упорядочивание исходного материала преобразование множества данных в целостную систему сведений на осно

Работа добавлена: 2018-06-03






Обработка данных направлена на решение следующих задач:

1) упорядочивание исходного материала, преобразование множества данных в целостную систему сведений, на основе которой возможно дальнейшее описание и объяснение изучаемых объекта и предмета;

2) обнаружение и ликвидация ошибок, недочетов, пробелов в сведениях; 3) выявление скрытых от непосредственного восприятия тенденций, закономерностей и связей; 4) обнаружение новых фактов, которые не ожидались и не были замечены в ходе эмпирического процесса; 5) выяснение уровня достоверности, надежности и точности собранных данных и получение на их базе научно обоснованных результатов.

Обработка данных имеет количественный и качественный аспекты. ^ Количественная обработка есть манипуляция с измеренными ха­рактеристиками изучаемого объекта (объектов), с его «объективизированными» во внешнем проявлении свойствами. Качественная обработка — это способ предварительного проникновения в сущность объекта путем выявления его неизмеряемых свойств на базе количественных данных.

Количественная обработка направлена в основном на формальное, внешнее изучение объекта, качественная — преимущественно на со­держательное, внутреннее его изучение. В количественном исследовании доминирует аналитическая составляющая познания, что отражено и в названиях количественных методов обработки эмпирического материала, которые содержат категорию «анализ»: корреляционный анализ, факторный анализ и т. д. Основным итогом количественной обработки является упорядоченная совокупность «внешних» показателей объекта (объектов). Реализуется количественная обработка с помощью математико-статистических методов. [16]

В качественной обработке доминирует синтетическая составляющая познания, причем в этом синтезе превалирует компонент объединения и в меньшей степени присутствует компонент обобщения. Обобщение — прерогатива следующего этапа исследовательского процесса— интерпретационного. В фазе качественной обработки данных главное заключается не в раскрытии сущности изучаемого явления, а пока лишь в соответствующем представлении сведений о нем, обеспечивающем дальнейшее его теоретическое изучение. Обычно результатом качественной обработки является интегрированное представление о множестве свойств объекта или множестве объектов в форме классификаций и типологий. Качественная обработка в значительной мере апеллирует к методам логики.

Противопоставление друг другу качественной и количественной обработок (а, следовательно, и соответствующих методов) довольно условно. Они составляют органичное целое. Количественный анализ без последующей качественной обработки бессмыслен, так как сам по себе он не в состоянии превратить эмпирические данные в систему знаний. А качественное изучение объекта без базовых количественных данных в научном познании — немыслимо. Без количественных данных качественное познание — это чисто умозрительная процедура, не свойственная современной науке. В философии категории «качество» и «количество», как известно, объединяются в категории «мера». Единство количественного и качественного осмысления эмпирического материала наглядно проступает во многих методах обработки данных: факторный и таксономический анализы, шкалирование, классификация и др. Но поскольку традиционно в науке принято деление на количественные и качественные характеристики, количественные и качественные методы, количественные и качественные описания, примем количественные и качественные аспекты обработки данных как самостоятельные фазы одного исследовательского этапа, которым соответствуют определенные количественные и качественные методы.

Качественная обработка естественным образом выливается в описание и объяснение изучаемых явлений, что составляет уже следующий уровень их изучения, осуществляемый на стадии интерпретации результатов. Количественная же обработка полностью относится к этапу обработки данных.

Количественные методы

Процесс количественной обработки данных имеет две фазы: первичную и вторичную.

2.1.1. Методы первичной обработки

Первичная обработка нацелена на упорядочивание информации об объекте и предмете изучения, полученной на эмпирическом этапе исследования. На этой стадии «сырые» сведения группируются по тем или иным критериям, заносятся в сводные таблицы, а для наглядности представляются графически. Все эти манипуляции позволяют, во-первых, обнаружить и ликвидировать ошибки, совершенные при фиксации данных, и, во-вторых, выявить и изъять из общего массива нелепые данные, полученные в результате нарушения процедуры обследования, несоблюдения испытуемыми инструкции и т. п. Кроме того, первично обработанные данные, представая в удобной для обозрения форме, дают исследователю в первом приближении представление о характере всей совокупности данных в целом: об их однородности — неоднородности, компактности — разбросанности, четкости — размытости и т. д. Эта информация хорошо читается на наглядных формах представления данных и связана с понятиями «распределение данных».

К основным методам первичной обработки относятся: табулирование, т. е. представление количественной информации в табличной форме, и построение диаграмм (рис. I), гистограмм (рис. 2), полигонов распределения (рис. 3) и кривых распределения (рис. 4). Диаграммы отражают распределение дискретных данных, остальные графические формы используются для представления распределения непрерывных данных.

