close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

Маркина Анастасия Николаевна.Маркина А.Н. Разработка информационно-аналитической системы поддержки принятия решения на автомобильном рынке

код для вставки
ш,frt.IнистЕ рс тв
о
оБр дз ов
дниJI и HAyKI,I РоС
С LГЙlС
КОЙ ФЕДЕРАLИИ
ОБРАЗ ОВ АТЕЛЬНОЕ
ДЛЪНОЕ ГОС У ДЛ Р СТВ ЕННОЕ БЮ ДNtЕТНОЕ
УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИ,I
КОРЛОВ СКИЙ ГОСУ ДЛРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
имени И.С. ТУРГЕнЕВА>>
ВыПУскнАякВАЛИФИкАционнАяРдБоТд
информатика
по направлению подготовки: 09.04,0З Прикладная
в аналитической экономике
1енность (профиль): Прикладная информатика
Магистранта:МаркинойАнастасииНиколаеВны'шИфр150779
Факул ьтет : физико-математический
I'eMa выпускной квалификационной работы
РДЗРДБОТКД ИНФОРМДЦИОННО_ДНДЛИТИЧЕСКОЙ
СИСТЕМЫ
IIоДДЕРхtкиПРиняТИЯРЕшЕнИяНААВТоМоБиЛъноМРынкВ
Ь,{агистрант: Маркина Анастасия Николаевна
(
поdпuсь)
hководитель; Русских Татьяна Николаевна
к.э,н, доцент
Орёл 2al7,
(поdпuсь)
1
ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ............................................................................................................. 2
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РАЗРАБОТКИ ЭКСПЕРТНОЙ
СИСТЕМЫ ПО ВЫБОРУ ОПТИМАЛЬНОЙ МОДЕЛИ АВТОМОБИЛЯ4
1.1. Актуальность выбранной тематики .................................................................... 4
1.2 Обзор информационных продуктов..................................................................... 7
1.3 Процессный подход к моделированию предметной области ........................ 12
1.4 Алгоритмическое обеспечение........................................................................... 24
1.4.1 Деревья решений............................................................................................... 24
1.4.2 Метод Electre ..................................................................................................... 30
2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ ЭСППР ПО ОПТИМАЛЬНОМУ ВЫБОРУ
АВТОМОБИЛЯ ................................................................................................... 35
2.1 Моделирование предметной области ................................................................ 35
2.2 Детальное моделирование .................................................................................. 39
2.2. Разработка СППР ................................................................................................ 43
2.3 Управление проектом .......................................................................................... 50
2.3.1 Управление временными ресурсами .............................................................. 50
2.3.2 Финансовый анализ проекта ............................................................................ 58
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ................................................................................................... 65
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК ............................................................ 67
Приложение 1 ............................................................................................................. 70
Приложение 2 ............................................................................................................. 73
АННОТАЦИЯ ...................................................................................................... 74
ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время в каждом региональном центре есть представительства
практически любого из автопроизводителей, где потенциальный покупатель имеет возможность ознакомиться с интересующей информацией, провести тест-драйв
понравившегося автомобиля. Также необходимую информацию можно получить
на сайте автокомпании. Однако только компетентный покупатель сможет использовать эту информацию и подобрать оптимальную для него модель автомобиля.
Менее компетентные в этом вопросе покупатели, как правило, предоставлены сами себе: они должны самостоятельно изучить все характеристики понравившихся
моделей автомобилей, сравнить их и только потом остановиться на одной, удовлетворяющей в большей степени их требованиям и предпочтениям. Системы
помощи Интернет-магазинов автокомпаний сводятся, как правило, к набору ссылок на различные модели, а также их характеристики. Покупатель получает набор
факторов, из которых в дальнейшем должен сделать свой выбор, что в реальности
требует большого количества времени. В виду этого разработка автоматизированной системы поддержки принятия решений по выбору потребителем оптимальной
для себя модели автомобиля является достаточно актуальной задачей.
Объектом исследования выступает информационные процессы выбора покупателем оптимального автомобиля. Предметом исследования является поддержка принятия решений по оптимальному выбору автомобиля.
Целью работы является проектирование и разработка автоматизированной
экспертной системы по выбору потребителем оптимальной модели автомобиля.
Для достижения сформулированной цели были поставлены и решены следующие задачи:
1. Провести сравнительный анализ существующих на рынке программных
решений в вопросах выбора автомобиля.
2. Выполнить моделирование предметной области в нотации BPMN.
3. Предложить математический инструментарий для поддержки принятия
решений по выбору модели автомобиля потребителем, обосновать возможность
его использования на практике.
4. Выполнить проектирование автоматизированной экспертной системы
поддержки принятия решений (ЭСППР) по выбору оптимальной модели автомобиля в нотации языка UML.
5. Оценить проект по созданию системы помощи покупателю автомобиля,
рассчитать затраты на создания системы.
6. Сделать основные выводы.
Теоретическую и методологическую основу исследования составили труды
отечественных специалистов в области автомобильного бизнеса, труды отечественных и иностранных ученых по вопросам экспертного оценивания, проектирования и разработки информационных систем.
Информационной и эмпирической базой исследования послужили материалы и публикации сети Интернет, результаты организованного автором экспертного опроса.
Работа состоит из введения, двух глав, заключения, библиографического
списка и приложения.
Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены
предмет, объект исследования, сформулированы цель и основные задачи, описана
структура работы.
В первой главе выполнено моделирование предметной области, проведен
анализ существующих систем помощи покупателю автомобиля, построены необходимые диаграммы с помощью методологии описания бизнес-процессов BPMN,
построено дерево решений и др.
Во второй главе выполнено проектирование автоматизированной ЭСППР по
выбору оптимальной модели автомобиля: созданы необходимые диаграммы в нотации UML, описан модуль разработки СППР, выполнена оценка затрат на создания системы.
В заключении подведены основные итоги работы. В библиографическом
списке содержится перечень источников, используемых при написании работы. В
приложении приведены листинг из разработки и календарный план работ.
4
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РАЗРАБОТКИ ЭКСПЕРТНОЙ
СИСТЕМЫ ПО ВЫБОРУ ОПТИМАЛЬНОЙ МОДЕЛИ
АВТОМОБИЛЯ
1.1. Актуальность выбранной тематики
Принятие решений составляет неотъемлемую часть жизни любого человека,
каждый сталкивается с проблемой выбора профессии, оператора сотовой связи,
способа оплаты коммунальных платежей, товаров в магазине и многое другое.
Выбор можно сделать с помощью различных способов. Наиболее часто используемым является выбор на основании интуиции, т.е. на основе ощущения о том, что
он правильный. Лицо, принимающее решение при этом не занимается сознательным взвешиванием «за» и «против» по каждой альтернативе. Таким образом полагаясь только на интуицию выбор ничем логически не обосновывается. Поэтому
часто, выбор сделанный на основе интуиции, оказывается «неправильным». Приобретение автомобиля – серьезный и ответственный шаг, к которому стараются
подойти разумно. И полагаться на интуицию в данном случае не стоит. Тем более,
что в современных условиях развития экономики повышаются требования к качеству и обоснованности принимаемых решений, в виду этого каждый потенциальный покупатель старается более ответственно подойти к выбору товара.
Потребители все чаще стремятся узнать, как можно больше информации
перед покупкой для того что бы подобрать вариант удовлетворяющий
большинство их критериев. Однако на это требуется большое количество времени.
Поэтому во всемирной паутине все чаще стали появляться ресурсы, помогающие
осуществить потребителю выбор автомобиля.
Следует отметить, что в качестве критериев при выборе автомобиля чаще
всего выступают такие критерии как: цена, тип коробки передач, расход бензина,
цель использования автомобиля и др.
Если проанализировать процесс принятия решения о покупке автомобиля, то
можно заметить, что она начинается задолго до того, как был совершен акт купли-
5
продажи. Более того, данный процесс продолжается еще в течении некоторого
времени после совершения покупки и состоит в оценке удовлетворенности приобретения. Поэтому процесс принятия решения о покупке можно представить в виде
следующей схемы (рисунок).
Рисунок 1 – Процесс принятия решения о покупке
Следует отметить, что на этапе сравнения альтернатив можно и вовсе отказаться от решения и вернуться на стадию определения критериев.
Рассматривая ресурсы, предлагающие помощь в выборе автомобиля, можно
выделить те, которые за покупателя выполняют 4,5,6 этапы процесса выбора а/м.
Они, согласно требованиям клиента, предоставляются ему готовые варианты, как
правило от 3 до 10, с выделением наиболее оптимального (максимально удовлетворяющего критерии). Получить рекомендацию по выбору а/м в подобного рода системах можно только на платной основе.
Вторую категорию систем помощи покупателю а/м (бесплатные ресурсы)
рассмотрим более подробно [20]. Они способствуют выполнению потенциальным
покупателей 3-6 этапов процесса выбора а/м.
В базе хранятся характеристики, краткое описание и отзывы для большинства моделей автомобилей, представленных на российском рынке. Исходя из сво-
6
их требований, пользователь задает запрос и просматривает варианты (количество
вариантов не ограничено). Также следует отметить, что на всех ресурсах имеется
возможность оставить свой отзыв о той или иной марке а/м. Существенным недостатком подобного рода систем является отсутствие получения рекомендации,
исходя из индивидуальных критериев потребителя. Системы показывают лишь
результаты, удовлетворяющие все критерии, заданные пользователем. К сожалению, как правило, при такой форме запроса количество предлагаемых объектов
столь велико, что невозможно рассмотреть все варианты или же напротив не
находятся подходящие объекты. В виду этого можно сделать вывод о том, что для
успешности запроса (объекты найдены и их количество от 7 до 9), посетителю
любого ресурса необходимо хорошо разбираться в автомобильной технике. Для
чего необходимо потратить уйму времени. Однако не у всех имеется такая возможность. Поэтому хотелось бы видеть ресурс, позволяющий в кратчайшие сроки
исходя из характеристик не автомобиля, а конкретного пользователя, получить
рекомендованный вариант для рассмотрения.
Следует отметить, что ряд экспертов выделяют онлайн-сервисы как одно из
ведущих направлений развития торговли автомобилями [21]. Основными преимуществами данных сервисов для пользователей является простота в их использовании. Не нужно никуда ехать, всю интересующую информацию об автомобиле, возможном месте его приобретения можно увидеть в любое удобное время и с
любого устройства, имеющего доступ к сети Интернет. Для дилеров огромным
преимуществом данных ресурсов является возможность анализа собранных на ресурсе данных, что позволяет принимать важнейшие стратегические решения,
определять направления развития компании.
Web-сайт в данном случае является не только информационным средством,
а полноценным маркетинговым инструментом, привлекающим новых клиентов и
приносящим прибыль. С помощью Интернет-ресурса можно передать всю необходимую информацию об автомобилях ритейлеров, услугах компании, узнать самые последние новости и др. В данном случае это является огромных плюсом как
для потенциальных покупателей, так и для продавцов. Тем более, что рынок про-
7
даж новых автомобилей в России сейчас переживает нелегкие времена.
По итогам 2016 года российский рынок новых легковых автомобилей продемонстрировал снижение продаж – 1,3 млн экземпляров, что на 12,1% меньше показателя годичной давности (снижение наблюдается уже четвертый год подряд).
