Шешімдердің шежірелері

Жұмыс түрі: Реферат
Тегін: Антиплагиат
Көлемі: 7 бет
Таңдаулыға:

NJSC «Medical university Astana »: NJSC «Medical university Astana »

: Department of biostatistics, bioinformatics and information technologies

IWS

Theme: Data collection, analysis and structuring in a professional environment

Kәсіби ортада деректерді жинау, талдау, құрылымдау

Prepared by: Orynbasar Zaifan

Speciality: GM

Group: 127

Checked by: Baimagambet Asem

Nur - Sultan 2020y.

МАЗМҰНЫ

1. Кіріспе

2. Негізгі бөлім:Кәсіби орта. Деректер 4

2. 1 . . . бет нөмірі

2. 2 . . . бет нөмірі

2. 3¬_ . . . бет нөмірі

2. 4 . . . бет нөмірі

2. 5 . . . бет нөмірі

3. Қорытынды . . . бет нөмірі

4. Сілтеме . . . бет нөмір

CONTENT

1. Introduction

2. Main part. 4

2. 1 page number

2. 2 . . page number

2. 3_ . . . page number

2. 4_ . . page number

2. 5_ . . page number

3. Conclusion ……. page number

4. Reference page number

Кәсіби орта дегеніміз- пәндік және әлеуметтік еңбек жағдайларының жиынтығы. Пәндік еңбек жағдайларының жиынтығы және әлеуметтік жағдайлар адамға әсер ететін факторлардың табиғатына байланысты кәсіби орта салыстырмалы түрде жайлы немесе стрессті болуы мүмкін. Адамның кәсіби іс-әрекетін әлеуметтік, материалдық және рухани жағдайлар сипаттайды. Кәсіби ортаны қалыптастырудың негізін мамандардың кәсіби және коммуникативтік іс-әрекетінің қауымдастығы құрайды. Кәсіби орта кәсіпқойлықтың өсуіне ықпал етуі немесе керісінше кедергі болуы да мүмкін. Жас мамандар немесе студенттер үшін кәсіби орта тәжірибе ғана емес, дисциплина мен нормалық ережелерді үйренуге әсер етеді. Бұл факторлар жас маманның кәсіби ортада деректерді жинауына, оны зерттеуге және құрылымдауға ықпал етеді.

Деректер - бұл адамның қабылдайтын фактілер, оқиғалар, хабарламалар, өлшенетін сипаттамалар мен тіркелетін сигналдар. Мәліметтердің ерекшелігі олар оны байқаушылардан тыс жүзеге асатындығында және оны мақсатқа сай жинаушы бар болғанда ғана «мәліметтер» бола алатындығында. Мәліметтер өлшеулер нәтижесінде алынады. Өлшеулердің 4түрлі шкаласы бар:

Атаулар шкаласы. Бұл шкала мәліметтерді жіктеу үшін қолданылады. Яғни, мәліметтердің әрбір класына басқа кластардың белгіленуіне ұқсамайтындай етіп белгі меншіктейді;
Реттік шкала. Бұл шкала мәліметтерді тек кластарға бөліп қоймайды, сондай-ақ сол кластарды реттеуге көмектеседі. Әрбір класқа белгілердің реті кластардың әрпіне сәйкес келетіндей етіп әртүрлі белгілеулер меншіктейді. Егер кластар нөмірленсе, онда кластар сандық тәртіпте болады, егер кластар әріптермен белгіленсе, онда кластар алфавиттік ретте болады;
Интервалдық шкала. Бұл шкала мәліметтерді жіктеп және реттеп қана қоймайды, сондай-ақ кластар арасындағы айырмашылықты сандық бағалауға мүмкіндік береді
Қатынастар шкаласы. Бұл шкаланың интервалдық шкаладан айырмашылығы, мұнда есептің абсолютті бастамасы беріледі. Яғни, бұл шкалада бір өлшемнің екіншісінен қанша рет асып түсетінін анықтауға болады.

Мәліметтерді талдау (Data Analysis) - мәліметтерден білімді алудың жалпы математикалық әдістері мен есптеуіш алгоритмдерін тұрғызумен

және зерттеумен айналысатын математика мен информатика ғылымдарының облысы; пайдалы ақпаратты алу және шешімдерді қабылдау мақсатымен мәліметтерді зерттеу, сұрыптау, өзгерту және

үлгілеу үрдісі. Сонымен, мәліметтерді талдау - ақпарат туралы қорытынды шығару мақсатымен негізгі мәліметтерді зерттеу ғылымы болып табылады. Мәліметтерді талдау компаниялар мен ұйымдарға үздік бизнес шешімдерді қабылдауға мүмкіндік беретін қызмет көрсету саласында, өнеркәсіп салаларында және қабылданған үлгілерді немесе теорияларды растайтын немесе жоққа шығаратын ғылымның көптеген салаларында қолданылады.

Мәліметтерді талдау мәліметтерді интеллектуалдық талдаудан (data minig) талдау мақсаты мен бағыты, қолдану саласы бойынша ерекшеленеді. Мәліметтерді интеллектуалдық талдау жасырын шаблондарды анықтау және айқын емес байланыстарды орнату үшін күрделі бағдарламалық қамтаманы қолдана отырып, мәліметтердің үлкен жиынын пайдаланады. Мәліметтерді талдау зерттеушіге белгілі қорытындыларды алу кезінде негізделген ой тұжырымдарына шоғырланады.

