Локальные сети, основные особенности их функционирования; возможности по обеспечению совместной работы и внутрифирменной рекламной деятельности
При физическом соединении двух или более компьютеров, образуется компьютерная сеть.
Аппаратное обеспечение (карта и кабель) и программное обеспечение (драйверы для сетевой карты).
LAN (локальная сеть, несколько компьютеров, до двух километров)
RAN (региональная сеть, несколько локальных сетей по сфере деятельности)
WAN (глобальная сеть)
Назначение сетей: 1) обеспечение совместного использования аппаратных и программных ресурсов сети; 2) обеспечение совместного доступа к ресурсам данных.
Архитектуры сети: шина, кольцо, древовидная, звезда.
Глобальные сети, их возникновение и развитие как средства рекламной коммуникации
История развития интернета.
1958г. – в США принимается решение о создании глобальной сети национального масштаба.
1964г. – глобальная сеть раннего оповещения о пусках ракет NORAD. Позже присоединились авиация и метеорологическая служба. Курирует ее DARPA.
1969г. – первая национальная вневедомственная компьютерная сеть ARPANET.
1983г. – внедрен протокол TCP/IP, проблема устойчивости сети была решена. Управляет ей сеть национального научного фонда NSFNET.
После присоединения британской JANET произошло создание доменного имени.
Во второй половине 80-х на базе NSFNET была создана сеть Интернет.
Методы анализа информации
Система анализа данных как индуктивный метод машинного обучения выявляет шаблоны данных среди имеющихся данных. Под термином «анализ данных» понимается исследование данных с целью получения необходимых знаний или информации.
|
|
|
Анализ данных базируется на использовании различных наук:
- статистика представляет методы для применения, выборки и трансформации данных, а также для выявления «шаблонов данных».
- Исследование баз данных обеспечивает методы для эффективного хранения, проверки данных.
- Искусственный интеллект обеспечивает технологии для сбора информации (нейронная сеть, генетические алгоритмы).
Методы анализа данных:
Визуализация: гистограммы, диаграмма дисперсий
Классификация: распределение объектов по классам
Сегментация: объединение объектов в группы, которые до этого не были известны
Прогноз: прогнозирование неизвестных признаков на основе других признаков
Анализ зависимости: связь между признаками объекта
Анализ различий: идентификация объектов, которые не следуют закономерностям других объектов, выяснение причин
Эта схема дает представление о методах анализа данных.
Обзор методов анализа данных
Кластерный анализ:
Кластер(определенная группа), члены которой внутренне однородны и внешне разнородны
Decision tree
Выводит алгоритмы из данных имеющихся классов для классификации неизвестных объектов
|
|
|
Регрессионный анализ:
Выявление функциональных зависимостей между переменными
Современные программы статистической обработки данных
Все программы статистической обработки данных можно разделить на профессиональные, полупрофессиональные (популярные) и специализированные. Статистические программы относятся к наукоемкому программному обеспечению, цена их часто недоступна индивидуальному пользователю. Профессиональные пакеты имеют большое количество методов анализа, популярные пакеты - количество функций, достаточное для универсального применения. Специализированные же пакеты ориентированы на какую-либо узкую область анализа данных. Создатели программных статистических пакетов заявляют, что их продукт превосходит аналоги. Отсутствие у большинства исследователей времени для освоения нескольких программ, делает непростым ее выбор.
SPSS для Windows — это модульный, полностью интегрированный, обладающий всеми необходимыми возможностями программный продукт, предназначенный для всех этапов аналитического процесса: планирования, сбора данных, доступа к данным и управления данными, анализа, создания отчетов и распространения результатов. SPSS для Windows — это лучшее программное обеспечение, позволяющее решать бизнес-проблемы и исследовательские задачи, используя статистические методы.
|
|
|
Программное обеспечение SPSS позволяет проводит частотный анализ, описательную статистику, корреляционный анализ, дисперсионный анализ, кластерный анализ, факторный анализ, а также регрессионный анализ.
При помощи аналитических возможностей программы SPSS можно получить следующие данные:
Наиболее выгодные сегменты рынка;
Стратегии позиционирования товаров/услуг относительно аналогичных товаров/услуг конкурентов;
Оценка качество товара/услуги клиентами;
Перспективы развития, новые возможности для роста;
Подтверждение или опровержение исследовательских гипотез.
Statistica — это универсальная интегрированная система, предназначенная для статистического анализа и визуализации данных, управления базами данных и разработки пользовательских приложений, содержащая широкий набор процедур анализа для применения в научных исследованиях, технике, бизнесе.
Statistica — это современный пакет статистического анализа, в котором реализованы все новейшие компьютерные и математические методы анализа данных. Опыт многих людей, успешно работающих с пакетом, свидетельствует о том, что возможность доступа к новым, нетрадиционным методам анализа данных (а Statistica предоставляет такие возможности в полной мере) помогает находить новые способы проверки рабочих гипотез и исследования данных.
|
|
|
Программное обеспечение Statistica позволяет проводить следующие процедуры обработки статистических данных:
Описательные статистики;
Анализ многомерных таблиц;
Многомерная регрессия;
Дискриминантный анализ;
Анализ соответствий;
Кластерный анализ;
Факторный анализ;
Дисперсионный анализ и многое другое.
Дата добавления: 2019-09-13; просмотров: 236; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!