Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Аналитический обзор методов построения маркетинговых информационных систем образовательных услуг 11
1.1 Общие положения маркетинга образовательных услуг 11
1.1.1 Концепция маркетинга образовательных услуг 11
1.1.2 Высшее учебное заведение как субъект маркетинговых отношений 17
1.1.3 Методы маркетинга и проведение исследований 20
1.2 Анализ информационных систем маркетинговых исследований образовательных услуг 28
1.2.1 Общая характеристика информационных систем в маркетинге 28
1.2.2 Современные МИС 33
1.3 Анализ применения интеллектуальных компонентов в МИС 40
Глава 2. Разработка методов и алгоритмов проведения маркетинговых исследований образовательных услуг с применением интелектуальных компонент 51
2.1 Концептуальная модель маркетинговой информационной системы образовательных услуг 51
2.1.1 Управление маркетингом образования 51
2.1.2 Выбор методов решения задач маркетинговых исследований образовательных услуг 55
2.1.3 Требования к системе 64
2.2 Разработка структур и алгоритмов функционирования маркетинговой информационной системы 70
2.2.1 Информационное обеспечение маркетинговой информационной системы образовательных услуг 70
2.2.2 Состав интеллектуальных компонентов маркетинговой информационной системы образовательных услуг 77
2.3 Задачи прогнозирования в маркетинге образовательных услуг 89
2.3.1 Использование гибридной экспертной системы в задачах прогнозирования 89
2.3.2 Использование экспертных оценок при настойке ГЭС 95
2.3.3 Механизм предобработки входных данных 102
Глава 3. Программная реализация маркетинговой информационной системы образовательных услуг и результаты ее экспериментального использования 108
3.1 Состав и структура информационной системы 108
3.1.1 Общая структура системы 108
3.1.2 Функциональная схема системы 111
3.1.3 Выбор инструментального средства для построения программной реализации информационной системы 113
3.2 Особенности программной реализации маркетинговой информационной системы образовательных услуг 115
3.2.1 Реализация смешанных режимов функционирования системы 115
3.2.2 Структуры баз данных 117
3.3 Анализ результатов экспериментального использования системы 118
3.3.1 Прогнозирование спроса на специальность со стороны абитуриентов 118
3.3.2 Использование ГИС-технологий в МИС ОУ 125
3.3.3 Анкетирование различных аудиторий 128
Заключение 133
Список литературы 135
Приложение
- Анализ информационных систем маркетинговых исследований образовательных услуг
- Разработка структур и алгоритмов функционирования маркетинговой информационной системы
- Использование гибридной экспертной системы в задачах прогнозирования
- Особенности программной реализации маркетинговой информационной системы образовательных услуг
Введение к работе
Актуальность работы. В современных условиях значительно возросли требования к управлению высшим учебным заведением. Это вызвано, прежде всего, тем, что вуз стал более самостоятельным хозяйствующим субъектом, отсутствуют централизованные системы распределения специалистов, возросла сложность его внешних связей с другими организациями.
Как для любого рыночного субъекта для вуза, особую роль приобретает маркетинг. Маркетинг особо актуален для системы отечественного образования потому, что ей предстоит структурная трансформация в соответствии с новым качеством спроса на специалистов.
В России по вопросам маркетинга в образовании существует небольшое количество публикаций и монографий. Наиболее известны в этой области работы Панкрухина [60], появившиеся порядка 10 лет назад. Эти работы интересны с точки зрения общей теории маркетинга ОУ. Однако на современном этапе вузы отдают предпочтение практическим разработкам - конкретным методам маркетинга в высшем образовании, методикам проведения маркетинговых исследований, информационным системам поддержки принятия решений в маркетинговой деятельности вуза и т.п. Проведенный информационный поиск (в т. ч. через Internet) позволяет сделать определенные выводы. В настоящее время в основном функционируют системы автоматизации учета приема, учета текущей успеваемости, автоматизации бухгалтерского учета и кадров. Многие области автоматизации управления и поддержки принятия решений практически отсутствуют. Анализ показывает, что автоматизированные системы маркетинговых исследований и системы прогнозирования показателей функционирования ВУЗа не находят должного развития.
