Архів якісних рефератів

Знайти реферат за назвою:         Розширений пошук

Меню сайту

Головна сторінка » Інформатика, програмування

Методи та засоби збору, перетворення і введення даних (реферат)

Підсистема збору, перетворення і введення даних грає головну роль в автоматизованій інформаційній системі і є основною з'єднувальною ланкою між навколишнім се­редовищем і численними користувачами. Збір даних мо­же здійснюватися механічним способом (вимірювальним пристроєм, що перетворює фізичні величини в елект­ричні, щупом, самописним приладом, що реєструє ім­пульсні сигнали, і т. д.) і людиною (шляхом спостере­ження певного явища, сприйняття акустичного і світлового сигналу, зняття показань лічильника і т. д.). Механічна реєстрація даних полягає в тому, що джерело інформації, тобто «подія» або «явище», виявляється у ви­гляді зміни деякого фізичного стану, і цей новий стан реєструється механічним способом. Спостереження, здійснюване людиною, із наступним відновленням ре­зультатів по пам'яті, називають «записом». Фактично мова йде про те, що людина фіксує інформацію, яка у певний момент закарбувалася в її пам'яті, і клітини її мозку з фіксованою інформацією по суті справи відіграють роль проміжного передавального документа.

При механізованому обліку час спрацьовування датчи­ка і ступінь достовірності одержуваної інформації постійні і заздалегідь відомі. При спостереженні, яке здійснюється людиною, вноситься невизначеність, і час спрацьовуван­ня не може бути відомим з достатньою точністю. Зате в другому випадку відкриваються набагато більш широкі можливості, тому що людина, володіючи здатністю до інтерпретації (деякою мірою ця здатність негативно впли­ває на точність інформації), може брати до уваги такі фак­ти, що не фіксуються механічним способом. Акт збору даних фактично складається з двох доповнюючих од­на одну операцій: реєстрації і передачі. Однак очевидно, що основною операцією є реєстрація даних, і в більшості випадків її введення в автоматизовану інформаційну си­стему невіддільне від реєстрації.

Підсумком процесу збору даних є забезпечення їхньої готовності до подальшого руху в системі й подання їх у найрізноманітніших формах (кодовані сигнали, видрукований текст і т. д.). Формою подання даних є сигнал, який виробляється датчиком при кожній зміні стану процесу стосовно деякого вихідного стану. Найбільш широко на практиці використовуються датчики з одним або двома стійкими станами. У основу їх конструкцій можуть бути покладені різні принципи, в залежності від яких розрізняють наступні моделі (типи) датчиків: механічні, електромеханічні, оптичні, акустичні, випромінюючі та інші.

Кінцевою метою аналізу даних є одержання інформа­ції, на основі якої можуть прийматися правильні рішення.

Основні етапи технології аналізу даних показані на рис.1.3.


Типовою формою представлення даних є таблиця «об'єкт-ознака», у яку заносяться значення ознак (влас­тивостей), що характеризують кожний досліджуваний об'єкт. Прикладами ознак можуть бути «вага», «довжи­на», «колір», «професія», «ціна», «люди», «вироби», «родовище» та ін. Таблицю такого виду прийнято називати таблицею або матрицею експериментальних даних (ТЕД). Цю назву варто трактувати більш широко, говорячи не про експериментальні дані, а про дані наукового дос­лідження.

Склад даних — це, насамперед, склад ознак, що характеризують об'єкти. Кожний реальний об'єкт має нескінченне число різноманітних властивостей, що відображають його різні сторони. Природно, що в кож­ному конкретному дослідженні істотними є не всі влас­тивості, а лише обмежений їх набір, що визначає най­більш важливі ознаки. Виділити їх — завдання фахівця предметної області; ніхто інший, включаючи фахівця з аналізу даних, цього зробити не може. Необхідно також вирішити, як подавати в таблиці значення кількісних оз­нак та ін.

Наступним етапом аналізу даних є етап, на якому по­ставлене завдання вирішується на якісному рівні. Це на­самперед означає процедуру подання даних у візуальній формі, щоб побачити їхню придатність для перевірки візуальних гіпотез або обраних моделей. Саме побачити, оскільки зоровий аналізатор людини — канал, по якому мозок одержує найбільший об'єм зовнішньої інформації. Найголовніше те, що ця інформація може бути неформалізованою і в той же час майже однаково сприймати­ся людьми, що мають різний рівень підготовки і працю­ють у різних областях. На етапі якісного аналізу даних основні гіпотези стосуються структури даних — саме її необхідно досліджувати. Тому завдання полягає в побу­дові проекцій даних на різні пари ознак (на які саме — варто визначити, виходячи з висунутої гіпотези); дослід­женні окремих ознак; пошуку дублюючих одна одну або надлишкових ознак і т. д.

Гіпотез, що пояснюють явище, може бути багато, от­же, повинен бути апарат, що допомагає здійснювати їхню перевірку. У аналізі даних таким апаратом є обчис­лювальний експеримент із даними, тобто застосування до даних певного методу машинної обробки. Обчислю­вальний експеримент є однією з загальних методологій застосування обчислювальної техніки в різноманітних областях — методологією перевірки гіпотез, висунутих дослідниками, за допомогою машинних методів або мо­делей .

