Transcript Document
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
Научно-исследовательский вычислительный центр Экономический факультет
Информационная инфраструктура для исследований и учебных курсов по статистике и методам анализа
Юдина Т.Н., НИВЦ МГУ имени М.В. Ломоносова, ведущий научный сотрудник, руководитель проекта УИС РОССИЯ [email protected]
Богомолова А.В., экономический факультет МГУ имени М.В. Ломоносова, доцент, руководитель направления «УИС РОССИЯ : базы данных»
Международная конференция «Исторические исследования в цифровую эпоху: информационные ресурсы, технологии, методы" Исторический факультет МГУ имени М.В. Ломоносова, октябрь 2014 года
О проекте УИС РОССИЯ: история
Проект стартовал в 1986 году в Институте США и Канады РАН; УИС РОССИЯ доступна с 2000 года как коллективный образовательный ресурс http://uisrussia.msu.ru
; Финансирование: 1994 -2002 годы – зарубежные гранты Фонда Макартуров, Форда, Евразия, с 2000 года – гранты РФФИ, РГНФ; С 1997 года – работы ведутся в НИВЦ МГУ в сотрудничестве с Экономическим факультетом.
О проекте УИС РОССИЯ: доступ
Доступ бесплатный по предварительной регистрации; Зарегистрированы 320+ коллективных пользователей (университеты, вузы, колледжи, школы, библиотеки); Доступ по IP-адресам, число адресов не ограничено; 4000+ индивидуальных пользователей; Пользователи из всех регионов страны ; Ежедневно выполняется 1000+ запросов.
Новые федеральные образовательные стандарты (экономика, менеджмент)
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 профессиональным базам данных.
Новые федеральные образовательные стандарты (история)
Математический и информационно-технологическ. циклы в базовой части. Студент должен : – знать разделы математической статистики, методы математического моделирования; – уметь выбирать и применять адекватные информационные технологии для решения профессиональных задач; – уметь применять адекватные методы статистического анализа данных исторических источников.
Программа обучения должна включать доступ к информационным системам и профессиональным базам данных
Базы данных УИС РОССИЯ: статистика Росстата и других ведомств
Регионы и муниципальные образования, включая города Федеральная служба государственной статистики Федеральная налоговая служба Федеральное казначейство Годовые и помесячные данные
Базы данных УИС РОССИЯ «Регионы России» (модуль с ежегодным обновлением)
Около 3000 показателей; Рубрикатор для интеграции данных из разных источников; Временные ряды с 1990 года; Методологические пояснения с привязкой к формам федерального статистического наблюдения.
База «Регионы России» (модуль с ежемесячным обновлением)
1140 показателей; Временные ряды с января 2006 года.
Базы данных: построение сводной таблицы показателей
Базы данных: аналитические сервисы
Сервисы для анализа показателей в таблице определены требованиями учебных курсов по статистике и включают: 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
Базы данных: отбор по критерию
Базы данных: расчет вторичных показателей
Базы данных: расчет корреляций
Базы данных: выявление сезонных колебаний
Базы данных: построение индексов
Базы данных. Построение прогнозов
Регрессионная модель с настраиваемыми коэффициентами. Прогнозные значения вычисляются автоматически, без использования экспертных оценок
Базы данных: визуализация
Базы данных: картограммы
Региональная типология
Базы данных: картограммы
Региональная типология
Информационная система «Дети России»: половозрастные пирамиды
ИС «Дети России»: интеграция показателей и аналитических публикаций
Интегрированный поиск по базам данных и аналитическим публикациям
Отчеты, мониторинги, бюллетени министерств и ведомств (Министерство экономического развития, Росстат, Центральный банк, Счетная палата и другие); доклады российских и международных исследовательских центров (Экономическая экспертная группа, ЦЭФИР, ЦМАКП, Леонтьевский центр, Независимый институт социальной политики, Центр демографии НИУ ВШЭ, Московский центр Карнеги, Всемирный банк и другие); СМИ (в том числе, газета «Коммерсант» и приложения «Регионы», «Власть», «Деньги» и другие).
Интегрированный поиск по статистическим показателям и аналитическим публикациям
Интегрированный поиск по онтологии «государственное управление»
Поиск по публикациям по термину «инвалиды»
УИС РОССИЯ: электронные уроки
Зарубежные ресурсы для статистического образования. США, бакалавриат
On-line Learning Center. Inter-University Consortium for Social and Political Research; CAUSE (Consortium for the Advancement of Undergraduate Statistics Education); Gapminder; MERLOT (Multimedia Educational Resource for Learning and Online Teaching); National Numeracy Network; New Educational Materials on Trends in Inequality; Roper Center for Public Opinion Research; Social Science Data Analysis Network (SSDAN). DataCounts!
Teaching Integrity in Empirical Research (TIER); Teaching With Data; TRAILS (Teaching Resources and Innovations Library for Sociology); US Census Bureau Data Visualization Gallery.
Зарубежные ресурсы. США, магистратура
Inter-University Consortium for Social and Political Research; Совместный ресурс Гарвардского университета и Массачусетского технологического института ; Калифорнийский университет в Лос Анжелесе https://ccle.ucla.edu/.
Зарубежные ресурсы. Европа Великобритания
Королевский институт статистики ; Эссекский университет; EDINA. Эдинбургский университет; MIMAS. Манчестерский университет; Лондонская школа экономики; 2014. Национальная образовательная сеть http://www.nationalnumeracy.org. uk/
Финляндия
Статистическое агентство Финляндии Архив социологических данных, Университет в Тампере
Международная экспертиза 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, http://datasealofapproval.org/ SafeArchive Audit System: A Tool for Policy-Based Auditing, Documentation, and Replication Harvard University and University of North Carolina http://SafeArchive.org
)
http://datasealofapproval.org/
Базовые принципы: доступность ресурса по Интернет; лицензионная чистота источников; представление данных в форматах, удобных для анализа; методологическое сопровождение данных; ссылки на источники.
16 требований протокола Data Seal of Approval
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 Межд.
организацией стандартов (в 2012 году утверждена новая редакция OAIS).
Ресурсы, получившие статус DSA в 2010 2014 годах
Archeology Data Service , University of York, UK DANS: Electronic Archiving SYstem (EASY) , Netherland German National Library/ Deutsche Nationalbibliothek (DNB) , Germany Inter-university Consortium for Political and Social Research (ICPSR) , USA Pacific and Regional Archive for Digital Sources in Endangered Cultures (PARADISEC) , Australia Platform for Archiving CINES (PAC) , France The Language Archive - Max Planck Institute for Psycholinguistics , Germany UK Data Archive , Essex University, UK
BIG DATA
Компания МакКинзи, 2011 год. Анализ потенциала баз данных (БД) и уровня его использования в образовании, здравоохранении, социальном страховании и других сферах: Эффективное использование БД может принести большую пользу в каждой из областей: Снижение общественных расходов на здравоохранение на 7 8% в год в США; Совокупная экономия на госуправлении в странах Западной Европы может составить до 250 млрд.eвро.
Дефицит кадров
Потребность в статистическом образовании
Перспективы
Многофункциональная информационная инфраструктура для современного статистического образования, просвещения населения, поддержки органов управления и местного самоуправления Разработка модуля для поддержки процедур системного анализа положения детей на уровне регионов и муниципалитетов, моделирования
факторов риска.
Университетская информационная система РОССИЯ http://uisrussia.msu.ru
Для регистрации и получения индивидуального доступа обращаться к администратору [email protected]
Порядок регистрации для коллективных пользователей (университеты, вузы, колледжи, школы, библиотеки) описан в разделе «Условия доступа» на сайте http://uisrussia.msu.ru