Отечественные автомобили LADA остаются недосягаемыми для своих ближайших
конкурентов (падение в 1,4% – значительно слабее среднего по рынку). Их результат составил 258 тысяч реализованных машин, против 149,6 тысячи – у KIA (-8,5%)
и 144,1 тысячи – у Hyundai (-10,3%).
Тем не менее, несмотря на низкие объемы продаж новых автомобилей, по
оценке PwC, в 2017 году продажи новых легковых автомобилей в России могут
возрасти на 7% и достичь 1,4 млн штук. В последующие годы ожидается постепенное восстановление объемов производства, которое к 2021 году может составить
1,8 млн единиц при отсутствии внешних шоков [23].
Вышеизложенное подтверждает актуальность данной работы и необходимость в разработке системы.
1.2 Обзор информационных продуктов
В настоящее время свою помощь при выборе нового автомобиля предлагает
целый ряд различных Интернет-ресурсов, большинство из которых являются официальными сайтами автодилеров. Именно поэтому они рекомендуют модели только одной представляемой ими марки, вследствие чего являются малоинформативными. Однако существуют ресурсы, которые предоставляют информацию о различных марках и моделях автомобилей. Остановимся на их рассмотрении более
подробно.
Самым популярным в России среди пользователей сети Интернет является
ресурс Quto.ru [23]. Сервис предоставляет возможность, не затрачивая времени на
обзвон дилеров и личное посещение автосалона, получить полный объем информации обо всех моделях автомобилей, официально представленных на россий-
8
ском рынке, всем разнообразии их модификаций, возможных комплектациях,
наличии в продаже и ценах. Также на ресурсе регулярно публикуются новости,
интересные автолюбителям.
Quto.ru предлагает посетителю подобрать комплектацию автомобиля двумя
способами. Первый – подбор по параметрам (персонализированный подбор машины). Посетитель сайта указывает диапазон цены, объем двигателя и расход
топлива, выбирает тип кузова и коробки передач, страну производителя, клиренс
и уточняет, какие именно дополнительные функции должны присутствовать в автомобиле и др. При необходимости подбор может осуществляться только по желаемым для пользователя маркам авто. Второй – социальный поиск. Посетитель
указывает свой пол, возраст, состав семьи и для каких целей он хотел бы приобрести автомобиль. Главным недостатком первого способа является то, что не все
люди умеют правильно сочетать цену авто, его характеристики и оборудование.
Недостаток второго способа состоит в том, что пользователю, прежде чем он
окончательно определиться с выбором, приходиться просматривать огромное количество информации, в которой он не всегда разбирается, т.к., как правило, на
его запрос, в качестве решения система предлагает более 20 вариантов.
Следует отметить, что на данном ресурсе имеется возможность просмотра
готовых подборок автомобилей по популярным категориям (так называемый
«быстрый поиск» или «поиск Баранкина»). К таким категориям относят: авто для
новичков до 700 000 руб., седаны до 400 000 руб., популярный гольф-класс с
АКПП, популярные новинки авторынка, с расходом топлива меньше 5л/100 км.,
облагаемые налогом на роскошь, универсалы повышенной проходимости, городские малолитражки до 500 000 руб., вместительные седаны с автоматом и др.
Каждая подборка включает в себя огромное количество вариантов автомобилей.
Конфигуратора в данном разделе не предусмотрено.
Также следует отметить, что на сервисе имеется такой раздел как «новинки
автопрома», в котором можно просмотреть характеристики и модификации появившихся за последний год авто.
Альтернативным программным решением является сервис Аm.ru, осуществ-
9
ляющий подбор автомобиля по заданным параметрам (цена, тип кузова или класс,
количество мест, дверей, объем багажника, страна производитель и др.). Следует
отметить, что лишь опытные пользователи умеют правильно сочетать все характеристики транспортного средства (ТС) для осуществления корректного запроса по
параметрам. Также на портале имеется возможность подбора автомобиля исходя из
главной цели его использования: семейный и комфортный, для дальних путешествий, для активного отдыха, городской и компактный, имиджевый, для загородных поездок и дачи, спортивный, коммерческий. После определения цели использования (приобретения) автомобиля открывается форма, в которой автоматически
заложены технические характеристики соответствующие выбранной цели. При желании некоторые характеристики можно корректировать. Данный подбор осуществляется либо по всем маркам, заложенным в системе, либо только по одной,
выбранной посетителем ресурса, марке. Главным недостатком в первом случае является многовариантность подобранного решения (число подходящих вариантов
может достигать 100 и более), во втором – напротив, малая результативность
запроса [22].
Следует отметить, что на am.ru можно сразу узнать о наличии понравившегося автомобиля в дилерском центре, не тратя время на звонки или поездку к дилеру.
Адрес салона также указан на данном портале.
Рассматривая возможности сервиса по подбору автомобилей Auto.ru можно
сказать, что в данной системе полностью отсутствует возможность получение рекомендации по выбору а/м в зависимости от характеристик самого пользователя
(социального положения, цели использования ТС и др.). На ресурсе реализован
лишь поиск через подбор параметров, в качестве которых задаются: марка и стоимость, а при необходимости также и модель, тип кузова, объем двигателя, мощность, разгон до 100км/ч, дополнительные возможности управления и комфорта.
В результате на экран выводятся всевозможные варианты, удовлетворяющие требованиям пользователя. Нельзя не отметить, что ресурс ориентирован преимущественно на вторичный рынок автомобилей. Недавно на Auto.ru запустили разделы
«сертификация», «запчасти» и др. Раздел «сертификация» пока доступен только
10
для жителей Москвы. Он доступен только на платной основе и его суть состоит в
точной проверке «истории» желаемого автомобиля.
Необходимо сказать, что на всех вышеописанных сервисах имеется возможность сравнения автомобилей. Пользователь выбирает бренд, затем – модель
и подмодель, технические данные, которых ему интересны. При сравнении посетитель ресурса может просмотреть характеристики сразу нескольких выбранным
им автомобилей одновременно. Количество моделей доступных для сравнения
неограниченно, но должно быть не менее двух.
Следует отметить, что большинство ресурсов ориентированы не на самих
пользователей, а скорее на их знания в автомобильной технике. Посетителю практически любого сайта, предлагающего ему помощь в выборе ТС, подается набор
«голых» технических характеристик, среди которых он должен подобрать «свой»
вариант. Однако далеко не каждый человек может с этим справиться. Поэтому
следует задуматься о возможности фильтрации пользователей по уровню знаний
и владения автомобильной техникой.
В последние два года набирает популярность ресурс по подбору автомобилей – www.avtospot.ru. Огромным плюсом данного сайта является то, что его владельцы сотрудничают только с официальными дилерами по продаже автомобилей. Ресурс предоставляет возможность за полчаса получить лучшие предложения
на покупку нового автомобиля от официальных дилеров. На сайте зарегистрировано более двухсот официальных дилеров ведущих автомобильных марок. Ежедневно дилеры обновляют списки автомобилей в наличии и цены. С сайта онлайн
можно посмотреть, какие автомобили есть у дилера на складе и какова их комплектация. Для пользователей сайта услуги совершенно бесплатны. Однако данный ресурс доступен только для жителей Москвы и Санкт-Петербурга [26].
К рассматриваемым программным решениям можно отнести также такие
сервисы, как яндекс.авто, auto.mail.ru, autorambler.ru. Первый с 2017 года полностью сводится к auto.ru. auto.mail.ru собирает в себе новостные блоки, историю
автомобиля с момента выхода первой модели, примерные цены, форум и др. Каждую цену, указанную на данном ресурсе, необходимо проверять для своего регио-
11
на, что в большинстве случаев неудобно и отнимает много времен, если интересует не один какой-либо конкретный автомобиль. autorambler.ru собирает в себе
предложения не только по первичному, но и вторичному рынку автомобилей.
Есть возможность узнать адреса салонов официальных дилеров. Ресурс позволяет,
не заходя к официальному дилеру, узнать большинство характеристик автомобиля. Советов при выборе автомобиля все три вышеописанных сервиса не предоставляют.
Необходимо отметить, что существует ряд агентств занимающихся изучением предпочтений потребителей в зависимости от их психофизических характеристик. Однако они не помогают человеку выбрать автомобиль, а лишь рассказывают о том, какие-именно автомобили предпочитает та или иная категория лиц, а
также какие именно факторы влияют на их выбор. Данная информация за определенную плату, именно поэтому далеко не каждый желающий распространяется в
сети может с ней ознакомиться [24].
На основе вышеизложенного можно заключить, что на практике возникает
необходимость в разработке такой системы, которая включала бы все плюсы известных систем, а также минимизировала их минусы.
Под разрабатываемой программой следует понимать систему, которая будет
помогать потребителю выбрать автомобиль, подходящий ему по его критериям и
знаниям в автомобильной технике.
Рассмотрим основные требования к системе. Во-первых, в системе должна
быть размещена актуальная информация об автодилерах региона и имеющихся у
них автомобилях. Что позволит пользователю, не затрачивая времени на обзвон
или личное посещение дилеров, всегда располагать актуальной информацией.
Также система должна располагать информацией обо всех моделях автомобилей,
официально представленных на российском рынке, всем разнообразии их модификаций, возможных комплектациях, наличии в продаже и ценах.
Так как основной задачей системы будет предоставление рекомендации по
выбору оптимальной модели автомобиля, то система обладает всеми ресурсами
для подбора автомобиля согласно предпочтениям конкретного пользователя.
12
Осуществить данную процедуру можно одним из трех возможных способов: на
основе индивидуального оценивания, на основе мнения «схожей» группы людей и
на основании мнения всех пользователей системы. Это, безусловно, является
плюсом в отличие от всех подобного рода систем. Таким образом, осуществляется
фильтрация пользователей не только по уровню владения автомобильной техникой, но и по социальным, половозрастным и др. характеристикам. Особенно
наглядно это можно представить в случае с вариантом «на основе мнений «схожей» группы пользователей. Здесь рекомендация по выбору а/м выводится только
лишь на основе опроса респондентов, которые аналогично ответили на вопросы о
себе и об уровне владения транспортным средством. Таким образом система помогает сэкономить время, не тратя его на встречи с большим количеством продавцов и осмотр машин.
Также следует отметить, что с помощью разрабатываемой системы можно
получить анализ потребительских предпочтений, основанный на мнения пользователей конкретного региона, что аналогичные системы не предоставляют.
1.3 Процессный подход к моделированию предметной области
Как отмечалось ранее большинство современных систем, ориентированных
на потенциальных покупателей автомобилей, не предоставляют возможности получить рекомендацию в выборе авто. В связи с чем, и было принято решение о разработке такой системы, которая бы позволяла покупателю получить рекомендацию, и была бы ориентирована не только на его социальные характеристики, но и
на уровень владения автомобильной техникой и знания о ней. Таким образом, разрабатываемая система обеспечит поддержку принятия решений по выбору автомобиля.
Следует отметить, что большинство авторов под системами поддержки
принятия решений понимают интерактивные компьютерные системы, помогающие лицу, принимающему решение использовать информацию и модели для решения слабо структурированных и трудно формализуемых задач [7,8].
13
Под разрабатываемой программой следует понимать систему, которая будет
помогать потребителю выбрать автомобиль, подходящий ему по его критериям и
знаниям в автомобильной технике.
Целью создания системы является помощь и обоснование в выборе той или
иной модели автомобиля, а также для отслеживания пользовательских предпочтений в зависимости от характеристик (социальных, половозрастных, опыта вождения, целей поездок и др.) пользователей.
Программа должна обеспечивать выполнение следующих функций:
Для системного аналитика:

сбор и предоставление информации о потребительских предпочтениях
на автомобильном рынке (с различной величиной охвата – для всех желающих и
для «дилеров»);

формирование аналитических отчетов;

просмотр и анализ отчетов дилеров о динамике продаж;

просмотр и анализ отчетов автодилеров о покупателях.
Для сотрудника дилерского центра (далее ДЦ):

предоставление данных для всеобщего обозрения;

сбор, обработка и предоставление информации о клиентах ДЦ;

просмотр результатов мониторинга потребительских предпочтений на
автомобильном рынке;

запрос аналитического отчета;

сбор и предоставление информации о динамике продаж на рынке.
Для администратора:

обработка информации о рынке а/м в системе;

изменение данных пользователя (редактирование и удаление).
Для пользователя:

получение информации об автодилерах и а/м;

получение рекомендации по выбору оптимальной модели а/м.
Модуль выбора метода принятия решения является отличительной чертой
14
экспертных систем поддержки принятия решений. В качестве методов, лежащих в
основе разрабатываемой в проекте системы, выбраны метод экспертного оценивания ELECTRE и метод построения деревьев решений [9-11,16].
Следует отметить, что на данный момент в сети Интернет практически нет
систем, которые позволяли бы получить рекомендацию по выбору автомобиля с
помощью методов поддержки принятия решений.
Также хотелось бы отметить, что в последнее время отмечается рост спроса
на онлайн-сервисы, содержащие информацию об автомобилях и автодилерах.
Большинство экспертов «автостата» называют данное направление самым перспективным для развития [20].
Данные сервисы представляют собой электронный каталог продаваемых
официально в России автомобилей, со всеми вариантами двигателей, коробок передач и др. Цены на ресурсах регулярно обновляются и при желании можно выявить стоимость отдельно взятого доп. оборудования. Также при необходимости
можно заранее узнать стоимость технического обслуживания, стоимость полиса
ОСАГО и др. При необходимости можно сравнить несколько автомобилей по характеристикам.
Поэтому при разработке аналогичной системы необходимо
учесть все уже имеющиеся возможности уже действующих сервисов, их доработать и встроить модуль для получения рекомендации по выбору авто.
Для того чтобы более четко разобраться с предметной областью и понять,
что требуется от проектируемой информационной системы выделим бизнеспроцессы, которые должны быть реализованы.
Основным бизнес-процессом (далее БП) является процесс «получить рекомендацию по выбору а/м». К вспомогательным БП [1] будем относить следующие
процессы: «предоставить конфиденциальную информацию» и «сформировать,
проверить и отправить отчет для пользователей». К сопутствующим БП отнесем
следующие процессы «получить справочную информацию», «узнать мнение других», «предоставить справочную информацию», «сформировать, проверить отчет
для дилера», «обработать информацию» и «изменить данные пользователя».
Рассмотрим каждый из вышеуказанных процессов подробно.
15
БП – «получить рекомендацию по выбору а/м». Основное предназначение –
получение рекомендации для пользователя по выбору модели автомобиля. На
вход будут подаваться некие «знания» пользователя об автомобильном мире, его
предпочтения. На выходе процесса пользователю предоставляется «некая» рекомендация по выбору а/м.
«Предоставить конфиденциальную информацию» – БП предназначенный
для сотрудника дц. В рассматриваемой предметной области сотрудники дц информацию конфиденциального типа получают от клиентов сервисного центра или
от покупателей авто. Также отнесем к конфиденциальной информацию о продажах а/м. Завершение данного процесса служит началом для наступления процесса
«сформировать, проверить отчет для дилера».
БП «сформировать, проверить отчет для дилера» – владельцем данного бизнес-процесса является аналитик, он обрабатывает предоставленную ему информацию и отправляет ее в удобной для обозрения форме ДЦ.
БП «получить справочную информацию» должен включать возможность
получения информации как о конкретных автомобилях, так и о дилерских центрах.
БП «изменить данные пользователя» реализуется администратором. Администратор время от времени просматривается профили пользователей, и в случае
если им замечены неточности, опечатки, ошибки в данных предоставленных
пользователем администратор принимает решение об их изменении или удалении.
БП «сформировать, проверить отчет для пользователей» выполняется аналитиком. На основе имеющихся данных аналитик строится краткие отчеты (обзоры), которые будут находится в свободном доступе для пользователей системы.
БП «обработать информацию» – владельцем данного бизнес-процесса является администратор. Информацию, которую предоставляют дилеры для выставления в качестве справочной информации первоначально обрабатывает (корректирует, загружает по тематике) администратор. После чего уже информация становится доступна для пользователей.
16
БП «узнать мнение других» заключается в следующем: пользователь имеет
возможность получить информации о наиболее популярных на рынке а/м моделях. Также БП включает возможность чтения форума и возможность оставления
комментариев.
Т.о. разрабатываемая ЭСППР должна включать все вышеперечисленные
бизнес-процессы.
Для моделирования системы в работе были использованы язык моделирования бизнес-процессов BPMN и язык визуального моделирования UML.
В работе приведены диаграммы оркестровки, хореографии и взаимодействия. Моделирование выполнено в программном продукте Business Process Visual ARCHITECT 4.0 Simulacian.
На рисунке 2 представлена диаграмма оркестровки.
Диаграмма содержит 4 пула – действующими лицами процесса являются
аналитик, сотрудник дилерского центра, администратор и пользователь.
17
Рисунок 2 – Диаграмма оркестровки
После входа в систему пользователь может просмотреть актуальную информацию о мире автомобилей и/или получить рекомендацию по выбору автомобиля, также есть возможность посмотреть мнение других пользователей. При вы-
18
боре рекомендации используется альтернативный выбор: принять участие в экспертном опросе или отказаться от него (рисунок 3).
Рисунок 3 – Процесс «Получить рекомендации по выбору а/м»
Рассмотрим более подробно процесс «Принять участие в экспертном опросе» (рис. 4). Перед пользователем встает выбор: получить рекомендацию на основе своего собственного мнения или же получить рекомендацию основываясь на
мнение респондентов, вошедших с анкетируемым в одну и ту же социо- группу.
При выборе второго варианта пользователю необходимо заполнить «мини» анкету, содержащую информацию о себе и или просмотреть результат, или же дополнительно указать, насколько важна та или иная характеристика автомобиля для
него лично (рисунок 5). При выборе проведения экспертного опроса на основе
индивидуального мнения необходимо заполнить анкету, в которой указывается
информация о себе, значимость той или иной характеристики автомобиля, а также
оцениваются предложенные к выбору модели автомобилей. После чего выдается
рекомендация (рисунок 6).
19
Рисунок 4 – Процесс «Принять участие в экспертном опросе»
Рисунок 5 – Процесс «Выбрать на основе мнения «схожих» пользователей»
Рисунок 6 – Процесс «Заполнить анкету»
Процесс «Не принимать участие в экспертном опросе» (рис. 7) состоит из
альтернативного выбора между двумя операциями «просмотреть результат» и
«заполнить значимость характеристик а/м».
Информация о пользователе успешно прошедшим анкетирование заносится
в БД, доступ к которой имеют администратор и аналитик. Причем у администратора есть возможность редактирования данных, хранящихся в базе, а именно:
удаление и редактирование некорректных записей. Аналитик же может обращаться к БД лишь для составления ежемесячного отчета, и доступ для него открыт «в
режиме чтения». Используя информацию, хранящуюся в БД, аналитик проводит
ее анализ и составляет отчет о потребительских предпочтениях за каждый месяц.
После чего отправляется уведомление о поступлении сотруднику дилерского центра. Получив уведомление, сотрудник ДЦ имеет возможность просмотреть отчет
20
о потребительских предпочтениях и на его основе менять политику компании для
привлечения клиентов.
Рисунок 7 – Процесс «Не принимать участие в ЭО»
Если же пользователь решил использовать систему для получения какойлибо необходимой ему информации, то существует возможность получить справочную информацию, либо узнать мнение других людей.
Рассмотрим более подробно процесс «узнать мнение других» (рис. 8), в
рамках которого пользователь может посетить форум, получить информацию о
наиболее популярных а/м или же принять участие в опросе, проводимом с целью
повышения качества обрабатываемых аналитиком данных.
Рисунок 8 – Процесс «узнать мнение других»
Как уже было отмечено ранее пользователь имеет возможность получения
справочной информации, которая подразделяется на справочную информацию о
дилере и справочную информацию об а/м. О дилере можно узнать историческую
справку (история создания, развития и пути развития), график работы и расположение, а также информацию по обслуживаю а/м с возможностью записи на то.
Если же пользователь желает получить справочную информацию об а/м, то здесь
21
он может узнать характеристики авто, получить историческую справку о конкретном а/м (история создания, преобразования, модели, их модификации и др.) Также в есть возможность узнать о наличии/отсутствии конкретного а/м в дилерских
центрах (рисунок 9).
Рисунок 9 – Процесс «Получить справочную информацию»
Первого числа каждого месяца ответственный сотрудник ДЦ (рис.10) обязан предоставить о продажах в прошедшем месяце (модель, комплектация, цена,
стоимость технического обслуживания в первые 3 года, доп. Оборудование и др.),
а также данные о своих клиентах (модель, комплектация, стоимость, ФИО, год
рождения, категория вод прав, уровень дохода и др.). После отправки каждого из
вышеуказанных видов отчетности уведомление о получении новой информации
отправляется аналитику. После получения уведомления о поступлении отчета от
дилера аналитик приступает к их анализу и изучению. Также сотрудником ДЦ
при необходимости выставляется информация ритейлера (на усмотрение руководства ДЦ) об автомобильном мире, которую после проверки выкладывает администратор для всеобщего обозрения.
22
Рисунок 10 – Процесс «предоставить конфиденциальную информацию»
На рисунке 11 изображена диаграмма хореографии, которая показывает последовательность процедур обмена сообщений между участниками БП.
Рисунок 11 – Диаграмма хореографии
На рисунках 12-14 изображены диаграмма взаимодействия, которые описывают процесс взаимодействия между участниками.
Рисунок 12 – Диаграмма взаимодействия (отчет дилера)
23
Рисунок 13 – Диаграмма хореографии (обработка информации)
Рисунок 14 – Диаграмма хореографии (отчет пользователей)
Предлагаемая система упростит процесс получения информации для анализа потребительских предпочтений, построения прогнозов и определения путей
дельнейшего развития дилерских центров.
24
1.4 Алгоритмическое обеспечение
1.4.1 Деревья решений
Для наглядности получения рекомендации по выбору оптимальной модели
автомобиля было решено построить дерево решений с помощью метода ID3. Алгоритм ID3 (сокращение от Induction of Decision trees) разработан Д. Квинланом
(John R. Quinlan) и впервые был опубликован в работе [18].
Приведем следующее пошаговое описание алгоритма ID3 [6].
1. Выбирается атрибут для корневого узла дерева, и формируются ветви для
каждого из возможных значений этого атрибута.
2. Дерево используется для классификации обучающего множества. Если
все примеры на некотором листе принадлежат одному классу, то этот лист помечается именем этого класса.
3. Если все листья помечены именами классов, алгоритм заканчивает работу. В противном случае узел помечается именем очередного атрибута, и создаются ветви для каждого из возможных значений этого атрибута, после чего алгоритм
снова выполняет шаг 2.
В рамках алгоритма строит такое решающее дерево, в котором с каждым
узлом ассоциирован признак, являющийся наиболее информативным среди всех
признаков, еще не рассмотренных на пути от корня дерева. В качестве меры информативности в алгоритме используется теоретико-информационное понятие
энтропии.
Алгоритм ID3 хорошо зарекомендовал себя в широком спектре приложений. Он обеспечивает высокое качество классификации, а учет статистических закономерностей позволяет ему работать с зашумленными данными.
Рассмотрим применение алгоритма. Имеются данные опроса по использованию автомобиля 28 человек. Каждый респондент описывается единым набором
признаков и соответствующим значением класса. На основе данных обучающей
выборки требуется разработать решающее правило для определения какой а/м
25
выберет респондент. Исходные данные представлены в таблице ниже.
Таблица 1 – Исходные данные
№
Пол
жен1 ский
муж2 ской
жен28 ский
Семейное
положение
холост
(не замужем)
холост
(не замужем)
Холост
(не замужем)
Возраст
Уровень
дохода
18-25
от 10 до
до 3-х
27 тыс.руб лет
раз в неделю
26-35
больше 27
тыс.руб
18-25
Стаж
5-10
лет
…
от 10 до
до 3-х
27 тыс.руб лет
Ч.П.
характер
соверНалишаемых чие
поездок детей
Результат
анкеты
нет
3
ежедневно
город
междугородние
нет
5
нес-ко
раз
в неделю
город
нет
7
Информативность данных равна:
13
13 2
2
2
2
2
2
6
6
1
1
log 2
 log 2
 log 2
 log 2
 log 2
 log 2