Якщо обчислювальний експеримент можна назвати стратегією аналізу даних, то тактикою його правомірно вважати зіставлення результатів застосування різнома­нітних алгоритмів обробки. На одиничний результат ро­боти якоїсь програми рідко можна покластись. Занадто багато чинників може вплинути на нього (причому часто незалежних від самих даних або математичних мето­дів).

Результати роботи декількох програм, як правило, свідчать про багато що, але при цьому потрібно уважно підходити до вибору тих методів, які застосовуються для обробки.

Цих же принципів слід дотримуватися і на інших етапах аналізу, насамперед на етапі кількісного аналізу да­них. Якщо при якісному аналізі об'єктом дослідження була структура даних, а результатом, як правило, — інформація про клас моделей, якими можна описати яви­ще, то на етапі кількісного опису звичайно ведеться по­шук параметрів цих моделей.

Обчислювальний експеримент дає можливість випро­бувати різноманітні варіанти моделей, наприклад, шука­ти різноманітні засоби інформаційного опису даних, а порівняльний аналіз допомагає відібрати кращі варіанти, що мають право на існування не тільки як формальні ре­зультати експериментування, але і як змістовно значима інформація про предметну область. Відзначимо, що в процесі пошуку кількісного опису даних (наприклад, при побудові правила розпізнавання) дуже часто виникає необхідність повернення до більш ранніх етапів обробки і повторення всього циклу дослід­ження. Це може бути викликано і знайденими помилка­ми в даних, і усвідомленням необхідності у зборі й оброб­ці додаткового матеріалу.

Останній етап вирішення завдання аналізу даних — інтерпретація результатів і прийняття рішень. Всі отримані на ЕОМ результати фахівець з аналізу даних може інтерпретувати, не виходячи за рамки понять і аналізу даних, у термінах інформативних ознак, групу­вань об'єктів і т. д. Користувач же щораз порівнює отри­маний результат (або інтерпретацію фахівця з аналізу да­них), виданий йому в цифровій або графічній формі, зі своїми власними уявленнями про досліджуване явище. Таким чином, відбувається подвійне осмислення результатів — спочатку в рамках аналізу даних, а потім у рамках предметної області, причому друге неможливе без першого. Процедура інтерпретації результатів опрацювання даних здійснюється тим легше, чим більш зручною форма видачі результатів на екрани монітора або до друку. Прийняття рішень у рамках предметної області суто індивідуальне і не може бути типізоване. Досить поширеною тут помилкою є ілюзія, ніби-то от­риманий результат і є вже прийнятим рішенням.

Кожний алгоритм обробки дає один із можливих ре­зультатів (МР). При аналізі сукупності МР, одержаних за допомогою ряду алгоритмів, можливі три ситуації:

1) усі МР збігаються (це буває вкрай рідко в практич­них задачах). У цьому випадку рішення задачі можна вва­жати досягнутим в силу одержання єдиного результату.

2) МР частково збігаються. У цьому випадку можна виділити загальну частину як можливий достовірний ре­зультат (МДР) і аналізувати його з наступною інтерпре­тацією в термінах відповідної предметної області;

3) МР суперечать один одному. Цей випадок означає, що задача була сформульована некоректно і потрібно її коригування з можливими змінами як в експерименталь­ному матеріалі (аж до збору нових даних), так і в сукуп­ності алгоритмів, які при цьому використовуються.

 


ЛІТЕРАТУРА

1.     Бухвалов А.В. и др. Финансовые вычисления для профессионалов.- СПб.: БХВ-Петербург, 2001.-320с. ил.

2.     Гарнаев А.Ю. Excel, VBA, Internet в экономике и финансах.- СПб.: БХВ-Петербург, 2001.- 816с.:ил.

3.     Евдокимов В.В. и др. Экономическая информатика. Учебник для вузов. Под ред. Д.э.н., проф. В.В.Евдокимова. – СПб.: Питер, 1997. – 592с.

4.     Згуровський М.З., Коваленко І.І., Міхайленко В.М. Вступ до комп’ютерних інформаційних технологій: Навч.посіб. – К.: Вид-во Європ. ун-ту (фінанси, інформ. системи, менеджм. і бізнес), 2000.- 265 с.

5.     Информатика. Базовый курс/ Симонович С.В. и др.- СПб.: Питер, 2000.- 640с.:ил.

6.     Карлберг, Конрад. Бизнес-анализ с помощью Excel.: Пер с англ.- К.: Диалектика, 1997.- 448с.: ил.

7.     Лук‘янова В.В. Комп‘ютерний аналіз даних: Посібник. – К.: Видавничий центр „Академія”, 2003. – 344с. (Альма-матер)

 





Реферат на тему: Методи та засоби збору, перетворення і введення даних (реферат)


Схожі реферати



5ka.at.ua © 2010 - 2016. Всі права застережені. При використанні матеріалів активне посилання на сайт обов'язкове.    
.