+7 (800) 505-67-97

BI-технологии в анализе данных Федеральной контрактной системы

Бесплатно
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0
Чебоксаров, Владимир Александрович Отделение информационных технологий (ОИТ)
Бесплатно
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

В данной работе описывается процесс создания предиктивной модели для оценки вероятности успешного завершения проекта проекта на основе его начальных показателей, а также текстовых данных о нем в виде заключенного с заказчиком договора. Для обучения модели использовались данные Федеральной контрактной системы по федеральному закону №223-ФЗ.

РЕФЕРАТ ……………………………………………………………………………………………………… 8
ОПРЕДЕЛЕНИЯ И ОБОЗНАЧЕНИЯ …………………………………………………………….. 9
ВВЕДЕНИЕ …………………………………………………………………………………………………. 12
1.1 Интеллектуальный анализ данных в управлении проектами …………………. 13
1.2 Методика оценки успешности выполнения проекта ……………………………… 15
1.3 Описание федерального закона №223-ФЗ …………………………………………….. 15
1.4 Методы решения задачи классификации ………………………………………………. 17
1.4.1 Наивный байесовский алгоритм ……………………………………………………… 17
1.4.2 Искусственные нейронные сети………………………………………………………. 19
1.4.3 Кросс-валидация …………………………………………………………………………….. 22
1.5 Описание инструментов разработки …………………………………………………….. 23
1.5.1 RapidMiner ……………………………………………………………………………………… 23
1.5.2 Python …………………………………………………………………………………………….. 24
1.5.3 C# …………………………………………………………………………………………………… 25
1.6 Цели и задачи разработки …………………………………………………………………….. 25
2 ИЗВЛЕЧЕНИЕ И ПОДГОТОВКА ДАННЫХ …………………………………………….. 28
2.1 Структура данных контрактов по 223-ФЗ …………………………………………….. 28
2.2 Выгрузка и первичная обработка данных ……………………………………………… 30
3 ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛИ С ПОМОЩЬЮ НБА ……………………………………………… 34
3.2 Реализация наивного байесовского алгоритма ……………………………………… 36
4 ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛИ С ПОМОЩЬЮ ИНС……………………………………………… 38
4.1 ИНС с методом обратного распространения ошибки ……………………………. 39
4.2 ИНС с использованием эволюционного алгоритма……………………………….. 41
5 АПРОБИРОВАНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ ……………………………….. 44
5.1 Анализ результатов выгрузки данных ………………………………………………….. 44
5.2 Анализ результатов обучения модели …………………………………………………… 45
5.3 Перспективы использования результатов……………………………………………… 47
6 ФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ, РЕСУРСОЭФФЕКТИВНОСТЬ И
РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЕ …………………………………………………………………………….. 48
6.1 Оценка коммерческого потенциала и перспективности проведения
научных исследований с позиции ресурсоэффективности и
ресурсосбережения ……………………………………………………………………………………. 48
6.1.1 Потенциальные потребители результатов исследования …………………. 48
6.1.2 Диаграмма Исикавы ………………………………………………………………………. 50
6.1.3 SWOT-анализ ………………………………………………………………………………… 51
6.2 Определение возможных альтернатив проведения научных
исследований …………………………………………………………………………………………….. 52
6.3 Планирование научно-исследовательских работ ……………………………….. 53
6.3.1 Структура работ в рамках научного исследования ………………………….. 53
6.3.2 Определение трудоемкости работ ………………………………………………….. 54
6.3.3 Разработка графика проведения научного исследования ………………… 55
6.3.4 Бюджет научно-технического исследования (НТИ) ………………………… 57
6.4 Определение ресурсной (ресурсосберегающей), финансовой,
бюджетной, социальной и экономической эффективности исследования …… 60
7 Социальная ответственность ……………………………………………………………………… 63
7.1 Производственная безопасность ……………………………………………………….. 63
7.1.1 Анализ выявленных вредных факторов при разработке и эксплуатации
проектируемого решения ………………………………………………………………………… 64
7.1.2 Анализ выявленных опасных факторов при разработке и эксплуатации
проектируемого решения ………………………………………………………………………… 66
7.2 Экологическая безопасность …………………………………………………………….. 68
7.3 Безопасность в чрезвычайных ситуациях ………………………………………….. 68
7.3.1 Наиболее типичная ЧС — пожар………………………………………………………. 69
7.3.2 Меры по предотвращению ЧС ……………………………………………………….. 69
7.4 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности ……. 70
7.4.1 Требования к рабочему помещению для работы с ПЭВМ……………….. 70
7.4.2 Требования к рабочему месту с ПЭВМ …………………………………………… 71
ЗАКЛЮЧЕНИЕ …………………………………………………………………………………………… 73
ПРИЛОЖЕНИЕ А ……………………………………………………………………………………….. 77
ПРИЛОЖЕНИЕ Б ………………………………………………………………………………………… 80