28
28 28
28 28
28 28
28 28
28 28
28
2
2
 log 2
 2.24 бит
28
28
Info ( S )  
Свойство «пол» имеет 2 значения «мужской» и «женский». По этим значениям исходное множество объектов разбивается на два подмножества.
М: {2, 3, 4, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24};
Ж: {1, 5, 7, 25, 26, 27, 28}.
Применяя формулу 1, получим:
3
3 1
1 2
2 1
1
I (Oж )   log 2  log 2  log 2  log 2  1.84
7
7 7
7 7
7 7
7
10
10 1
1
2
2
2
2
4
4
1
1
log 2
 log 2
 log 2
 log 2
 log 2
 log 2

21
21 21
21 21
21 21
21 21
21 21
21
1
1
 log 2
 2.24
21
21
I (O м )  
Если в качестве корня искомого дерева решений будет свойство «пол», то
количество информации необходимое для завершения построения дерева составит:
26
E ( P) 
21
7
* 2.24  *1.84  2.14
28
28
Информационный выигрыш: gain(пол)  2.24  2.14  0.1 бит
Выполним данную процедуру для всех возможный значений корня искомого дерева решений.
Свойство «семейное положение».
I (Oн )  2.71 ; I (O\ з )  1.49 ; E ( P)  2.23 ; gain(сп)  0.01 бит .
Свойство «возраст».
I (O1825 )  2.39 ;
I (O2635 )  0.97 ;
I (O3650 )  1.79 ;
I (Oстарше50 )  0 ;
E ( P)  1.92 ;
gain(возраст)  0.32 бит .
Свойство «доход».
I (Oменьше 10 )  1.75 ; I (O1027 )  2.34 ; I (Oбольше27 )  1 ; E ( P)  1.99 ; gain(доход)  0.25 бит .
Свойство «стаж».
I (Oдо3 х лет )  1.76 ;
I (O35 )  2.25 ;
I (O510 )  1.5 ;
I (O1015 )  0 ;
I (Oбольше2 )  1.26 ;
I (Oнесколько раз в неделю )  1.5 ;
I (O раз в месяц )  0 ;;
E ( P)  1.64 ; gain(стаж)  0.6 бит .
Свойство «частота использования».
I (Oежедневно )  2.01 ;
I (O раз в неделю )  0.92 ;
E ( P)  1.61 ; gain(чи)  0.63 бит .
Свойство «характер поездок».
I (Oгород)  2.18 ; I (Oмежгород)  1.94 ; E ( P)  2.08 ; gain( хп)  0.14 бит .
Свойство «дети».
I (Oда )  1.25 ; I (Oнет )  2.36 ; E ( P)  2.12 ; gain(дети)  0.12 бит .
Откуда следует, что искомым корнем дерева является «частота использования».
Действуя согласно описанному выше алгоритму получаем следующее дерево решений:
27
Рисунок 15 – Дерево решений
28
Таким образом было построено дерево решений, которое легко может быть
преобразовано в набор продукционных правил.
Приведем пример системы продукционных правил, построенных на базе
разрабатываемой системы:
1. Если «частота использования автомобиля» = «раз в месяц и реже» или если
«частота использования автомобиля» = «ежедневно» и возраст «старше 50»,
то оптимальный автомобиль=mazda3;
2. Если «частота использования автомобиля» = «раз в неделю» и пол «мужской» или пол женский и уровень дохода свыше 10 тыс.руб. на человека, то
– opel astra;
3. Если «частота использования автомобиля» = «раз в неделю» и пол «женский» и уровень дохода меньше 10 тыс.руб. на человека, то mitsubishi lancer;
4. Если уровень дохода меньше 10 тыс.руб. на человека и или «частота использования автомобиля» = «раз в неделю» и пол «женский» или и «частота
использования автомобиля» = «несколько раз в неделю» и стаж вождения
«до 3-х лет» и нет детей, то mitsubishi lancer;
5. Если «частота использования автомобиля» = «несколько раз в неделю» и
стаж вождения «свыше 5 лет» или «частота использования автомобиля» =
«несколько раз в неделю» и стаж вождения «до 3-х лет» и имеются дети или
детей нет, но уровень дохода больше 27 тыс.руб. на человека, то mazda3;
6. Если «частота использования автомобиля» = «несколько раз в неделю» и
стаж вождения «до 3-х лет» и детей нет и уровень дохода от 10 до 27
тыс.руб. на человека, то skoda octavia;
7. Если «частота использования автомобиля» = «ежедневно» или и возраст «от
18 до 25» и стаж вождения «до 3-х лет» или и «возраст от 18 до 25» и стаж
вождения «от 3 до 5 лет» и есть дети, то mazda3;
8. Если «частота использования автомобиля» = «ежедневно» и возраст «от 18
до 25» и стаж вождения «свыше 5 лет», то citroen c4;
9. Если «частота использования автомобиля» = «ежедневно» и возраст «от 18
до 25» и стаж вождения «свыше 5 лет» и нет детей и поездки имеют между-
29
городний характер, то toyta corolla;
10. Если «частота использования автомобиля» = «ежедневно» и возраст «от 18
до 25» и стаж вождения «свыше 5 лет» и нет детей и характер поездок в
черте города, то ford focus.
Следует отметить, что данные используемые при построении дерева были
взяты из ранее организованного автором опроса [15]. Также эти данные легли в
основу при разработке модуля СППР.
Определим точность построенного дерева. Для этого случайным образом
были отобраны 10 респондентов.
дети
1 женский
2 мужской
3 женский
4 мужской
5 мужской
6 мужской
7 мужской
8 женский
9 мужской
Холост
(не замужем)
холост
(не замужем)
Женат
(замужем)
холост
(не замужем)
Холост
(не замужем)
холост
(не замужем)
холост
(не замужем)
женат
(замужем)
женат
(замужем)
холост
10 мужской (не замужем)
18-25
от 10
до 27
тыс.руб
больше 27
тыс.руб
меньше 10
тыс.руб
от 10 до 27
тыс.руб
больше 27
тыс.руб
от 10 до 27
тыс.руб
больше 27
тыс.руб
меньше 10
тыс.руб
от 10 до 27
тыс.руб
26-35
больше 27
тыс.руб
18-25
ежедневно
нес-ко раз
в неделю
нес-ко раз
в неделю
нес-ко раз
в неделю
нес-ко раз
в неделю
город
нет
1
город
нет
5
город
нет
7
город
нет
1
город
да
5
5-10 лет
до 3-х
лет
до 3-х
лет
ежедневно
город
нет
1
ежедневно
нес-ко раз
в неделю
город
да
2
нет
6
5-10 лет
ежедневно
город
междугородние
да
5
раз в неделю
26-35
5-10 лет
до 3-х
лет
до 3-х
лет
до 3-х
лет
от 3 до 5
лет
18-25
18-25
18-25
26-35
26-35
18-25
результат
анкеты
Характер
поездок
3
Ч.П
нет
Стаж
Уровень
дохода
Возраст
Семейное
положение
город
до 3-х
лет
№
Пол
Таблица 2 – Исходные данные
Из 10 результатов отобранных респондентов у семи результат соответствует
построенному выше дереву решений. Из этого можно сделать вывод о некоторой
30
субъективности мнений респондентов.
Таким образом в данном параграфе было построено дерево решений и приведено его описание с помощью системы продукционных правил.
1.4.2 Метод Electre
Ранее автором было проведено исследование, целью которого являлось изучение процедуры выбора наиболее предпочтительного для потребителя автомобиля [15]. В анкете респондентам было предложено оценить критерии по степени
важности (значимости), каждого. Оценивание производилось по 10-бальной шкале. В табл. 3 приведены примеры бальных оценок респондентов.
Таблица 3 – Бальные оценки респондентов
Респонедент №1
Альтернативы
A1
A2
A3
A4
A5
A6
A7
Оценки
критериев
Критерии
X1
X2
X3
X4
X5
X6 X7
X8
X9
X 10 X 11 X 12 X 13 X 14
4
6
5
5
10
9
9
10
5
8
5
5
5
5
7
5
7
10
8
5
6
8
9
8
7
8
7
6
10
7
8
10
8
10
8
6
8
10
10
10
9
7
10
7
7
10
5
10
10
9
6
5
8
9
9
9
10
10
10
10
10
6
2
6
3
10
10
10
4
6
9
7
8
5
5
7
5
5
8
8
9
8
9
9
10
8
8
7
4
3
8
9
9
7
10
5
7
7
9
9
10
7
10
5
10
5
4
2
10
6
9
7
31
Продолжение табл 2
Респонедент №…
Альтернативы
Критерии
X1
A1
A2
A3
A4
A5
A6
A7
X2
X3
X4
X5
X6 X7
X8
X9
X 10 X 11 X 12 X 13 X 14
…
Оценки
критериев
Респонедент №100
Альтернативы
A1
A2
A3
A4
A5
A6
A7
Оценки
критериев
…
Критерии
X1
X2
X3
X4
X5
X6 X7
X8
X9
X 10 X 11 X 12 X 13 X 14
8
9
7
10
10
10
7
8
5
6
5
5
5
5
7
5
7
10
7
5
7
4
5
4
6
7
9
5
9
8
9
10
10
9
9
10
10
10
10
8
10
10
10
8
8
10
7
10
10
10
10
10
10
10
10
10
9
9
9
9
9
6
5
9
6
10
10
10
9
10
3
4
2
4
10
8
5
6
8
8
9
8
9
9
9
9
9
10
7
7
7
8
9
8
8
6
9
8
8
8
8
9
8
10
5
6
5
5
5
6
7
8
В качестве объектов исследования были выбраны базовые комплектации
следующих автомобилей:
A1 – Mazda3,
A2 – Ford focus,
32
A3 – Opel Astra,
A4 – Citroen c4,
A5 – Mitsubishi lancer,
A6 – Toyota corolla,
A7 – Skoda Octavia.
Критерии, по которым производилось оценивание альтернатив, следующие:
X 1 – доступность цен,
X 2 – количество подушек безопасности,
X 3 – клиренс,
X 4 –длина,
X 5 – ширина,
X 6 – высота,
X 7 – объем багажника,
X 8 – полная масса,
X 9 – объем двигателя,
X 10 – мощность,
X 11 – расход топлива,
X 12 – разгон с места,
X 13 – максимальная скорость,
X 14 – стоимость технического обслуживания.
Далее вычислили индексы согласия ( Cij ) для каждого из 100 экспертов.
Матрица согласия ( Сl ) для первого эксперта ( Э1l ) примут вид:
33
 

 0,35
 0,66

С1   0,74
 0,79

 0,45

 0,48
0,79 0,65 0,56 0,48 0,79 0,74 


0,45 0,40 0,30 0,44 0,35 
0,71

0,67 0,49 0,64 0,58 

0,77 0,79

0,58 0,77 0,66 
0,87 0,85 0,78

0,77 0,66 

0,86 0,36 0,49 0,26

0,64 

0,80 0,47 0,49 0,37 0,75
 
Также вычислили индексы несогласия ( d А i А j ) для каждого из 100 экспертов.
Матрица несогласия ( d l ), для первого эксперта ( Э1l ) имеет вид:
 

