Ish jarayonlarining boshlanishi va tugashi

Biznes jarayonining hayotiy tsikli boshidan boshlanadi. Ushbu marshrut nuqtasi uchun "Boshlashdan oldin" hodisasi uchun voqea ishlovchilarini belgilashingiz mumkin. Ushbu protsedura ikkita parametrga ega. Birinchi parametr - ishlovchilar chaqirilgan yo'nalish nuqtasi (biznes-jarayon bir nechta boshlang'ich nuqtalarga ega bo'lishi mumkin), ikkinchi parametr - Xato. Failure o'zgaruvchisiga True qiymati yozilganda, ish jarayoni boshlanmaydi. Voqealar boshqaruvchisida Ishga kirishishdan oldin siz biznes-jarayonni boshlash uchun zarur bo'lgan shartlarni tekshirishingiz, havolalarni biznes-jarayonning o'zida saqlashingiz kerak bo'lgan "hamrohlik" moslamalarini yaratishingiz mumkin. Ushbu voqea uchun ishlov beruvchini belgilashda foydalanuvchi bilan dialogni tashkil qiluvchi mexanizmlarni (har xil dialog shakllarini ochish) amalga oshirish tavsiya etilmaydi.

Ish jarayonining boshlanishi har xil yo'llar bilan amalga oshirilishi mumkin:

biznes jarayonini dasturiy ta'minot bilan boshlash (o'rnatilgan til kodidan);

interaktiv boshlash (biznes jarayoni shaklining OK tugmachasini bosish);

ko'milgan sifatida ish jarayonini boshlash.

1C da ma'lumotlarni tahlil qilish va bashorat qilish mexanizmidan foydalanish

Ma'lumotlarni tahlil qilish va prognozlash mexanizmi qo'llaniladigan echimlarda odatda katta miqdordagi ma'lumotlarning orqasida yashiringan naqshlarni aniqlash uchun turli xil vositalarni amalga oshirishga imkon beradi.

Mexanizm infobazadan olingan ma'lumotlar bilan ham, qadriyatlar jadvaliga yoki elektron jadval hujjatiga oldindan yuklangan boshqa manbadan olingan ma'lumotlar bilan ham ishlashga imkon beradi. Dastlabki ma'lumotlarga tahlil turlaridan birini qo'llash orqali siz tahlil natijasini olishingiz mumkin. Tahlil natijalari ma'lumotlarning o'zini tutish modelining bir turi. Tahlil natijasi yakuniy hujjatda ko'rsatilishi yoki undan keyingi foydalanish uchun saqlanishi mumkin.

Tahlil natijalaridan keyingi foydalanish shundan iboratki, uning asosida mavjud ma'lumotlarga muvofiq yangi ma'lumotlarning xatti-harakatlarini bashorat qilishga imkon beradigan prognoz modeli yaratilishi mumkin. Masalan, qaysi buyumlar birgalikda sotib olinishini (bitta hisob-fakturada) tahlil qilishingiz va ushbu tahlil natijasida hosil bo'lgan prognoz modelini ma'lumotlar bazasida saqlashingiz mumkin.

Matnli hujjatlar uchun sxemalardan foydalanish

1C matnli hujjati: Enterprise sizga turli xil ma'lumotlarni matn shaklida taqdim etish imkonini beradi. Matnli hujjatni matnli faylga saqlanadigan matnli fayldan o'qish mumkin. U formada yoki maketda joylashtirilishi mumkin va u bilan ichki til yordamida ishlash mumkin. Umuman olganda, matnli hujjat uchta mantiqiy harakat guruhini bajarishga imkon beradi: - diskdan o'qish va matnli fayllarni diskka yozish; - matnli hujjatning alohida satrlari bilan ishlash: olish, qo'shish, o'chirish, almashtirish; - matn maketini yaratish va undan foydalanib olingan matnli hujjatni shakllantirish.

Matnli hujjat tarkibini bevosita shakllantirish bilan bir qatorda, maketlar asosida matnli hujjatlarni to'ldirish mumkin. Matnli hujjatning joylashuvi matnli hujjatning tartibini o'z ichiga olgan o'zgarmas qismlarini va ma'lumotlar qo'shilishi mumkin bo'lgan maydonlarni tavsiflaydi. Maket asosida matnli hujjatni to'ldirish jarayoni maketning ba'zi joylarini o'qishdan, ularni tsikl bo'yicha ma'lumotlar bilan to'ldirishdan va natijada olingan hujjat matniga hujjatning olingan qismlarini ketma-ket kiritishdan iborat.

Matnli hujjat maketining formati. Matnli hujjatning joylashuvi - bu matnli hujjat bo'lib, unda "#" belgisidan boshlanadigan xizmat yo'nalishlari qo'llaniladi. Boshqaruv belgisidan keyin maketning ayrim elementlarini tavsiflovchi kalit so'zlar keladi.

Shuningdek, matnli hujjat maketida maketning o'zgaruvchan maydonlarining joylashishini belgilaydigan "[" va "]" xizmat belgilaridan foydalaniladi.

Matnli hujjatning butun rejasi mintaqalardan iborat. Bitta maydon bir nechta ketma-ket chiziqlarni birlashtiradi. Hududlar bir-birini ta'qib qilishi kerak va bir-birining ustiga chiqa olmaydi yoki qo'shilishi mumkin emas. Mintaqani tavsiflash uchun "Region" va "End End" kalit so'zlari ishlatiladi. Maydon nomidan keyin maydon nomi keladi.

Ma'lumotlarni tahlil qilish va prognozlash mexanizmi foydalanuvchilarga (iqtisodchilar, tahlilchilar va boshqalar) ma'lumot bazasida to'plangan ma'lumotlardan aniq bo'lmagan naqshlarni izlash imkoniyatini beradi. Ushbu mexanizm quyidagilarga imkon beradi:

• axborot bazasining dastlabki ma'lumotlaridan naqshlarni izlash;
• ham dasturiy, ham interaktiv ravishda bajarilgan tahlil parametrlarini boshqarish;
• tahlil natijalariga dasturiy kirishni ta'minlash;
• avtomatik ravishda tahlil natijasini elektron jadval hujjatiga chiqarish;
• avtomatik ravishda keyingi voqealarni yoki yangi ob'ektlarning ayrim xususiyatlarining qiymatlarini bashorat qiladigan modellarni yaratish.

Ma'lumotlarni tahlil qilish mexanizmi - bu o'zaro aloqada bo'lgan o'rnatilgan til ob'ektlarining to'plamidir, bu ishlab chiquvchiga har qanday dastur echimida tarkibiy qismlarini istalgan kombinatsiyada ishlatishga imkon beradi. O'rnatilgan ob'ektlar foydalanuvchi tomonidan tahlil parametrlarining interaktiv sozlamalarini osongina tashkil etishga imkon beradi, shuningdek tahlil natijalarini elektron jadval hujjatida ko'rsatish uchun qulay bo'lgan shaklda namoyish etishga imkon beradi.

Mexanizm infobazadan olingan ma'lumotlar bilan ham, tashqi manbadan olingan, qadriyatlar jadvaliga yoki elektron jadval hujjatiga oldindan yuklangan ma'lumotlar bilan ishlashga imkon beradi:

Dastlabki ma'lumotlarga tahlil turlaridan birini qo'llash orqali siz tahlil natijasini olishingiz mumkin. Tahlil natijalari ma'lumotlar xatti-harakatlarining o'ziga xos modeli. Tahlil natijasi yakuniy hujjatda ko'rsatilishi yoki kelajakda foydalanish uchun saqlanishi mumkin.

Tahlil natijalaridan keyingi foydalanish shundan iboratki, uning asosida mavjud ma'lumotlarga muvofiq yangi ma'lumotlarning xatti-harakatlarini bashorat qilishga imkon beradigan prognoz modeli yaratilishi mumkin.

