Научно-исследовательский вычислительный центр Экономический факультет Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова Конференция «Ломоносовские. - презентация

1 Научно-исследовательский вычислительный центр Экономический факультет Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова Конференция «Ломоносовские чтения-2014», Москва, НИВЦ МГУ имени М.В. Ломоносова, апрель 2014 года УИС РОССИЯ: информационная инфраструктура для поддержки инновационных учебных курсов по статистике и методам анализа Юдина Т.Н., НИВЦ МГУ имени М.В. Ломоносова, ведущий научный сотрудник, руководитель проекта УИС РОССИЯ Богомолова А.В., Экономический факультет МГУ имени М.В. Ломоносова, доцент Дышкант Н.Ф., НИВЦ МГУ имени М.В. Ломоносова, старший научный сотрудник

2 Новые федеральные образовательные стандарты (экономика, менеджмент, социология, история) Бакалавриат навыки работы со статистическими данными (в программе - лабораторные практикумы; практические занятия по эконометрике и статистике); Магистратура поиск, анализ и оценка информации для подготовки и принятия управленческих решений; моделирование процессов управления Программа обучения должна включать доступ к информационным системам и базам данных

3

4

5 Базы данных УИС РОССИЯ: статистика Росстата и других ведомств Регионы и муниципальные образования, включая города Годовые и помесячные данные Федеральная служба государственной статистики Федеральная налоговая служба Федеральное казначейство

6 Базы данных: построение сводной таблицы показателей

7 Базы данных: типы показателей

8 Базы данных: единицы измерения показателей и изменение масштаба единицы измерения

9 Сервисы для анализа показателей в таблице определены программой учебных курсов по статистике Аналитический отбор данных (отбор по критерию, сортировка); Расчетные функции (вычисление вторичных переменных вариационных рядов и рядов динамики, показателей корреляции, расчет стоимостных показателей в ценах базисного года); Средства анализа данных (построение прогнозов, выявление сезонных колебаний в рядах с ежемесячными или квартальными данными); Средства визуализации данных (построение графиков и гистограмм, построение картограмм); Средства работы со сводной таблицей (экспорт таблицы в стандартные форматы, конструктор таблиц, построение отчетов, получение публикаций). Все вычисляемые значения снабжены справкой (определение, формула вычисления, области, особенности и примеры применения) Базы данных: аналитические сервисы

10

11 Базы данных: отбор по критерию

12 Базы данных: расчет вторичных показателей

13 Базы данных: расчет корреляций

14 Базы данных: выявление сезонных колебаний

15 Базы данных: построение индексов

16 Базы данных. Построение прогнозов Регрессионная модель с настраиваемыми коэффициентами. Прогнозные значения вычисляются автоматически, без использования экспертных оценок

17 Базы данных: визуализация

18 Базы данных: картограммы Региональная типология

19

20

21 ИС «Дети России»: половозрастные пирамиды

22

23 ИС «Дети России»: интеграция показателей и аналитических публикаций

24 УИС РОССИЯ: электронные уроки

25

26 Зарубежные ресурсы США – Мичиганский университет совместный ресурс Гарвардского университета и Массачусетского технологического института Калифорнийский университет в Лос Анжелесе Великобритания – Королевский институт статистики и Эссекский университет ecsr.essex.ac.uk, Финляндия - Университет в Тампере

27 Требования к качеству статистических ресурсов Понятие «Доверенный электронный ресурс /Trusted Digital Resource» Процедуры специального тестирования научных электронных ресурсов. Data Seal of Approval, UK Data Archive and Dutch Data Archive, SafeArchive Audit System: A Tool for Policy-Based Auditing, Documentation, and Replication Harvard University and University of North Carolina

28

29 Базовые принципы: доступность ресурса по Интернет; лицензионная чистота источников; представление данных в форматах, удобных для анализа; методологическое сопровождение данных; ссылки на источники.

30 к организации-владельцу и системе управления ресурсом; к поставщикам данных; к пользователям. Техническое требование - соблюдение ключевого стандарта электронной архивации OAIS /Open Archival Information System, утвержденного в 2003 году Международной организацией стандартов (в 2012 году утверждена новая редакция OAIS). 16 требований протокола Data Seal of Approval

31 Среди ресурсов, получивших статус DSA в годах: Archeology Data Service, University of York, UKData Service DANS: Electronic Archiving SYstem (EASY), Netherland DANS: Electronic Archiving SYstem (EASY) German National Library/ Deutsche Nationalbibliothek (DNB), Germany German National Library/ Deutsche Nationalbibliothek (DNB) Inter-university Consortium for Political and Social Research (ICPSR), USA Inter-university Consortium for Political and Social Research (ICPSR) Pacific and Regional Archive for Digital Sources in Endangered Cultures (PARADISEC), Australia Pacific and Regional Archive for Digital Sources in Endangered Cultures (PARADISEC) Platform for Archiving CINES (PAC), France Platform for Archiving CINES (PAC) The Language Archive - Max Planck Institute for Psycholinguistics, Germany The Language Archive - Max Planck Institute for Psycholinguistics UK Data Archive, Essex University, UK UK Data Archive

32

33 Перспективы Многофункциональная информационная инфраструктура для современного статистического образования, просвещения населения, поддержки органов управления и местного самоуправления Разработка модуля для поддержки процедур системного анализа, в том числе положения детей на уровне регионов и муниципалитетов, моделирования факторов риска.

34 П рограмма развития МГУ до 2020 года ЦЕЛЕВЫЕ ИНДИКАТОРЫ IV. Системное развитие инфраструктурного комплекса 22. Количество обращений юридических и физических лиц по вопросам предоставления научно-образовательных услуг. 27. Численность пользователей системы научно-образовательных интернет - ресурсов Московского университета. УИС РОССИЯ: 320+ коллективных пользователей, индивидуальных пользователей; запросов в день

35 Спасибо! Университетская информационная система РОССИЯ Подготовили: Юдина Татьяна Николаевна, руководитель проекта УИС РОССИЯ, в.н.с. НИВЦ МГУ имени М.В.Ломоносова, Богомолова Анна Викторовна, доцент Э кономического факультета МГУ имени М.В.Ломоносова, Дышкант Наталья Федоровна, старший научный сотрудник НИВЦ МГУ имени М.В.Ломоносова