Дедупликация в среде low-code

• Номер работы:
  1571897
• Раздел:
  Все работы   →   Курсовые проекты - сложные   →   Информационное обеспечение, программирование
• Год добавления:
  15.06.2025 г.
• Объем работы:
  43 стр.
• Содержание:
  СОДЕРЖАНИЕ
  Введение 3
  1 Автоматизации оценки финансового состояния предприятий в среде low-code 6
  1.1 Теоретические сведения о финансовой оценке предприятия 6
  1.2 Концептуальные подходы к разработке сценария по автоматизации анализа финансового состояния предприятия в среде Loginom 10
  2 Применение методов и инструментов интеллектуального анализа данных (Data Mining) для анализа демографической ситуации 17
  2.1 Корреляционный анализ 17
  2.2 Линейная регрессия 20
  2.3 Нейросеть (регрессия) 21
  2.4 Кластерный анализ 22
  2.5 Факторный анализ 24
  2.6 Биннинг 26
  2.7 Оптимизация модели 29
  3 Оценка финансового состояния ООО «АТИР» 31
  3.1 Расчёт коэффициентов оборачиваемости, коэффициентов ликвидности и показателей рентабельности 31
  3.2 Визуализация ключевых показателей эффективности 35
  Заключение 38
  Список использованных источников 41
  Приложение А – Бухгалтерский баланс и отчёт о финансовых результатах ООО «АТИР» 43
  
  
  
• Выдержка из работы:
  Некоторые тезисы из работы по теме Дедупликация в среде low-code
  Введение
  
  Актуальность курсовой работы обусловлена высоким спросом на аналитику данных и прогнозирование, связанное с решением различных прикладных задач. В ходе прогнозирования или анализа состояния используются большие объемы данных, требующие специфической обработки. Анализ больших объемов данных позволяет вырабатывать специфические управленческие решения, которые позволяют повысить эффективность работы в различных направлениях.
  ………………………………………
  
  
  Автоматизации оценки финансового состояния предприятий в среде low-code
  
  Теоретические сведения о финансовой оценке предприятия
  
  Для оценки финансового состояния анализируемого предприятия производится построение сравнительного баланса, оценка коэффициентов ликвидности, устойчивости, рентабельности.
  Входными данными для анализа являются:
  Бухгалтерский баланс (ф. № 1) [1];
  Отчет о финансовых результатах и их использовании (ф. № 2);
  Сведения о состоянии имущества предприятия (ф.№ 5);
  Отчет о движении денежных средств (ф. № 4);
  Отчет об инвестициях;
  Отчет о движении основных средств, находящихся на балансе.
  Используемые алгоритмы расчета коэффициентов эффективности предполагают определение: коэффициентов абсолютной ликвидности,
  Финансовые показатели группируются по целям анализа:
  оценка ликвидности, отражающая способность предприятия выполнять краткосрочные обязательства;
  оценка оборачиваемости, характеризующая скорость превращения активов в денежные средства;
  оценка рентабельности, отражающая эффективность использования ресурсов предприятия для генерации прибыли. Эти показатели упрощают оценку сложных бизнес-процессов, позволяя сосредоточиться на ключевых метриках.
  Ликвидность оценивается на основании следующих коэффициентов:
  текущей ликвидности, определяемый по формуле (1);
  быстрой ликвидности, определяемый по формуле (2);
  абсолютной ликвидности, определяемый по формуле (3);
  Ктл – коэффициент текущей ликвидности.
  Ктл=(Оборотные активы)/(Краткосрочные обязательства) (1)
  
  Нормой данного показателя лежит в пределах от 1.5 до 2.5 единиц.
  Если оборотные активы = 500 млн руб., а краткосрочные обязательства = 250 млн руб., то Ктл = 2. Это означает, что предприятие может покрыть обязательства дважды.
  Кбл – коэффициент быстрой ликвидности.
  Кбл=(Ден.средства+Краткосроч_вложения+Деб.задолженность)/(Краткосрочные обязательства) (2)
  
  ………………………………………
  Список использованных источников
  
  1. Вагин М.С. Повышение эффективности через современные инструменты визуализации и аналитики данных / М.С. Вагин // Друкеровский вестник. 2025. № 1 (63). С. 232-239. URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_80436872_18573129.pdf (дата обращения: 10.06.2025).
  2. Келлехер Д.Д. Наука о данных. Базовый курс / Д.Д. Келлехер. – М. Альпина Паблишер, 2021. – 224 с. - ISBN 978-5-9614-3170-4.
  3. Керимов А.К. Анализ и прогноз финансовых временных рядов / А.К. Керимов. – М.: Прометей, 2021. – 348 с. - ISBN 978-5-907003-93-4.
  4. Кильдишев А.С. Анализ временных рядов и прогнозирование / А.С. Кильдишев, А.А. Френкель. – СПб.: Ленанд, 2021. – 104 с. - ISBN 978-5-9519-4486-3.
  ………………………………………