Masalan, qaysi buyumlar birgalikda sotib olinishini (bitta hisob-fakturada) tahlil qilishingiz va ushbu tahlil natijasini ma'lumotlar bazasida saqlashingiz mumkin. Kelajakda boshqa hisob-fakturani yaratishda:

saqlangan tahlil natijalari asosida prognoz modelini yaratish, ushbu hisob-fakturada mavjud bo'lgan yangi ma'lumotlarni "kirish" sifatida taqdim etish va "chiqishda" prognozni olish - kontragent B. Petrov tomonidan ishlab chiqarilgan tovarlar ro'yxati. shuningdek, agar unga taklif etilsa, ehtimol quyidagilarga ega bo'ladi:

Ma'lumotlarni tahlil qilish va prognozlash tizimida ma'lumotlarni tahlil qilishning bir nechta turlari amalga oshiriladi:

Amalga oshirilgan tahlil turlari

umumiy statistika

Bu o'rganilayotgan namunadagi ma'lumotlar haqida ma'lumot to'plash mexanizmi. Ushbu tahlil turi tahlil qilinayotgan ma'lumotlar manbasini dastlabki tekshirishga mo'ljallangan.

Tahlil natijasida raqamli va uzluksiz maydonlar uchun bir qator xususiyatlar aniqlanadi. Hisobot elektron jadval hujjatiga chiqarilganda, maydonlar tarkibini aks ettirish uchun doiraviy diagrammalar to'ldiriladi.

Birlashmalarni qidirish

Ushbu turdagi tahlil ko'pincha birgalikda topiladigan ob'ektlar guruhini yoki xarakterli qiymatlarni izlaydi, shuningdek assotsiatsiya qoidalarini izlaydi. Birlashmalarni qidirish, masalan, tez-tez sotib olinadigan tovarlar yoki xizmatlarni birgalikda aniqlash uchun ishlatilishi mumkin:

Ushbu turdagi tahlillar ierarxik ma'lumotlar bilan ishlashi mumkin, bu masalan, nafaqat ma'lum mahsulotlar uchun, balki ularning guruhlari uchun ham qoidalarni topishga imkon beradi. Ushbu turdagi tahlilning muhim xususiyati shundaki, har bir ustun ob'ektning ba'zi bir xususiyatlarini o'z ichiga olgan ob'ekt ma'lumotlari manbai bilan ham, ob'ektning xususiyatlari bitta ustunda joylashgan voqealar manbai bilan ishlash qobiliyatidir.

Natija idrokini engillashtirish uchun ortiqcha qoidalarni bekor qilish mexanizmi taqdim etilgan.

Ketma-ket qidirish

Ketma-ket qidirishni tahlil qilish turi ma'lumotlar manbasidagi voqealar zanjirlarini aniqlashga imkon beradi. Masalan, bu mijozlar ko'pincha ketma-ket sotib oladigan tovarlar yoki xizmatlar zanjiri bo'lishi mumkin:

Ushbu turdagi tahlillar ierarxiya orqali izlashga imkon beradi, bu nafaqat aniq hodisalar ketma-ketligini, balki ota-onalar guruhlari ketma-ketligini ham kuzatib borishga imkon beradi.

Tahlil parametrlari to'plami mutaxassisga kerakli ketma-ketliklar elementlari orasidagi vaqt masofasini cheklash, shuningdek natijalarning aniqligini sozlash imkonini beradi.

Klaster tahlili

Klaster tahlillari o'rganilayotgan ob'ektlarning boshlang'ich to'plamini ob'ektlar guruhlariga bo'lishiga imkon beradi, shunda har bir ob'ekt boshqa guruhlarning ob'ektlariga qaraganda ko'proq o'z guruhidagi narsalarga o'xshashdir. Klaster deb nomlangan olingan guruhlarni yanada tahlil qilib, u yoki bu guruhni nimaga xosligini aniqlash, har xil guruh ob'ektlari bilan ishlash usullari to'g'risida qaror qabul qilish mumkin. Masalan, klaster tahlilidan foydalanib, siz ular bilan ishlashda turli xil strategiyalarni qo'llash uchun kompaniya birgalikda ishlaydigan mijozlarni guruhlarga ajratishingiz mumkin:

Klaster tahlilining parametrlaridan foydalanib, tahlilchi bo'linishni amalga oshiradigan algoritmni sozlashi mumkin, shuningdek tahlilda hisobga olingan xususiyatlarning tarkibini dinamik ravishda o'zgartirishi va ular uchun tortish omillarini sozlashi mumkin.

Klasterlash natijasini dendrogramga chiqarish mumkin - ob'ektlar orasidagi ketma-ket ulanishlarni namoyish etish uchun mo'ljallangan maxsus ob'ekt.

Qaror daraxti

Qarorlar daraxtini tahlil qilish turi daraxt shaklida ifodalangan tasniflash qoidalarining iyerarxik tuzilishini yaratishga imkon beradi.

Qarorlar daraxtini yaratish uchun siz tasniflagich quriladigan maqsad atributini va qoidalarni yaratish uchun ishlatiladigan bir qator kirish atributlarini tanlashingiz kerak. Maqsadli atribut, masalan, mijozning boshqa xizmat ko'rsatuvchi provayderga o'tganligi, bitim muvaffaqiyatli bo'lganligi, ish yaxshi bajarilganligi va boshqalar haqida ma'lumotni o'z ichiga olishi mumkin. Kiritish atributlari, masalan, xodimning yoshi, ish staji, mijozning moliyaviy holati, kompaniyadagi ishchilar soni va boshqalar bo'lishi mumkin.

Tahlil natijasi daraxt shaklida taqdim etilgan bo'lib, uning har bir tugunida ba'zi holatlar mavjud. Yangi ob'ektni qaysi sinfga tayinlash kerakligini hal qilish uchun tugunlardagi savollarga javob berib, zanjir orqali daraxtning bargiga o'tib, ijobiy javob bo'lsa, bola tugunlariga, manfiy bo'lsa qo'shni tugunga boring.

Tahlil parametrlari to'plami olingan daraxtning aniqligini sozlash imkonini beradi:

Prognoz modellari

Dvigatel tomonidan yaratilgan prognoz modellari - bu ma'lumotlarni tahlil qilish natijasida yaratilgan maxsus ob'ektlar va kelajakda yangi ma'lumotlar uchun prognozni avtomatik ravishda bajarishga imkon beradi.

Masalan, xaridorlarning xaridlarini tahlil qilishda qurilgan assotsiatsiyalarni qidirishning bashoratli modeli, xaridor sotib olish bilan ishlashda, tanlangan tovarlar bilan bir qatorda ma'lum bir ehtimollik bilan sotib oladigan tovarlarni taklif qilish uchun ishlatilishi mumkin.

Amaliy echimlarda ma'lumotlarni tahlil qilish vositasidan foydalanish

Amaliy echimlarni ishlab chiquvchilarni ma'lumotlarni tahlil qilish mexanizmi bilan tanishtirish uchun Axborot texnologiyalarini qo'llab-quvvatlash (ITS) diskida demo-axborot bazasi joylashtirilgan. U konfiguratsiyani o'zgartirmasdan, har qanday amaliy echimda ma'lumotlarni tahlil qilish imkonini beradigan "Ma'lumotlarni tahlil qilish konsolini" universal qayta ishlashni o'z ichiga oladi.