Общие аспекты основ представлены в некоторых научных журналах [25; 29; 37; 59; 73], однако о практической реализации системы в РФ автору неизвестно. Вполне допустимо и логично, что подобные разработки ведутся в ве-
5 дущих вузах России, но, судя по (Недостаточной освещенности вопроса в литературных источниках, о законченных решениях говорить рано. Общий анализ существующих систем и научных наработок в этой области позволяет говорить о новизне предлагаемой системы.
В связи с этим актуальными являются вопросы совершенствования информационной системы вуза, включения в нее новых задач, автоматизирующих процессы принятия решений управленческим персоналом.
Характерными особенностями комплексных маркетинговых исследований являются: их сложность и неформализованность, большие массивы первичной информации, искаженность и неточность данных, нестабильность внешней среды, неопределенность внутренних взаимосвязей.
Поэтому разработка моделей, методов, алгоритмов и программных комплексов для решения неформализованных задач, включающих в своем составе гибридные блоки оценки, прогнозирования и их применение при проектировании информационных систем маркетинговых исследований является современной актуальной проблемой.
Решению указанных проблем посвящена данная работа.
Объект диссертационного исследования выступает система управления маркетингом вуза как основа системы стратегического управления вузом.
Предметом исследований в диссертационной работе является структура маркетинговой информационной системы образовательных услуг (МИС ОУ), структура и алгоритмы функционирования интеллектуальных модулей с применением современных информационных технологий.
Цель диссертационной работы - разработка состава и структуры маркетинговой информационной системы образовательных услуг и её программная реализация.
Для достижения поставленной цели в диссертационной работе сформулированы следующие задачи:
На основе процессного подхода и методов системного анализа исследовать процесс управления маркетинговыми исследованиями образовательных услуг.
Провести анализ систем управления маркетингом вуза.
Выполнить анализ существующих подходов к проектированию и реализации систем маркетинговых исследований.
Определить структуру системы маркетинговых исследований образовательных услуг вуза.
Выделить интеллектуальные блоки и определить методы решения обрабатываемых ими задач маркетинга образования.
Разработать программную реализацию комплекса включающего блоки интеллектуальных компонентов, реализующих гибридную экспертную систему.
Провести вычислительные эксперименты использования интеллектуальных блоков на примере решения задачи прогноза спроса на образовательную услугу со стороны абитуриентов.
Методологическая база исследования. Поставленные в диссертационной работе задачи решались с применением методов системного анализа, теории принятия решений, проектирования информационных систем, методов искусственного интеллекта, а именно, нейронных сетей и продукционных экспертных систем.
Научная новизна работы заключается в достижении следующих научных результатов: - разработана структура системы маркетинговых исследований ОУ вуза с интеллектуальными компонентами на основе современных методов системного анализа и процессного подхода; разработано информационно - программное обеспечение для эффективного функционирования гибридной экспертной системы в составе интеллектуальных блоков системы маркетинговых исследований; реализован специализированный программный комплекс на основе предложенной структуры системы маркетинговых исследований образовательных услуг и методов обработки информации с использованием гибридной экспертной системы
Практическая значимость исследования результатов диссертационной работы заключается в том, что предложенные методы и алгоритмы реализации МИС ОУ могут быть использованы при организации МИС в любом образовательном учреждении и адаптированы под его особенности. Разработанная информационная система «Маркетинг образования» может быть использована для проведения маркетинговых исследований образовательных услуг в образовательных учреждениях различного уровня, разных форм собственности, а также для решения задач прогнозирования с использованием гибридной экспертной системы, работающей на основе искусственных нейронных сетей и продукционных экспертных систем.
Защищаемые положения
Структура системы маркетинговых исследований образовательных услуг вуза с интеллектуальными компонентами.
Механизмы функционирования гибридной экспертной системы в маркетинговых исследованиях образовательных услуг и её информационно-техническое обеспечение.
Автоматизированная маркетинговая информационная система «Маркетинг образования».
