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Tabellenkalkulation: Das Arbeitspferd der Datenverarbeitung

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Präsentation zum Thema: "Tabellenkalkulation: Das Arbeitspferd der Datenverarbeitung"—  Präsentation transkript:

1 Tabellenkalkulation: Das Arbeitspferd der Datenverarbeitung
Agenda für heute, 26. April, 2006 Tabellenkalkulation: Das Arbeitspferd der Datenverarbeitung Mehr als rechnen: Arbeitsprozesse unterstützen Anders rechnen: Numerische Methoden Zirkelbezug Pause Zielwertsuche Lineare Optimierung Einer der wichtigsten Aspekte des Informationsarbeitsplatzes ist die Datenverarbeitung und das verbreitetste Informatikmittel dafür ist die Tabellenkalkulation. Zwar ist Kalkulation ist ein Synonym für Berechnung, aber die Tabellenkalkulation, so wie sie von Excel angeboten wird, leistet vieles darüber hinaus. Das heisst wir können mehr als nur rechnen, wir können ganze Arbeitsprozesse unterstützen, und wenn wir rechnen, dann sind wir nicht nur auf die Arithmetik beschränkt, wir können auch numerische Methoden anwenden. Wir besprechen heute diese beiden Themen. Heutzutage sind numerische Verfahren in jedem technisch-naturwissenschaftlichen Bereich präsent und Alltagswerkzeug. Deshalb lernen Sie an der ETH auch damit umzugehen. Aus der Vielfalt der angebotenen Möglichkeiten können wir nur einen kleinen Teil besprechen und bearbeiten. Aber durch das Bearbeiten der Praxisteile erhalten Sie die notwendigen Fertigkeiten um fast alles andere selber zu lernen.

2 Unser Informationsarbeitsplatz (als Concept Map)
2/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

3 Datenverarbeitung Sammelbegriff für alle Vorgänge, Abläufe und Geräte der Informatik. Im engeren Sinn: Die Änderung von Daten, um sie in ein beliebiges Ergebnis umzuwandeln. Das universellste Informatikmittel für die individuelle Datenverarbeitung ist die Tabellenkalkulation 1977 Dan Bricklin (Harvard MBA Student) Robert Frankston (Programmierer) 3/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

4 … Verschiedene Arten des Einsatzes:
Universell heisst … … Verschiedene Arten des Einsatzes: Automatisches Ausführen und Aktualisieren von Berechnungen Textverarbeitung, Präsentation Datenspeicherung & Datenverwaltung (Praxis 4) Online-Zusammenarbeit Automatisches erstellen und aktualisieren von Diagrammen (Praxis 3) Modellierung (Praxis 2) Programmierung (Makros, Praxis 6) … heisst, unterschiedlichste Arbeitsprozesse unterstützen! 4/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

5 Mehr als rechnen: Arbeitsprozesse unterstützen
Tabellenkalkulation: Das Arbeitspferd der Datenverarbeitung Mehr als rechnen: Arbeitsprozesse unterstützen Anders rechnen: Numerische Methoden Zirkelbezug Pause Zielwertsuche Lineare Optimierung

6 Mehr als rechnen: Arbeitsprozesse unterstützen
Beispiele wie Excel das Leben einfacher machen kann: Schutzfunktionen Eine Arbeitsmappe oder Teile davon vor dem Einblick oder der Änderung durch Unbefugte schützen. Online-Zusammenarbeit Über "NetMeeting" eine Arbeitsmappe für andere in Echtzeit zugänglich machen. Mehrfachoperationen Eine Formel oder Funktion, die auf mehrere Werte einer Variablen gleichzeitig angewandt wird, muss nur einmal eingegeben werden. Bildlaufleiste eines Formulares Interaktiv Werte einer Eingabezelle dynamisch verändern. 5/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

7 Schutzfunktionen Sicher ist sicher Befehl: Schutz im Menü Extras.
Beim Speichern einer Datei Kennwort festlegen. Schreibschutzkennwort festlegen. Eingaben gegen Überschreiben schützen. Alle Änderungen in der Arbeitsmappe protokollieren. Einzelne Zellbereiche können ungeschützt bleiben. 6/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

8 Online-Zusammenarbeit
Gemeinsamkeit Online-Zusammenarbeit Mehrere Sitzungsteilnehmer können gleichzeitig dasselbe Dokument bearbeiten. Befehl: Onlinezusammenarbeit im Menü Extras. 7/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

9 Planen mit Was-Wenn-Tabelle
Sechs Varianten, mit der gleichen Funktion berechnet wie der Wert in C7 Befehl: 'Tabelle' im Menü 'Daten' 8/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

10 Bäume wachsen nicht in den Himmel
Einschränkungen der Tabellenkalkulation Datenverwaltung wird schnell aufwändig (Lösung: Datenbanksystem verwenden) Beschränkt in der Grösse Zusammenhänge sind nicht sichtbar (Wichtig: Gute Dokumentation) Gefahr von Nebenwirkungen (side effects) ist gross (Wichtig: Sorgfältig arbeiten) 9/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