Mexanizm o'rnatilgan 1C: Enterprise tili ob'ektlari to'plami bilan ifodalanadi. Mexanizmning asosiy ob'ektlarining o'zaro ta'siri sxemasi rasmda ko'rsatilgan. Ma'lumotlarni tahlil qilish ustunlarini sozlash - ma'lumotlarni tahlil qilish ustunlarini kiritish uchun sozlamalar to'plami. Har bir ustun uchun undagi ma'lumotlar turi, kolonnaning roli, bajarilgan tahlil turiga qarab qo'shimcha sozlamalar ko'rsatilgan. Ma'lumotlarni tahlil qilish parametrlari - bajarilgan ma'lumotlarni tahlil qilish uchun parametrlar to'plami. Parametrlar ro'yxati tahlil turiga bog'liq. Masalan, klasterlarni tahlil qilish uchun asl ob'ektlarni ajratish kerak bo'lgan klasterlar soni, ob'ektlar orasidagi masofani o'lchash turi va boshqalar ko'rsatilgan. Xom ma'lumotlar tahlil qilish uchun ma'lumot manbai hisoblanadi. Ma'lumotlar manbai so'rov natijalari, elektron jadval hujjati kataklari maydoni, qiymatlar jadvali bo'lishi mumkin. Analizator - ma'lumotlar tahlilini bevosita amalga oshiradigan ob'ekt. Ma'lumotlar manbai ob'ektga o'rnatiladi, parametrlar o'rnatiladi. Ushbu ob'ektning ishlashi natijasi ma'lumotlar tahlilining natijasidir, uning turi tahlil turiga bog'liq. Ma'lumotlarni tahlil qilish natijasi - bu tahlil natijasi to'g'risidagi ma'lumotlarni o'z ichiga olgan maxsus ob'ekt. Har bir tahlil turi o'ziga xos natijaga ega. Masalan, ma'lumotlarni tahlil qilish natijasi - qaror daraxti DataAnalysisResultDecisionTree tipidagi ob'ekt bo'ladi. Kelajakda natija ma'lumotlarni tahlil qilish bo'yicha hisobot tuzuvchisi yordamida elektron jadval hujjatida ko'rsatilishi mumkin, uning tarkibiga dasturiy kirish orqali ko'rsatilishi va prognoz modelini yaratish uchun ishlatilishi mumkin. Har qanday ma'lumotlarni tahlil qilish natijasi keyinchalik foydalanish uchun saqlanishi mumkin. Prognoz modeli - bu kirish ma'lumotlari asosida prognoz qilish imkonini beradigan maxsus ob'ekt. Model turi ma'lumotlar tahlili turiga bog'liq. Masalan, ma'lumotlarni tahlil qilish uchun yaratilgan model - assotsiatsiyalarni qidirishPredictModelSearchAssociation turiga kiradi. Bashorat qilish uchun ma'lumotlar manbai prognoz modeli kiritilishiga uzatiladi. Natijada taxmin qilingan qiymatlarni o'z ichiga olgan qiymatlar jadvali olinadi. Bashorat qilish uchun tanlov - bu qiymatlar jadvali, so'rov natijalari yoki elektron jadval hujjatining prognozni tuzish bo'yicha ma'lumotlarini o'z ichiga olgan maydoni. Masalan, prognozli model - assotsiatsiyalarni qidirish uchun tanlov savdo hujjati mahsulotlarining ro'yxatini o'z ichiga olishi mumkin. Model ishining natijasi xaridorga qanday mahsulotlarni taklif qilishni tavsiya qilishi mumkin. Tanlash ustunlarini sozlash - prognoz modeli ustunlari va prognoz tanlovi ustunlari o'rtasidagi moslikni ko'rsatadigan maxsus ob'ektlar to'plami. Natija ustunlarini sozlash - prognoz modelining natijaviy jadvaliga qaysi ustunlar joylashtirilishini boshqarish imkonini beradi. Modelning natijasi, natijada olingan ustunlar sozlamalarida ko'rsatilgan va taxmin qilingan ma'lumotlarni o'z ichiga olgan ustunlardan tashkil topgan qiymatlar jadvali. Muayyan tarkib tahlil turi bilan belgilanadi. Ma'lumotlarni tahlil qilish bo'yicha hisobot tuzuvchisi - ma'lumotlarni tahlil qilish natijalari bo'yicha hisobotni namoyish etishga imkon beruvchi ob'ekt. Bundan tashqari, hisobot yaratuvchisi foydalanuvchiga tahlil parametrlarini interaktiv ravishda boshqarish, ma'lumotlar manbai ustunlarini sozlash, model ustunlari parametrlarini prognoz qilish va hokazolarni ta'minlash uchun ma'lumotlar bilan bog'lanish uchun maxsus ob'ektni taqdim etadi. Tahlil turlari Dvigatel quyidagi tahlil turlarini bajarishga imkon beradi:

• umumiy statistika
• Birlashmalarni qidirish
• Ketma-ket qidirish
• Qaror daraxti
• Klaster tahlili

1C 8.2 va 8.3-dagi ma'lumotlarni tahlil qilish mexanizmi ishlab chiquvchining turli xil ma'lumotlar asosida namunalarni aniqlashdagi ishlarini soddalashtiradi. Masalan, ushbu mexanizm yordamida ko'pincha birgalikda sotib olinadigan mahsulotlarni namoyish etishingiz mumkin. Yana bir misol - tarixiy ma'lumotlarga asoslangan savdo prognozini yaratish. Bu 1C da ma'lumotlarni tahlil qilish mexanizmining qo'llanilish doirasidan ancha uzoq, keling, uning imkoniyatlarini batafsil ko'rib chiqaylik. 1C-da ma'lumotlarni tahlil qilish mexanizmining asosiy ob'ektlari Ushbu mexanizm 1C Enterprise tizimida uchta tizim ob'ekti bilan ifodalanadi:

• Ma'lumotlarni tahlil qilish - ma'lumotlar tahlilini amalga oshiradigan ob'ekt. Buning uchun siz ma'lumotlar manbasini va tahlil qilish uchun zarur parametrlarni ko'rsatishingiz kerak.
• Ma'lumotlarni tahlil qilish natijasi - ma'lumotlar tahlili ishining natijasi bo'lgan ob'ekt.
• Prognoz modeli - ma'lumotlarni tahlil qilish natijalari asosida tuziladi. Ob'ekt 1C tahlil qilish dvigatelining yakuniy havolasidir va taxmin qilingan qiymatlarni o'z ichiga olgan qiymatlar jadvalini hosil qiladi.

Ma'lumotlarni tahlil qilish turlari 1C 8.3 System 1C Korxona har xil tahlil turlaridan foydalanishi mumkin, biz ularni batafsil ko'rib chiqamiz.

1. Umumiy statistika - bu tahlil turi ma'lumotlar manbalaridan olingan oddiy statistik namunadir. Ilovaga misol bo'lib, ma'lum muddat davomida sotuvlarni mahsulot bo'yicha tahlil qilish mumkin. Tahlil natijalari ma'lum bir mahsulot qancha sotilganligi to'g'risida ma'lumot bo'ladi. Tizim shuningdek, ma'lum maydonlarni - maksimal, minimal, o'rtacha, o'rtacha, oraliq, standart og'ish, qiymatlar soni, noyob qiymatlar soni, rejimni hisoblab chiqadi.
2. Birlashmalarni qidirish - ushbu turdagi tahlil ko'pincha birgalikda sodir bo'ladigan kombinatsiyalarni qidirish uchun mo'ljallangan. Tez-tez sotib olinadigan narsalarni birgalikda topish uchun juda yaxshi. Tahlil natijasida tizim quyidagi ma'lumotlarni hosil qiladi: qayta ishlangan ma'lumotlar to'g'risidagi ma'lumotlar, assotsiativ guruhlar, guruhlar mos keladigan assotsiatsiya qoidalari.
3. Ketma-ketlikni qidirish - bu tahlil qilingan ma'lumotlarning namunalarini aniqlashga va keyingi prognozni taklif qilishga imkon beradigan tahlil. Tahlillar natijasida tizim ma'lum bir hodisalarning yuz foizda yuz berishi ehtimoli to'g'risida ma'lumotlarni namoyish etadi.

Zamonaviy axborot texnologiyalari / 3. Dasturiy ta'minot

Ph.D. Junusov K.M.

A. Baitursynov nomidagi Qo'stanay davlat universiteti

Ma'lumotlarni tahlil qilish va prognozlash mexanizmlarini shakllantirish

1C: Enterprise platformasida

Bashorat qilish jarayoni iqtisodiy prognozni ishlab chiqishga asoslangan. Bu kelajakda ob'ektning yuzaga kelishi mumkin bo'lgan holatlari yoki ushbu holatlarga erishishning muqobil usullari va muddatlari to'g'risida ilmiy asoslangan qaror. Boshqacha qilib aytganda, bu kelajakka qarash, bashorat qilish, ma'lum vaqtdan keyin o'rganilayotgan ob'ekt holatini oldindan bilishga urinishdir.

Bashorat qilish rejalashtirish bilan chambarchas bog'liq. Ilmiy doiralarda aforizm juda keng tarqalgan: "Rejasiz bashorat - bu adabiy ish, prognozsiz reja ma'muriy harakatdir".

Bashorat qilish va rejalashtirish uchun ham umumiy usullar hisoblash va tahlil qilish, iqtisodiy va statistik usullar va iqtisodiy va matematik modellashtirishdir.

