Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
Анализ данных и модели
|
|
В общем смысле анализ данных – это исследования, связанные с обсчетом многомерной системы данных, имеющей множество параметров с целью получения определённых представления о характере явлений, описываемых этими данными.
Анализ данных нельзя рассматривать только как обработку данных.
Анализ данных это прежде всего средство проверки гипотез и решений задач исследователя
Универсальный способ изучение объекта – построение моделей
Модель – это описание объекта, системы для замещения объекта (системы) оригинала другой системой для лучшего изучения оригинала или его свойств.
По виду моделирования модели делят:
□ на эмпирические — полученные на основе эмпирических фактов, зависимостей;
□ теоретические — полученные на основе математических описаний, законов;
□ смешанные, полуэмпирические — полученные на основе эмпирических зависимостей и математических описаний
В информационном подходе к анализу данных, помимо модели, присутствуют еще три важные составляющие: эксперт, гипотеза и аналитик.
Эксперт — ключевая фигура в процессе анализа. По-настоящему эффективные аналитические решения можно получить не на основе одних лишь компьютерных программ, а в результате сочетания лучшего из того, что могут человек и компьютер. Эксперт выдвигает гипотезы (предположения) и для проверки их достоверности либо просматривает некие выборки различными способами, либо строит те или иные модели.
Концептуальная классификация анализа данных (информации)
FASMI
В конце 90-х годов получил распространение свод требований к информационно-аналитическим системам в виде «теста FASMI» – аббревиатуры английских слов, определяющих требования к OLAP-системам:
FASMI - Fast Analysis Shared Multidimensional Information– русский перевод Быстрый Анализ Разделяемой Многомерной Информации.
Раскроем содержание перечисленных свойств, которыми должна обладать ИАС
1. Fast Быстрый – это свойство выражается во временных требованиях к ответам системы на запросы пользователей. Ответ должен быть получен обычно за время в пределах секунды. Более сложные запросы допускается обрабатывать в течение 5-ти секунд и лишь отдельные запросы допускаются с 20-секундной реакцией. Такие требования связаны с психофизиологичекими показателями аналитиков и ЛПР,
2. Анализ – возможности системы выполнять аналитические работы различного характера в предметной области пользователя собственными средствами, не прибегая к программированию.
3. Разделяемый (Shared)– система должна обепечивать необходимый уровень защиты при множественном доступе
4. Многомерный (Multidimensional)– определяющее требование. Средства OLAP-системы должны обеспечить работу с данными в многомерном представлении на концеп-туальном уровне с полной поддержкой иерархий.
5. Информация – должна обеспечиваться возможность получения ее из любых необходимых источников. Инструментальные средства оперируют с необходимыми объемами и структурами данных
6.
Date: 2015-08-15; view: 528; Нарушение авторских прав