18. Види візуалізаторів даних
ВІЗУАЛІЗАЦІЯ ДЖЕРЕЛ ДАНИХ.
В джерелі даних, перед їх завантаженням в аналітичну систему, аналітикові потрібновізуально оцінити наступне:
характер, тип і поведінку даних;
динамічний діапазон значень;
ступінь згладженості;
наявність чинників, що знижують якість даних: шумів, аномальних і пропущенихзначень.
Візуальний аналіз джерела даних дозволяє:
побачити чи відповідають дані очікуванням аналітиків;
оцінити ступінь придатності даних для аналізу;
висунути гіпотези про закономірності процесів, що описуються даними;
визначити, які види очищення і попередньої обробки необхідно застосувати доданих.
Окрім цього, візуалізація джерел даних дозволяє визначити метод завантаження данихв аналітичний додаток і параметри, які повинні бути при цьому використані. Наприклад, длякоректного завантаження даних з текстового файлу з розділювачами необхідно правильновизначити елемент-розділювач, формат дати і часу, розташування заголовків стовпців тощо.Неправильний вибір хоча б одного з цих параметрів призведе до некоректногозавантаження, що не дозволить провести аналітичну обробку.
ВІЗУАЛІЗАЦІЯ ЗАВАНТАЖЕНОЇ ВИБІРКИ.
Після завантаження даних з джерел в аналітичний додаток робота із завантаженоювибіркою також починається з візуального аналізу. Проте тепер цілі, завдання і методивізуального аналізу будуть дещо іншими, ніж в попередньому кроці. Після завантаженняданих з джерела, потрібно переконатися, що дані завантажилися правильно: не з’явилисяпропуски, збереглася структура рядків і стовпців. Спотворення даних при завантаженні можестатися через невідповідність типів, неправильних налаштувань параметрів завантаження.Інтерес представляє пошук фрагментів даних з деякими особливостями. Окрім цього,більшість аналітичних систем пропонують користувачеві можливість отримання статистичниххарактеристик: мінімального і максимального значень, дисперсії і середньоквадратичноговідхилення. За результатами візуального аналізу початкової вибірки робляться висновки продоцільність застосування тих чи інших методів очищення і трансформації даних.
ВІЗУАЛІЗАЦІЯ ДАНИХ В ПРОЦЕСІ ЇХ АНАЛІТИЧНОЇ ОБРОБКИ.
Складні аналітичні процедури є багатокроковими. Це означає, що в процесі аналізу доданих послідовно застосовується декілька алгоритмів або моделей. Наприклад, дані спочаткупіддаються попередній обробці з метою згладжування і нормалізації, потім до вибіркизастосовується нейромережу, до результатів нейромережевої обробки – кластеризацію і такдалі. При цьому вибірка, що формується на виході кожного алгоритму або моделі, можеподаватися на вхід наступного процесу обробки. Очевидно, що якщо дані обробки, щопоступили з попереднього етапу, виявляться некоректними, то подальша обробка втрачаєсенс. Тому дуже важливо в процесі аналітичної обробки передбачити візуалізацію проміжнихрезультатів з метою перевірки коректності моделей та алгоритмів, які були використанні.
До простих засобів візуалізації відносяться:
1. Таблиця – класичне представлення інформації в стовпцях та колонках. ВDeductor таблиця підтримує складну структуру, об’єднання по колонках,різноманітне форматування.
2. Статистика – надає інформацію про статистичні характеристикидосліджуваної вибірки. Як правило, вона представлена в табличній формі таведеться для кожного поля вибірки. Статистичні характеристики частодозволяють висувати гіпотези про поведінку даних та наявні закономірності,контролювати результати обробки даних на різних етапах аналітичного процесу.
3. Діаграма – як правило використовуються для візуалізації дискретного(скінченого) набору значень (в той же час, як графіки в основномувикористовують для відображення неприривних числовихзначень, хочапринципової різниці між першим (діаграмою) та другим (графіком) нема). Якправило, в діаграмах по горизонтальній осі Х відкладають категорії, а повертикальній Y – значення. Різновидами діаграми є: стовпчикова, лінійна, кругова та листкова.
4. Гістограма – є різновидом діаграми (зазвичай, стовпчиковою), яка відображаєчастоту появи тієї або іншої події в загальній сукупності всіх можливих подій.Наприклад, якщо вважати подією те, що досліджувана величина набуває деякогозначення або потрапляє в деякий діапазон значень, то кожен елемент гістограмипоказує, скільки разів дана подія відбувається. Гістограми широко використовуються в статистиці для визначення найбільш вірогідних значень,яких може набувати деяка величина, а також для виявлення законів розподілу,яким підкоряється випадкова величина.
5. OLAP-куб – фактично це крос-таблиця, яка служить для відображеннябагатовимірних процесів.
6. Загальні відомості – відображають загальну інформацію про виконану операцію– вузла (імпорту, обробки, експорту тощо). Загальні відомості є, наприклад,єдиним візуалізатором, який створюється при завантажені даних у сховище. Взагальних відомостях виводиться характеристика вузла, об’єкта та виконаноїоперації.
- Інформаційний бізнес
- 1. Інформаційні продукти і послуги
- 2. Функції інформаційного бізнесу
- 3. Модель інформаційного бізнесу
- 4. Особливості інформаційного бізнесу
- 5. Особливості процесу праці в інформаційному виробництві
- 6. Технологія формування і використання інформаційних ресурсів в інформаційному виробництві
- 7. Поняття та структура інформаційного ринку.
- Механізм функціонування інформаційного ринку.
- 9. Класифікація організаційних форм інформаційного бізнесу.
- За метлю і характером діяльності:
- За формою власності майна:
- За національною належністю капіталу:
- За правовим статусом і формою господарювання:
- За галузево-функціональним видом діяльності;
- За технологічною і територіальною цілісністю:
- Венчурний бізнес в інформаційній сфері.
- 11. Критерії оцінювання фірм інформаційного бізнесу
- 12. Визначення стратегічних потреб в інформаційних продуктах і послугах
- 13. Поняття франчайзингу та його типи
- 14. Франчайзинг в інформаційному бізнесі
- 15. Переваги та вади купівлі існуючого бізнесу
- 16. Купівля, злиття і поглинання в інформаційному бізнесі
- 17. Бiзнес-план, його функцiональнi ролi
- 18. Типи презентацій та особливості організації їх
- 19.Основні етапи підготовки презентації
- 20. Особливості проектування виробничої системи інформаційно-обчислювальної фірми
- 29. Організаційно-структурні форми управління інформаційним маркетингом
- 30. Розробка бюджету фірми. Моделювання економіки
- 1. Економіко-математичні моделі. Предмет та об’єкт вивчення дисципліни. Основні підходи до класифікації економіко-математичних моделей.
- 2. Неокласична мультиплікативна виробнича функція Кобба-Дугласа.
- І, відповідно, гранична норма заміщення фондів працею (sl):
- 3. Основні кроки процесу створення та розбудови економіко-математичної моделі.
- 4. Модель поведінки споживача.
- 5. Модель (рівняння) Слуцького та елементи його аналізу.
- 6. Моделі поводження виробника на конкурентних ринках.
- 1. Рівновага за Курно
- 2. Рівновага та нерівновага за Стакельбергом
- 7. Модель р.Солоу та рівень капіталоозброєності праці.
- 8. Дуополія, конкурентний ринок. Стратегії Курно. Модель Курно.
- 9. Моделі рівноваги та нерівноваги за Стакельбергом.
- 10. Принципова схема міжгалузевого балансу (мгб).
- 11. Технологічна матриця – основа інформаційного забезпечення міжгалузевого балансу.
- 12. Економіко-математична модель міжгалузевого балансу.
- 13. Коефіцієнти прямих матеріальних витрат в моделі міжгалузевого балансу.
- 14. Модель Леонтьєва або модель ”витрати - випуск”
- 15. Матриця опосередкованих матеріальних витрат в моделі міжгалузевого балансу.
- 16. Коефіцієнт повних матеріальних витрат в моделі міжгалузевого балансу
- 17. Класична модель ринкової економіки
- 18. Модель Кейнса
- 19. Двофакторні виробничі функції
- 20. Модель рейтингового оцінювання економічної системи
- 21. Інтегрований показник оцінювання рейтингу економічної системи.
- 22. Моделі взаємодії споживачів і виробників.
- 23. Класична модель ринкової економіки.
- 24. Об’єднана (загальна) модель ринкової економіки.
- 1. Процес прийняття рішень: особливості та етапи.
- 2. Сутність та призначення сппр.
- 3. Історія розвитку сппр.
- 4. Класифікація сппр.
- 5. Бізнес-аналіз як основа прийняття рішень.
- 6. Етапи бізнес-аналізу.
- 7. Огляд інформаційних систем класу сппр (Business Intelligence).
- 8. Загальна характеристика сппр від компанії Oracle.
- 9. Загальна характеристика сппр від компанії sap.
- 10. Загальна характеристика сппр від компанії Microsoft.
- 11. Загальна характеристика сппр (аналітичної платформи) Deductor.
- 12. Сутність процесу консолідації даних та його етапи.
- 13. Сховище даних як джерело даних для сппр
- 14. Місце деталізованих та агрегованих даних в сховищі даних
- 15. Архітектури сховищ даних
- 16. Вітрини даних
- 17. Візуалізація даних в сппр
- 18. Види візуалізаторів даних
- 19. Візуалізатори для інтерпретації результатів аналізу.
- 20. Візуалізатори оцінки якості аналітичних моделей.
- 21. Olap-аналіз в сппр.
- 22. Data Mining: особливості та сфери застосування.
- 24. Сутність алгоритмів класифікації та їх застосування в сппр.
- Конструювання моделі:
- 25. Скорингові моделі в банківській діяльності.
- 26. Використання дерев рішень в сппр.
- 27. Сутністьалгоритмівкластеризації та їхзастосування в сппр.
- 28. Асоціативні правила в сппр.
- 29. Кількісні показники якості асоціативних правил.
- 30. Нейронні мережі в сппр.
- Іс в економіці
- 7. Інформаційні системи оброблення інформації в податковій системі.
- 8. Банківські інформаційні системи.
- 9. Інформаційні системи оброблення маркетингової інформації.
- 10. Економічна інформація як предмет і продукт автоматизованої обробки.
- 11. Види та властивості економічної інформації
- 12. Структура й оцінка економічної інформації.
- 19. Організація і планування робіт на стадії введення системи в дію.
- 20. Комплексне тестування та апробація інформаційної системи.
- 21. Задачі та принципи автоматизації проектування інформаційної системи.
- 22. Автоматизація розробки проектних рішень і документування проектів
- 23. Системи автоматизованого проектування
- 24.Технологія проектування іс на основі баз даних
- 25 Системи управління документами в іс