1C Enterprise tarkibidagi ma'lumotlarni tahlil qilish va prognozlash mexanizmlari foydalanuvchilarga (iqtisodchilar, tahlilchilar va boshqalar) ma'lumot bazasida to'plangan ma'lumotlardan aniq bo'lmagan naqshlarni izlash imkoniyatini beradi va quyidagi operatsiyalarni bajarishga imkon beradi:

Axborot bazasining manba ma'lumotlaridan naqshlarni izlash;

Ham dasturiy, ham interaktiv ravishda bajarilgan tahlil parametrlarini boshqarish;

Tahlil natijalariga dasturiy kirish;

Tahlil natijasini elektron jadval hujjatiga avtomatik ravishda chiqarish;

Keyingi voqealarni yoki yangi ob'ektlarning ayrim xususiyatlarining qiymatlarini avtomatik ravishda bashorat qiladigan prognoz modellarini yaratish.

Ma'lumotlarni tahlil qilish va prognozlash mexanizmlari - bu o'zaro ta'sir qiluvchi ko'milgan til ob'ektlari to'plami, bu ishlab chiquvchiga uning tarkibiy qismlarini istalgan dastur echimida har qanday kombinatsiyada ishlatishga imkon beradi. O'rnatilgan ob'ektlar foydalanuvchi tomonidan tahlil parametrlarining interfaol konfiguratsiyasini osongina tashkil qilish, shuningdek 1-rasmga muvofiq tahlil natijalarini jadval ko'rinishidagi hujjatda ko'rsatish uchun qulay shaklda aks ettirishga imkon beradi. Shuningdek, mexanizm 1C infobase va va tashqi manbalardan (ikkinchi holda, qadriyatlar jadvaliga yoki elektron jadval hujjatiga oldindan yuklangan).

Shakl 1. Ma'lumotlarni tahlil qilish va ma'lumotlarni qazib olishni prognoz qilish mexanizmi faoliyatining umumiy sxemasi

Dastlabki ma'lumotlarga tahlil turlaridan birini qo'llagan holda siz ma'lumotlarning xulq-atvorining bir turi bo'lgan natijaga erishishingiz mumkin. Tahlil natijalari yakuniy hujjatda aks ettirilishi yoki undan keyingi foydalanish uchun saqlanishi mumkin (uning asosida yangi ma'lumotlarning xatti-harakatlarini bashorat qilishga imkon beradigan prognoz modeli yaratilishi mumkin).

Buxgalteriya hisobi va menejment tizimlari bozoridagi asosiy tendentsiyalardan biri bu ma'lumotli boshqaruv qarorlarini ta'minlaydigan ma'lumotlarni qayta ishlashning analitik vositalaridan foydalanishga bo'lgan talabning doimiy ravishda oshib borishi. Biroq, bugungi kunda mijozlar oldindan belgilangan o'lchovlar va qo'lda tahlil qilingan munosabatlar asosida turli xil hisobotlar, asosiy jadvallar va jadvallarni yaratishga imkon beradigan an'anaviy vositalardan mamnun emaslar. Korxonalar tobora tobora talab qilinmaydigan qoidalarni avtomatik ravishda qidirib topishga va noma'lum naqshlarni aniqlashga imkon beradigan sifat jihatidan turli xil vositalarga ehtiyoj sezmoqda.kompaniya tomonidan to'plangan ma'lumotlarga asoslangan yangi ma'lumotlar va ma'lumotlar qazib olish usullari asosida ish samaradorligini oshirish uchun ba'zan umuman ahamiyatsiz bo'lmagan qarorlarni qabul qiladi.

Adabiyot:

1 Glushchenko V.V. Bashorat qilish. - M.: Universitet kitobi, 2005 yil.

2 Dubrova T.A. Sanoat mahsulotlarining eng muhim turlarini ishlab chiqarishni prognozlashning uslubiy masalalari // Statistika savollari. -2004 yil. -Yo'q, 1.C 52-57.

3 Radchenko M.G., Xrustaleva E.Yu. "1C: Enterprise 8.2" takrorlanadigan dasturlarni yaratish vositalari. - M.: "1C-Publishing" nashriyoti, 2011 y.

Buxgalteriya hisobi va menejment tizimlari bozoridagi asosiy tendentsiyalardan biri - qarorlarni oqilona qabul qilishni ta'minlaydigan ma'lumotlarni tahlil qilishning analitik vositalaridan foydalanishga bo'lgan talabning doimiy ravishda oshib borishi. Shuning uchun 1C: Enterprise dasturiy ta'minot tizimini rivojlantirishning strategik yo'nalishlaridan biri bu iqtisodiy va analitik hisobot berish imkoniyatlarini doimiy ravishda kengaytirishdir. Biroq, bugungi kunda mijozlar oldindan belgilangan o'lchovlar va munosabatlar asosida tuzilgan va ularni qo'lda tahlil qilishlari kerak bo'lgan turli xil hisobotlar, asosiy jadvallar va jadvallarni yaratish uchun an'anaviy vositalar emas. Korxonalar tobora ko'proq noma'lum qoidalarni avtomatik ravishda izlash va noma'lum naqshlarni aniqlashga imkon beradigan sifat jihatidan turli xil vositalarni izlaydilar (1-rasm). Shu tarzda siz kompaniya tomonidan to'plangan ma'lumotlarga asoslangan holda sifat jihatidan yangi bilimlarni yaratishingiz va ba'zan ma'lumotlar qazib olish usullaridan (IAD) foydalanib, biznes samaradorligini oshirish uchun umuman ahamiyatsiz bo'lmagan qarorlarni qabul qilishingiz mumkin.
Shakl: 1. Analitik vazifalar echilayotgan "aql" rivojlanish mantig'i. 2003 yil yozida 1C: Enterprise 8.0 texnologik platformasining yangi versiyasining chiqarilishi tizimdagi biznes razvedka imkoniyatlarini sezilarli darajada kengaytirishga imkon berdi (qarang: yon panelga). Biroq, bu erda bitta muhim narsani ta'kidlash kerak. 1C platformali dasturiy ta'minot nafaqat "qadamlar" da, versiyadan versiyaga qadar rivojlanib boradi, balki doimiy ravishda bitta versiya doirasida takomillashtiriladi va kengaytiriladi va ikki yo'nalishda - texnologik va amaliy. Shunday qilib, G8 birinchi e'lonidan so'ng, o'ndan ortiq platforma nashrlari allaqachon chiqarildi, so'nggi versiyasi (2006 yil yanvar holatiga ko'ra) 8.0.13 raqamiga ega va bu ikki yarim yil avvalgidan juda farq qiladi! "1C: Enterprise 8.0" ni rivojlantirish yo'nalishlaridan biri bu shunchaki biznes intellektining mexanizmlari; Xususan, IAD vositalari unda faqat 2005 yilda paydo bo'lgan. Shuni ta'kidlash kerakki, tahlil funktsiyalarining aksariyati texnologik platforma darajasida amalga oshiriladi va ular qo'llaniladigan echimlarning yangi nashrlariga kiritilganidan keyingina foydalanuvchilarga taqdim etiladi. Shunday qilib, yangi xususiyatlarning paydo bo'lishi va foydalanuvchilarga taqdim etilishi o'rtasida (ba'zan bir necha oy) bo'shliq mavjud. Ushbu muammoni yodda tutgan holda, bo'shliqni bartaraf etish uchun 1C kompaniyasi 2005 yil sentyabr oyida "1C: Enterprise 8.0" platformasining har qanday konfiguratsiyasiga o'rnatilishi mumkin bo'lgan "Ma'lumotlarni tahlil qilish quyi tizimi" (DAD) maxsus dastur echimini chiqardi. Keng doiradagi asosiy funktsiyalardan tashqari, etkazib berish doirasi odatdagi Savdo menejmenti konfiguratsiyasi uchun oldindan tuzilgan 30 dan ortiq modellarni o'z ichiga oladi. PADga ilgari "1C" dasturlarida bo'lmagan sifat jihatidan yangi IAD-vositalar kiradi. Ma'lumotlarni bevosita tahlil qilish va prognoz qilish uchun aniq ko'nikmalar va bilimlar talab qilinmaydi. Tahlil qilinayotgan predmet sohasini yaxshi bilishi va undagi asosiy sabab-oqibat munosabatlarini tushunish kerak. Ma'lumot manbalarini va prognozli modellarni tayyorlash so'rovlarni yaratuvchidan foydalanish qobiliyatini va konfiguratsiya metama'lumotlar ob'ektlariga ma'lumotlarni joylashtirish tamoyillarini bilishni talab qiladi. Yangi konfiguratsiyaga kiritilgan IAD algoritmlari (1.0.5 versiyasi) dastlabki ma'lumotlarning naqshlarini tavsiflovchi analitik modellarni (shablonlarni) shakllantiradi. Ushbu modellar mustaqil qiymatga ega (ular qayta ishlatilishi mumkin), shuningdek oldindan taxmin qilinmagan ko'rsatkichlar bilan prognozlarni, shu jumladan stsenariylarni avtomatlashtirilgan tarzda yaratish uchun ishlatiladi (2-rasm). 2). IAD mexanizmi bu bir-biri bilan o'zaro aloqada bo'lgan ko'milgan til ob'ektlari to'plamidir, shu tufayli ishlab chiquvchi o'zining tarkibiy qismlarini har qanday qo'llaniladigan eritmada har qanday kombinatsiyada ishlatishi mumkin. O'rnatilgan ob'ektlar foydalanuvchi tomonidan tahlil parametrlarini interaktiv sozlashni osonlikcha tashkil qilish, shuningdek tahlil natijasini elektron jadval hujjatida ko'rsatish uchun qulay bo'lgan shaklda namoyish etish imkonini beradi. Dastlabki ma'lumotlarga tahlil turlaridan birini qo'llagan holda siz ma'lumotlar xatti-harakatlari modelini aks ettiradigan natijaga erishishingiz mumkin. Tahlil natijasi yakuniy hujjatda ko'rsatilishi yoki keyinchalik foydalanish uchun saqlanishi mumkin - uning asosida siz yangi ma'lumotlarning xatti-harakatlarini bashorat qilishga imkon beradigan prognoz modelini yaratishingiz mumkin.
Shakl: 2. Ma'lumotlarni qazib olish mexanizmining umumiy sxemasi. Kichik tizimning joriy versiyasi jahon amaliyotida eng katta tijorat taqsimotiga ega bo'lgan usullarni amalga oshiradi, ya'ni:

• klasterlash - guruh ichidagi o'xshashlik va guruhlararo farqlarni maksimal darajada oshirib, ob'ektlarni guruhlashni amalga oshiradi;
• qarorlar daraxti - muayyan qarorlarni qabul qilishga olib keladigan shartli sabablar iyerarxiyasi qurilishini ta'minlaydi;
• uyushmalarni izlash - hodisalar yoki ob'ektlardagi elementlarning barqaror birikmalarini izlash.

Quyida ushbu IAD usullarining mohiyati va amaliy qo'llanilish imkoniyatlarini batafsil ko'rib chiqamiz.

Klasterlash

Klasterlashning maqsadi bir xil tabiat ob'ektlari to'plamidan nisbatan bir hil guruhlarni (segmentlar yoki klasterlar) tanlashdir. Ob'ektlar guruh ichidagi farqlar minimal, guruhlararo farqlar maksimal darajada bo'ladigan tarzda guruhlarga bo'linadi (3-rasm). Klasterlash usullari o'zboshimchalik bilan ob'ektlar to'plamini ob'ektlar bo'yicha ob'ektlar guruhiga o'tkazishga imkon beradi, bu ularning ishlashini ancha soddalashtiradi. Amalda klasterlashni qo'llashning bir necha mumkin bo'lgan stsenariylari quyida tavsiflangan. Mijozlarni segmentatsiyalash ma'lum bir parametrlar to'plamiga ko'ra, ular orasida xaridorlar bilan munosabatlarni boshqarishni sezilarli darajada soddalashtiradigan, sotib olish imtiyozlari, sotish darajasi va to'lov qobiliyati o'xshash barqaror guruhlarni ajratish mumkin. Qachon tovarlarni tasnifi an'anaviy tasniflash tamoyillari juda tez-tez ishlatiladi. Rasmiy mezonlar guruhi asosida segmentlarni taqsimlash tovarlarning chinakam bir xil guruhlarini aniqlashga imkon beradi. Tovarlarning keng va ancha xilma-xilligi sharoitida segmentlar darajasida assortimentlarni boshqarish, nomenklatura darajasidagi menejment bilan taqqoslaganda, reklama, narxlar, tovar etkazib berish va ta'minot zanjirlarini boshqarish samaradorligini sezilarli darajada oshiradi. Menejerlarni segmentlarga ajratish tashkiliy o'zgarishlarni yanada samarali rejalashtirish, motivatsiya sxemalarini takomillashtirish, yollangan xodimlarga qo'yiladigan talablarni to'g'rilashga imkon beradi, bu esa oxir-oqibat kompaniyaning boshqaruvchanligini va umuman biznes barqarorligini oshirishga imkon beradi.
Shakl: 3. Ma'lumotlarni klasterlash usuli bo'yicha tahlil qilish. Ob'ektlar orasidagi o'xshashlik va farq omil oralig'idagi ular orasidagi "masofa" bilan belgilanadi. Masofani qanday o'lchash namunadagi ob'ektlar orasidagi o'xshashlik / farqni aniqlash printsipini ko'rsatadigan metrikaga bog'liq. Amaldagi dastur quyidagi ko'rsatkichlarni qo'llab-quvvatlaydi:

• "Evklid metrikasi" - bu N o'lchovli evklid atributlar fazosidagi ikki nuqta orasidagi standart masofa;
• "Evklid metrikasi kvadrat" - farqning (masofaning) klasterlash natijasiga ta'sirini kuchaytiradi;
• "shahar metrikasi" - chiqindilar ta'sirini kamaytiradi;
• "ustunlik metrikasi" - namunadagi ob'ektlar orasidagi farqni ularning atributlari qiymatlari orasidagi mavjud farqning maksimal darajasi sifatida belgilaydi, shuning uchun ob'ektlar orasidagi farqlarni bitta atribut bilan oshirish foydalidir.

Klasterli ob'ektlar orasidagi masofa haqidagi ma'lumotlarga asoslangan holda klasterlarni yaratish usuli klasterlash usuli bilan aniqlanadi. "1C: Enterprise 8.0" ning joriy versiyasida klasterlashning quyidagi usullari qo'llaniladi:

• "yaqin aloqa" - ob'ekt eng yaqin ob'ektga masofa minimal bo'lgan guruhga qo'shiladi;
• "shaharlararo aloqa" - ob'ekt eng uzoq ob'ektga masofa minimal bo'lgan guruhga qo'shiladi;
• "og'irlik markazi" - ob'ekt klaster markaziga masofa minimal bo'lgan guruhga qo'shiladi;
• "k-vositalari" usuli - ixtiyoriy ob'ektlar tanlanib, ular klasterlar markazlari hisoblanadi, so'ngra barcha tahlil qilingan ob'ektlar ketma-ket sanab chiqiladi va eng yaqin klasterga qo'shiladi. Ob'ektni biriktirgandan so'ng, klasterga kiritilgan barcha ob'ektlar atributlarining o'rtacha qiymati sifatida hisoblangan klasterning yangi markazi hisoblanadi. Klasterlar markazlari o'zgarguncha protsedura takrorlanadi.

Platformada amalga oshirilgan har qanday klasterlash usullari talab qilinadigan klasterlar sonini aniq ko'rsatib beradi. Ob'ekt atributlari uchun og'irliklarni kiritishingiz mumkin, bu ularni birinchi o'ringa qo'yishga imkon beradi. Klaster yordamida tahlil qilish natijasida quyidagi ma'lumotlar olinadi:

• har bir klasterdagi kirish ustunlarining o'rtacha qiymatlari to'plami bo'lgan klaster markazlari;
• ular orasidagi farq darajasini belgilaydigan klasterlararo masofalar jadvali (klaster markazlari orasidagi masofalar);
• har bir klaster bo'yicha prognoz ustunlarining qiymatlari;
• ob'ektlarning klasterlarga taqsimlanishini aniqlaydigan omillar va sharoitlar darajasi.

