Методические рекомендации к написанию курсовой работы по дисциплине «Системы статистического и интеллектуального анализа данных»

Методические рекомендации к написанию курсовой работы по дисциплине «Системы статистического и интеллектуального анализа данных» для направления 080700.68 – «Бизнес-информатика»
подготовки магистра

Авторы: Т.К. Богданова, Г.И. Перминов, О.М. Уварова

Цели написания курсовой работы:

Целями написания курсовой работы по дисциплине «Системы статистического и интеллектуального анализа данных» являются:

— углубление, систематизация и интеграция теоретических знаний и практических навыков, полученных при изучении данного курса;

— применение полученных теоретических знаний и практических навыков при решении прикладных задач;

— стимулирование навыков самостоятельной аналитической работы

— овладение современными методами научного исследования;

— выработка навыков презентации публичной дискуссии и защиты научных идей, предложений и рекомендаций.

Требования к студентам:

Курсовая работа

— исследовательская работа, выполняемая студентом самостоятельно под руководством научного руководителя.

Курсовая работа должна свидетельствовать о способности автора к применению полученных во время учебы теоретических знаний и практических навыков не только по дисциплине «Системы статистического и интеллектуального анализа данных», но и по другим общепрофессиональным, и специальным дисциплинам для решения разрабатываемых в курсовой работе проблем и задач.

Курсовая работа выполняется студентом по материалам, собранным им лично.

Рекомендуемый объем дипломной работы – от 20 до 30 страниц печатного текста с приложениями.

Оформление курсовой работы должно соответствовать требованиям, изложенным в соответствующих разделах рекомендаций.

Курсовая работа сдается на проверку и защищается у преподавателя, являющегося руководителем курсовой работы.

Срок сдачи

курсовой работы

– не позднее 1 июня текущего учебного года.

Примерное содержание курсовой работы:

1. предметная область исследования,

2. цели и задачи исследования,

3. построение модели,

4. интерпретация полученных результатов,

5. выводы,

6. список использованных литературных и web источников (со ссылками на них в тексте).

Руководители курсовых работ
: Богданова Т.К., Иванов Н.В., Исаев Д.В., Перминов Г.И, Уварова О.М.

Примерная тематика курсовых работ по разделу «Системы статистического анализа данных»