11 Bäume wachsen nicht in den Himmel
On the accuracy of statistical procedures in Microsoft Excel 2003 B.D. McCullough, Berry Wilson Computational Statistics & Data Analysis 49 (2005) Abstract Some of the problems that rendered Excel 97, Excel 2000 and Excel 2002 unfit for use as a statistical package have been fixed in Excel 2003, though some have not. Additionally, in fixing some errors, Microsoft introduced other errors. …. Excel 2003 is an improvement over previous versions, but not enough has been done that its use for statistical purposes can be recommended. 10/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

12 Verbreitete Fehlerquellen
Falsche Eingabe Falsche Rechenoperatoren Falsche Formatierungen Zirkelbezüge Relative und absolute Bezüge Falsche Inhalte Denkfehler Nebenwirkungen Literatur: Berechnungen in Excel: Zahlen, Formeln und Funktionen R. Martin, Hanser Verlag, 2004 11/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

13 Anders rechnen: Numerische Methoden
Tabellenkalkulation: Das Arbeitspferd der Datenverarbeitung Mehr als rechnen: Arbeitsprozesse unterstützen Anders rechnen: Numerische Methoden Zirkelbezug Pause Zielwertsuche Lineare Optimierung

14 12/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

15 Wunsch und Wirklichkeit
Die meisten quantitativen Probleme können mit einer geigneten mathematischen Methode analytisch exakt gelöst werden. Realität: Für die wenigsten mathematischen Probleme in der (wissen-schaftlichen) Praxis gibt es eine explizite Darstellung der Lösung. Die Lösungen verursachen oft einen grossen Aufwand oder sind mit Fehlern behaftet. Um dennoch zu Resultaten zu kommen, werden angenäherte Lösungen mit Methoden aus der numerischen Mathematik gesucht. Dazu braucht es Computer. 13/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

16 Typische Vorgehensweise
Numerische Methoden Typische Vorgehensweise Ausgehend von einer geschätzten Lösung wird wiederholt eine Berechnung mit leicht veränderten Werten so oft ausgeführt, bis entweder eine vorgegebene Zeit ausläuft oder der Unterschied zwischen zwei Lösungsschritten ein vorbestimmtes Mass unterschreitet. 14/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

17 Anwendungsbeispiele numerischer Methoden in Excel
Hinweis: Hier geht es nicht um die Theorie numerischer Methoden, sondern um deren beispielhafter Anwendung. Zirkelbezüge Gleichungssysteme numerisch lösen Zielwertsuche "Taschenrechner" für eine Unbekannte Lineare Optimierung Zielwerte unter Berücksichtigung von Nebenbedingungen maximieren oder minimieren Literatur: The Active Modeler: Mathematical Modeling with Excel E. Neuwirth, D. Arganbright, Thomson, Brooks/Cole, 2004 15/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

18 Tabellenkalkulation: Das Arbeitspferd der Datenverarbeitung
Mehr als rechnen: Arbeitsprozesse unterstützen Anders rechnen: Numerische Methoden Zirkelbezug Pause Zielwertsuche Lineare Optimierung

19 Zirkelbezüge Formeln dienen dazu, aus bestehenden Werten neue zu erzeugen. Ein Zirkelbezug liegt dann vor, wenn eine Formel sich direkt oder indirekt auf die Zelle in der sie steht zurück bezieht. Sie können absichtlich oder unabsichtlich entstehen! 16/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

20 Beispiel eines beabsichtigten Zirkelbezuges
Bruttogewinn B = Fr Nettogewinn N = B – P Provision P = 10% von N Bevor N berechnet werden kann, muss P bekannt sein. Um P zu berechnen muss aber N bekannt sein. Es ensteht ein Zirkelbezug: N = B – P P = 10% von N Numerische Lösung mit Excel (Extras Optionen  Berechnen  Iteration) 17/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

21 Tabellenkalkulation: Das Arbeitspferd der Datenverarbeitung
Mehr als rechnen: Arbeitsprozesse unterstützen Anders rechnen: Numerische Methoden Zirkelbezug Pause Zielwertsuche Lineare Optimierung

22 Zielwertsuche in der Chemie
Beispiel: Van-der-Waals-Gleichung. Empirisch gefundene Zustandsgleichung für das näherungsweise thermische Verhalten von realen Gasen und Flüssigkeiten. Gleichung: (p + a / V2) * (V – b) = R*T (für 1 mol) mit p = Druck V = Molvolumen T = absolute Temperatur R = Gaskonstante a, b =stoffspezifische Konstanten Gegeben: Temperatur und Druck Gesucht: Molvolumen V Klassische Lösung: Gleichung 3. Grades für V ! Johannes Diderik van der Waals was born on November 23, 1837 in Leyden, The Netherlands, the son of Jacobus van der Waals and Elisabeth van den Burg. After having finished elementary education at his birthplace he became a schoolteacher. Although he had no knowledge of classical languages, and thus was not allowed to take academic examinations, he continued studying at Leyden University in his spare time during In this way he also obtained teaching certificates in mathematics and physics. Nobelpreis in Physik in The Academy of Sciences has resolved to award this year's Nobel Prize for Physics to the world-famous Dutch physicist, Johannes Diderik van der Waals for his studies of the physical state of liquids and gases. Johannes Diderik van der Waals 18/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