Результаты использования системы на примере решения задачи прогнозирования спроса на образовательную услугу со стороны абитуриентов.
Апробация работы Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на международных научно-технических конференциях «Измерение, контроль, информатизация» (г. Барнаул) в 2003-2005 годах, на
8 всероссийских семинарах «Нейроинформатика и ее приложения» (г. Красноярск) в 2004-2005 годах, на всероссийской научно-методической конференции "Открытое образование и информационные технологии" (г. Пенза, 2005 г.).
Публикации по теме диссертации опубликовано 6 работ, на интеллектуальную информационную систему «Маркетинг образования вер. 1.0» получено свидетельство о регистрации.
Структура и объем работы Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и 7 приложений общим объемом 156 страниц, содержит 45 рисунков, 5 таблиц.
В первой главе диссертационной работы «Система маркетинговых исследований услуг вуза с интеллектуальными компонентами» рассмотрен маркетинг образовательных услуг, как относительно новое явление для российского образования. Представлены общая концепция и основы данного явления. Рассмотрены взгляды различных авторов на применение маркетинга для решения задач стоящих перед образованием сегодня.
Проанализированы основные методы проведения маркетинговых исследований такие как: методы количественного сбора информации, методы качественного сбора информации, mix-методики.
Для большинства задач маркетинга характерны большой объем первичной информации, наличие качественных входных показателей, стохастический или неопределенный механизм вычисления результирующих значений. Все это позволяет сделать вывод о сложности и неформализованности многих задач маркетинга в образовательной сфере. В их решении значительную роль играет экспертный опыт, т.е. большинство задач решаются только высоко квалифицированными специалистами предметной области.
Проведен анализ требований выдвигаемых к организации маркетинговой информационной системы предприятия, определено её назначение. Представлена концептуальная схема системы маркетинговых исследований, с описанием информационных потоков и основных подсистем.
Рассмотрены существующие на рынке программные комплексы, автоматизирующие маркетинговые исследования и проанализирована возможность их применения в сфере образования. Сделан общий вывод - большинство из представленных программ не учитывает специфику маркетинга образования и не может удовлетворить большинство потребностей вуза в этом направлении.
Проанализированы существующие методы интеллектуальной обработки данных. Раскрыта возможность их применения в решении неформализованных задач маркетинга образования. Определены критерии формализации задач. Отдельно рассмотрено решение подобных задач путем построения аналитических зависимостей, продукционных экспертных систем и нейронных сетей. Представлены достоинства и недостатки каждого из методов.
В заключение главы приведено обоснование использования гибридных экспертных систем для решения задач маркетинга образования.
Во второй главе работы «Система маркетинговых исследований услуг вуза с интеллектуальными компонентами» рассмотрен процесс управления маркетингом образования, определены его основные задачи и функции. Представлен процесс принятия маркетингового решения в пространстве многих критериев. Рассмотрены основные задачи, стоящие перед маркетингом образовательных услуг с точки зрения формализации и предложены методы, позволяющие получить наиболее точные результаты, при их решении.
На основе полученных результатов приведена концептуальная схема организации маркетинговой информационной системы ОУ и описаны требования, предъявляемые к системе и основные принципы ее построения.
Подвергнуто детальному рассмотрению информационное обеспечение системы. Рассмотрены механизмы сбора и первичной обработки информации из внутренних и из внешних источников. За основу работы системы анализа первичной информации выбран смешанный режим, позволяющий ускорить процесс обработки данных и уменьшения количества ошибок путем вмешательства человека только в случае нештатОных ситуаций. Разработанные ме-
10 ханизмы сбора внутренней маркетинговой информации позволяют осуществить переход к электронному документообороту.
Подробно представлены блоки интеллектуальной составляющей системы реализованной на основе парадигмы гибридной экспертной системы. Рассмотрены особенности каждого из них. Описаны механизмы их функционирования и интерфейсы взаимодействия друг с другом.
Отдельно рассмотрено использование гибридной экспертной системы в задачах прогнозирования. Рассмотрены методы формирования экспертной группы для настройки дерева решений и определения набора входных показателей. Определены методы решения задач и методы предобработки данных на разных уровнях гибридной экспертной системы.