Программное обеспечение (ПО) для интеллектуального анализа данных
(ИАД) позволяет пользователям применять полуавтоматический и
прогнозирующий методы для анализа необработанных данных и поиска новых
способов получения информации. Данное ПО обычно применяется к очень
большим наборам данных и связанным с ними функциям, или любой набор
данных, слишком большой или сложный для человеческого анализа.
Приложения для интеллектуального анализа данных помогают
пользователям обнаруживать корреляции и соединения в больших наборах
данных. Они часто включают многочисленные записи с несколькими
переменными и могут содержать даже смешанные структурированные и
неструктурированные данные. Из-за размера и сложности этих наборов данных
любые ценные корреляции внутри них оставались бы незамеченными, если бы
не неустанный алгоритмический анализ, выполненный с инструментами
интеллектуального анализа данных.
Целью данной работы является создание предиктивной модели для
оценки возможного результата выполнения проекта, где выходным параметром
модели должна стать вероятность успешного завершения оцениваемого
проекта.
В ходе выполнения работы выполнялись следующие задачи:
1. Анализ предметной области;
2. Выгрузка и подготовка данных по выполнению договоров согласно
федеральному закону №223-ФЗ;

По результатам выполнения выпускной квалификационной работы было
разработано программное приложение, позволяющее прогнозировать
результаты выполнения проекта на основе его основных показателей и
текстовой информации о нем в виде заключенного договора на исполнение.
В ходе выполнения работы были выполнены следующие задачи:
1. Было разработано программное приложение для выгрузки и
обработки более полумиллиона файлов в формате XML с FTP-сервера
Федеральной контрактной системы, а также нескольких тысяч договоров с ее
официального портала;
2. На основе полученных данных о договорах по проектам была обучена
модель с помощью наивного байесовского алгоритма с некоторыми
модификациями для улучшения показателей обучения;
3. На основе полученных из данных и отдельно выведенных показателей
проектов были обучены модели с помощью искусственных нейронных сетей
двух видов.
Полученные результаты показали высокую точность всех методов
обучения.
Стоит отметить, что НБА как один из наиболее простых методов
классификации показал довольно высокую точность и полноту обучения (79%
и 83% процента соответственно), что может свидетельствовать о его удачной
модификации в процессе разработки.
Однако неоспоримым лидером среди всех методов обучения выступила
ИНС, обученная методом обратного распространение ошибки, показавшая в
результате точность в 93% и полноту равную 96,5%.

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Читать «BI-технологии в анализе данных Федеральной контрактной системы»

    Последние выполненные заказы

    ВКР Менеджмент.Синергия по методич.рекомндациям.Логистика.Тема:оптимз.складских технологических процессов
    Доволен работой автора
    Цифровое сотрудничество таможенных органов России и Китая: проблемы и перспективы
    Заказ выполнен точно в срок, все по плану. Вежливость и культура общения! Рек...
    Пути повышения производительности труда в организации.
    Автор прекрасный, даже после завершения заказа и после того как прошли сроки ...
    Необходимо выполнить два раздела магистерской диссертации
    Очень приятно работать с Татьяной! Работы всегда в соответствии с требованиям...
    Проблемы и перспективы применения фандрайзинга в сфере исполнительского искусства в России
    Шикарно. Благодарю
    Анализ платежеспособности организации и пути её повышения.
    Тема "Платежеспособность организации". Очень хорошая работа, теория написана ...
    Интернет-маркетинг в коммуникациях эффективного продвижения на примере ООО "Лесоперерабатывающая компания"
    Всё замечательно! Сдано на 5
    Дописать 3 главу «Проблемы управления ЖКХ муниципального образования и пути их решения (на примере ..."
    5
    Разработка тематического туристского продукта и его продвижение
    Заказываю уже не первый раз, все отлично! Если хотите работу под ключ без лиш...

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Сергей Е. МГУ 2012, физический, выпускник, кандидат наук
    4.9 (5 отзывов)
    Имеется большой опыт написания творческих работ на различных порталах от эссе до кандидатских диссертаций, решения задач и выполнения лабораторных работ по любым напра... Читать все
    Имеется большой опыт написания творческих работ на различных порталах от эссе до кандидатских диссертаций, решения задач и выполнения лабораторных работ по любым направлениям физики, математики, химии и других естественных наук.
    #Кандидатские #Магистерские
    5 Выполненных работ
    Анна Н. Государственный университет управления 2021, Экономика и ...
    0 (13 отзывов)
    Закончила ГУУ с отличием "Бухгалтерский учет, анализ и аудит". Выполнить разные работы: от рефератов до диссертаций. Также пишу доклады, делаю презентации, повышаю уни... Читать все
    Закончила ГУУ с отличием "Бухгалтерский учет, анализ и аудит". Выполнить разные работы: от рефератов до диссертаций. Также пишу доклады, делаю презентации, повышаю уникальности с нуля. Все работы оформляю в соответствии с ГОСТ.
    #Кандидатские #Магистерские
    0 Выполненных работ
    Глеб С. преподаватель, кандидат наук, доцент
    5 (158 отзывов)
    Стаж педагогической деятельности в вузах Москвы 15 лет, автор свыше 140 публикаций (РИНЦ, ВАК). Большой опыт в подготовке дипломных проектов и диссертаций по научной с... Читать все
    Стаж педагогической деятельности в вузах Москвы 15 лет, автор свыше 140 публикаций (РИНЦ, ВАК). Большой опыт в подготовке дипломных проектов и диссертаций по научной специальности 12.00.14 административное право, административный процесс.
    #Кандидатские #Магистерские
    216 Выполненных работ
    Шагали Е. УрГЭУ 2007, Экономика, преподаватель
    4.4 (59 отзывов)
    Серьезно отношусь к тренировке собственного интеллекта, поэтому постоянно учусь сама и с удовольствием пишу для других. За 15 лет работы выполнила более 600 дипломов и... Читать все
    Серьезно отношусь к тренировке собственного интеллекта, поэтому постоянно учусь сама и с удовольствием пишу для других. За 15 лет работы выполнила более 600 дипломов и диссертаций, Есть любимые темы - они дешевле обойдутся, ибо в радость)
    #Кандидатские #Магистерские
    76 Выполненных работ
    Вики Р.
    5 (44 отзыва)
    Наличие красного диплома УрГЮУ по специальности юрист. Опыт работы в профессии - сфера банкротства. Уровень выполняемых работ - до магистерских диссертаций. Написан... Читать все
    Наличие красного диплома УрГЮУ по специальности юрист. Опыт работы в профессии - сфера банкротства. Уровень выполняемых работ - до магистерских диссертаций. Написание письменных работ для меня в удовольствие.Всегда качественно.
    #Кандидатские #Магистерские
    60 Выполненных работ
    Елена Л. РЭУ им. Г. В. Плеханова 2009, Управления и коммерции, пре...
    4.8 (211 отзывов)
    Работа пишется на основе учебников и научных статей, диссертаций, данных официальной статистики. Все источники актуальные за последние 3-5 лет.Активно и уместно исполь... Читать все
    Работа пишется на основе учебников и научных статей, диссертаций, данных официальной статистики. Все источники актуальные за последние 3-5 лет.Активно и уместно использую в работе графический материал (графики рисунки, диаграммы) и таблицы.
    #Кандидатские #Магистерские
    362 Выполненных работы
    Анастасия Б.
    5 (145 отзывов)
    Опыт в написании студенческих работ (дипломные работы, магистерские диссертации, повышение уникальности текста, курсовые работы, научные статьи и т.д.) по экономическо... Читать все
    Опыт в написании студенческих работ (дипломные работы, магистерские диссертации, повышение уникальности текста, курсовые работы, научные статьи и т.д.) по экономическому и гуманитарному направлениях свыше 8 лет на различных площадках.
    #Кандидатские #Магистерские
    224 Выполненных работы
    Алёна В. ВГПУ 2013, исторический, преподаватель
    4.2 (5 отзывов)
    Пишу дипломы, курсовые, диссертации по праву, а также истории и педагогике. Закончила исторический факультет ВГПУ. Имею высшее историческое и дополнительное юридическо... Читать все
    Пишу дипломы, курсовые, диссертации по праву, а также истории и педагогике. Закончила исторический факультет ВГПУ. Имею высшее историческое и дополнительное юридическое образование. В данный момент работаю преподавателем.
    #Кандидатские #Магистерские
    25 Выполненных работ
    Шиленок В. КГМУ 2017, Лечебный , выпускник
    5 (20 отзывов)
    Здравствуйте) Имею сертификат специалиста (врач-лечебник). На данный момент являюсь ординатором(терапия, кардио), одновременно работаю диагностом. Занимаюсь диссертац... Читать все
    Здравствуйте) Имею сертификат специалиста (врач-лечебник). На данный момент являюсь ординатором(терапия, кардио), одновременно работаю диагностом. Занимаюсь диссертационной работ. Помогу в медицинских науках и прикладных (хим,био,эколог)
    #Кандидатские #Магистерские
    13 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету

    Модернизация системы автоматизации АСУ ТП АО «Farg’onaazot»
    📅 2020 год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)
    Интеграционный сервис передачи данных между АСУ ТП и MES
    📅 2018 год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)
    Методы сегментации новообразований головного мозга
    📅 2020 год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)