Klasterlash algoritmlari nafaqat ko'rsatilgan atributlar to'plami bo'yicha ob'ektlarni klaster tahlilini o'tkazishga, balki ushbu namunadagi ob'ektlarni ma'lum bir klasterga biriktirish asosida ularning bir yoki bir nechtasining joriy namunadagi qiymatini taxmin qilishga imkon beradi.

Birlashmalarni qidirish

Ushbu usul muayyan hodisalar yoki ob'ektlardagi elementlarning barqaror birikmalarini aniqlash uchun mo'ljallangan. Tahlil natijalari birlashtirilgan elementlar guruhlari sifatida taqdim etiladi. Bu erda elementlarning aniqlangan barqaror birikmalaridan tashqari, bog'liq elementlar bo'yicha batafsil tahlillar ham keltirilgan (4-rasm).
Shakl: 4. Tahlil natijalarini "birlashmalarni izlash" usuli bilan bog'liq elementlar guruhlari ko'rinishida taqdim etish. Dastlab, bu usul sotib olishda narsalarning odatiy kombinatsiyalarini topish uchun ishlab chiqilgan, shuning uchun uni ba'zan xaridlar savatini tahlil qilish deb atashadi. Ushbu stsenariyda bog'liq elementlar odatda tovar guruhlari yoki alohida tovar hisoblanadi. Va namunalar elementlarini birlashtirgan guruhlash ob'ekti, operatsiyani aniqlaydigan har qanday ma'lumot tizimining ob'ekti bo'lishi mumkin: masalan, xaridorning buyurtmasi, xizmatlarni ko'rsatish to'g'risidagi akt yoki kassa cheklari. Xaridorlarning mahsulot imtiyozlaridagi naqshlar to'g'risidagi ma'lumotlar xaridorlar bilan munosabatlarni boshqarish (reklama kampaniyalari va marketing kampaniyalari nuqtai nazaridan), narxlar (murakkab takliflar va chegirmalar tizimini shakllantirish), zaxiralarni boshqarish va tovarlarni sotish (savdo maydonlarida tovarlarni taqsimlash) samaradorligini oshiradi. Ushbu usuldan foydalanishning yana bir misoli, mijozlar maqsadli reklama kampaniyalarida takrorlanishdan saqlanishni afzal ko'rgan reklama kanallarining kombinatsiyalarini aniqlashdir. Bu sizga bunday tadbirlar xarajatlarini sezilarli darajada kamaytirishga imkon beradi. Platformada tatbiq etilgan assotsiatsiyani qidirish algoritmi tahlillarning yoki prognoz modellarining etarliligini boshqarish uchun juda moslashuvchan vositalarga ega. "Minimal foiz holatlar" parametri voqea yoki ob'ektdagi elementlarning ma'lum birlashmasi uchun algoritmning "chegarasini" aniqlaydi, bu esa yomon tarqaladigan assotsiatsiyalarni e'tiborsiz qoldirishga imkon beradi. "Minimal ishonch" parametri izlanayotgan assotsiatsiyalarning kerakli barqarorligini belgilaydi va "Minimal ahamiyat" parametri eng ustuvor bo'lganlarni aniqlashga imkon beradi. "Ortiqcha kesib oling" va "Boshqa qoidalar bilan qoplang" qiymatlarini qabul qilishi mumkin bo'lgan "Kesilgan qoidalar" parametri tahlilni va prognoz natijalarini idrok etishni ancha osonlashtiradi. Ushbu algoritm yordamida olingan natijalarni amaliy talqin qilish uchun bog'langan elementlarning boshlang'ich to'plamini amalga oshirilayotgan tahlil nuqtai nazaridan haqiqatan ham bir hil guruhlarga ajratish juda muhimdir.

Qaror daraxti

Ushbu usulni dastlabki ma'lumotlarga qo'llash natijasida "agar ... keyin ..." shaklidagi qoidalarning iyerarxik (daraxtga o'xshash) tuzilishi yaratiladi va tahlil algoritmi har bir bosqichda ular orasidagi eng muhim shartlar va o'tishlarning izolyatsiyasini ta'minlaydi. Ushbu algoritm ma'lumotlardagi sababiy munosabatlarni aniqlashda va xulq-atvor naqshlarini tavsiflashda eng keng qo'llaniladi. Qaror daraxtlarini qo'llashning odatiy sohasi - bu turli xil xatarlarni baholash, masalan, mijoz tomonidan buyurtmani yopilishi yoki uning raqibiga o'tkazilishi, etkazib beruvchining tovarlarni o'z vaqtida etkazib bermasligi yoki tovar kreditini to'lashni kechiktirishi (5-rasm). Modelning odatdagi kiritish omillari buyurtma miqdori va tarkibi, o'zaro hisob-kitoblarning joriy balansi, kredit limiti, oldindan to'lovning foizlari, etkazib berish shartlari va prognoz ob'ektini tavsiflovchi boshqa parametrlardir. Etarli darajada tavakkalchilikni baholash kompaniya faoliyatida rentabellik / tavakkalchilik nisbatlarini optimallashtirish bo'yicha aniq qarorlar qabul qilinishini ta'minlaydi va turli xil byudjetlarning realizmini oshirish uchun ham foydalidir.

Shakl: 5. "Qarorlar daraxti" usulini qo'llash (a) modeliga kiritilgan omillar asosida ma'lum boshqaruv qarorlarini qabul qilish xavfini baholashga imkon beradi (b). Algoritmning sabab-oqibat munosabatlarini aniqlash qobiliyatini aks ettiruvchi misol sifatida biz savdo bo'limining ishini optimallashtirish vazifasini keltira olamiz. Buni hal qilish uchun biz bashorat qilingan qiymat sifatida biz savdo menejerlari samaradorligining ko'rsatkichini tanlaymiz, masalan, har bir mijoz uchun aniq rentabellik, va omillar sifatida - natijaga potentsial ta'sir ko'rsatadigan ma'lumotlar to'plami. Algoritm natijaga eng katta ta'sir ko'rsatadigan omillarni, shuningdek ma'lum bir natijaga olib keladigan shartli shartli kombinatsiyalarni aniqlaydi. Bundan tashqari, "Ma'lumotlarni tahlil qilish" quyi tizimi joriy ma'lumotlarga asoslangan holda maqsadli indikatorning kutilayotgan qiymatlarini baholash (bashorat qilish), shuningdek modelga kiritilgan ko'rsatkichlarni o'zgartirish orqali "nima bo'lsa ..." prognozini amalga oshirish imkonini beradi. Qaror daraxtlaridan foydalangan holda tahlil qilish va prognozlash natijalari ishbilarmonlik muhitining noaniqligining kompaniyaning holatiga ta'sirini sezilarli darajada kamaytirishi, shuningdek, murakkab va aniq bo'lmagan sabab-ta'sir munosabatlarini aniqlash bilan bog'liq keng ko'lamli muammolarni hal qilishi mumkin. Qarorlar daraxti algoritmi ma'lum qarorlarni qabul qilishga olib keladigan shart-sharoitlar iyerarxiyasini shakllantiradi. Ushbu uslubni mashg'ulotlar to'plamiga qo'llash natijasida "agar ... keyin ..." shaklining bo'linish qoidalarining iyerarxik (daraxtga o'xshash) tuzilishi yaratiladi. Tahlil algoritmi (namunaviy trening) ular orasidagi eng muhim shartlar va o'tishlarni ajratib turadigan takrorlanadigan jarayonga qisqartirildi. Shartlar ham miqdoriy, ham sifat jihatidan bo'lishi mumkin va ushbu mavhum daraxtning "shoxlari" ni tashkil etadi. Uning "barglari" taxmin qilingan atribut (echim) qiymatlari bilan shakllanadi, ular o'tish sharoitlari singari ham sifatli, ham miqdoriy talqinni tan olishadi. Faktorlarga yuklatilgan ushbu shartlarning kombinatsiyasi va ular orasidagi yakuniy qarorga o'tishlar tarkibi prognoz modelini tashkil etadi. Ushbu algoritm turli hodisalar zanjirlari natijalarini baholashda va namunalardagi sababiy munosabatlarni aniqlashda eng keng qo'llaniladi. Ushbu algoritm modelining ahamiyati va ishonchliligi "Soddalashtirish turi", "Daraxtning maksimal chuqurligi" va "Tugundagi elementlarning minimal soni" parametrlari yordamida boshqariladi. Qaror daraxti algoritmi yordamida namunani tahlil qilish natijalari quyidagilardir:

• qaror darajasiga ta'sir ko'rsatadigan omillar ro'yxati, ahamiyatning kamayish tartibida saralangan omil omillari reytingi (daraxt tugunlarida "iqtiboslar");
• qarorlarni taqqoslash (prognoz ustunining qiymatlari) va ularni aniqlagan shartlar, boshqacha qilib aytganda, "Effekt-sabab" daraxtini;
• "sabab-effekt" daraxti, bu ma'lum bir qarorni belgilaydigan shartlar orasidagi o'tish majmuasi (aslida, prognoz modelining vizual ko'rinishi).

"1C" qo'shma echimlari To'g'ridan-to'g'ri 1C: Enterprise 8.0 platformasi doirasida amalga oshiriladigan funktsiyalardan tashqari, 1C biznes razvedka vositalarining arsenali, boshqa narsalar qatori, 1C-Joint loyihasi (http://v8.1c.ru/) doirasida yaratilgan ixtisoslashgan echimlar bilan to'ldiriladi. echimlar) - firma sheriklari va mustaqil ishlab chiquvchilar ishtirokida (qarang: "1C" firmasi va uning sheriklarining qo'shma echimlari "," BYTE / Rossiya "9-son" 2005). Bu erda tahlilning intellektual usullaridan foydalanish bilan bog'liq ikkita mahsulotni qayd etamiz - bu "1C: Enterprise 8.0. 1C-VIP Anatech: ABIS. ABC. Boshqaruv hisobi va xarajatlarni hisoblash "(rivojlanish bo'yicha sherik - VIP Anatech konsalting kompaniyasi) va 1C-VIP Anatech-VDGB: ABIS. BSC. Balansli ko'rsatkichlar "(rivojlanish bo'yicha sheriklar - VIP Anatech va VDGB).

IAD usullaridan foydalanishning odatiy biznes stsenariylari

PAD hujjatlari "1C: Savdo menejmenti 8.0." Konfiguratsiyasiga nisbatan ma'lumotlarni qazib olishni qo'llashning odatiy misollariga bag'ishlangan bo'limni o'z ichiga oladi. Mana ushbu biznes senariylaridan ba'zilari.

Mijozlar bilan munosabatlarni boshqarish

"Reklama kampaniyasini rejalashtirish" ssenariysiYaqinlashib kelayotgan reklama kampaniyasini rejalashtirish mintaqaviy, mahsulot, xaridor va maqsadli segmentning boshqa ko'rsatkichlari asosida hamda reklama kanallari bo'yicha ajratilgan byudjetning taqsimlanishini optimallashtirish nuqtai nazaridan, shuningdek, avvalgi ba'zi rejalashtirish davrida ko'rsatilgan bo'limlarda reklama kanallarining samaradorligi nuqtai nazaridan ko'rib chiqiladi. Algoritm - "Klaster tahlili". Bashoratli xususiyatlar - algoritm bo'yicha ajratilgan an'anaviy bir hil segmentlarning reklama kanaliga javoblarning nisbati. Hisoblangan ustunlar - reklama kampaniyasining byudjetidagi reklama kanallarining ulushi, har bir reklama kanalining javoblari va samaradorligini (natijada daromad jihatidan) ehtimoliy ulushini hisobga olgan holda. Naqsh namunasi: P tovar guruhini afzal ko'rgan P mintaqasi A toifasidagi mijozlarni H tovarlari Y mahsulot guruhini afzal ko'rgan H mintaqasi mijozlari bilan bir xil reklama kanali jalb qiladi.

Ta'minot yonalishi boshqaruvi

"Mahsulotlar guruhi bo'yicha etkazib beruvchilarni tanlashni optimallashtirish" ssenariysiMahsulotlarning asosiy guruhlari uchun birinchi darajali dominant etkazib beruvchilarni tanlash, ayniqsa logistika tizimini va umuman ta'minot zanjirini boshqarish tizimini barqarorlashtirish, shuningdek ta'minot zanjirlarining o'rtacha davomiyligini kamaytirish uchun juda muhimdir. Boshqa tomondan, yirik etkazib beruvchilar bilan yaqinroq integratsiya, qoida tariqasida, mahsulot narxini sezilarli darajada pasaytirishi mumkin. Shu munosabat bilan, turli xil mahsulot guruhlaridagi etkazib beruvchilarning barqaror kombinatsiyalarini guruhlar tarkibiga kiradigan etkazib beruvchilar uchun analitikaga nisbatan tahlil qilish qiziq. Bu sizga turli xil mahsulot guruhlarida etkazib beruvchilarning "chorrahalarini" aniqlashga va ular bilan munosabatlarni optimallashtirishga imkon beradi. Algoritm - "Uyushmalarni qidirish". Bashoratli xususiyatlar - etkazib beruvchilarning barqaror kombinatsiyasi. Asosiy omillar - tovar guruhlari. Kod hal qilish - etkazib beruvchilar tomonidan tahlillar (xaridlar hajmi, daromad, etkazib berish va to'lash shartlari, buyurtmani bajarish muddati - pessimistik, optimistik, o'rtacha). Naqsh namunasi: katta va oldindan aytib bo'lmaydigan etkazib beruvchining A va prognoz qilinadigan o'rtacha etkazib beruvchining ko'p sonli mahsulot guruhidagi barqaror assotsiatsiyasi. Raqobatbardosh mahsulot guruhlari uchun buyurtma berishda, agar buyurtma hajmi kattagina (o'lchov bo'yicha katta daromad keltiradigan) chegaradan oshmasa, o'rtacha etkazib beruvchini asosiy mahsulot sifatida belgilash mumkin.

Xodimlarni boshqarish

"Sotish bo'yicha menejerlarni ishlashning asosiy ko'rsatkichlari bo'yicha profillashtirish" ssenariysiMenejerlarning samaradorligini aniqlash (ushlab qolish, mijozlarni qidirish, aloqa samaradorligi, shartli va shartsiz debitorlik qarzlarini yig'ish, har bir mijozga nisbatan aniq ishlash ko'rsatkichlari va boshqalar) nafaqat menejerlarni moddiy rag'batlantirish tizimini shakllantirish nuqtai nazaridan, balki samarali me'yorlash nuqtai nazaridan ham qiziqish uyg'otadi. ularning faoliyat parametrlari. Algoritm - "Qaror daraxtlari". Bashoratli xususiyatlar - savdo bo'limi faoliyatining asosiy ko'rsatkichlari (asosiy mijozlar soni, xaridorlik va sotib olish stavkalari, bir oyda yo'qolgan daromad, bir oyda jalb qilingan daromad, mijozdan oylik daromad, mijozlarning umumiy tushumlari va boshqalar). Asosiy omillar - faol mijozlar soni, daromad, daromad, har bir mijozga to'g'ri keladigan ko'rsatkichlar, aloqa samaradorligi. Bashorat qilingan atributlarga qarab, omillar tarkibi sezilarli darajada farq qilishi mumkin. Naqsh namunasi: debitorlik qarzlarini undirishning eng yaxshi ko'rsatkichlarini (DS tushumlarining daromadga nisbati) ta'minlaydigan menejerlar saqlash stavkasiga ega\u003e 0,8; jalb qilish koeffitsienti\u003e 0,25; bir vaqtning o'zida ochiq bitimlar soni 15 tadan ko'p emas, balki 10 tadan kam emas; kuniga voqealar intensivligi 10 dan ko'p emas, lekin 3 dan kam emas; davrdagi faol mijozlar soni kamida 50 emas, balki 100 dan oshmaydi.