В третьей главе работы содержится описание программной реализации маркетинговой информационной системы образовательных услуг с интеллектуальными компонентами и особенности её осуществления.
В качестве иллюстрации использования системы приведено описание экспериментов по прогнозированию спроса на специальность со стороны абитуриентов, по использованию ГИС-технологий в маркетинговых исследованиях образовательных услуг и проведению анкетирования потребителей образовательных услуг.
В заключение диссертации формулируются основные выводы исследования и практических результатов использования предложенной системы в образовательных учреждениях.
Анализ информационных систем маркетинговых исследований образовательных услуг
Во всех успешных организациях маркетинговая информация собирается, анализируется и распределяется в рамках маркетинговой информационной системы (МИС), являющейся частью информационной системы управления организацией.
МИС - это совокупность (единый комплекс) персонала, оборудования, процедур и методов, предназначенная для сбора, обработки, анализа и распределения в установленное время достоверной информации, необходимой для подготовки и принятия маркетинговых решений [45]. Иногда говорят, что МИС - это способ продумывания решений по поиску необходимой менеджерам маркетинговой информации. Общепризнанно, что руководители и специалисты по маркетингу испытывают потребность в специфических информации и методах ее получения. Таким образом, МИС - это концептуальная система, помогающая решать как задачи маркетинга, так и задачи стратегического планирования [28].
Концепция МИС возникла в США, где и началась ее практическая реализация в начале 70-х годов, спустя несколько лет после разработки концепции автоматизированной системы управления (АСУ) применительно к отдельным организациям.
Разумеется, функции МИС существенным образом зависят от специфики организации: вида деятельности, типа рынка, продукции. Индивидуальные особенности будут у производственных, торговых или образовательных организаций.
МИС трансформирует данные, полученные из внутренних и внешних источников, в информацию, необходимую для руководителей и специалистов маркетинговых служб. МИС распределяет информацию среди руководителей и специалистов маркетинговых служб, принимающих соответствующие решения. Кроме того, МИС, взаимодействуя с другими автоматизированными системами организации, поставляет нужную информацию руководителям других служб (производственных, НИОКР и др.). Внутренняя информация содержит данные о заказах на продукцию, объемах продаж, отгрузке продукции, уровне запасов, об оплате отгруженной продукции и др. Данные из внешних источников получаются на основе проведения маркетинговой разведки (из подсистемы текущей внешней информации) и маркетинговых исследований.
Основной задачей МИС является преобразование имеющейся информации о состоянии ОМ, также о процессах, протекающих в среде маркетинга, в форму, необходимую и воспринимаемую ЛПР, которая позволяет ему оценить состояние ОМ, оценить развитие ситуации, смоделировать ее изменение [13].
В основу общей структуры МИС многими авторами [13; 30; 18] положена модель предложенная Ф. Котлером [46]. Рассмотрим структуру представленную в [30](рис. 2). Общее назначение подсистем в данной работе определено следующим образом.
Подсистема внутренней отчетности является основой МИС. В ней отражаются сведения о заказах, продажах, ценах, запасах, дебиторской и кредиторской задолженностях и т.п. Анализ внутренней информации позволяет менеджеру по маркетингу выявить перспективные возможности и насущные проблемы предприятия.
В то время как подсистема внутренней отчетности содержит и предоставляет данные о том, что уже произошло, подсистема системы маркетингового наблюдения предоставляет сведения о ситуации на рынке в данный момент. Маркетинговое наблюдение определяется как постоянная деятельность по сбору текущей информации об изменении внешней среды маркетинга, необходимой как для разработки, так и для корректировки маркетинговых планов.
Маркетинговые исследования в отличие от маркетингового наблюдения предполагают подготовку и проведение различных обследований, анализ полученных данных по конкретной маркетинговой задаче, стоящей перед предприятием. Другими словами, маркетинговые исследования проводятся периодически, а не постоянно, по мере появления определенных проблем.
