Информатика. Шпоргалки к госэкзамену
Рефераты >> Информатика >> Информатика. Шпоргалки к госэкзамену

1.2.4. Почти все папки, можно будет разделять с другими пользователями, например руководитель может разделить свой календарь с секретарем и дать ему право записывать туда

новые встречи, без права редактировать встречи назначенные им самим. Причем некоторые встречи можно пометить как частные и закрыть доступ к ним других сотрудников.

1.2.5. Календарь позволит расписать ваш график с точностью до 5 минут. Причем вы сможете за секунды распечатать свой ежедневник, еженедельник, ежемесячник. Также календарь

всегда Вам напомнит о Важных делах, встречах которые вы или Ваш секретарь в него занесли.

1.2.6. Дневник, запоминает какие файлы вы открывали и Вам не придется вспоминать где вы сохранили тот или иной файл.

1.2.7. Контакты позволят хранить о ваших контрагентах, партнерах, сотрудниках, более 50 различных параметров, начиная от телефонов, е-маилов, днях рождения, годовщинах,

комнатах и отделах где работает контакт, и заканчивая реквизитами помощников.

1.2.8. Заметки с успехом заменят желтые листочки, которые вечно теряются, и когда нужно их не найдешь. В них вы можете записывать все что угодно, мысли, телефоны, и т.п

1.2.9. Возможности создания коллективных рассылок, как отдельным пользователям так и подразделениям.

1.2.10. Работа с почтой Интернета. Т.е. можно выделить в офисе единую точку Интернета (например у секретаря), после получения секретарь рассылает далее по адресатам.

1.3. Создание внутренней сети документов (Интранет).

1.3.1. Все нужные документы прайс-листы, наиболее важные приказы по предприятию, можно размещать в Интранете, с правом размещения там документов, только пользователям

имеющим соответствующие полномочия. Все документы открываются в режиме только для чтения. Отдельные части Интранета могут быть закрытыми.

1.3.2. Интранетовские ссылки будут полностью доступны в MS Outlook 2000 (не путать с Outlook Express) т.е. вам не нужно будет переключаться в разные приложения. Таким образом MSOutlook 2000 (в дальнейшем XP) становится мощным коммуникационным центром, бъединяющий в себе все информационные ресурсы предприятия.

1.4. Создание Интернет решения (опционально).

1.4.1. Создание Корпоративного веб-сайта.

1.4.2. Создание Интернет-магазина с взаимодействием с Корпоративной системой управления (пункт 2).

1.4.3. Проведение выделенного канала интернет.

1.4.4. Настройка единого доступа в Интернет всех пользователей локальной сети, с разделением прав доступа.

1.4.5. Настройка защиты от внешних вторжений из Интернета.

2. Создание корпоративной системы управления.

2.1. Если у вас есть уже система где ведется бухгалтерский или торгово-складской учет (управленческий и финансовый учет), то мы в нее добавляем следующую функциональность (в

настоящий момент только в системы на базе 1С Предприятие 7.7 (Бухгалтерия, Торговля и склад, Зарплата и Кадры) и выше)

2.1.1. Создание элементов финансового анализа

2.1.1.1. Создание универсального отчета по банку и кассе, позволяющего получать информацию как в сводном виде (банк и касса вместе), так и в раздельном виде. Таким образом можно

ответить на вопрос а сколько всего денег, не прибегая к утомительным вычислениям и не зовя на помощь бухгалтера.

2.1.1.2. Разделение информации о деньгах по статьям приходов и расходов. Таким образом можно получить информацию не только в разрезе валют, банков, касс, но и затрат. При

необходимости можно добавить дополнительные разрезы, например подразделения.

2.1.2. С заданным интервалом, формирование электронного письма руководителю (или нужным пользователям), с любой информацией из системы (1С Предприятие), например отчет по

банку, по кассе, продажи за день, выписанные счета, проплаченные счета, остатки товара на складах в количествах и суммах, взаиморасчеты с клиентами. Все отчеты формируются

как в краткой так и в развернутой форме.

2.1.3. В любые существующие отчеты добавляется возможность отправки по электронной почте (особенно данная функция удобна при работе с филиалами).

2.1.4. Система поддержки продаж (один из вариантов реализации).

2.1.4.1. Менеджер выписывает счета.

2.1.4.2. Бухгалтер проверяет проплату счетов например с помощью системы клиент-банк. В случае если счет проплачен бухгалтер ставит статус счета на Проплачен по банку или

Проплачен по кассе, в зависимости от вида оплаты.

2.1.4.3. Немедленно менеджеру отправляется письмо с информацией о том что счет 124 от 01.01.2002 на сумму 4567.34 в валюте РУБ. проплачен контрагентом ООО АБ Экспорт.

2.1.5. Создание системы сделок.

2.1.5.1. Во все финансовые документы добавляется раздел сделки по которой совершена проплата, или получение денег (если это внутрихозяйственные расходы, поле сделки остается

пустм). Таким образом можно посмотреть полный паспорт сделки, включая транспортные расходы, погрузочно-разгрузочные расходы и т.п. и можно точно вычислить прибыль до налогообложения.