 0,50
 0,60

d1   0,80
 0,50

 0,50

 0,80
0,20 0,40 0,50 0,60 0,50 0,60 


0,70 0,70 0,70 0,40 0,70 
0,10

0,30 0,60 0,40 0,50 

0,30 0,30

0,80 0,40 0,70 ;
0,20 0,30 0,50

0,40 0,70 

0,40 0,60 0,60 0,60

0,30 

0,80 0,80 0,80 0,80 0,40
 
В качестве уровней согласия и несогласия возьмем:  = 0,59,  = 0,41.
Для
заданных
значений
пороговых
уровней
согласно
условию
C Ai A j   и d А i А j   (3) были получены таблицы индивидуального превосходства
альтернатив для каждого эксперта. И на их основе выбраны оптимальные альтернативы.
При данных значениях пороговых уровней для отдельных экспертов не удается построить ядро и выбрать оптимальную альтернативу. Это можно объяснить
сильным разбросом данных.
Таким образом, на основе индивидуальных таблиц превосходства альтернатив было выявлено, что на российском автомобильном рынке наиболее востребованным является Мitsubishi lancer, т.к. наибольшее количество экспертов, считают
альтернативу A5 оптимальной. Изменяя уровни порогов согласия и несогласия
можно сделать вывод о том, что также обладает конкурентоспособностью Ford focus ( A2 ) не теряет лидирующих позиций Mazda3 ( A1 ). Наименее востребованы на
34
автомобильном рынке Opel Astra ( A3 ), Citroen c4 ( A4 ), Toyota corolla ( A6 ) и Skoda
Octavia ( A7 ).
35
2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ ЭСППР ПО ОПТИМАЛЬНОМУ ВЫБОРУ
АВТОМОБИЛЯ
2.1 Моделирование предметной области
Для построения диаграмм вариантов использования, диаграммы классов и
пакетов использована методология объектно-ориентированного проектирования
на языке UML. Моделирование выполнено в программном продукте Business
Process Visual ARCHITECT 4.0 Simulacian.
На рисунках 16-19 представлены диаграммы вариантов использования для
каждого из действующих лиц системы, которые были выделены выше.
Рисунок 16 – Диаграмма вариантов использования(пользователь)
36
Рисунок 17 – Диаграмма вариантов использования(аналитик)
Рисунок 18 – Диаграмма вариантов использования(сотрудник ДЦ)
37
Рисунок 19 – Диаграмма вариантов использования(администратор)
Рисунок 16 отражает функциональные требования к системе с точки зрения
пользователя. Для него должны быть реализованы такие блоки как получение информации о дилерах и автомобилях, а также получение рекомендации по выбору
а/м. Получение информации о дилерах в свою очередь включает получение справочной информации (информации как об а/м, так и дилерах), при необходимости
пользователь может зайти на форум и узнать интересующую его информацию
там. Для получения информации по выбору а/м пользователю необходимо принять участие в опросе.
Со стороны аналитика должна быть реализована возможность оформления
отчетности, которая подразделяется на отчетность для предоставления представителям дилерских центров и отчетность для обозрения пользователю. В свою очередь сотрудник ДЦ имеет возможность сделать запрос на желаемый отчет (который может как присутствовать, так и отсутствовать в списке стандартных отче-
38
тов), а также возможность просмотра отчетов. Для нормального функционирования системы сотрудник ДЦ регулярно публикует (обновляет, актуализирует) информацию, которая относится к его ДЦ. Такое действующее лицо как администратор выполняет две функции: изменение данных пользователя и обработка
предоставленной информации.
Главной задачей пользователя при входе в систему является получение рекомендаций по выбору подходящей, именно для него модели автомобиля и/или
получение информации о рынке авто.
Информацию, содержащуюся в системе и доступную для обозрения любого
пользователя, выкладывает Администратор, предварительно получив необходимый материал. Действующее лицо – сотрудник дилерского центра – загружает
информацию, которую можно предоставлять любому желающему на сервер, откуда администратор ее извлекает, обрабатывает и выставляет на всеобщее обозрение. Пользователь также имеет возможность выбора способа подбора наиболее
подходящей ему марки а/м. Возможны три варианта: выбор автомобиля на основе
мнений всех пользователей, выбор автомобиля на основе мнений группы «схожих» пользователей и выбор автомобиля на основе индивидуальных оценок. При
использовании последних двух способов обязательно заполнение сведений о себе.
Все функциональные возможности для пользователя отражены на рисунке выше
(рисунок 16).
В задачи администратора помимо обработки информации предоставляемой
дилерами для обозрения входит изменение данных пользователя, а именно редактирование и удаление. Функциональные возможности администратора представлены на рисунке 19.
Для пользователя, разрабатываемое в данной работе приложение, является
абсолютно бесплатным. Платно предоставляются услуги лишь для компаний, заинтересованных в данном продукте. Такими услугами являются: формирование и
предоставление отчетности о потребительских предпочтениях за оговоренный период времени. Обычно, со стороны автомобильных компаний данная информация
используется маркетологом или генеральным директором, или начальником отде-
39
ла продаж, поэтому обозначим данных сотрудников как представитель компании
или сотрудник дилерского центра. Он имеет возможность просмотра результатов
мониторинга потребительских предпочтений. Также сотрудник в конце отчетного
периода предоставляет для системного аналитика информацию о покупателях дилерского центра и отчет о динамике продаж. Аналитик, в свою очередь, обрабатывает полученную информацию и на ее основе может принять решение о изменении оцениваемого модельного ряда. Все функциональные возможности аналитика и сотрудника автокомпании отражены на рисунках 17-18.
2.2 Детальное моделирование
На основании бизнес-процессов описанных выше в проектируемой ИС
можно выделить следующие классы:
- Пользователь (обычный);
- Пользователь (эксперт);
- Аналитик;
- Администратор;
- Сотрудник ДЦ;
- Форма представления информации
- Форма отчета;
- Форма анкеты;
- Форма запроса;
- Хранилище данных пользователей;
- Хранилище несистематизированной информации;
- Хранилище обработанной информации.
На рисунке 20 представлена диаграмма классов для разрабатываемой в проекте системы.
40
Рисунок 20 – Диаграмма классов
41
Следует отметить, что класс пользователей класс пользователей (эксперт)
наследует все признаки класса пользователей (обычный). У класса обычного
пользователя можно выделить следующие атрибуты: № опроса, пол, семейное положение, дата рождения, материальное положение, категория водительского удостоверения, характер поездок, наличие детей. У пользователя эксперта добавляются еще такие атрибуты как значимость характеристик а/м и значимость характеристик конкретных а/м.
У пользователя есть возможность заполнения анкеты, с указанием информации о себе. Для этого вызывается интерфейс «анкета».
Также были выделены такие классы как «аналитик» и «сотрудник дц». Данные классы описываются такими атрибутами как ФИО ответственного (с указанием табельного номера сотрудника). Данные классы используют интерфейс «отчеты» и «запрос». Класс «администратор» имеет атрибуты: «дата предоставления»,
«дата обработки» и «тематика». Администратор работает с информацией предоставляемой сотрудником дц. Данный класс реализует интерфейс «информация».
После представления системы как набора классов возникает задача в представлении архитектуры проектируемой системы. В качестве архитектурного шаблона была выбрана многослойная архитектура, согласно которой функциональные области приложения разделяются на уровни – пакеты. Пакет есть сущность,
используемая для группировки [2].
Для представления архитектуры проектируемой информационной системы
также используется шаблон многослойной архитектуры, согласно которому
функциональные области приложения разделяются на уровни – пакеты (рисунок
15). Пакет есть сущность, используемая для группировки. На диаграммах пакет
изображается в виде прямоугольника с закладкой. Зависимость между пакетами
существует в том случае, если имеется какая-либо зависимость между любыми
двумя классами в пакетах. Элементами диаграммы классов являются непосредственно пакеты – архитектурные слои и классы. На рисунке 8 представлены пакеты и соответствующие им классы. Выделенные архитектурные слои связаны друг
42
с другом: «верхние» пакеты находятся в отношении «uses» c «нижними», то есть
используют их, и обратное взаимодействие недопустимо [12].
Рисунок 21 – Диаграмма пакетов
Таким образом, были спроектированы диаграммы классов и пакетов для того, чтобы представить систему по объектам, описав тем самым атрибуты, функции и связи, и выделить архитектурные слои системы и соответствующие интерфейсы.
43
Исходя и вышеизложенного можно сказать, что предлагаемая система упростит процесс получения информации для анализа потребительских предпочтений,
построения прогнозов и определения путей дельнейшего развития дилерских центров.
2.2. Разработка СППР
Модуль был построен на основе нижеприведённой схемы (рисунок 22). Модуль имеет возможность пополнения и изменения данных. Для его реализации
был выбран продукт от компании Microsoft – Microsoft Excel. Версия, использованная для создания ПО – Microsoft Excel 2010 (14.0.6023.1000). Microsoft Excel
2010 – это очень мощный инструмент, который можно использовать для управления данными, их анализа и представления [12-14]. В него интегрирован Visual
Basic для приложений (VBA). VBA работает выполняя макросы, пошаговые процедуры, написанные на языке Visual Basic [17]. Версия использованная в проекте
Microsoft Visual Basic for Applications 7.0.
Для создания меню использовались инструменты VBA, а именно – формы,
на которые помещались кнопки для навигации и надписи для идентификации
назначения кнопок. Для реализации самих переходов использовались макросы. В
большинстве случаев при нажатии кнопок выполнялся код VBA. Он служит для
обработки событий, задания значений переменным или обработке данных из таблиц.
44
Начало
Принять участие в
экспертном опросе
Самостоятельно
выбрать критерии для
оценивания
Обращение к БД
По результатам
индивидуального
оценивания
Заполнение
информации о
пользователе
Проведение
анкетирования
Обращение к БД
Пополнение БД
Оценка критериев
Формирование
наиболее
подходящей
группы
Выбрать критерии для
оценивания
самостоятельно
Расчет значимости
критериев
Оценка критериев
Выполнение расчетов
(выбор оптимального
авто)
Вывод результатов
Выход
Рисунок 22 – Структурная схема проекта (блок-схема)
Главное меню представлено на рисунке Рисунок 23.
45
Рисунок 23 – Главное меню
В главном меню пользователь должен решить желает ли он принять участие
в экспертном опросе или нет. Кнопка «Выбрать оптимальный автомобиль без участия в экспертном опросе» позволяет вывести рекомендации по выбору автомобиля, не принимая участия в экспертном опросе, т.е. на основании данных всех
респондентов, результаты опроса которых хранятся в БД, формируется общая
оценка критериев и реализуется метод Electre I. Пользователю предлагается заполнить значимость для него характеристик автомобиля (рисунок 24). При желании данный шаг можно пропустить. В этом случае внутри системы (скрыто от
глаз пользователя) автоматически формируется обобщенная оценка значимости
критериев при выборе а/м Оn и также автоматически строится общая оценка каждой характеристики по каждой анализируемой в системе модели а/м Оni . В противном случае – системно формируются только оценки Оni . Затем на экран выводятся рекомендация по выбору оптимальное модели а/м (рисунок 25).
7 т
Оni    K р  Х ni р
i 1 p  l
(1),
46
т
Оn   K р  Х nр
(2),
p l
где l – порядковый номер первого респондента;
m – порядковый номер последнего респондента;
K р – компетентность р -го респондента;
Х nр , Х ni р – значимость критерия, выставленная р -ым респондентом;
n , ni – оцениваемый критерий;
i – оцениваемый а/м.
Рисунок 24 – Значимость характеристик
Рисунок 25 – Выбор результатов оценивания (рекомендации)
При нажатии на кнопку «Провести экспертный опрос» происходит закрытие
47
окна главного меню и открытие формы «Выбрать оптимальный автомобиль», в
котором он должен решить, желает ли он получить оценку на основе индивидуального опроса или на основе опроса «схожей» группы пользователей (рисунок
26).
Рисунок 26 – Выбор методики оценивания
При нажатии кнопки «на основе мнений сформированной пользователем
группы» закрывается меню выбора методики оценивания и открывается форма,
содержащая качественную информацию о респонденте (рисунок 27).
48
Рисунок 27 – Информация о пользователе
Далее респонденту предлагается оценить значимость характеристик а/м (рисунок 24), при необходимости он может пропустить данный шаг и оценки будут
сформированы автоматически на основании мнения группы «схожих» пользователей (в данную группу входят респонденты, которые ответили точно также как и
пользователь на вопросы о себе). Также автоматически формируются оценки
каждой характеристики по каждой анализируемой модели а/м. Затем производится выбор наиболее подходящего для выделенной группы оптимальной модели автомобиля с помощью метода Electre и результат выводится на экран.
При нажатии кнопки «По результатам вашего оценивания» (рисунок 26),
помимо заполнения информации о себе, пользователь в обязательном порядке
оценивает как значимость критериев автомобиля, так и значимость каждой характеристики каждой из предложенных моделей а/м (рисунки 28-29). Далее пользователю предлагается оценить свою компетентность в проведенном опросе (рисунок 30). Вся необходимая информация заносится в БД. После чего на экране появляется форма с указанием оптимального варианта а/м для конкретного пользователя.
49
Рисунок 28 – Оценка критериев
Рисунок 29 – Оценка критериев по авто
50
Рисунок 30 – Самооценка компетентности
В полях задания значений стоит проверка введенных данных, разрешено
вводить только цифры от 0 до 10. При вводе иной информации будет выведено
сообщение об ошибке и предложено ввести значение еще раз.
После вывода результатов оценивая, программа завершает свое действие.
При необходимости можно запустить ПО, повторить процедуру оценивания.
2.3 Управление проектом
2.3.1 Управление временными ресурсами
Каждая разрабатываемая информационная система должна приносить доход, который превышает расходы на ее разработку, иными словами быть экономически эффективной. Для расчета экономической эффективности, разрабатываемой в данном проекте системы необходимо учитывать затраты разработчика.
Для наиболее полного расчета стоимости системы необходимо определить
длительность (продолжительность) работ над проектом. Для схематичного отражения взаимозависимости последовательности работ в практике проектного
управления применяется сетевое планирование, компонентом которого является
сетевой график, представляющий собой расписание последовательности выполнения и взаимосвязи работ [7]. Среди методов сетевого планирования выделяют 2
основных: метод критического пути и метод PERT. Для составления сетевого
51
графика необходимо проанализировать комплекс работ, взаимосвязи между ними,
выявить те работы, выполнение которых может осуществляться параллельно с
другими работы, определить продолжительность работ. Список работ представлен в таблице ниже.
Таблица 4 – Длительность работ
№ Проектные работы
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
Начальная стадия
начало
Сформировать команду проекта
Описание содержание проекта
Детальный анализ-бизнес процессов
Выявление функциональных требований
Выявление технических требований
Подготовка и согласование ТЗ
Оформление договора
Проектирование
Проектирование системной архитектуры
Проектирование программной архитектуры
Проектирование интерфейса
Проектирование базы данных
Разработка требований к тестированию
Разработка дизайна
Документирование и согласование проекта
Разработка
Программирование модуля заполнения анкеты
Тестирование модуля заполнения анкеты
Программирование модуля обработки данных
Тестирование модуля обработки данных
Программирование модуля пользователей
Тестирование модуля пользователей
Программирование модулей запроса и отчета
Тестирование модулей запроса и отчета
Верстка
Сбор и отладка ПО
Проведение завершающего тестирования
Документирование ПО
Ввод в эксплуатацию
Установка у заказчика
Обучение персонала, выявление дополнений
Приемка системы заказчиком
завершение
Всего:
Длительность, дн
1
1,5
4
4
2,5
2
1
5
5
5
5
5
3
2
8
4
8
4
15
6
8
4
6
8
8
6
2
17
10
160
52
Общая продолжительность проекта рассчитывается исходя из того, что известна продолжительность каждой работы [7]. Итак, в случае последовательного
выполнения работ продолжительность проекта составляет 160 дней.
На основании данных о перечне и продолжительности работ по созданию
проектируемой системы была построена модель сетевого графика (рисунок 31),
представляющая собой наружный граф, вершины которого отражают работы, а
дуги – их продолжительность (в днях). Пунктирными линиями отмечены фиктивные работы, являющиеся логическими связями между работами и не требующие
материальных затрат.
Рисунок 31 – График работ
Критический путь – это задача или последовательность задач (работ), определяющих дату окончания проекта [19]. Если увеличить работы, лежащей на критическом пути, то увеличится и длительность всего проекта в целом и наоборот.
Критический путь отмечен серым шрифтом (рис.15). Для проекта, разрабатываемого в данной работе, критический путь имеет продолжительность 127 дней.
Следует отметить, что сетевой график был построен на основе рекомендаций по распределению временных затрат для каждой стадии ИТ проекта, а имен-
53
но: 10% – начальная стадия, 20% – стадия проектирования, 50% – стадия разработки и 20% – ввод в эксплантацию и сопровождение.
Временные параметры сетевого графика рассчитываются по определенным
правилам. В табл. 4 представлены резервы времени, рассчитанные для работ проекта по созданию информационной системы.
Таблица 5 – Продолжительность работ
Ранние сроки
Идентификатор работы
Длительность tij ,
рабочих
дней
Нача
ла
операции
S
Lij
начало
Сформировать команду проекта
Описание
содержание
проекта
Детальный
анализбизнес процессов
Выявление
функциональных
требований
Выявление
технических
требований
Подготовка
и согласование ТЗ
Оформление
договора
Проектирование системной архитектуры
Проектирование программной
Окон
чания
операции
LС
ij
Поздние
сроки
Нача Окон
ла
чания
опеопера- рации
ции
UС
U ijS
Резервы времени
Пол
ный
Fп
Независимый I
рода
Свободный
Fс
F нез I
ij
Независимый II
рода
F нез II
0
0
1
1
1
1
0
0
1
0
1
1
2
1
0
0
0
1,5
1
2,5
2
3,5
1
0
0
0
4
2,5
6,5
3,5
7,5
1
0
0
0
4
6,5
10,5
8,5
12,5
2
0
0
0
2,5
10,5
13
13,5
16
3
0,5
0
0
2
13
15
16
18
3
1
0
0
1
15
16
18
19
3
2
0
0
5
16
21
19
24
3
0
0
0
5
21
26
25
30
4
0
0
0
54
архитектуры
Проектирование интерфейса
Проектирование базы
данных
Разработка
требований
к тестированию
Разработка
дизайна
Документирование и
согласование проекта
Программирование модуля заполнения анкеты
Тестирование модуля
заполнения
анкеты
Программирование модуля обработки данных
Тестирование модуля
обработки
данных
Программирование модуля пользователей
Тестирование модуля
пользователей
Программирование модулей запроса и отчета
Тестирование модулей
запроса и
отчета
5
26
31
31
36
5
0
0
0
5
31
36
37
42
6
1
0
0
5
36
41
43
48
7
2
0
0
3
41
44
48
51
7
4
0
0
2
44
46
49
51
5
3
0
0
8
46
54
50
58
4
0
0
0
4
54
58
58
62
4
0
0
0
8
58
66
62
70
4
0
0
0
4
66
70
70
74
4
0
0
0
15
70
85
74
89
4
0
0
0
6
85
91
85
91
0
0
0
0
8
91
99
91
99
0
0
0
0
4
99
103
101
105
2
0
0
0
55
Верстка
Сбор и отладка ПО
Проведение
завершающего тестирования
Документирование ПО
Установка у
заказчика
Обучение
персонала,
выявление
дополнений
Приемка системы заказчиком
завершение
Всего:
Далее
6
103
109
106
112
3
0
0
0
8
109
117
113
121
4
0
0
0
8
117
125
123
131
6
0
0
0
6
125
131
132
138
7
1
0
0
2
131
133
138
140
7
5
0
0
17
133
150
140
157
7
0
0
0
10
150
160
150
160
0
0
0
0
160
160
160
160
160
рассчитаем
PERT (Program Evaluation
параметры
and
сетевой
модели
табличным
Review Technique), который
методом
используется
при управлении проектами. PERT – это способ анализа задач, необходимых для
выполнения проекта. В особенности, анализа времени, которое требуется для выполнения каждой отдельной задачи, а также определение минимального необходимого времени для выполнения всего проекта [13].
Рассчитаем среднюю продолжительность каждой из работ и ее дисперсию
(табл. 5). Для этого проставим пессимистическую и оптимистическую продолжительность работ, а за наиболее вероятностное значение продолжительности работ
возьмем данные продолжительности выполнения работ по графику.
Вероятностные характеристики продолжительности отдельных видов работ
используются для определения параметров всего проекта в целом. Когда средняя
продолжительность каждой работы определена, продолжительность проекта рассчитывается с помощью уже известных алгоритмов, только при этом в качестве
продолжительности работ используется средняя продолжительность [10]. Значения всех аналитических параметров сетевого графика – длины критического пути,
определяющего продолжительность всего проекта, и ранних и поздних свершений
56
событий, резервов событий и работ – будут такими же, если бы использовалась не
средняя, а обыкновенная продолжительность работ. Но при этом необходимо понимать, что по своей сути все параметры будут являться средними значениями
соответствующих случайных величин.
Таблица 6 – Расчет методом PERT
(i; j )
начало
Сформировать команду проекта
Описание содержание проекта
Детальный анализ-бизнес
процессов
Выявление функциональных
требований
Выявление технических требований
Подготовка и согласование
ТЗ
Оформление договора
Проектирование системной
архитектуры
Проектирование программной архитектуры
Проектирование интерфейса
Проектирование базы данных
Разработка требований к тестированию
Разработка дизайна
Документирование и согласование проекта
Программирование модуля
заполнения анкеты
Тестирование модуля заполнения анкеты
Программирование модуля
обработки данных
Тестирование модуля обработки данных
Программирование модуля
пользователей
Тестирование модуля пользователей
Программирование модулей
запроса и отчета
Тестирование модулей запро-
t
о
t
ij
нв
t
ij
п