В МИС также входит подсистема обеспечения маркетинговых решений, которая представляет собой взаимосвязанный набор систем данных, инструментов и методик, с помощью которого предприятие анализирует и интерпретирует внутреннею и внешнюю информацию.
Рассмотренная структура с точки зрения автора не ориентированна на комплексное использование возможностей автоматизации системы управления маркетингом. Функции анализа, планирования и контроля отведенные в схеме менеджеру по маркетингу должны быть введены в систему и выполняться её внутренними алгоритмами. В подсистему анализа маркетинговых решений должен входить набор процедур и логических алгоритмов, основанных на опыте экспертов и называемых экспертными системами.
Идея экспертной системы по мнению [29], состоит в следующем: в то время как традиционные счетные программы имеют дело лишь с фактами, экспертные системы опираются на "профессиональную культуру". Говоря о профессиональной культуре, имеют в виду всю совокупность неформальных эвристических приемов, догадок, интуитивных суждений и умение делать выводы, которые трудно анализировать явным образом, но которые, по сути дела, и составляют основу квалификации эксперта, приобретаемой им на протяжении всей его профессиональной деятельности. Знания, используемые в такой системе, получаются от специалистов данной области в виде правил, обычно многих сотен правил, которые в совокупности создают "базу знаний" компьютера. Экспертная система состоит из базы знаний и механизма "вывода" - программы, которая способна находить логические следствия из всей совокупности имеющихся в системе правил.
Разработка структур и алгоритмов функционирования маркетинговой информационной системы
Первичная информация является очень важным фактором любых исследований, т.к. её релевантность и систематизация позволяют получать адекватные результаты текущей ситуации и прогнозировать любые показатели с наибольшей достоверностью. Для получения первичных показателей в система маркетинговых исследований ОУ присутствует (см. п. 2.1.1) системы сбора и первичной обработки информации(ССиПОИ). В предлагаемой системе маркетинговых исследований выделим этапы обработки информации, отражающие функциональность системы: а) Сбор информации, используя методы сбора маркетинговой информа ции (см. п. 1.3.3) б) Предварительная обработка полученной маркетинговой информации в) Технический анализ информации г) Интерпретация результатов анализа ССиПОИ состоит из следующих компонентов: - Система сбора информации - Система анализа первичной информации - Система классификации и кодирования - Модули представления данных - Система статистической обработки информации - Модуль взаимодействия с БД Система сбора информации, учитывая большую и сложную организационную структуру вуза, должна иметь распределенную структуру, чтобы уменьшить требования к техническому обеспечению по части сбора маркетинговой информации. Это может быть достигнуто путем внедрения в структурные подразделения участвующие в сборе маркетинговой информации специализированных программных модулей или использование существующих автоматизированных систем. Использование распределённой структуры сбора информации и применение систем классификации позволяет при обмене информацией между структурными подразделениями применять электронный документооборот.
В соответствии с данными консалтинговых агентств более 80% всех деловых документов приходится на долю бумажных форм. Обработка традиционных печатных форм - дорогостоящее дело: она включает задачи проектирования форм, заполнения, хранения данных, а также рутинной обработки каждой созданной формы. Электронная технология подразумевает не заполнение бумажных форм и их последовательную обработку, а работу с электронными формами сразу с этапа заполнения до этапа извлечения данных и их сбора в определенной базе данных (или экспорт этих данных в какое-либо специализированное приложение). Проектируемая МИС позволяет полностью перейти на электронный документооборот, но существующее положение дел не позволяет полностью воспользоваться. Этому мешает разная техническая оснащенность подразделений, уровень знаний сотрудников в области ИТ-технологий, не распространенность систем электронной подписи и общий менталитет о необходимости аналога в твердой копии. Подразделениями, представляющими интерес с точки зрения маркетинга ОУ, следует считать: приемную комиссию, кафедру, деканат, финансовый отдел (рис. 17). Для своевременного получения информации необходимо разработка интерфейсов взаимодействия и конвертации данных в МИС из других информационных систем подразделений вуза. На базе соответствующих программ проводится сбор, накопление информации, связанные с различными по характеру источниками данных. Для аналитической обработки информации в программе учитываются показатели внутренней деятельности вуза и информация о состоянии внешней среды. Зачастую во всех вузах автоматизация приемной комиссии производится силами отделов автоматизации вузов, и не требует каких-либо доработок. Для организации взаимодействия необходимо согласование форматов и структуры данных при организации интерфейса сопряжения между системами. Деканат, как и приемная комиссия, тоже имеет необходимые программные пакеты, что позволяет и здесь свести задачу к разработке модуля взаимодействия и соответствия справочников. Механизм получения информации из деканата и приёмной комиссии имеет схожую структуру. Сбор информации от финансово-экономических отделов может быть также реализован через модуль взаимодействия с существующими системами бухгалтерско-экономического учета. Кафедры в настоящее время являются наименее автоматизированными с точки зрения управления учебным процессом. Поэтому целесообразно наличие распределенных модулей МИС необходимых для сбора информации. Общая структура подобного модуля представлена на рис. 19. Система анализа первичной информации является смешанной, в своей основе она содержит пакетный механизм обработки данных, однако в любой момент может быть переведена в диалоговый режим. В этот режим она также переходит в нештатной ситуации, т.е. когда данные являются противоречивыми или не точными, и предоставляет пользователю выбрать необходимое действие. Анализ информации осуществляется на нескольких этапах поступления информации.
Первый этап осуществляется на распределенных модулях МИС. При обнаружении не полноты, не точности, семантической недостоверности данных пользователю выдается сообщение о возможной ошибке. Этот этап является информационным, т.е. ни каких действий кроме сообщений не предпринимается, исключение является структура некоторых реквизитов, которая обязательно должна соответствовать предъявленным требованиям. Второй этап происходит при поступлении информации в единое хранилище данных МИС. На этом этапе происходит проверка идентичная проверке первого этапа, однако в отличие от неё, данные не прошедшие проверку выбраковываются и не поступают в БД, либо поступают частично. На втором этапе добавляется также анализ качественной составляющей поступающих данных, из них формируется репрезентативная выборка, по результатам оценки которой, формируется общий показатель достоверности и релевантности данных. На этом этапе содержание операций приёма, контроля и регистрации поступающей информации зависит от типа носителя первичной информации. Если информация представлена на бумажном носителе, то необходима следующая совокупность действий [75]: - контроль количества поступивших документов, полноты и качества их заполнения; - отбор правильно заполненных документов и их регистрация; - отбраковка документов, не соответствующих предъявляемым требованиям; - формирование запроса на исправление документов с ошибками к подразделению, из которого они были получены. Если информация поступает на машинном носителе, то в этом случае проверяется качество записи, автоматическая проверка и отбраковка неверных данных. Третий этап осуществляется после прошествия определенного периода, он заключается в поддержании БД МИС в релевантном состоянии. Этот этап может быть осуществлен как целенаправленно, при низкой релевантности данных, так и в процессе выполнения каких-либо функций маркетинга ОУ.
Использование гибридной экспертной системы в задачах прогнозирования
В маркетинговой деятельности отдельно выступают задачи изучения и прогнозирования спроса. При их решении определяются: общий объем покупательского спроса по группам или видам услуг; внутригрупповая ассорти ментная структура спроса по товарным признакам; сезонные колебания спроса и степень его удовлетворения по видам услуг.
Большинство маркетинговых исследований носит аналитический и прогнозный характер, а основными элементами их выполнения является моделирование изучаемых процессов, закладываемых в создание АИТ маркетинга.
Изучение и прогнозирование спроса на продукцию является одной из основных функций маркетинга. Решение задач оценки спроса проводится в пространстве и во времени.
Спрос представляет собой сложное социально экономическое явление, которое складывается и развивается в определенных условиях под влиянием различных по своей природе взаимосвязанных факторов. На сегодняшний день существует более 100 методов прогнозирования [48]. Всеми авторами выделяются качественные и количественные методы. Методы качественного анализа применяются, когда отсутствуют эмпирические данные, являющиеся основой прогнозирования. Основным недостатком качественных методов является их слабая надёжность. Высокая вероятность прогнозирования достигается с применением количественных и комбинированных методов.