Xulosa

Zamonaviy biznes shu qadar ko'p qirrali bo'lib, ma'lum bir qarorga ta'sir etuvchi omillarni o'nlab hisoblash mumkin. Raqobat kundan-kunga kuchayib bormoqda, tovarlarning umr ko'rish davri qisqarmoqda va xaridorlarning istaklari tobora tez o'zgarib bormoqda. Biznesni rivojlantirish uchun voqealar rivojlanishining nozik va ba'zan nozik shakllarini hisobga olgan holda tez o'zgarib turadigan ishbilarmonlik muhitiga iloji boricha dinamikroq munosabatda bo'lish zarur. Qaysi mijoz guruhlari aktsiyaga javob beradi va qaysi biri raqobatchilarga qaytarib bo'lmaydigan tarzda boradi? Yangi biznes yo'nalishini oching yoki biroz kutib turingmi? Xaridor to'lovni etkazib beruvchini va etkazib beruvchini etkazib berishni kechiktiradimi? O'sish uchun qanday imkoniyatlar mavjud va potentsial tahdidlar qaerda yashiringan? Bunday savollarni har kuni minglab menejerlar o'zlariga va hamkasblariga berishadi. 1C: Enterprise 8.0 platformasida tatbiq etilgan ma'lumotlar tahlilining quyi tizimi korporativ axborot tizimi foydalanuvchilariga ahamiyatsiz savollarga tezroq javob topishga yordam berish uchun ishlab chiqilgan bo'lib, axborot tizimida to'plangan ma'lumotlarning amalda foydali va yaxshi talqin qilingan naqshlarga avtomatlashtirilgan ravishda o'zgarishini ta'minlaydi.

"1C: Enterprise 8.0" da iqtisodiy va tahliliy hisobot 1C: Enterprise 8.0 platformasi ma'lum amaliy echimlar doirasida interaktiv hujjatlarni (nafaqat bosma shakllarda) ishlab chiqarish imkonini beradigan iqtisodiy va tahliliy hisobotlarni shakllantirishning bir qator mexanizmlarini o'z ichiga oladi. Shunday qilib, foydalanuvchi har qanday ekran shaklida bo'lgani kabi hisobotlar bilan ishlashi mumkin, shu jumladan hisobot parametrlarini o'zgartirish, uni qayta tiklash, "parollarni echish" (allaqachon tuzilgan hisobotning alohida elementlari asosida qo'shimcha hisobotlarni olish) va boshqalar. , vazifalarga qarab har qanday o'zboshimchalik bilan hisobotlarni tayyorlashga imkon beradigan bir nechta universal dasturiy vositalar mavjud. Buni, qo'llanilayotgan eritmaning tuzilishi bilan yaxshi tanish bo'lgan foydalanuvchilarning o'zi (ancha tajribali) ham amalga oshirishi mumkin. Quyida biz "1C: Enterprise 8.0" da asosiy hisobot vositalarini qisqacha ko'rib chiqamiz. So'rovlar - bu "1C: Enterprise 8.0" da ma'lumotlarga kirish usullaridan biri bo'lib, uning yordamida ma'lumotlar bazasidan ma'lum shartlarga muvofiq, qoida tariqasida, olingan ma'lumotlarni eng oddiy qayta ishlash bilan birgalikda olinadi: guruhlash, saralash, hisoblash. So'rovlar yordamida ma'lumotlarni o'zgartirish mumkin emas, chunki ular dastlab katta hajmdagi ma'lumotlardan tezda ma'lumot olish uchun mo'ljallangan. Ma'lumotlar bazasi o'zaro bog'langan jadvallar to'plami shaklida amalga oshiriladi, ularga alohida yoki munosabatlarning bir nechta jadvallariga kirish mumkin. O'z algoritmlarini amalga oshirish uchun ishlab chiquvchi SQL-ga asoslangan va moliyaviy va iqtisodiy muammolarning o'ziga xos xususiyatlarini aks ettiradigan va amaliy echimlarni yaratish uchun sarflanadigan sarflarni kamaytiradigan ko'plab kengaytmalarni o'z ichiga olgan so'rovlar tilidan foydalanishi mumkin. Platformada faqat vizual vositalar yordamida to'g'ri so'rovlar matnini tuzish imkonini beradigan so'rovlar konstruktori mavjud (6-rasm). Shakl: 6. So'rov konstruktori (a) ishlab chiquvchiga so'rov matnini (b) faqat ingl. Elektron jadval hujjati ma'lumotni tasavvur qilish va tahrirlashning kuchli mexanizmi, shu jumladan ma'lumotlar bazasidan ma'lumotlarni dinamik o'qish yordamida. Elektron jadval hujjati o'z-o'zidan ishlatilishi yoki qo'llaniladigan echimdagi har qanday shakllarning bir qismi bo'lishi mumkin. Uning asosida u elektron jadvalga o'xshaydi (u ma'lumotlarni o'z ichiga olgan qator va ustunlardan iborat), ammo uning imkoniyatlari ancha keng. U notalarni guruhlashtirish, parolini hal qilish, kiritish operatsiyalarini qo'llab-quvvatlaydi. Hujjatingizda turli xil hisobotlarni loyihalashtirish, shu jumladan grafik diagrammalaridan foydalanishingiz mumkin. Elektron jadval hujjati o'z ichiga ko'p o'lchovli ma'lumotlarni dasturiy va interaktiv tarzda taqdim etishning samarali vositasi bo'lib xizmat qiladigan asosiy jadvallarni o'z ichiga olishi mumkin. Chiqish shakli konstruktori ishlab chiquvchiga hisobotlarni tuzish va hisobot ma'lumotlarini qulay jadval yoki grafik shaklda taqdim etishga yordam beradi. Unga so'rovlar dizaynerining barcha xususiyatlari, shuningdek, shaklni yaratish va sozlash kiradi. Report Builder dasturning ham, interaktivning ham ma'ruzasini dinamik ravishda yaratish qobiliyatini ta'minlaydigan ko'milgan tilning ob'ekti hisoblanadi (7-rasm). Uning ishlashi so'rovga asoslangan bo'lib, unga ko'ra foydalanuvchiga so'rov matnida joylashgan barcha asosiy parametrlarni interaktiv ravishda sozlash imkoniyati beriladi. Ushbu so'rov natijalari elektron jadval hujjatida ko'rsatiladi, unda o'zboshimchalik bilan ma'lumotlar manbalaridan ham foydalanish mumkin. Hisobot tuzuvchisi buyruqlaridan foydalanib, ishlab chiquvchi sozlash uchun foydalanuvchi uchun mavjud bo'lgan parametrlar to'plamini o'zgartirishi mumkin. Shakl: 7. Hisobot tuzuvchisi sxemasi. Geografik sxemalar hududiy ma'lumotnomaga ega bo'lgan ma'lumotlarni vizual tarzda taqdim etishga imkon bering: mamlakatlar, viloyatlar, shaharlar. Ulardagi ma'lumotlar turli xil ko'rinishda namoyish etilishi mumkin: matn shaklida, gistogramma, rang, rasm, turli diametr va rangdagi doiralar, pirogrammalar. Bu sizga, masalan, savdo hajmlarini mintaqalar bo'yicha grafik ko'rinishda namoyish qilish imkonini beradi. Foydalanuvchi ko'rsatilgan diagrammaning masshtabini o'zgartirishi, diagramma ob'ektlarini bosish orqali parolini hal qilishi va hattoki yangi geografik sxemalarni yaratishi mumkin. Geografik diagrammadan oddiygina ma'lum bir geografik ma'lumotlarni aks ettirish uchun foydalanish mumkin, masalan, ofisga haydash yo'nalishlari yoki transport vositasini boshqarish yo'nalishlari. Ma'lumotlarni qazib olish. Ushbu mexanizmlar odatda katta miqdordagi ma'lumotlarning orqasida yashiringan aniq bo'lmagan naqshlarni aniqlashga imkon beradi. Bunda jahon amaliyotida eng katta tijorat taqsimotiga ega bo'lgan bilimlarni kashf etishning qo'shimcha usullari qo'llaniladi: klasterlash (nisbatan o'xshash ob'ektlarni guruhlash), assotsiatsiyalarni qidirish (hodisalar va ob'ektlarning barqaror kombinatsiyalarini izlash) va qarorlar daraxti (ba'zi qarorlarga olib keladigan shart-sharoitlar sababiy ierarxiyasini qurish). So'rov konsoli va hisobot konsoli. Ushbu ikkala konsol texnologiya platformasining bir qismi emas, ammo har qanday dastur echimida ishlatilishi mumkin bo'lgan tashqi hisobotdir. Ular ishlab chiquvchiga yoki tajribali foydalanuvchiga mos ravishda so'rov matnini tuzishda va uning natijalarini tahlil qilishda yoki o'zboshimchalik bilan hisobot tuzishda yordam beradi.