Методы вторичной обработки

вторичная обработка заключается главным образом в статистическом анализе итогов первичной обработки. Уже табулирование и построение графиков, строго говоря, тоже есть статистическая обработка, которая в совокупности с вычислением мер центральной тенденции и разброса включается в один из разделов статистики, а именно в описательную статистику.

Превращение информации в ресурс выражается в следующих фактах:

резко уменьшилось время накопления знаний: удвоение накопленных знаний происходит за 2 – 3 года;

знания, полученные специалистом в высшей школе, устаревают за 5 – 7 лет;

материальные затраты общества на информационные процессы уже превышают затраты в целом на энергетику.

Эти тенденции заставляют по-новому относиться к процессу накопления, хранения и использования информации.

Если информация становится предметом труда, то в результате этой трудовой деятельности возникает новый вид ресурса – информационный. Возникают производства, занятые выпуском информации.

Информационный ресурс отражает интеллектуальный потенциал общества и переходит в экономическую категорию. Его уровень определяет эффективность развития практически всех отраслей экономики любой страны: это означает, что он приобретает национальный характер.

Отличительными особенностями информационного ресурса являются следующие:

он оказывается основой развития наукоемкого производства, результаты которого проявляются в изделиях, превышающих по своим параметрам мировые образцы. Можно сказать, что ценность этих изделий повысилась за счет материализованного в них нового знания;

он может проявляться в виде не овеществленной продукции, т.е. в лицензиях, патентах и т.д.;

это единственный вид ресурса, который, увеличиваясь и качественно совершенствуясь, содействует наиболее рациональному и эффективному использованию всех остальных ресурсов, их сбережению, а иногда и созданию новых.

Таким образом, информация становится стратегическим ресурсом общества в целом. Его использование возможно за счет информатизации общества, для чего должны быть выполнены условия: использование средств вычислительной техники во всех общественно значимых сферах общества; поднятие престижа интеллектуальной деятельности в информационной сфере общества; охват информацией всех слоев общества.

Различают два вида информационных ресурсов – данные и знания.

Данные – это полученные эмпирическим путем и зафиксированные факты, дискретно описывающие источник информации (говорят – предметную область ПО), т.е. характеризующие отдельные его свойства.

Знания – это закономерности источника информации (понятия, сведения, принципы, связи, законы), полученные или приобретенные в результате обучения, практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой предметной области.

Формирование данных и знаний отвечает гносеологической2 цепочке приобретения знаний: факт – обобщенный факт – эмпирический закон – теоретический закон. Такой подход полностью согласуется со структурой самого знания, которое имеет два уровня: эмпирический (наблюдения, явления, т.е. факты) и теоретический (абстракции, обобщения, законы).

Примером данных могут служить сведения о результатах сдачи сессии некоторой учебной группой и о последующих решениях деканата по тому или иному студенту по поводу его последующего обучения: это факты, имеющие место в некоторой предметной области, в роли которой выступает конкретный деканат, определенная учебная группа и результаты сдачи ею сессии. Так, например, студент Х имеет двойку по дисциплине Y; студента Х отчислили из вуза. Обобщенный факт – это результат абстрагирования от конкретных характеристик предметной области: результаты сдачи любой сессии любой учебной группой являются основанием для решений произвольного деканата по каждому из студентов группы по поводу его дальнейшей судьбы в вузе. Например, студент имеет двойку по какой-либо дисциплине; студента отчислили из вуза. Эмпирический закон определяет общие правила, которыми руководствуется деканат, выявленные в результате анализа обобщенных фактов. Например, студент не сдал экзамен; студента отчисляют из вуза.3. Теоретический закон означает еще большее обобщение: он записывается с использованием кванторов «всегда», «иногда»: для каждого студента, не сдавшего экзамен, выполняется его отчисление из вуза.




Возможно эти работы будут Вам интересны.

1. Моделирование данных Цель моделирования данных состоит в обеспечении разработчика ИС концептуальной схемой базы данных в форме одной модели

2. базы данных. Основные компоненты базы данных Под базой данных обычно понимается именованная .

3. Нормальные формы БД. Нормализация данных В рамках реляционной модели данных Э.Ф. Коддом

4. Среди других событий которые принимаются в качестве исходного рубежа Нового времени называют события свя

5. Познание– совокупность процессов получения, переработки, и использования сведений и информации о мире и самом человеке. Бывает обыденное и научное. Субъект, объект и истина.

6. Архитектура системы баз данных Современная технология баз данных основана на концепции многоуровневой архитектуры системы БД

7. ОКОННОЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ФУРЬЕ

8. Измеримые множества на прямой. Свойства меры:

9. . преобразование коэффициентов уравнения в случае параллельного переноса.

10. -ть специфический вид активности человека направленный на познание и творческое преобразование окруж.