Основной формой представления информации являются временные ряды (ВР), т.е. ряды динамики, у которых в качестве признака упорядочения берется время. Поэтому временной ряд экономического показателя можно представить в виде следующей зависимости: где ti- временной момент, /,єТр;; /?( .)- информационный объект (показатели), зафиксированный в момент t.t; п - количество членов ряда.
В общем случае отображение временного ряда Dn в виде данных, представляет собой множество п упорядоченных по возрастанию времени пар ((/(О» /)» /є TPJ - 1»Л При этом значение может быть как количественным, так и качественным. В работе будем рассматривать временные ряды, у которых значение р имеет количественную меру (т.к. качественные характеристики можно преобразовать в количественную форму). Отметим также, что для временного ряда Д, существенно то, в каких единицах Я измеряется значение р).
Основной целью статистического анализа ВР является изучение соотношения между закономерностью и случайность в формировании значений элементов ряда, оценка количественной меры их влияния. Закономерности, объясняющие динамику показателя в прошлом, могут быть использованы для прогнозирования его значений в будущем, а учет случайности позволяет определить вероятность отклонения от закономерного развития и их возможную величину.
Статистические методы исследования исходят из предположения о возможности представления уровней ряда в виде суммы нескольких компонент, отражающих закономерность и случайность развития [33]: E(t) - остаточная компонента Тренд представляет собой устойчивое изменение показателя в течение длительного времени. Он выражается аналитической функцией, которая используется для формирования прогнозных оценок.
Сезонная компонента характеризует устойчивые внутригодичные колебания уровней. Она проявляется в некоторых показателях, которые представлены квартальными или месячными данными. Наличие устойчивых колебаний в суточных или недельных данных может рассматриваться как циклическое и отображается сезонной компонентой.
Остаточная компонента представляет собой расхождение между фактическими и расчетными значениями. Если построена адекватная (хорошая) модель, то E(t) является близкой к 0, случайной, независимой, подчиняющейся нормальному закону распределения компонентой. В противном случае модель является плохой.
Качество модели с формально-статистической точки зрения оценивается на основе ее адекватности и точности. Адекватность моделей оценивается путем исследования свойств остаточной компоненты, т.е. расхождений, рассчитанных по модели уровней и фактических наблюдений. Точность модели характеризует степень близости расчетных данных к фактическим. На основе характеристик точности и адекватности рассчитывается обобщенный показатель качества модели, который используется для определения лучшей модели.
В основе сезонных моделей лежат их несезонные аналоги, которые дополнены средствами отражения сезонных колебаний. Сезонные модели способны отражать как относительно постоянную сезонную волну, так и динамически изменяющуюся в зависимости от тренда. Первая форма относится к классу аддитивных, а вторая - к классу мультипликативных моделей. Большинство моделей имеет обе эти формы.
Особенности программной реализации маркетинговой информационной системы образовательных услуг
Как уже отмечалось ранее, учитывая все требования к МИС ОУ и принимая во внимание техническое оснащение многих вузов, реализованная система может работать в двух режимах: централизованном и распределенном. Централизованный режим позволяет всем пользователям системы работать в режиме реального времени. Режим реализован с использованием web-технологий и программного клиента. Как видно из рис. 35 доступ к данным в обоих случаях реализован на основе трехуровневой архитектуры. Эта архитектура всю основную нагрузку по расчетам, проверке и доступу к данным переносит на сервер приложений и сервер БД. Это позволяет существенно снизить требования «тонкого клиента» к аппаратуре и снизить затраты на развертывание системы. В данном случае возникают вопросы разграничения доступа и обеспечения сохранности данных. Эти проблемы решаются с помощью ролей, т.е. каждому пользователю системы назначается какая-либо роль.