23 Methodik der Zielwertsuche
Die Ausgangslage Es ist klar, welche Formel zur Berechnung eines bestimmten Ergebnisses verwendet wird. Man weiss auch welches Ergebnis die Formel liefern soll (Zielwert). Das Problem Aber man kennt einen bestimmten Wert nicht, den die Formel zum Errechnen dieses Zieles benötigt. Die Lösung Excel verändert diesen Wert so lange, bis die von dieser Zelle abhängige Formel den festgelegten Zielwert berechnet hat. 19/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

24 Lösung der Van-der-Waals-Gleichung mit Zielwertsuche
Umstellung der Gleichung (Zielwert = 0) (p + a / V2) * (V – b) – R*T = 0 Konstanten: a = , b = R = 8282 p = T = 300C = K ein Parameter ist unbekannt Formel und Ergebnis sind bekannt Tabellenmodell 20/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

25 Tabellenkalkulation: Das Arbeitspferd der Datenverarbeitung
Mehr als rechnen: Arbeitsprozesse unterstützen Anders rechnen: Numerische Methoden Zirkelbezug Pause Zielwertsuche Lineare Optimierung

26 Worum geht es? Ein Beispiel zur Illustration
Wir sollen aus Gemüse und Fleisch, welche Magnesium, Eisen und die Vitamine C und B12 enthalten, Mahlzeiten herstellen, die möglichst kostengünstig sind. Gleichzeitig müssen Diätanforderungen in Form von Mindestmengen der Mineral-stoffe und Vitamine erfüllt werden, welche mit der Mahlzeit aufgenommen werden. Die folgende Tabelle gibt eine Übersicht über die Inhaltsstoffe: Menge der Mineralien & Vitaminen [mg je 100g] Mindestmengen an Mineralien und Vitaminen in den Rationen [mg] Gemüse Fleisch Magnesium Eisen Vitamin C Vitamin B12 50 1 25 2 0.001 175 8 75 0.002 Kosten [Fr./100g] 4 6 21/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

27 Das mathematische Modell
Die Kontrollvariablen sind die Menge an Gemüse x1 (in 100g) und an Fleisch x2 (in 100g), welche für die Mahlzeit verwendet werden. Die Mindestanforderungen an Mineralstoffen und Vitaminen lassen sich als " ≥ -Beziehungen" ausdrücken. Das, bezüglich der minimalen Kosten optimale Produktionsprogramm, wird durch folgende Ungleichungen beschrieben: min K (x1,x2) = 4x1 + 6x2 Die Lösung dieses Ungleichungssystems ist die kostenminimale Zusammensetzung einer Mahlzeit aus Fleisch und Gemüse, welche die Diätanforderungen erfüllt. unter den Nebenbedingungen: (i) 50x1 + 25x2 ≥ 175 (ii) x x2 ≥ (iii) x1 ≥ 75 (iv) x2 ≥ (v) x1 ≥ x2 ≥ 0 22/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

28 Grafische Lösung des linearen Optimierungsproblems
x2 Nebenbedingung (iii) 7 Anteil Fleisch Nebenbedingung (i) 4 Nebenbedingung (ii) Nebenbedingung (iv) 2 Minimum? Anteil Gemüse 8 x1 1.5 3.5 23/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

29 Lineare Optimierung mit Excel
Das Hilfsprogramm Solver von Excel ist ein Instrument, mit dem Lösungen für einen oder mehrere Werte gefunden werden können, um einen Zielwert unter Berücksichtigung von Nebenbedingungen zu maximieren oder zu minimieren. Tabellenmodell für das Mahlzeitenproblem. 24/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

30 Mehr als nur rechnen! Mit Excel stellt uns der Informationsarbeitsplatz ein Werkzeug zur Verfügung, das höchsten Ansprüchen der Datenverarbeitung genügt. Mit ihm lassen sich nicht nur die traditionellen Berechnungen der Tabellenkalkulation ausführen, sondern Methoden anwenden, welche z.B. für die Entscheidungsfindung unschätzbare Dienste leistet. 25/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

31 Verschiedene Anwendungsgebiete der linearen Optimierung
Ernährungswissenschaft und Futtermittelindustrie Mischungsproblem: preiswerte Rationen mit vorgegebenem Gehalt an Nährstoffen Transportwesen Umfangreiche Transporte mit möglichst geringem Aufwand Erdölindustrie Gewinnung, Aufbereitung und Verteilung des Erdöls mit minimalen Kosten Kommunikation Telefonverbindungen zwischen Städten kostengünstig einrichten Landwirtschaft Rationelle Aussaat bestimmen Stahlherstellung Optimale Ausnutzung der Walzstrassen Pharmazie Herstellungskosten für Präparate optimieren 26/26 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Institut für Computational Science, ETH Zürich

32 Danke für Ihre Aufmerksamkeit


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