Мәліметтерді талдау, ереже бойынша, бөлінеді:

Мәліметтерді ізденістік талдау (EDA), мәліметтердегі мүмкіндіктерді іздеу;
Болжамдарды растау немесе жоққа шығару үшін мәліметтерді талдауды растаушы(CDA) ;
Сапалы мәліметтерді талдау(QDA) сөздер, фотосуреттер немесе бейнелер сияқты сандық емес мәліметтерден қорытынды шығару үшін әлеуметтік ғылымдарда қолданылады;
«көп мәліметтерді» талдау (BigData Analysis) көптеген жағдайларда қарапайым мәліметтерді талдау үшін әдістер мен әдістемелерді қолданады, айырмашылығы параллельдеу механизмдерінде, технологияларында басталады;
Datalnsight (Мәліметтерді түсіну) - бұл зерттеуде мәліметтерді математикалық өңдеуге емес, керісінше эксперттік бағалауға (байланыстарды бөлу, нәтижелерді бағалау) көңіл бөлінеді.

Мәліметтерді жинау әдістерінің жалпы сипаттамасы

Мәліметтерді жинау әдістерін 2 топқа бөлуге болады: сандық және сапалық .

Сандық зерттеулер әдетте сұхбаткерлердің көпшілігі жауап беретін жабық типтегі құрылымдық сұрақтарды қолдануға негізделген әр түрлі сауалнамаларды жүргізумен теңестіріледі. Мұндай зерттеулердің өзгеше ерекшеліктері :жиналатын мәліметтердің нақты анықталған форматы мен

оларды алу көздері болып табылады, жинақталған мәліметтерді өңдеу реттелген, көбінесе сандық үдерістердің көмегімен жүзеге асырылады.

Мәліметтерді өңдеу статистикалық үрдістердің көмегімен орындалады

Сапалық зерттеулер мәліметтерді бақылау жолымен жинаудан, талдаудан жэне түсіндіруден тұрады. Бакылаулар мен тұжырымдар сапалық сипатта болады және стандартталмаған формада жүзеге асырылады. Жүргізілген зерттеулердің сандық түрде зерттелуі мүмкін мәліметтерден тұрмайды. Алғашқы сапалық әдістер сонау XVIII тасырда колданылған. Сапалык мәліметтер сандық формаға ауысуы мүмкін, бірақ бұны арнайы үрдістер алдын алады. Сапалық зерттеулердің келесідей әдістері бар: бақылау, сиқыр- топтар, тереңдетілген сұхбат, хаттамаларды талдау, проекциялык, физиологиялық өлшемдер.

Негізгі статистикалық әдістерді шартты түрде 6 топқа бөлуге болады:

1) статистикалық бақылау, жаппай немесе таңдамалы болуы мүмкін. Жаппай бақыіау әдетте белгілі бір жиектемелермен шектеледі және өте сирек колданылады;

2) алғашқы мәліметтерді есептеу және топтастыру;

3) дискрипторлық талдау, оның негізінде ортаңғы, орташа квадраттық ауытқу, дисперсия және орталық тенденция мен вариацияның басқа да көрсеткіштері жатыр;

4) шығарушы талдау, оның негізінде алынған нәтижелерді жалпылау мақсатымен статистикалық болжамдарды тексеру жатыр. Ол, мысалы екі топтың (немесе нарықтық сегменттердің) зерттеу нәтижелерін салыстыру үшін, сондай-ақ олардың арасындағы айырмашылықтарды анықтау үшін қолданылады;

5) екі және одан да көп айнымалылар арасындағы тәуелділікті анықтауға бағытталған байланыстарды талдау. Мұнда дисперсиялық, корреляциялы-регрессиялық және көпөлшемді талдау әдістері қолданылады;

6) болжамдық талдау.

Шешімдердің шежірелері

Ақпараттық технологиялардың қарқынды дамуы, оның ішінде мәліметтерді жинау, сақтау және өңдеу әдістеріндегі қарқын ұйымдарға талдауға қажетті мәліметтердің үлкен көлемін жинауға мүмкіндік берді. Бұл мәліметтердің көлемі үлкем болғаны соншалық, сарапшылардың мүмкіндіктері жетіспеуде, бұл жылдан жылға тұрақты түрде көбейе беретін мәліметтерді автоматты түрде зерттеу (талдау) әдістеріне деген сұранысты туғызды.

Шешімдердің шежірелері - мәліметтерді автоматты түрде талдау әдістерінің бірі. Шешімдер шежіресін кұрудағы алғашкы идеялар XX ғасырдың 50-ші жылдарының соңында Ховленд (Hoveland) пен Ханттың (Hunt) жүмыстарында келтірілсді. Бірақ, осы бағытты дамытуға шабыт берген, негізін қалаған жұмыс 1966 жылы Ханттың (Hunt F. B. ), Мэриннің (Marin J. ) және Стоуның (Stone P. J) «Experiments in Induction» кітабы болды.

Шешімдер шежіресі бұл ережелерді иерархиялық, тізбектелген кұрылымда көрсету тәсілі, мұнда әрбір объектіге шешімді беретін жалғыз түйін сәйкес келеді. Ереже ретінде «егер . . . онда . . . » түрінде көрсетілген логикалық кұралым түсіндіріледі.

Шешімдер шежіресін қолдану облысы қазіргі кезде кең, бірақ осы аппаратпен шешілетін барлық мәселелер келесі үш класқа бірігуі мүмкін:

1) Мәліметтерді сипаттау. Шешімдер шежіресі мәліметтер туралы ақпаратты ықшам түрде сақтауға мүмкіндік береді, олардың орнында объектілердің нақты сипаттамасынан тұратын шешімдер шежіресін сақтауға болады.

... жалғасы

Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.