  1. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий машиностроительной отрасли в Центральном федеральном округе, г. Москве и Московской обл.
  2. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий машиностроительной отрасли в Уральском, Приволжском и Дальневосточном федеральных округах.
  3. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий машиностроительной отрасли в Тюменской области, Сибирском федеральном округе и Орловской области.
  4. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий машиностроительной отрасли в Ульяновской области, Южном федеральном округе и Ханты-Мансийском автономном округе-Югра.
  5. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий машиностроительной отрасли в Северо-Западном федеральном округе, Красноярском и Хабаровском краях.
  6. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий машиностроительной отрасли в Свердловской области, Приморском крае и Ямало-Ненецком автономном округе.
  7. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий машиностроительной отрасли в г. Санкт-Петербурге, Краснодарском крае и Белгородской области.
  8. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий машиностроительной отрасли в Архангельской области, Ставропольском крае и Республики Саха (Якутия).
  9. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий машиностроительной отрасли в Ростовской области, Республики Татарстан и Самарской области.
  10. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий машиностроительной отрасли в Оренбургской области, Республике Башкортостан и Сахалинской области.
  11. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий машиностроительной отрасли в Пермском крае, Томской и Иркутской областях.
  12. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий машиностроительной отрасли в Республике Коми, Омской и Саратовской областях.
  13. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий машиностроительной отрасли в Магаданской, Калининградской и Волгоградской областях.
  14. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий, занимающихся строительством в Центральном федеральном округе, г. Москве и Московской обл.
  15. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий, занимающихся строительством в Уральском, Приволжском и Дальневосточном федеральных округах.
  16. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий, занимающихся строительством в Ульяновской области, Южном федеральном округе и Ханты-Мансийском автономном округе-Югра.
  17. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий, занимающихся строительством в Северо-Западном федеральном округе, Красноярском и Хабаровском краях.
  18. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий, занимающихся строительством в Свердловской области, Приморском крае и Ямало-Ненецком автономном округе.
  19. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий, занимающихся строительством в г. Санкт-Петербурге, Краснодарском крае и Белгородской области.
  20. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий, занимающихся строительством в Архангельской области, Ставропольском крае и Республики Саха (Якутия).
  21. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий, занимающихся строительством в Ростовской области, Республики Татарстан и Самарской области.
  22. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий, занимающихся строительством в Оренбургской области, Республике Башкортостан и Сахалинской области.
  23. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий, занимающихся строительством в Пермском крае, Томской и Иркутской областях.
  24. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий, занимающихся строительством в Республике Коми, Омской и Саратовской областях.
  25. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий, занимающихся строительством в Магаданской, Калининградской и Волгоградской областях.
  26. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий розничной торговли и торговли автотранспортными средствами в Центральном федеральном округе, г. Москве и Московской обл.
  27. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий розничной торговли и торговли автотранспортными средствами в Уральском, Приволжском и Дальневосточном федеральных округах.
  28. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий розничной торговли и торговли автотранспортными средствами в Ульяновской области, Южном федеральном округе и Ханты-Мансийском автономном округе-Югра.
  29. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий розничной торговли и торговли автотранспортными средствами в Северо-Западном федеральном округе, Красноярском и Хабаровском краях.
  30. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий розничной торговли и торговли автотранспортными средствами в Свердловской области, Приморском крае и Ямало-Ненецком автономном округе.
  31. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий розничной торговли и торговли автотранспортными средствами в г. Санкт-Петербурге, Краснодарском крае и Белгородской области.
  32. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий розничной торговли и торговли автотранспортными средствами в Архангельской области, Ставропольском крае и Республики Саха (Якутия).
  33. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий розничной торговли и торговли автотранспортными средствами в Ростовской области, Республики Татарстан и Самарской области.
  34. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий розничной торговли и торговли автотранспортными средствами в Оренбургской области, Республике Башкортостан и Сахалинской области.
  35. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий розничной торговли и торговли автотранспортными средствами в Пермском крае, Томской и Иркутской областях.
  36. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий розничной торговли и торговли автотранспортными средствами в Республике Коми, Омской и Саратовской областях.
  37. Сравнительный анализ долговой нагрузки предприятий розничной торговли и торговли автотранспортными средствами в Магаданской, Калининградской и Волгоградской областях.
  38. Сравнительный анализ долговой нагрузки транспортных предприятий в Центральном федеральном округе, г. Москве и Московской обл.
  39. Сравнительный анализ долговой нагрузки транспортных предприятий в Уральском, Приволжском и Дальневосточном федеральных округах.
  40. Сравнительный анализ долговой нагрузки транспортных предприятий в Ульяновской области, Южном федеральном округе и Ханты-Мансийском автономном округе-Югра.
  41. Сравнительный анализ долговой нагрузки транспортных предприятий в Северо-Западном федеральном округе, Красноярском и Хабаровском краях.
  42. Сравнительный анализ долговой нагрузки транспортных предприятий в Свердловской области, Приморском крае и Ямало-Ненецком автономном округе.
  43. Сравнительный анализ долговой нагрузки транспортных предприятий в г. Санкт-Петербурге, Краснодарском крае и Белгородской области.
  44. Сравнительный анализ долговой нагрузки транспортных предприятий в Архангельской области, Ставропольском крае и Республики Саха (Якутия).
  45. Сравнительный анализ долговой нагрузки транспортных предприятий в Ростовской области, Республики Татарстан и Самарской области.
  46. Сравнительный анализ долговой нагрузки транспортных предприятий в Оренбургской области, Республике Башкортостан и Сахалинской области.
  47. Сравнительный анализ долговой нагрузки транспортных предприятий в Пермском крае, Томской и Иркутской областях.
  48. Сравнительный анализ долговой нагрузки транспортных предприятий в Республике Коми, Омской и Саратовской областях.
  49. Сравнительный анализ долговой нагрузки транспортных предприятий в Магаданской, Калининградской и Волгоградской областях.

Рекомендации студентам для выполнения расчетной части курсовой работы по разделу «Системы статистического анализа данных».

  1. Создать свою информационную базу в соответствии с тематикой курсовой работы по группе предприятий (группа характеризуется отраслевой принадлежностью и городами) (воспользоваться информационно-аналитической базой данных «Спарк» или «Vira»).
  2. Созданная база должна содержать информацию по ряду необходимых показателей для 1000 наиболее наполненных данными предприятий (подсчитать Missing
    командой Count
    )
    .
  3. Перевести исходные данные в формат SPSS. Для всех переменных в базе данных необходимо задать метки переменных, метки значений
    (в случае необходимости), шкалу и т.д.
  4. Добавить в созданную базу необходимые среднеотраслевые данные из справочника (в формате Excel
    ) (команда Merge
    )
    , а для тех показателей, для которых среднеотраслевая статистика отсутствует подсчитать ее по своей базе данных (из 1000 предприятий) (команда Aggregate
    ).
  5. Рассчитать описательную статистику
    для основных показателей: мин, мах, размах, среднее, медиану, среднеквадратичное отклонение, коэффициент ассиметрии и эксцесс.
  6. Проверить данные на нормальность и при необходимости провести преобразование данных (нормализацию). Построить ящичковые диаграммы для сравнения распределения показателей по отраслям (команда Explore
    ).
  7. Используя одну из методик подсчитать интегральный показатель на базе существующих (команда Compute
    ). Вычислить описательные статистики (см. п.5). Построить гистограмму
    распределения этого показателя.
  8. Выявить наличие связей, используя таблицы сопряженности, графики рассеяния и коэффициенты корреляции
    , между интегральным показателем и прочими показателями (исключая те показатели, на базе которых был рассчитан интегральный показатель).
  9. Определить значимо ли различаются средние значения заданного показателя по отраслям (ANOVA
    , непараметрические тесты сравнения средних
    ).
  10. Для проведения исследования рекомендуется использовать следующие показатели:

1. выручка от реализации

2. чистая прибыль,

3. чистый долг,

4. чистые оборотные средства,

5. отношение краткосрочного долга к прибыли от продаж

6. текущая ликвидность

7. норма чистой прибыли,

8. рентабельность активов

9. рентабельность собственного капитала

Примерная тематика курсовых работ по разделу «Интеллектуальный анализ данных»

№ п/п

Тема

Состав аналитики

Расчет устойчивости системы (старшего показателя Ляпунова) по временному ряду объекта конкретной предметной области.

1. Оптимальная ширина окна

2. Построение нейросетевой или генетической модели

3. Исследование модели на устойчивость по Ляпунову

Оценка фазовой размерности по отрезкам временного ряда объекта конкретной предметной области.

1. Построение моделей отрезка с разным числом входных переменных

2. Нахождение с помощью критериев оптимизации структуры необходимой размерности каждого отрезка

Расчет скользящего показателя хаотичности по Хёрсту по временному ряду объекта конкретной предметной области.

1. Построить показатель Хёрста по отрезкам временного ряда с помощью алгоритма относительного размаха

2. Построить скользящий показатель Хёрста по длине ряда, используя автокорреляционную функцию

Выполнить сингулярный спектральный анализ временного ряда объекта конкретной предметной области.

1. Используя программу SSA выделить трендовую, одну из гармонических и одну шумовую компоненту.

2. Реконструировать несколько компонент

3. Выполнить прогноз по нескольким компонентам

Произвести оптимальную сегментацию временного ряда объекта конкретной предметной области по критерию сохранения модели для каждого сегмента

1. Произвести нахождение оптимальной ширины скользящего окна для начального участка

2. Построить прогноз по найденной модели с вычислением критериев оптимизации структуры модели.

3. Найти конец 1-го сегмента

4. Повторить пп 1-3 до достижения конца ряда.

Решение задачи классификации объектов конкретной предметной области методом самоорганизующейся сети Кохонена

1. Сформировать входы и выходы сети.

2. Обучить сеть Кохонена;

3. Средствами окна «Частота выигрышей» идентифицировать кластеры в окне «Топологическая карта».

Решение задачи классификации объектов конкретной предметной области методом нейрoсетевой классификации с выходными значениями 1 из М

1. Подготовить исходные данные

2. Выбрать тип нейронной сети

3. Обучить нейросеть

4. Воспользоваться построенной моделью для отнесения наблюдений к построенным классам

Прогноз количественных переменных с помощью искусственной нейронной сети

1. Определить фазовую размерность

2. Перевести одномерный ряд в многомерный

3. Построить нейросетевую модель

4. Воспользоваться полученной моделью для прогноза

Кластеризация объектов конкретной предметной области с помощью нечетких множеств.

1. Перейти к сокращенному признаковому пространству

2. Построить нечеткую систему

3. Задать функции принадлежности для входных переменных

4. Задать функции принадлежности для выходных переменных

5. Создать логические правила

6. Ввести значения признаков для каждого объекта

7. Получить значение кластера для каждого объекта

Прогноз стратегий действий ЛПР с использованием нейросетевого алгоритма.

1. Методами If Then построить правила, классифицирующие наблюдения с получением надежности каждого правила

2. Пользуясь полученными значениями надежности правил построить классы действий ЛПР

3. Создать многомерную таблицу исходных данных для использования нейросети

4. Выбрать тип нейросети и обучить её

5. Построить модель действий ЛПР

6. Осуществить прогноз действий ЛПР

Решение задачи прогноза количественных переменных с помощью генетического алгоритма.

1. Создать многомерную таблицу исходных данных для использования генетического алгоритма

2. Проварьировать время эволюции для достижения приемлемой точности

3. Выполнить прогноз с помощью полученной модели

Построение регрессионно-авторегрессионной модели сильно зашумленного временного ряда объекта конкретной предметной области.

1. Проанализировать уровень зашумленности временного ряда

2. Подготовить исходные данные

3. В пакете MatLab задать порядок нелинейности модели и подготовить переменные

4. Построить множество вариантов нелинейных моделей с получением значений невязок

5. Выбрать лучшую модель

Проведение дискретного вейтвлет — анализа временного ряда объекта конкретной предметной области.

1. Осуществить загрузку данных в пакет Wavelet Toolbox MatLab

2. Оценить уровень зашумленности временного ряда

3. Очистить временной ряд от шума

4. Задать вейвлет – фильтры

5. Построить коэффициенты разложения

6. Получить компоненты временного ряда

7. Получить коэффициенты частотного спектра

8. Оценить закономерности полученных коэффициентов и их частотного разложения

Проведение непрерывного вейтвлет — анализ временного ряда объекта конкретной предметной области.

1. Осуществить загрузку данных в пакет Wavelet Toolbox MatLab

2. Построить графики исходных данных

3. Применить несколько различных типов вейвлетов для построения спектрограмм

4. Провести анализ спектрограмм для обнаружения сегментов, описываемых различными моделями

Решение задачи дискриминации объектов конкретной предметной области с бинарными выходными значениями

1. Подготовить многомерный массив исходных данных

2. Разбить подготовленную многомерную таблицу на две по содержанию в них бинарных выходных значений

3. Построить модель дискриминации с применением жесткого алгоритма и с нечеткими множествами

Решение задачи классификации объектов конкретной предметной области методом нейрoсетевой классификации с бинарными выходными значениями

1. Подготовить многомерный массив исходных данных

2. Разбить подготовленную многомерную таблицу на две по содержанию в них бинарных выходных значений

3. Построить модель классификации с применением жесткого алгоритма и с нечеткими множествами

Прогноз Временного ряда с булевыми переменными с помощью искусственной нейронной сети

1. Подготовить исходные данные

2. Выбрать тип нейронной сети

3. Обучить нейросеть

4. Осуществить прогноз

Кластеризация категорийных данных конкретной предметной области.

1. Подготовить исходные данные

2. Произвести расчет критерия

3. Кластеризовать объекты

Решение задачи прогнозирования булевых переменных методом построения логических правил.

1. Подготовить исходные данные

2. Загрузить исходные данные в пакет See-5

3. Построить логические правила

4. Протестировать полученные правила

5. Выполнить прогноз булевых переменных

Решение задачи классификации объектов конкретной предметной области методом «Деревья решений».

1. Подготовить исходные данные

2. Проанализировать объекты

3. Отнести новый объект к найденным классам

Прогнозирование зашумленного временного ряда объекта конкретной предметной области с помощью гибридной нейронной с нечетким выводом сети

1. Построить функции принадлежности (алгоритм Сугэно)

2. Создать в редактор правила гибридных нейросетей

3. Получить структуру нечеткой нейронной сети

4. Провести процесс обучения

5. Получить вид функций принадлежности после обучения

6. Построить ошибки прогноза

7. Получить аппроксимацию прогноза уравнением 10 порядка

Решение задачи ассоциации транзакционных рядов конкретной предметной области

1. Подготовить транзакционные исходные данные

2. Осуществить анализ ассоциаций

3. Осуществить анализ связей

Проанализировать данные методами Naive Bayes и др., входящими в состав аналитики MS SQL Server 2005

Провести анализ моделей, полученных методами ИАД и статистическими

1. Сравнить модели авторегрессий

2. Сравнить модели множественных регрессий

Выполнить прогноз точек перелома (бифуркаций) для объектов конкретной предметной области

1. Выполнить анализ изменения типа процесса скользящим показателем Хёрста

2. Проанализировать изменение устойчивости объекта с помощью старшего показателя Ляпунова

3. Найти точки бифуркации и периодичность их возникновения

Построить базу знаний в виде онтологии при анализе Web информации

1. Подготовить документы для обучения

2. Провести анализ подготовленных документов

3. Сформировать базу знаний

4. Осуществить представление знаний

5. Организация поиска знаний во внешнем источнике информации

При выполнении курсовой работы студенты могут использовать методы обработки данных, изученные в обоих разделах курсах.

Требования к оформлению курсовой работы.

Технические требования

Курсовая работа печатается на стандартном листе бумаги формата А4. Поля оставляются по всем четырем сторонам печатного листа: левое поле – 25 мм, правое – не менее 15 мм, верхнее и нижнее –20 мм, Шрифт Times New Roman размером 12, межстрочный интервал 1,5.

Страницы курсовой работы с рисунками и приложениями должны иметь сквозную нумерацию. Первой страницей является титульный лист, на котором номер страницы не проставляется. Второй лист – оглавление.

Титульный лист и оглавление оформляются по установленному образцу (Приложения 1, 2, 3).

Правила написания буквенных аббревиатур

В тексте курсовой работы, кроме общепринятых буквенных аббревиатур, могут быть использованы вводимые лично авторами буквенные аббревиатуры, сокращенно обозначающие какие-либо понятия из соответствующих областей знания. При этом первое упоминание таких аббревиатур указывается в круглых скобках после полного наименования, в дальнейшем они употребляются в тексте без расшифровки.

Правила написания формул, символов

Формулы располагают отдельными строками в центре листа или внутри текстовых строк. В тексте рекомендуется помещать формулы короткие, простые, не имеющие самостоятельного значения и не пронумерованные. Наиболее важные формулы, а также длинные и громоздкие формулы, содержащие знаки суммирования, произведения, дифференцирования, интегрирования, располагают на отдельных строках. Для экономии места несколько коротких однотипных формул, выделенных из текста, можно помещать на одной строке, а не одну под другой.

Нумеровать следует наиболее важные формулы, на которые имеются ссылки в работе. Порядковые номера формул обозначают арабскими цифрами в круглых скобках у правого края страницы.

Правила оформления таблиц, рисунков, графиков

Таблицы и рисунки должны иметь названия и порядковую нумерацию (например, табл. 1, рис. 3). В тексте, предшествующем появлению таблицы или рисунка, должна быть сделана ссылка в скобках (например, табл.1). Нумерация таблиц и рисунков должна быть сквозной для всего текста курсовой работы. Порядковый номер таблицы проставляется в правом верхнем углу над ее названием. В каждой таблице следует указывать единицы измерения показателей и период времени, к которому относятся данные. Если единица измерения в таблице является общей для всех числовых табличных данных, то ее приводят в заголовке таблицы после ее названия.

Порядковый номер рисунка и его название проставляются под рисунком. При построении графиков по осям координат вводятся соответствующие показатели, буквенные обозначения которых выносятся на концы координатных осей, фиксируемые стрелками. При необходимости вдоль координатных осей делаются поясняющие надписи.

При использовании в работе материалов, заимствованных из литературных источников, цитировании различных авторов, необходимо делать соответствующие ссылки, а в конце работы помещать список использованной литературы. Не только цитаты, но и произвольное изложение заимствованных из литературы принципиальных положений включаются в курсовую работу со ссылкой на источник.

Правила оформления библиографического списка

Библиографический список включает в себя литературные, статистические и другие источники, материалы которых использовались при написании курсовой работы. Он состоит из таких литературных источников, как монографическая и учебная литература, периодическая литература (статьи из журналов и газет), законодательные и инструктивные материалы, статистические сборники и другие отчетные и учетные материалы, Интернет-сайты. Порядок построения списка определяется автором курсовой работы и научным руководителем.

Способы расположения материала в списке литературы могут быть следующие: алфавитный, хронологический, по видам изданий, по характеру содержания, по мере появления в тексте. При алфавитном способе фамилии авторов и заглавий произведений (если автор не указан) размещаются строго по алфавиту. В одном списке разные алфавиты не смешиваются, иностранные источники обычно размещают в конце перечня всех материалов. Принцип расположения в алфавитном списке – «слово за словом», т.е. при совпадении первых слов — по алфавиту вторых и т.д., при нескольких работах одного автора — по алфавиту заглавий, при авторах-однофамильцах — по идентифицирующим признакам (младший, старший, отец, сын — от старших к младшим), при нескольких работах авторов, написанных им в соавторстве с другими — по алфавиту фамилий соавторов.

Хронологический список (составленный по году издания) целесообразен в том случае, когда основная задача списка — отразить развитие научной идеи. Принцип расположения заключается в следующем: описания под одним годом издания — по алфавиту фамилий авторов и основных заглавий (при описании под заглавием); описания на других языках, чем язык курсовой работы в алфавите названий языков; описание книг и статей — под своим годом издания, но в пределах одного года обычно сначала книги, потом статьи; описание книг, созданных самостоятельно и в соавторстве — в списке книг одного автора под одним годом сначала самостоятельно созданные, затем в соавторстве.

Библиографический список, построенный по характеру содержания описанных в нем источников, применяется в работах с небольшим объемом использованной литературы. Порядок расположения основных групп записей здесь таков: сначала общие или основополагающие работы, затем источники более частные, конкретного характера.

В библиографическом списке, составленном по порядку упоминания в тексте, сведения об источниках следует нумеровать цифрами с точкой. Связь ссылок и библиографического списка устанавливается по номеру источника или произведения в списке, заключенного в квадратные скобки.

При оформлении библиографического списка указываются все реквизиты книги: фамилия и инициалы автора, название книги, место издания, название издательства и количество страниц. Для статей, опубликованных в периодической печати, следует указывать наименование издания, номер, год, а также занимаемые страницы [1]
.

Правила оформления ссылок на использованные литературные источники

При цитировании текста цитата приводится в кавычках, а после нее в квадратных скобках указывается ссылка на литературный источник по списку использованной литературы и номер страницы, на которой в этом источнике помещен цитируемый текст. Если делается ссылка на источник, но цитата из него не приводится, то достаточно в круглых скобках указать фамилию автора и год в соответствии со списком использованной литературы без приведения номеров страниц. Такой порядок оформления ссылок на литературные источники позволяет избежать повторения названий источников при многократном их использовании в тексте.

Например: [15, c. 237-239]

(Гребнев, 1999)

(Fogel, 1992a, 1993a)

Правила оформления приложений

Приложение – заключительная часть работы, которая имеет дополнительное, обычно справочное значение, но является необходимой для более полного освещения темы. По содержанию приложения могут быть очень разнообразны: копии подлинных документов, выдержки из отчётных материалов, отдельные положения из инструкций и правил и т.д. По форме они могут представлять собой текст, таблицы, графики, карты.

В приложение не включается список использованной литературы, справочные комментарии и примечания, которые являются не приложениями к основному тексту, а элементами справочно-сопроводительного аппарата работы, помогающими пользоваться ее основным текстом. Приложения оформляются как продолжение курсовой работы на ее последних страницах.

Каждое приложение должно начинаться с новой страницы с указанием в правом верхнем углу слова «Приложение» и иметь тематический заголовок. При наличии в работе более одного приложения их следует пронумеровать. Нумерация страниц, на которых даются приложения, должна быть сквозной и продолжать общую нумерацию страниц основного текста. Связь основного текста с приложениями осуществляется через ссылки, которые употребляются со словом «смотри», оно обычно сокращается и заключается вместе с шифром в круглые скобки по форме. Отражение приложения в оглавлении работы делается в виде самостоятельной рубрики с полным названием каждого приложения.

Процедура защиты курсовой работы

Защита курсовой работы проводится в установленное время на кафедре.

Защита начинается с доклада студента по теме курсовой работы. Доклад следует начинать с обоснования актуальности избранной темы, описания научной проблемы и формулировки цели работы, а затем, в последовательности, установленной логикой проведенного исследования, раскрывать основное содержание работы, обращая особое внимание на наиболее важные разделы и интересные результаты. Заключительная часть доклада строится по тексту заключения курсовой работы, перечисляются общие выводы из ее текста без повторения частных обобщений, сделанных при характеристике разделов основной части, собираются воедино основные рекомендации. Студент должен излагать основное содержание курсовой работы свободно, не читая письменного текста.

После завершения доклада студенту задаются вопросы, как непосредственно связанные с темой курсовой работы, так и близко к ней относящиеся. При ответах на вопросы студент имеет право пользоваться своей работой.

Оценка за курсовую работу определяется научным руководителем и отражает качество работы, степень ее соответствия требованиям предъявляемым к курсовой работе, её защиту, включая доклад, ответы на вопросы.

Итоговая оценка по результатам защиты курсовой работы студента по пятибалльной и десятибалльной системам оценивания проставляется в ведомость и зачётную книжку студента, в которых расписывается научный руководитель.

Приложение 1

Заведующему кафедрой

Бизнес-аналитики

______________

д

.э.н., проф. Кравченко Т.К

._____

от студента гр. ________________

______________________________

ЗАЯВЛЕНИЕ

Прошу утвердить мне тему курсовой работы__________________________
________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

Научный руководитель _____________________________

(Ф.И.О.)

Подпись студента

Дата

Согласие научного руководителя ___________________________________________

(подпись)

Приложение 2

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ —
ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ

Факультет
__бизнес-информатика

____

Кафедра
____бизнес-аналитики

____

КУРСОВАЯ РАБОТА

На тему
___________________________________________________________________
______________________________________________________________________________________________________________________________________________________

Студент группы № ___________

____________________________

(Ф.И.О.)

Научный руководитель

____________________________

(должность, звание, Ф.И.О.)

Москва 2009

Приложение 3

Пример оформления оглавления

Содержание

№ страницы

Введение……………………………………………………………………………………….

Глава 1. Название главы
………………………………………………………………………

1.1. Название параграфа
………………………………………………………….

Глава 2. Название главы
………………………………………………………………………

2.1. Название параграфа
………………………………………………………….

Заключение…………………………………………………………………………………….

Список использованной литературы…………………………………………………………

Приложение……………………………………………………………………………………

[1]
См. ГОСТ 7.1-2003 «Библиографическая запись. Библиографическое описание. Общие требования и правила составления»




Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

79 − = 74