименование номенклатуры товара» и «Наименование единицы измерения товара» сделать неиспользуемыми, нажать Пуск, Далее (рис. 15).

Рисунок 15 – Мастер обработки

В качестве визуализатора выбрать Оценку качества данных, нажать Далее, Готово. В получившейся таблице можно проследить то, что выбросы обнаружены в категориях Количество товара и Цена (рис. 16).

Рисунок 16 - Оценка качества данных

Далее можно сгруппировать данные по требуемым показателям, для этого следует открыть Мастер обработки и выбрать категорию Группировка данных.

Рисунок 17 – Группировка данных

Рисунок 18 – Диаграмма по группировке данных

Далее можно создать для исходных данных Кросс-таблицу, для этого нужно открыть Мастер обработки и выбрать категорию Кросс-таблица.

Рисунок 19 – Мастер обработки (Кросс - таблица)

В окне Настройка назначения полей в колонки добавить «Наименование номенклатуры товара», в строки – «Наименование склада», а в факты – «Сумма с НДС» (рис. 19), потом нажать Далее.

В настройке фактов поставить галочку в графе «Сумма», дважды нажать Далее, Пуск, Далее, Далее, Готово.

В получившемся окне можно увидеть таблицу распределения по номенклатуре товара согласно складу (рис. 20).

Рисунок 20 – Кросс - таблица

Рисунок 21 – Диаграмма по Кросс - таблице

Рисунок 22 – Гистограмма по Кросс - таблице

Выводы и предложения

В ходе данной работы была выполнена постановка задачи: «Проанализировать стоимость и количество поступивших товаров от разных контрагентов на склады сельскохозяйственных организаций», также были описаны источники информации и информационные системы, использованные при работе.

Был изучен вопрос: «Объекты СУБД Access», на этапах изучения которого было выяснено, что объектами СУБД Access являются: таблицы, запросы, формы, отчеты, макросы и модули. Также все исходные данные были выгружены из исходного документа «Реализация товаров и услуг» сначала в Блокнот, потом для удобства редактирования в Excel, и далее для дальнейшей выгрузки в Deductor данные были преобразованы в текстовый формат.

После этого данные были выгружены в Deductor, где они были трансформированы  с помощью следующих обработчиков:

1. Качество данных, где было обнаружено, что только данные ставки Количество товара и Цена не пригодны для обработки, все остальные данные не нуждаются в предобработке.
2. Группировка данных, где данные были сгруппированы по сумме с НДС и сумме НДС, а также по наименованию номенклатуры товара, сумме товара и сумме НДС. Благодаря таким группировкам можно сравнивать меньшее количество данных, так данные выглядят более наглядно.
3. Кросс-таблица, где была создана сводная таблица по наименованию складов и продукции, которая там находится. Такие таблицы нужны для группировки данных по двум наименованиям.
4. OLAP-куб, где были показаны наименования контрагентов в соответствии с наименованиями складов, по-другому визуальное представление данных, что нужно для облегчения работы, в частности для анализа стоимости и количества поступивших товаров от разных контрагентов на склады сельскохозяйственных организаций.

Список использованной литературы

1. 1С: Предприятие 8.2. Руководство разработчика. Часть I.– М.: Фирма «1С». 2011.
2. Карпузова В.И., Скрипченко Э.Н., Светлов Н.М., Чернышева К.В., Яшкова Е.А. Информатика: Учебное пособие. – М.: Изд-во РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева, 2008.
3. Карпузова В.И., Скрипченко Э.Н., Чернышева К.В. Информационное обеспечение управления АПК. Системы поддержки принятия решений Deductor Studio и SAS Enterprise Guide. – М.: ФГОУ-ВПО РГАУ-МСХА имени К.А.Тимирязева, 2011.
4. Компания «1С»:

http://www.1c.ru/ (дата обращения 10.10.2013).

5. Свободная общедоступная универсальная интернет-энциклопедия «Википедия»:

http://ru.wikipedia.org (дата обращения 22.11.2013).

6. Компания «Аналитика. Проекты и решения»:

 http://analitica.ru  (дата обращения 10.12.2013).

7. BaseGroup Labs. Технология анализа данных:

http://www.basegroup.ru/ (дата обращения 12.12.2013).