tij
ij
0
1
0
1
1
1
0,17
1,00
0,03
-
1,5
1,5
1,5
1,50
-
4
4
5
4,17
0,03
4
4
5
4,17
0,03
2,5
2,5
2,5
2,50
-
2
2
2
2,00
-
1
5
1
5
1
6
1,00
5,17
0,03
5
5
6
5,17
0,03
5
5
5
5
5
5
6
6
5
5,17
5,17
5,00
0,03
0,03
-
1
1
3
2
3
3
2,67
2,00
0,11
0,11
6
8
8
7,67
0,11
4
4
4
4,00
-
7
8
9
8,00
0,11
3
4
5
4,00
0,11
11
15
15
14,33
0,44
5
6
7
6,00
0,11
10
8
7
8,17
0,25
5
4
4
4,17
0,03
2
ij
57
са и отчета
Вестка
Сбор и отладка ПО
Проведение завершающего
тестирования
Документирование ПО
Установка у заказчика
Обучение персонала, выявление дополнений
Приемка системы заказчиком
завершение
5
7
7
6
8
8
7
10
9
6,00
8,17
8,00
0,11
0,25
0,11
5
2
10
6
2
17
6
2
17
5,83
2,00
15,83
0,03
1,36
8
10
11
0
9,83
0,25
Обобщенной вероятностной оценкой продолжительности всего проекта является средняя длина критического пути сетевого графика
ется как сумма всех средних продолжительностей работ t
ческом пути. Для нашего проекта
T Lкр   t
 126,5
T Lкр ,
которая вычисля-
, лежащих на критиLкр
дней.
Lкр
Ожидаемая продолжительность выполнения проекта (средняя продолжительность критического пути сетевого графика проекта – T Lкр ) может оказаться
неприемлемой. Тогда вместо нее выбирается директивная продолжительность
T
дир
Lкр
(в нашем случае, по сетевому графику 127 дней) и возникает необходимость
оценить вероятность того, что проект завершится не позднее директивно установленного срока.
Для решения поставленной задачи необходимо осуществить ряд следующих
действий. Во-первых, определить среднее квадратическое отклонение длины критического пути  L 
кр

2
Lкр
 1,71 , где
 2Lкр –
дисперсия работы, лежащей на
критическом пути.
Далее рассчитать аргумент функции Лапласа Z :
Z
T
дир
Lкр
T L

кр
 0,29 ,
Lкр
и найти ее значение (Z ) :
(0,29)  0,81.
58
После чего вычислить вероятность соблюдения директивных сроков выполнения проекта:


дир
P TLкр  T L 
кр
1 1
 (Z )  0,905  90,5% .
2 2
Таким образом, можно сделать вывод: вероятность того, что проект, сетевой
график которого представлен на рис. 3.2, с учетом введенных значений дисперсий
критических работ завершится не позднее 127 рабочего дня с начала выполнения,
составляет около 90,5%.
В практике управления проектами возникает необходимость решения и обратной задачи, то есть определения максимального срока выполнения проекта с
заданной вероятностью (с заданной надежностью) [10]. Возможный срок
выполнения проекта, сетевой график которого представлен на рис 31, с заданной
надежностью   0,95 составил T max
 127,1 .
L
кр
Таким образом, при заданной вероятности 95% проект завершится через 128
рабочих дней, что соответствует 6 месяцам рабочего времени.
2.3.2 Финансовый анализ проекта
Определив перечень работ по созданию ПО, порядок их выполнения и длительность, можно переходить к набору персонала, формированию матрицы ответственности по каждому виду работ и расчёту общей стоимости данного проекта
по разработке ПО.
К единовременным затратам разработчика относятся затраты на теоретические исследования, исследования рынков, постанову задачи, проектирование, разработку алгоритмов и программ, отладку и эксплуатацию.
К затратам на научно-исследовательские работы относим: материальные затраты, основную и дополнительную заработную плату персонала, стоимость инструментальных средств, отчисления на социальные нужны и другие расходы. Затраты представлены в таблицах 12-15.
59
Таблица 7 – Материальные ресурсы
Наименование
Цена одной единицы Количество Стоимость
Системный блок
42 428,57
7
297 000,00
Монитор
11 571,43
7
81 000,00
Принтер
8 000,00
2
16 000,00
Телефон
1 000,00
6
6 000,00
Стол
6 428,57
7
45 000,00
Стул
4 500,00
7
31 500,00
клавиатура
642,86
7
4 500,00
мышь
257,14
7
1 800,00
канц.нужды
7 100,00
Сетевые фильтры, кабели и пр.
1 000,00
7 100,00
4
всего:
4 000,00
493 900,00
На проект переносится 9% от стоимости оборудования. Срок использования
5 лет, что составляет 1826 дней. Средняя продолжительность проектов 160 дн.,
откуда следует, что за 5 лет данное оборудование будет использовано в 11 проектах.
Таблица 8 – Дополнительные услуги
Наименование:
услуги клиринговой
компании
услуги охранной организации
Windows 7 (за год)
Microsoft Office 2010 (за
год)
аренда помещения
ком.услуги
всего:
стоимость,
руб.
15 000
23 000
7290
5100
20 000
5000
75 390
От стоимости дополнительных услуг на проект переносится 20%, что в ме-
60
сяц будет составлять 13 633руб.
Также к затратам следует отнести и отчисления от заработной платы, которые включают:

взносы в страховую часть ПФР – 16% от фонда оплаты труда, если
работник старше 1967 года рождения – 22%;

взносы в накопительную часть ПФР – 6%, если работник старше 1967
года рождения – не платятся;

взносы на обязательное социальное страхование работника по вре-
менной нетрудоспособности – 2,9%;

взносы на обязательное социальное страхование работника от
несчастных случаев на производстве – зависят от класса профессионального риска, класс получается в ФСС. Минимальная ставка 2%;

