Дипломная работа: Автоматизация управления активами при помощи кластерного анализа паттернов поведения игроков рынка в ПАО «ФК Открытие»

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам
10
Оглавление
ВВЕДЕНИЕ ............................................................................................................ 11
1. Аналитическая часть ...................................................................................... 15
1.1. Технико-экономическая характеристика предметной области и
предприятия. Анализ деятельности «КАК ЕСТЬ» ......................................... 15
1.1.1. Характеристика предприятия и его деятельности .......................... 15
1.1.2. Организационная структура управления предприятием ............... 17
1.1.3. Программная и техническая архитектура ИС предприятия .......... 19
1.2. Характеристика комплекса задач, задачи и обоснование
необходимости автоматизации ......................................................................... 31
1.2.1. Выбор комплекса задач автоматизации и характеристика
существующих бизнес процессов ................................................................. 31
1.2.2. Определение места проектируемой задачи в комплексе задач и ее
описание ........................................................................................................... 33
1.2.3. Анализ информационных потоков проектируемой задачи ........... 33
1.2.4. Анализ системы обеспечения информационной безопасности и
защиты информации ....................................................................................... 37
1.3. Анализ существующих разработок и выбор стратегии автоматизации
«КАК ДОЛЖНО БЫТЬ» ................................................................................... 41
1.3.1. Анализ существующих разработок для автоматизации задачи .... 41
1.3.2. Выбор и обоснование стратегии автоматизации задачи ................ 42
1.3.3. Выбор и обоснование способа приобретения ИС для
автоматизации задачи.. ................................................................................... 45
1.4. Обоснование проектных решений .......................................................... 46
1.4.1. Обоснование проектных решений по информационному
обеспечению .................................................................................................... 46
11
1.4.2. Обоснование проектных решений по программному
обеспечению………………………………..………………………………..48
1.4.3. Обоснование проектных решений по техническому
обеспечению………. ....................................................................................... 49
2. Проектная часть .............................................................................................. 51
2.1. Разработка проекта автоматизации ........................................................ 51
2.1.1. Этапы жизненного цикла проекта автоматизации .......................... 51
2.1.2. Ожидаемые риски на этапах жизненного цикла и их описание .... 56
2.1.3. Организационно-правовые и программно-аппаратные средства
обеспечения информационной безопасности и защиты информации ...... 58
2.2. Информационное обеспечение задачи ................................................... 62
2.2.1. Характеристика нормативно-справочной, входной и оперативной
информации ..................................................................................................... 62
2.2.2. Характеристика результатной информации .................................... 64
2.3. Программное обеспечение задачи .......................................................... 65
2.3.1. Сценарий диалога ............................................................................... 65
2.3.2. Характеристика базы данных............................................................ 69
2.3.3. Структурная схема пакета (дерево вызова программных
модулей)…………………………………………………………….………..70
2.4. Испытания разработанного решения ...................................................... 72
2.4.1. Перечень объектов и функций, подлежащих испытаниям ............... 72
2.4.2. Методы проведения испытаний ........................................................... 73
2.4.3. Проведение проверочных испытаний и их результаты ..................... 79
3. Обоснование экономической эффективности проекта ............................... 82
3.1. Выбор и обоснование методики расчёта экономической
эффективности .................................................................................................... 82
12
3.2. Расчёт показателей экономической эффективности проекта .............. 83
Заключение ............................................................................................................ 88
ЛИТЕРАТУРА ....................................................................................................... 88
Приложения ........................................................................................................... 90
13
ВВЕДЕНИЕ
Распознавание паттернов - это процесс распознавания образов с
использованием алгоритма машинного обучения. Распознавание образов
может быть определено как классификация данных на основе уже
полученных знаний или статистической информации, извлеченной из
образцов и / или их представления. Прогнозируемая аналитика в науке о
данных может использовать алгоритмы распознавания образов, чтобы
изолировать статистически вероятные перемещения данных временных
рядов в будущее. В технологическом контексте паттерн может представлять
собой повторяющиеся последовательности данных во времени, которые
могут использоваться для прогнозирования тенденций, распознавания
изображений, которые идентифицируют объекты, частых комбинаций слов и
фраз для обработки естественного языка (NLP) или конкретных паттернов. В
ИТ распознавание образов - это часть машинного обучения, которая
выделяет распознавание образов данных или закономерностей данных.
Распознавание образов включает также классификацию образов.
Данная тема была выбрана для облегчения работы аналитиков и
трейдеров в компании ПАО «ФК Открытие» цель машинного обучения
научить ее учится на своих ошибках. Цель состоит в том, чтобы сделать
предположения, которые достаточно хороши, чтобы быть полезными.
Машинное обучение - это метод анализа данных, который автоматизирует
построение аналитической модели и также это область, в которой
используются алгоритмы для изучения данных и прогнозирования. Затем
алгоритм машинного обучения берет эти примеры и создает программу,
которая выполняет эту работу. Машинное обучение в значительной степени
опирается на статистику. Например, когда мы обучаем нашу машину, мы
предоставим ей данные по торгам за определенный промежуток времени
случайную выборку в качестве обучающих данных.
14
Понятие паттерн широко используется в финансах, экономике,
техническом анализе, прогнозной аналитике, медицине, криминалистике и
некоторых других предметных областях. Что характерно, он определяется в
этих областях знания по-разному:
как сущность явления, имеющего повторяющиеся черты;
как свойство повторяющихся компонентов, объединенных общей
структурой;
как процесс, фиксирующий модель взаимодействия изучаемых
объектов, включающего повторения.
Во всех этих предметных областях паттерны данных могут
использоваться в смысле выделения групп схожих объектов и изучения их
ключевых характеристик с проведением кластерного анализа для разбиения
всех объектов выборки на непересекающиеся кластеры для формирования их
классификации. В качестве паттерна обозначается некая выявленная
закономерность в данных или некая шаблонная структура данных.
Объектом исследования является ПАО БАНК «ФК ОТКРЫТИЕ».
Предметом исследования является кластерный анализ паттернов
поведения игроков.
Целью дипломной работы является автоматизация управления
активами при помощи кластерного анализа паттернов поведения игроков
рынка в ПАО БАНК «ФК ОТКРЫТИЕ».
Для достижения указанной цели необходимо решить ряд задач:
Произвести анализ предметной области;
Осуществить анализ текущего состояния автоматизации;
Описать выбор средств для разработки ПО;
Произвести расчет затрат на реализацию проекта.
Источник: https://baza.diplomsite.ru/previewfile/366