В зависимости от роли ему назначаются права доступа к данным, и определяется перечень действий, кото рые пользователь может осуществлять с этими данными. Формирование ролей и назначение их пользователем осуществляется через сервисный модуль администратором системы. При работе в режиме off-line, т.е. используя распределенные модули системы, пользователи имеют полные права над всеми данными присутствующими в клиенте АМИС. Частичное дублирование данных сервера БД АМИС позволяет не накладывать жесткие ограничения на действия пользователя. При импорте данных в центральную БД, они проходят тщательное тестирование на допустимость значений и соответствие используемым классификаторам. В случае возникновения ситуации, где требуется вмешательство пользователя, процесс импорта из пакетного переходит в диалоговый режим и ожидает решения пользователя. Импорт данных из других АСУ подразделений вуза может быть реализован как с использованием средств телекоммуникаций, так и с помощью магнитных носителей. Это зависит от технической оснащенности вуза. В целях безопасности и сохранности информации взаимодействие с выпускниками предлагается осуществлять через web-сайт вуза, напрямую никак не связанный с сервером БД АМИС. Основные экранные формы сайта приведены в приложении Е. Частота синхронизации информации между БД web-сайта и сервером АМИС пропорционально зависит от посещаемости сайта. Общая структура сайта построена по модульному принципу, что позволяет добавлять новые блоки, существенно не изменяя саму структуру. За формирование страницы отображаемой в браузере отвечает управляющий модуль, схема работы которого представлена на рис. 36
Общая структура БД МИС «Маркетинг образования» представлена на Данная схема показывает разделение общей БД на две части: БД первичных маркетинговых показателей и БЗ интеллектуальных компонент. Более подробная схема связей между таблицами, приведена в Приложении Б. Данное разделение, предложено в связи с различной частотой обращения к этим частям. Так БД первичных показателей ежедневно изменяется, дополняется и редактируется, в то время как работа с БЗ происходит периодически, по мере накопления необходимых первичных данных и удаленности отдельных задач во времени. Для разгрузки сервера БД эти части реализованы в отдельных физических файлах. Это позволяет уменьшить объем БД и сократить нагрузку на сервер БД путем перевода БЗ на другую ЭВМ. Структура БД отвечает следующим требованиям: - контролируемая избыточность данных; - стандартизация данных за счет использования классификаторов; - специализация интерфейса для администратора БД и пользователя системы; - контроль целостности данных; - защита данных от несанкционированного доступа; - наличие вспомогательных программных средств (утилит) проектирования и эксплуатации БД. Для подтверждения положений выдвинутых нами ранее, приведем результаты экспериментального использования МИС ОУ. Одной из важных задач в маркетинге следует считать прогнозирование спроса на оказываемые услуги. Спрос на образовательные услуги, как отмечалось прежде, формируется на рынке труда и рынке образовательных услуг, в качестве примера рассмотрим последний. Из инструментария входящего в состав ГЭС ориентированными на решение зада оценки и прогнозирования являются нейронные сети. Упростим структуру ГЭС и проведем эксперимент с использованием нейросетевого модуля. Входящими данными выступили: - общее количество населения в возрасте от 16 до 24 лет1 - количество выпускников средних учебных заведений в т. ч. а) окончивших с медалью б) окончивших на 4 и 5 - среднемесячная заработная плата - количество мест на специальность в т. ч. а) бюджетных б) платных - престиж специальности, который складывался из: а) количества заявлений на место за последние 3 года б) востребованность специальности со стороны организаций - стоимости обучения - проходной балл на специальность Перечь входных параметров, априорно является неполным, поскольку невозможно в общем случае описать все независимые и зависимые признаки, существенные для моделирования объекта или процесса. Это связано и с нашим ограниченным представлением о моделируемом объекте, и с ограничениями на возможность проведения тех или иных измерений. В данном случае выбор наиболее информативной подсистемы признаков приобретает важное значение, поскольку уменьшение числа признаков часто улучшает качество решения (и сокращает экономические и временные затраты на измерения или сбор информации). Желательно иметь возможность определения значимости каждого признака для принятия решения и выделения минимально необходимого набора базовых признаков для прогнозирования целевого признака с заданной точностью.