взносы в федеральный фонд обязательного медицинского страхования
– 5,1%.
Согласно плану, на разработку проекта уйдет 127 дней.
Таблица 9 – Трудовые ресурсы
Наименование
Стоимость одного часа работы,
руб.
Занятость, ч.
Стоимость сотрудника
в проекте, руб.
Руководитель проекта
200
984
196 800,00
Технический писатель
163,2
292
47 654,40
Программист 2
175
192
33 600,00
Программист 1
189
192
36 288,00
Тестировщик
163,2
104
16 972,80
Верстальщик
180
56
10 080,00
Консультант
175
388
67 900,00
всего:
409 295,20
61
Таблица 10 – Отчисления на соц.нужды
Наименование:
Ставка Стоимость, руб.
итого:
0,32
130 974,46
После определения стоимости проекта рассчитаем основные показатели
эффективности проекта.
Таблица 11 – Оплата труда по месяцам
1 мес
Руководитель проекта
35 200
Технический писатель
15 014
Программист 2
0
Программист 1
0
Тестировщик
0
Верстальщик
0
Консультант
18 900
ВСЕГО:
69 114
91 231
ВСЕГО с отчислениями
2 мес
35 200
24 806
0
0
0
1 440
0
61 446
81 109
3 мес
35 200
0
22 400
24 192
6 528
0
0
88 320
116 582
4 мес
35 200
0
11 200
12 096
10 445
8 640
0
77 581
102 407
5 мес
35 200
7 834
0
0
0
0
30 800
73 834
97 460
6 мес
20 800
0
0
0
0
0
18 200
39 000
51 480
В таблице 12 представлены денежные потоки по месяцам. Годовые
показатели: норма дисконта составляет 10%, уровень инфляции – 13%.
Предварительно рассчитаем себестоимость ПО.
Таблица 12 – Расчет себестоимость ПО
Денежный поток, руб
t
0
1
2
3
4
-13 633,00
-112 272,51
-102 150,75
-137 623,90
-123 448,16
Накопленный дисконтированный суммарный денежный
поток
-13 633,00
-124 739,55
-224 779,62
-358 160,19
-476 559,59
62
5
6
-118 501,85
-72 521,50
-589 034,66
-657 153,02
Себестоимость составила 740217,16
Исходя из данных показателей, проект является эффективным.
Далее рассмотрим другие способы финансирования проекта:
- оплата в первый месяц полностью
- оплата по завершению проекта
- оплата по стадиям завершения проекта
- ежемесячно равными долями
- ежемесячно согласно затратам
В таблице ниже приведен анализ схем финансирования по величине NPV.
Исходя из чего можно сделать вывод о том, что самой выгодным казалось полная
оплата в начале проекта.
Таблица 13 – Схемы финансирования
Схема финансирования
- оплата в первый месяц
полностью
- оплата по завершению
проекта
- оплата по стадиям завершения проекта
- ежемесячно равными долями
- ежемесячно согласно затратам
NPV, руб
83 064,15
38 121,83
54 809,60
56 619,74
57 733,43
Расчет первой схемы финансирования.
63
Таблица 14 – Денежные потоки
ден.потоки от
операционной
деятельности
t b(t), руб.
0 740 217,16
1
2
3
4
5
6
инвестиции c(t), руб
13 633,00
112 272,51
102 150,75
137 623,90
123 448,16
118 501,85
72 521,50
накопленный
суммарный денежный поток
726 584,16
614 311,65
214 423,26
239 774,65
261 072,06
241 950,01
191 023,35
накопленный дисконтированный
суммарный денежный поток
726 584,16
615 477,61
515 437,54
382 056,98
263 657,57
151 182,50
83 064,15
Величина чистого дисконтированного дохода будет равна 83 тыс. руб. NPV
положительный, следовательно, следует принять проект эффективным, индекс
прибыльности PI  1,1. Таким образом, на каждый инвестированный в проект
рубль приходится 1,1 руб. полученных от проекта доходов. Максимальное значение ставки дисконтирования, при которой в проект стоит вкладывать денежные
средства 57,74% ( IRR  0,5774). Статический и динамический сроки окупаемости
составляют 1 мес.
Проведем анализ чувствительности показателя NPV при изменении сроков
работ на 5 дней. Так как общие затраты по проекту за 127 дня составляют 740
217,16 рублей, то один день работ затраты в среднем составят 5 828,48 рублей,
тогда задержка работ на 5 дней увеличит общие расходы на 29 142,41
рублей.
Рассчитаем показатель эффективности проекта NPV при увеличении затрат на
данную величину и при не изменении доходов. Показатель эффективности NPV
при новых затратах составил 55 691,12 рублей.
Эластичность в данном случае составит E  11,96 .
Таким образом, при увеличении сроков разработки проекта на 1% результирующий показатель NPV уменьшится на 11,96%, что является существенным изменением и свидетельствует о значимом влиянии фактора на показатели эффективности.
64
Далее рассчитаем показатель эластичности NPV при изменении заработной
платы сотрудникам. Предположим, что заработная плата рабочих возрастет на
5%, тогда общие суммарные затраты в прогнозных ценах увеличатся с 540 269
руб. до 567 282 руб. С такими изменениями NPV равен 56 975 руб. Эластичность
составляет -9,6%
Рассчитаем показатель эластичности NPV при изменении уровня инфляции.
При увеличении годовой инфляции на 5% величина NPV изменится на 8 866руб.,
эластичность составит: 15,4%.
Исходя из вышеизложенного можно сказать, что наибольшее влияние на
проект оказывает уровень инфляции. На данный показатель предприятие повлиять не может, поэтому при первоначальной оценке проекта следует брать во внимание пессимистичный сценарий развития.
Таким образом, в данной главе было описано сетевое и финансовое планирование проекта.
65
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В условиях стагнации экономики РФ автодилеры всеми возможными способами пытают привлечь внимание потенциальных покупателей: проводят промоакции, предлагают различного рода скидки, снижают процентные ставки по
кредитам (не без помощи государства), сотрудничают с разработчиками Интернет-порталов предлагающими помощь в выборе автомобиля. Однако существующие системы помощи потенциальным покупателям не всегда могут удовлетворить потребности их пользователей. Эта информация и послужила основой для
разработки автоматизированной экспертной системы поддержки принятия решений по выбору оптимальной модели автомобиля. В работе описан процесс создания такой системы.
В настоящее время рынок легковых автомобилей предлагает множество моделей различных комплектаций, которые могут удовлетворить потребности любого, даже самого привередливого покупателя. Именно поэтому очень важно учитывать те параметры, которые подойдут определенному потребителю.
В работе был дан обзор существующих на данный момент систем помощи при
покупке автомобиля, отмечены их достоинства и недостатки.
В ходе решения поставленных задач исследования выполнено проектирование экспертной системы, в частности, созданы диаграммы вариантов использования, классов и пакетов в нотации UML. В нотации BPMN построены диаграммы
оркестровки, хореографии и взаимодействия. Были выделены следующие действующие лица: Пользователь, Администратор, Системный аналитик и Сотрудник дилерского центра, определены их возможные действия.
Также следует отметить, что в первой главе описано построение дерева решений на базе алгоритма id3, с помощью которого была создана система продукционных правил, описан процесс получения рекомендации по выбору автомобиля
с помощью метода ELECTRE I.
Во второй главе был реализован модуль для работы с Пользователем, в ко-
66
тором исполнен процесс получения рекомендации по выбору оптимальной модели автомобиля. Для реализации проекта был использован метод Electre, а также
среда разработки Microsoft Visual Basic for Applications 7.0. Пользователю предоставляется возможность принять участие в экспертном опросе, по результатам которого даются рекомендации по выбору авто. При желании Пользователь может
сформировать группу аналогичных пользователей и получить рекомендацию,
учитывая их мнение. Пользователь может отказать принять участие в опросе и
получить рекомендацию на основе данных всех респондентов, результаты опроса
которых хранятся в БД.
Во избежание неудобств в эксплуатации транспортного средства и излишних расходов при его обслуживании необходимо учитывать те параметры, которые подойдут конкретному пользователю. Поэтому в разработанной ЭСППР присутствует возможность оценки значимости характеристик а/м.
В последней главе работы рассчитана себестоимость проекта, которая составляет 740 тыс. руб. и проведен анализ эффективности разработки на основе
расчета основных критериев эффективности. Было установлено, что проект является эффективным. Величина NPV составила 83 064,15 руб. Было отмечено, что
наибольшее влияние на показатель NPV оказывает величина инфляции. Также
была определена длительность проекта, которая составляет 127 дней.
Таким образом, в разработанном проекте реализована одна из возможных
методик по получению рекомендации выбора оптимальной модели автомобиля.
Однако нельзя забывать, что окончательное решение всегда остается за покупателем. Какой бы вариант не предлагала система, потенциальный покупатель всегда
имеет возможность выбрать любую из альтернатив.
67
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. ГОСТ 19.271-78. Единая система программной документации. Техническое задание. Требования к содержанию и оформлению. Введ. 01.01.80.
2. ГОСТ Р ИСО/МЭК ТО 15271-2002. Информационная технология. Руководство по применению ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207 (Процессы жизненного цикла
программных средств). Введ. 05.06.2002. ИПК Издательство стандартов, 2002. – 40
с.
3. ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207-2010. Информационная технология. Системная
и программная инженерия. Процессы жизненного цикла программных средств.
Введ. 01.03.2012. М.: Стандартинформ, 2011. – 106 с.
4. Методология функционального моделирования – руководящий документ. – Введ. 2000 – ИПК Издательство стандартов.
5. Балдин, К.В. Информационные системы в экономике: Учебник [текст] /
К.В. Балдин, В.Б. Уткин. – 7-е изд. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко», 2015. – 395 с.
6. Гальперин, И.Я. Российский рынок легковых автомобилей в условиях
глобального финансово-экономического кризиса [текст] / И.Я. Гальперин // Инновации и инвестиции. - 2013. - № 7. - С. 208-212.
7. Золотов, С.И. Интеллектуальные информационные системы: учебное пособие [текст] / С.И. Золотов – Воронеж: Научная книга, 2007. – 140 с.
8. Кравченко, Т. К. Экспертная система поддержки принятия решений
[текст] / Т.К. Кравченко – Открытое образование. 2010. №6 С.147-156.
9. Кравченко, Т.К. Адаптация методов семейства ELECTRE для включения
в экспертную систему поддержки принятия решений [текст] / Т.К. Кравченко,
А.А. Дружаев – Бизнес-информатика. 2015. №2 (32) С.69-78.
10. Кременов, С.И. Реализация методов ELECTRA для оценки конкурентоспособности компьютерных фирм [текст]: 08.00.05 «Экономика и управление
народным хозяйством»: автореф. дис. на соиск. учен. степ. канд. экон. наук / С.И.
Кремеров – Воронеж, 2010 – 15 с.
68
11. Ларичев, О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах: Учебник. Изд. второе, перераб. и доп. [текст]/ О.И.
Ларичев – М.: Логос, 2002. – 392 с.
12. Лотов, А.В. Многокритериальные задачи принятия решений: учеб. пособие [текст] / А.В. Лотов, И.И. Поспелова – М.: МАКС Пресс, 2008. – 197 с.
13. Макконнелл, С. Совершенный код [текст] / пер. с анг. – М.: Издательство «Русская редакция» – 2010. – 896с.
14. Матвеев, М.Г. Модели и метода искусственного интеллекта. Применение в экономике: учеб. пособие [текст] / М.Г. Матвеев, А.С. Свиридов, Н.А.
Алейникова. – М.: Финансы и статистика. 2014. – 448с.
15. Никлаус, В. Алгоритмы и структуры данных [текст] / пер. с анг. Ткачев
Ф.В. – М.:ДМК Пресс, 2010. – 272с.: ил.
16.Петрова, М. А. Экономические и социальные функции фонда обязательного медицинского страхования [текст]: 08.00.05 «Экономика и управление
народным хозяйством»: автореф. дис. на соиск. учен. степ. канд. экон. наук / Петрова Марина Алексеевна. – Москва, 2013. – 76 с.
17. Полялин, А.В. Компьютерные технологии в моделировании, управлении
и экономике. Сборник материалов VIII-й межвузовской научно-практической
конференции [текст] / Под. Общей ред. д.э.н., проф. А.В.Полянина – Орел: Издательство ОФ РАНХиГС, 2016. – 264с.
18. Репин, В.В. Бизнес-процессы компании: построение, анализ, регла ментация [текст] / В.В. Репин – М.: РИА «Стандарты и качество» – 2007 – 240с.
19. Русских, Т.Н. Математические методы поддержки принятия решений
[текст] / Т.Н. Русских. – Орел: ОГУ, 2012. – 158 с.
20. Рюмшина О.А. Основы информационных систем. Учебно-методическое
пособие [текст] / О.А. Рюмшина. – Орел: ГОУ ВПО «Орловский государственный
университет». – 2009 г. – 262 с.
21. Трофимова, Л.А. Управленческие решения (методы принятия и реализации) : учебное пособие [текст] / Л.А. Трофимова, В.В. Трофимов – СПб. : изд-во
СПбГУЭФ, 2011. – 190 с.
69
22. Хаммер, М. Реинжиниринг корпорации: Манифест революции в бизнесе [текст] / М. Хаммер, Дж. Чампи – пер. с англ. – Спб.: Издательство С.Петербургского университета – 1997. – 332с.
23. Автомобильный рынок России – 2017. Краткие итоги и прогнозы [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
http://dvizhok.su/business/avtomobilnyij-ryinok-rossii-—-2017.-kratkie-itogi-iprognozyi – Дата доступа: 05.05.2017
24. Дилеры продвигают новый инструмент торговли – лизинг для физлиц
[Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.zr.ru/content/articles/785298–
dilery-prodvigayut-novyj-instrument-prodazh-lizing-dlya-fizlic/
Дата
доступа:
05.05.2017
25. Обзор Интернет-ресурса авто am.ru [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
http://autosteam.ru/helpful-info/94-analitics/296-resurs-pokupki-prodazhi-avto – Дата
доступа: 05.05.2017
26.О
проекте
quto.ru
[Электронный
ресурс].
–
Режим
доступа:
https://quto.ru/about/ – Дата доступа: 05.06.2017
27. Роль транспорта в России [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
http://bibliofond.ru/view.aspx?id=513207 – Дата доступа: 05.06.2017
28. Эксперты прогнозируют всплеск продаж на авторынке в 2018 году
[Электронный ресурс]. – Режим доступа:
https://www.gazeta.ru/auto/2017/03/01_a_10551857.shtml#page3 – Дата доступа:
17.03.2017
70
Приложение 1
Листинг: автоматическое заполнение оценок критериев при выборе «на основе мнений сформированной пользователем группы респондентов»
UserForm3
Private Sub CommandButton2_Click()
…
Макрос11
Макрос10
Sheets("веса3").Select
h888 = Cells(Rows.Count, 1).End(xlUp).Row - 7
'забиваем ячейки общей матрицей
For ok = 2 To 15
For tyq = 2 To 8
Worksheets("группа").Cells(tyq, ok) = Worksheets("веса3").Cells(h888 + tyq - 1,
ok)
Next tyq
Next ok
Sheets("веса").Select
For j = 2 To 15
Worksheets("группа").Cells(9, j) = Worksheets("веса").Cells(1, j + 33)
Next j
Sheets("группа").Select
…
End Sub
Sub Макрос10()
' Макрос10 Макрос
Sheets("веса3").Select
Dim i As Integer
71
Dim j As Integer
Dim h As Long
h = Cells(Rows.Count, 1).End(xlUp).Row
tuw = 0
index = 1
Z=2
While index <= h
For j = 17 To 30
Worksheets("веса3").Cells(index, j) = Worksheets("веса3").Cells(index, j - 15) *
Worksheets("пробник").Cells(Z, 21)
'index = index + 1
Next j
tuw = tuw + 1
If tuw Mod 7 = 0 Then
Z=Z+1
index = index + 1
Else: index = index + 1
End If
Wend
Cells(h + 1, 1) = Cells(h, 1) + 1
…
Cells(h + 7, 1) = Cells(h, 1) + 1
i=1
While i <= h + 7
For j = 32 To 45
Cells(i + 7, j) = Cells(i, j) + Cells(i + 7, j - 15)
Next j
i=i+1
Wend
'присваиваем ячейки
72
Dim h567 As Long
h567 = Cells(Rows.Count, 2).End(xlUp).Row
For i = 1 To 7
For j = 2 To 16
Cells(h567 + i, j) = Cells(h567 + i, 30 + j)
Next j
Next i
End Sub
Sub Макрос11()
Sheets("веса").Select
Dim i As Integer
Dim j As Integer
Dim h As Long
h = Cells(Rows.Count, 1).End(xlUp).Row
index = 1
While index <= h
For j = 18 To 31
Worksheets("веса").Cells(index, j) = Worksheets("веса").Cells(index, j - 16) *
Worksheets("пробник").Cells(index + 1, 21)
'index = index + 1
Next j
index = index + 1
Wend
End Sub
73
Приложение 2
Занятость исполнителей
1 мес
2 мес
3 мес
4 мес
5 мес
6 мес
Руководитель Технический Программист Программист
проекта
писатель
2
1
Тестировщик
Верстальщик Консультант
176
92
0
0
0
0
108
176
152
0
0
0
8
0
176
0
128
128
40
0
0
176
0
64
64
64
48
0
176
48
0
0
0
0
176
104
0
0
0
0
0
104
74
АННОТАЦИЯ
Современному человеку часто приходится сталкиваться с проблемой выбора товара. Случай с выбором автомобиля не является исключением. Так как
данные о конкретной модели автомобиля, как правило, расположена на сайте
автодилера, пользователь вынужден просмотреть огромное количество ссылок.
В следствии чего возникает ряд неудобств. Другие ресурсы сводятся лишь к
набору голых характеристик марок и моделей. Таким образом ни одна из действующих систем помощи покупателю не позволяет получить ему рекомендацию по выбору автомобиля. Вышеизложенное подтверждает актуальность выбранной тематики.
В данной дипломной работе рассмотрен процесс создания системы поддержки принятия решений при выборе оптимальной модели автомобиля.
Структура работы представлена введением, двумя главами, семью параграфами, заключением, списком литературы и приложениями.
Во введении определены актуальность темы, цели и задачи, объект и
предмет исследования. В заключении сделаны выводы о проделанной работе и
подведен итог исследования.
В работе приведены обзор существующих систем помощи покупателю
авто, выполнено моделирование предметной области, проведено проектирование системы, а также приведен календарный план работ, оценены затраты на
разработку системы, разработан модуль для работы с пользователем.
Выпускная работа содержит 7 страницы машинописного текста, 14 таблиц, 31 рисунок и 2 приложения.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: система поддержки принятия решений, экспертные системы, метод Electre, деревья решений, алгоритм id3, информационные
систем, проектирование информационных систем, рынок легковых автомобилей в России, затраты на разработку информационных систем.
*;,"Ч
ГЁiiГЗffi&Г&4еТ
gi:;trl"f,
d*S{1
$ {у{ ilL\& |Tt
Орловский
ГУ
t'i,"],)hl
'"11
сIIрлвкА
о результатах проверки текстового документа на
наличие заимствований
пповепка выполнена в системе
' Антиплагиат.ВУЗ
Автор работы
Факультет. кафеrра.
номер группы
Тип работы
Название рабо гы
Разработка ивформачионнO.аЁаJI}rгачýЕкой,
ýиgf€мъI
воддЁF;.*кц
на автомобильном рьшке
Название фай,:rа
Маркияа Ашастасия Никодев
Проuенr, заимствования
8,45ол
Гlроuент цитирования
0.05%
Проuент оригинальности
91,5Уо
ffaTa проверки
l0:5l:l0
Мо:ули поискtt
Модуль
ев
gt, dоgх
l3 июня 20l7г.
..i'
иска ЭБС "БиблиоРоссика'!; I]итироваяке; Моду,яь пояска,9ý€
" Уrшворс,итетская бибдиотекв,.аrrдайи]tlКола.еrtдллцлддG
еJ-IBRA&Y,RU ; Модудь цоисff,ft :JД{буко]]i М9ду'лý.ttо.т{qýа },!Щý#i
ЭБС "Лань"; Молуль поиска.'ФfБОУ ВО ОГУ ипt,И ,,Ё.lр
п о
Работу проверил
дата подписи
Чтобы убедиться
в поминности справки,
используйте QR-код, который
содержит ссылкч на отчет.
Подпись проверяющего
ответ,на врпрос, является ли обнаруженное заимствование
кQрректным, система оставляет на усмотрение про8еряющего,
П'рЪдоставленная информация не помежит использованию в
коммерческих целях.
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа