а представити таким чином: В
Таблиця В« prognoz В»
Дана таблиця містить дані про даних спостережуваного показника.
Назва поля
Тип поля
Опис
N
Long
Використовується для індексації записів в даній таблиці
Date
Datetime
Дата спостереження
Fact
Number
Фактичне значення спостережуваного показника
Forecast
Number
Прогнозне значення спостережуваного показника
В
Таблиця В« users В»
Дана таблиця містить дані про користувачах системи.
Назва поля
Тип поля
Опис
ID
Bigint (20)
Код запису
Username
text
Рецензент
password
text
Пароль
Вхідні і вихідні дані
Вхідні дані - це статистичні дані, про що спостерігається показнику одержувані системою від користувача.
Вихідні дані - це дані, які система підготувала для користувача, тобто розрахунки по прогнозуванню. br clear=all>
Висновок
В рамках виконання проекту була розроблена система прогнозування, яка забезпечує користувача можливістю:
- Введення, зміни, перегляду введених статистичних даних;
- Вибору методу прогнозування і отримання довідкової інформації про метод;
- Вибору критерію оцінки якості прогнозу;
- Перегляду результатів прогнозування (прогноз і помилка на заданий період);
- Збереження прогнозних даних у файлі з обраним форматом.
У процесі проектування системи прогнозування були досягнуті наступні результати:
В· Розроблено концептуальна і функціональна схеми роботи системи;
В· Спроектована логічна структура даних;
В· Розроблено користувальницький інтерфейс системи прогнозування;
В· Розроблено система захисту від несанкціонованого доступу на основі аутентифікації користувачів (вхід в систему здійснюється після введення логіна і пароля).
Система визначає прогноз, помилку прогнозу і накопичує статистичні дані спостережуваного показника. Вона може бути використана для короткострокового прогнозу бізнес-процесів: курсу долара, попиту на промислові та сільськогосподарські товари і.т.д.
В
Література
1. Лукашин Ю.П. Адаптивні методи короткострокового прогнозування часових рядів// Москва, Статистика, 1997. p> 2. Льюїс К.Д. Методи прогнозування економічних показників// Москва: Фінанси і статистика, 1996. p> 3. Четиркін Є.М. Статистичні методи прогнозування// 2-е видання, Москва: Статистика, 1977. p> 4. Ліпатова Н. Прогнозування прибутку. // Фінанси, 1995. - № 2
5. Borwn R.G. Smothing forecasting and prediction of discrete time series// New-Yourk, 1963.
6. V. Vovk, G. Shafer Good sequential probability forecasting is always possible,// ​​manuscript, 2006.
7. Астрінскій Д., Наонян В. Економічний аналіз фінансового стану підприємства// Економіст. - 2000. № 12. p> 8. Головач В.В. Дизайн користувальницького інтерфейсу// Usethics, 2004
9. # "#"> # "#"> # "1.files/image043.gif">
Рис.1. Прогнозування
В
Рис.2. Процес В«ПрогнозуванняВ»
В
Рис.3 В«Визначення прогнозу за принципом самоорганізації В»
Модель потоків даних
В
Рис.4. Модель потоків даних В«Система прогнозуванняВ»
В
Рис.5 Модель потоків даних В«Система прогнозуванняВ»
В
Рис. 6. Декомпозиція процесу В«Вибір методу прогнозуванняВ»
Функціональна модель системи
В
Рис.7 Функціональна модель В«Система прогнозуванняВ»
В
UML -діаграм варіантів ВИКОРИСТАННЯ
В
Рис.8 Введення статистичних даних
В
Рис.9 Вибір критерію оцінки прогнозу
В
Рис.10 Вибір методу прогнозування
В
Рис.11 Визначення прогнозу
В
Рис.12 Формування звіту
В
Рис.13 Вікно реєстрація статистичних даних
азмещено на
