Нововведения информационных технологий 2017


Лише така модель може стати інструментом перевірки узгодженості багаточисельних рішень, що приймаються в рамках ІТ, а отже організації інформаційної взаємодії різних підрозділів, колективів, осіб.
Останній підхід пов’язаний з автоматизацією обробки інформації, що вимагає її структурування і формалізації опису.

Зупинимося докладніше на двох типах даних: впорядкованих і невпорядкованих.
При розв’язанні низки прикладних задач засобами Gnumeric можуть використовуватись вбудовані команди з меню Сервіс: інструмент Пошук цілі (Goal Seek) – пошук величини однієї• модельної змінної, яка забезпечуватиме певне значення для іншої модельної змінної; інструмент Пошук рішення (Solver) – розв’язання задач• лінійного програмування; інструмент Моделювання (Modelling) – розв’язання задач• моделювання ризиків з використанням чисельного методу Монте-Карло; інструмент Статистичний аналіз (Statistical Analysis) –• здійснення статистичного аналізу табличних даних, а саме: дисперсійний аналіз (одно- та двофакторний); кореляція Пірсона; коваріацію; знаходження описових статистик; прогнозування (за методами експоненціального згладжування та рухомого середнього значення); виконання аналізу Фур’є; побудова частотних таблиць і гістограм; обчислення рангів, розміщень і персентилів; здійснення регресійного аналізу; групування вибірок за періодичним або випадковим законами розподілів; порівняння середніх значень двох рівних вибірок (t-тест), двох нерівних вибірок з рівними дисперсіями (t-тест), двох нерівних вибірок з нерівними дисперсіями (t-тест), двох вибірок з відомими дисперсіями (z-тест); порівняння дисперсії двох вибірок (f-тест).

Використання уніфікованої системи документації (УСД) та ЄСКК дає змогу забезпечити інформаційну, термінологічну, ідентифікаційну єдність показників і взаємозв’язок АІС різних сфер та рівнів управління.
Проте, на відміну від дерев рішень, нейронні мережі не здатні пояснити отримане рішення, тому їх функціонування нагадує “чорний ящик” з входами і виходами.