2.1.5.2. Каждому менеджеру назначается процент от прибыли в каждой конкретной сделке. И ежемесячно менеджеру высылается электронное письмо о его сделках, а начальнику отдела все

сделки за период с разбивкой по менеджерам, клиентам, и например регионам.

5. Роль информационных технологий в повышении интеллектуального потенциала организации, в повышении её конкурентноспособности, в формировании принципиально новых

бизнес-процессов.

6. Нейросетевые программы: область применения и алгоритмы обучения.

Благодаря своей уникальной способности обучаться на примерах и "узнавать" в потоке зашумленной и противоречивой информации приметы ранее встреченных образов и ситуаций, нейронные сети в большом почете у финансистов и военных, медиков и политиков - у всех, кому по роду деятельности приходится заниматься прогнозированием и анализом сложных ситуаций. Нейронные сети в финансовых прогнозах Сфера финансовых приложений нейронных сетей практически безгранична. Любая задача, связанная с манипулированием финансовыми инструментами - будь то валюта или ценные бумаги - сопряжена с риском и требует тщательного расчета и прогнозирования. Свой путь на рынок России нейронные сети начали именно с финансовой сферы. В чем "изюминка" нейронных сетей, делающая их столь привлекательными для всевозможных задач прогнозирования и распознавания ? Когда объем входных данных огромен, об их взаимосвязях вы не имеете ни малейшего представления, к тому же часть информации искажена, а часть утеряна - в этих случаях на помощь приходят нейронные сети. Ваша задача лишь перечислить факторы, существенным образом влияющие на прогнозируемую величину, и подобрать достаточное число примеров, описывающих поведение этих величин в прошлом. Нейронная сеть сама "настроится" на заданную совокупность примеров, сведя к минимуму суммарную ошибку прогнозирования. Более того, анализ настроенной сети позволяет находить скрытые зависимости между входными и выходными данными, зачастую остающиеся "за кадром" традиционных методов. Предполагая, что характер взаимосвязи между заданными параметрами еще некоторое время существенно не изменится, вы можете использовать настроенную и обученную сеть для краткосрочного (а иногда и долгосрочного) прогнозирования. Есть некоторые правила работы с нейронными сетями. Во-первых, как показывает опыт, нейронные сети, при всей внешней простоте их пользовательского интерфейса - инструмент тонкий и начинают слушаться своих владельцев лишь спустя 2-3 недели интенсивного освоения и "привыкания". Во-вторых, не оправдывает себя погоня за дешевизной при выборе инструментальных средств. В-третьих, аналитические средства нейропакетов открывают новые возможности для исследования параметров задачи, поскольку настроенная сеть аккумулирует в себе скрытые закономерности предметной области. А как же быть с ответственностью за принятие решений - ведь цена ошибки в финансовых операциях запредельно высока ? Советуем применять следующую методику: если нейропакет показывает приближение "черного вторника", а ваш брокер наоборот, уверен, что все пойдет гладко - доверьтесь брокеру. В случае его ошибки вы не проиграете (т.к. ваш брокер, вероятно, достаточно опытен и вместе с ним ошибется большинство конкурентов) - ваш нейропакет, правильно предсказавший финансовый крах, подскажет и выигрышную стратегию игры. В случае ошибки пакета вы также не проиграете - только лишний раз отметите про себя, что нельзя бездумно доверяться компьютеру. Если же сформулировать одной фразой место нейронных сетей в арсенале ваших финансовых инструментов, можно сказать, что это - подсказчик для опытного аналитика. Нейронные сети на товарном рынке Возможно ли применение столь сложных продуктов как нейропакеты в торговле, где наука сводится к формуле "купил за рубль - продал за два"? Западный опыт показывает - не только возможно, но и весьма прибыльно. Представьте себе, что вы торгуете недвижимостью и вам надо правильно оценить новую квартиру. Пятьсот долларов вверх - и непроданная квартира повиснет на вашей фирме мертвым грузом. Пятьсот долларов вниз - и квартира "уйдет" в первый же день, оставив вас мучиться сомнениями : неужели опять продешевил ? Для нейронной сети решение такой задачи - пара пустяков. Подбор входных параметров предельно прост - это стандартный набор вопросов, которые вы задаете при выборе квартиры - район, этаж, площадь кухни и др. Примеров для обучения - сколько угодно. Вероятность ошибки достаточно мала, поскольку заведомый сбой сети вы увидите сразу. И что самое интересное, это справедливо не только для западного рынка, но и для нашего, родного. Нейронные сети в медицине Однако, нашлись энтузиасты, которые, используя исключительно личное время и средства, применили нейропакет для конкретной медицинской аналитической задачи. Речь идет о прогнозировании специфических осложнений при ампутации конечностей. Очень часто "привыкание" к протезу сопровождается у больного резким повышением артериального давления и даже наступлением предынфарктного состояния. традиционные методы прогнозирования не позволяют достичь достоверности предсказания таких ситуаций даже на уровне 80%. Поэтому в клинических условиях больному дают специальный комплекс упражнений с повышенной нагрузкой и анализируют результаты. Применение нейропакета (обученного на 300 больных) позволило достичь точности прогнозирования близкой к 100% на обучающей выборке и 85% - на произвольной. И это без всяких экспериментов над пациентами !


Страница: