Механизм анализа данных в 1С Предприятие 8.3

Одно из самых перспективных направлений на рынке IT – совершенствование механизмов автоматизации анализа данных по заданным критериям. Большинство крупных систем развиваются в этом направлении, и спрос на такие возможности программного обеспечения только подтверждает правильность данного вектора развития. В версии 8.3 присутствуют специальные объекты для анализа данных. Используя их, разработчики могут вывести на новый уровень поиск закономерностей в данных любого типа и размера.

Объекты платформы 1С 8.3 и их возможности

Применение этим механизмам найти достаточно просто, как и любой автоматизации сложного анализа большого объема данных. Например, можно установить закономерность в потребностях материала для производства по сезонам или найти товары, которые всегда закупаются вместе для изделия. Это отличная помощь для пользователей 1С, и платформа 1С Предприятие 8.3 реализует эти возможности с помощью трех основных объектов:

• АнализДанных – непосредственно анализирует данные на основе вводных параметров. Ключевым здесь является тип анализа, который может быть:
  • АнализДанныхКластеризация – попытка автоматического распределения входных данных на определенные группы. Полезно при составлении иерархических справочников – номенклатуры, контрагентов;
  • АнализДанныхПоискАссоциаций – закладывается механизм поиска встречающихся комбинаций. Отлично подойдет для определения закупаемой вместе номенклатуры под изготовление конкретного изделия. На выходе отражаются данные о выявленных группах и правилах их составления;
  • АнализДанныхПоискПоследовательностей – определение закономерностей во входных данных и прогнозирование дальнейшего развития. В результате можно увидеть не только сами закономерности, но и их вероятность в процентах;
  • АнализДанныхДеревоРешений – рассчитывает и возвращает иерархическое дерево из закономерностей. Данный тип анализа позволяет выявить связь между причинами и следствиями. Может использоваться для выявления факторов, отрицательно влияющих на результаты работы – качество продукции конкретного поставщика или безответственного работника;
  • АнализДанныхОбщаяСтатистика – выборка данных из источника. Обыкновенный отчет с данными и возможностью расчета максимума, минимума и других математических формул;
  
• РезультатАнализаДанных – имеет несколько видов в зависимости от выбранного типа анализа. Объект представляет собой результаты работы АнализаДанных;
• МодельПрогноза – конечное звено в цепочке анализа данных 1С. На выходе генерируется таблица значений с рассчитанными данными.

Применяем анализ данных в 1С 8.3

Продемонстрируем работу механизма на одном из случаев – анализе закупаемых номенклатур, с целью выявить приобретаемые вместе товары. Для этого нам необходимо сделать форму с реквизитом типа «ТабличныйДокумент», куда будет выводиться результат, и кнопкой для запуска алгоритма. Сам алгоритм будет выполняться на серверной стороне, поэтому для кнопки создаем процедуру на клиенте и сервере. Далее нам необходимо описать следующие действия системы:

1. Очищаем табличный документ на форме;

   
   Результат.Очистить();
   

2. Запросом получаем данные о поступлениях товара;

   
   Запрос = Новый Запрос;
           	Запрос.Текст =
                      	"ВЫБРАТЬ
                      	|       	ПоступлениеТоваровУслугТовары.Ссылка КАК Ссылка,
                      	|       	ПоступлениеТоваровУслугТовары.Номенклатура КАК Номенклатура
                      	|ИЗ
                      	|       	Документ.ПоступлениеТоваровУслуг.Товары КАК ПоступлениеТоваровУслугТовары";
           	
           	РезультатЗапроса = Запрос.Выполнить();
   

3. Используем вспомогательный объект для вывода данных в результате анализа по поиску ассоциаций.

   
           	Аналитика = Новый ПостроительОтчетаАнализаДанных;
           	Аналитика.ТипАнализа = Тип("АнализДанныхПоискАссоциаций");
           	Аналитика.ИсточникДанных = РезультатЗапроса;
           	Аналитика.Выполнить();
           	Аналитика.Вывести(Результат);
   

В результате мы видим исчерпывающую картину, из которой можно сделать достаточно выводов по поступающей номенклатуре. В первую очередь, механизм подсчитал количество объектов, элементов и среднее количество номенклатуры в документе. Также нам демонстрируется, что нашли 8 групп и 37 закономерностей с определенной долей вероятности.

Затем идет демонстрация самих объединенных групп номенклатуры, которые закупаются комплектом с вычислением процента от общего количества поступлений. Сверху идут группы с наибольшим количеством зарегистрированных случаев закупки вместе. Чуть ниже располагаются ассоциативные правила или закономерности, которые были выведены механизмом анализа данных в 1С 8.3. Достоверность подсчитывается на основании отношения количества ситуаций, подчиняющихся закономерности, к общему количеству закупок номенклатуры, указанной в колонке «Исходный набор».

Большие возможности анализа предоставляют множество способов решить некоторые задачи по анализу данных и освободить сотрудников от монотонной обработки больших данных. Задавая нужные критерии, вы сможете получить достаточно точные результаты, которые сможете использовать и в своей работе, и по запросу пользователей. В будущем разработчики 1С непременно будут развивать это направление, поэтому лучше начать его использовать как можно раньше.