Тема 2. Классификация техники и тактики игры в баскетбол и методики обучения — Мегаобучалка

 

Техника игры — это сложившаяся в процессе развития баскетбола совокупность приемов позволяющих наиболее успешно решать конкретные соревновательные задачи.

Под термином «прием техники» подразумевается система движений, сходных по смысловой структуре и направленных на решение примерно одной и той же игровой задачи. Разнообразие условий, в которых применяется тот или иной прием, стимулирует формирование и совершенствование ряда способов выполнения каждого приема. Способ характеризуется, прежде всего, устойчивостью основной двигательной структуры — кинематической, динамической и ритмовой.

Таким образом, техника спортсмена на каждом этапе развития баскетбола — это наиболее эффективное, апробированное практикой средство, которое дает возможность игроку в рамках правил успешно действовать в сложных ситуациях борьбы, атаки и обороны. Чтобы добиться наилучших результатов в мгновенно складывающихся и изменяющихся игровых положениях, баскетболист должен владеть всем богатством разнообразных технических приемов и способов, уметь выбрать наиболее подходящий прием или сочетание приемов быстро и точно их выполнить.

За критерий высшего технического мастерства принимаются:

свободное владение оптимальным объемом приемов и способов для полноценного выполнения заданных игровых функций в сочетании с двумя «коронными» приемами нападения и защиты

точность и эффективность выполнения указанных выше приемов; стабильность выполнения приемов в условиях усиленного влияния таких «сбивающих» факторов, как значительное утомление психологическое напряжение, трудные внешние условия и др.;

умение управлять фазами технического приема в зависимости от конкретных вариантов противодействия соперника;

надежность выполнения приемов, которая определяется способностью удерживать высокий уровень точности и эффективности на протяжении многодневного турнира, от матча к матчу без существенных отрицательных отклонений.

Современная техника игры сложилась исторически на разных этапах развития баскетбола количество приемов способы их выполнения, критерии оценки изменялись и совершенствовались, прежде всего, в связи с разницей в динамике развития нападения и защиты. На перестройку технического арсенала оказывали влияние изменения правил игры, обогащение ее тактики, повышение уровня физической подготовленности игроков. Так, например, значительное повышёние атакующего потенциала команд, динамизма игровых действий, активизация нападения и защиты привели к преимущественному использованию техники «одной руки», к сокращению амплитуды движений при передачах мяча и бросках в корзину, расширению арсенала скоростных передач и финтов, повышению уровня исходного положения мяча и выпуска его при бросках, наконец, к господству броска одной рукой в прыжке. Дальнейшее развитие у игроков прыгучести в сочетании с их высоким ростом способствовало рождению такого броска в корзину, как бросок сверху вниз, а также обогащению и совершенствованию способов добивания мяча при борьбе за отскок у щита противника.

Несмотря на то, что баскетбол скоро будет праздновать свое девяностолетие, далеко не все возможности техники игры использованы в спортивной практике сегодняшнего дня. Неисчерпаемые функциональные и координационные возможности организма тренированного спортсмена создают хорошую перспективу для воплощения новых, прогрессивных идей техники нападения и защиты

 

Для последовательного изучения техники баскетбола пользуются ее классификацией. Классификация — это соподчиненное распределение всех приемов и способов техники по разделам и группам на основе определенных сходных признаков.

К числу таких признаков, прежде всего, относятся целевое место приема в спортивной борьбе (атаки или обороны корзины), содержание действия (с мячом или без мяча), а также особенности его кинематической и динамической структуры. Классификация дает возможность четко программировать техническую подготовку игроков по периодам и этапам годового цикла, организационно и методически увязать ее с остальными разделами тренировочного процесса.

Техника баскетбола распадается на два больших раздела: техника нападения и техника защиты. В обоих разделах выделяют по две группы: в технике нападения — технику передвижений и техника владения мячом, а в технике защиты — технику передвижений и технику отбора мяча и противодействий. Внутри каждой из групп меняются приемы и способы. Почти каждый способ выполнения приёма имеет несколько разновидностей, которые раскрывают отдельные детали единой структуры движения. Кроме того, на динамическую структуру способа оказывают определенное влияние условия выполнения, которые уточняют специфику передвижения игрока, исходные положения, направления и дистанции.

В предлагаемой классификации не отводится самостоятельное место финтам, так как финт — это выполнение игроком только части конкретного приема (например, замах при передаче мяча, прицеливание рои броске в корзину) с намерением вызвать у противника ошибочную реакцию.

Принципиальная схема классификации техники игры вместе с конкретным примером может быть представлена следующим образом:

 

Раздел техники – техника нападения

Группа техники – техника владения мячом

Приём – бросок мяча в корзину

Способ – одной рукой сверху

Разновидность – с отклонением туловища назад

Условия выполнения – в прыжке после остановки со средней дистанции

 

 

По данной схеме построена классификация техники баскетбола в целом (рис.

2).

Подробный анализ каждого способа выполнения технических приемов базируется на системно-структурном подходе, В данном случае способ рассматривается как система движений, в которой всегда можно вычленить частные движения звеньев в теле игрока, в отдельных суставах — своего рода элементы системы. Элементы объединяются в более крупные подсистемы. Рассмотрение подобных подсистем во времени выполняется при помощи так называемого фазового анализа, причем различают подготовительные, основные (или рабочие) и заключительные (или завершающие) фазы. Фазовый анализ имеет большое практическое значение; он позволяет реально определить диапазон стабильности и вариативности фаз, характер их взаимосвязи и на этой основе разрабатывать или уточнять методические приемы совершенствования управления техническим арсеналом.

При изучении вопроса, из каких частей состоят способы выполнения тех или иных приемов, уточняя их двигательный состав, не менее важно определить, как они объединены и как взаимодействуют в организационной структуре.

Кинематическая структура способа раскрывает форму и характер движений с помощью пространственных, временных, пространственно-временных показателей.

Характеристики величин моментов сил, моментов инерции, взаимодействия сил и реакций определяют динамическую структуру способа. В отдельных случаях представляет интерес рассмотрение ритмической структуры, показывающей, когда, как, где приложены силовые акценты во времени.

При анализе кинематической структуры способов выполнении приемов нападения с мячом определяют: одной или двумя руками осуществляются рабочие движения, уровень этих движений по отношению к частям тела спортсмена (снизу, на уровне груди, плеча, головы, сверху) и по отношению к оси тела (сбоку, прямо, с отклонением).

Для динамической структуры уточняют положение игрока, в момент выполнения приема, (на месте или в движений, в опорном или безопорном положении). Кроме того, учитывают, какие инерционные силы действовали на игрока, каковы направления и скорость движения партнера или противника, какое расстояние необходимо преодолеть. В заключение определяют взаимосвязь двигательного состава приема. С его смысловой структурой с точки зрения рациональности и эффективности его использования в определенных тактических системах и ситуациях.

Техничёские приемы передвижений и приемы защиты анализируются по упрощенной схеме.

 

ТЕХНИКА НАПАДЕНИЯ

Техника передвижения

Для передвижений по площадке баскетболист использует ходьбу, бег, прыжки остановки, повороты. Передвижения — основа техники баскетболистов. С помощью этих приемов игрок может правильно выбрать место, оторваться от опекающего его противника и выйти в нужном направлении для последующей атаки, достичь наиболее удобных, хорошо сбалансированных исходных положений для выполнения других приемов. Кроме того, от правильной работы ног при передвижениях и от соблюдения равновесия зависят эффективность многих технических приемов с мячом: передач в движении и прыжке, ведения и обводки, бросков в прыжке и др.

Ходьбав игре применяется реже других приемов передвижения. Используется она главным образом для смены позиции в период коротких пауз или снижения интенсивности игровых действий, а также для перемены темпа движения в сочетании с бегом. В отличие от обычной ходьбы баскетболист передвигается на ногах, слегка согнутых в коленях, что обеспечивает ему хорошую возможность для внезапных ускорений.

Бег

Бег занимает в игре большое место и является главным средством передвижения. Бег баскетболиста заметно отличается от сравнительно равномерного бега легкоатлета. Игрок должен уметь в пределах площадки выполнять ускорения из многообразных стартовых положений, в любом направлении, лицом или спиной вперед, быстро изменять направление и скорость бега. Особенность бега по прямой заключается в том, что соприкосновение ноги с площадкой должно осуществляться перекатом с пятки на носок или мягкой постановкой ноги на полную ступню. Это способствует естественному сгибанию ног, характерному для всех передвижений баскетболиста. После отталкивания нога сильно сгибается в коленном суставе и с поднятым бедром выносится вперед. Руки относительно расслаблены, движутся свободно в такт бега. Резкое, неожиданное для противника увеличение скорости бега или стартовое ускорение называется в спортивных играх рывком. Рывок—лучшее средство для освобождения от опеки противника и выхода на свободное место. Для осуществления рынка первые 4—5 шагов делаются короткими и очень резкими (ударными), с постановкой ноги с носка. Туловище наклонено вперед, руки согнутые под прямым углом, движутся энергично в такт шагам. Голова приподнята, игрок смотрит в направлении движения. Затем скорость бега нарастает за счет удлинения шага и частоты шагов. В этот момент игрок должен быть готов к получению мяча (рис. 3).

Изменение направления бега выполняется игроком при помощи мощного толчка выставляемой вперед ногой в сторону, противоположную намеченному движению. Туловище же наклоняется в сторону вновь избранного направления (рис. 4)

 

Прыжки

Подсчитано, что квалифицированный баскетболист в среднем за игру выполняет до 130—140 прыжков из различных положений и с различными задачами. Прыжки применяются как самостоятельные приемы и входят составным элементом в другие приемы техники. Чаще всего игроки пользуются прыжками вверх и верх-в длину и сериями прыжков. Применяются два способа выполнения прыжка: толчком двумя ногами и толчком одной ногой.

Прыжок толчком двумя ногами выполняется чаще с места из положения основной стойки. Игрок быстро приседает, слегка отводит руки назад и приподнимает голову. Отталкивание осуществляется мощным разгибанием ног, энергичным движением туловища и рук в направлении вперед-вверх. Различные направления прыжка (вверх-вперед, вверх-назад или в сторону) достигаются за счет отталкивания и перемещения общего центра тяжести (о. ц. т.) тела в нужном направлении. Прыжок толчком двумя ногами с разбега применяется обычно при выполнении бросков в корзину и при борьбе за отскок. При этом в последнем шаге разбега вперед посылается одна нога, а другая быстрым движением приставляется к ней. Отталкивание осуществляется одновременно обеими ногами вертикально вверх. Все эти движения должны выполняться быстро, слитно, без задержек в фазе отталкивания.

Прыжок толчком одной ногой выполняется с короткого разбега. Отталкивание производится таким образом, чтобы максимально использовать инерционные силы разбега. Последний шаг разбега перед отталкиванием делается несколько шире предыдущих. Толчковая нога, слегка согнутая в коленном суставе, посылается вперёд и упруго ставится для толчка перекатом с пятки на носок: баскетболист как бы немного приседает. Другой ногой делается активный мах вперед-вверх, а в момент прохождения о. ц. т.

Рис. 4. Изменение направления бега

При выполнении ряда технических приемов с мячом в безопорном положении очень важным считается умение игрока выпрыгивать на достаточную высоту без активного участия рук, быстро и своевременно. Приземление в любом способе прыжка должно быть мягким, без потери равновесия, что достигается амортизирующим сгибанием слегка расставленных ног.

 

Остановки

В соответствии с игровой ситуацией баскетболист использует резкие, внезапные остановки, которые в сочетании с рывками и изменениями направления бега дают возможность на некоторое время освободиться от опеки противника и выйти на свободное место для дальнейших атакующих действий. Остановка осуществляется двумя способами: прыжком и двумя шагами. При первом способе игрок делает невысокий, скользящий прыжок по ходу движения, причём, оттолкнувшись одной ногой, он подает туловище назад и приземляется либо на обе ноги одно временно, либо сначала на толчковую ногу с последующим приседанием.

При втором способе остановки используется так называемая (двухшажная техника), лежащий в основе большинства технических приемов, выполняемых в движении. Здесь игрок короткий предпоследний шаг делает с подседом и со смещением о. ц. т. в направлении обратном движению. Затем следует последний удлиненный шаг, игрок выставляет ногу вперед со стопорящей опорой на пятку и последующим перекатом на всю ступню (рис. 5),

В обоих способах эффект остановки определяется сильным сгибанием ног и правильным распределением веса тела (большая часть веса тела остается на опорной ноге). В этом случае остановка обеспечивает равновесие и возможность продолжения бега в любом на правлении.

Повороты

Нападающий использует повороты для ухода от защитника, укрытия мяча от выбивания, для финтов последующей атакой корзины. Есть два способа поворотов — вперед и назад. Различаются они по направлению переступания ноги, осуществляющей поворот, и движению туловища. Поворотом вперед называются такие повороты, когда переступания выполняются в ту сторону, куда баскетболист обращен лицом, а поворотами назад—те, которые выполняются переступаниями в сторону, куда баскетболист обращен спиной.

 

При повороте на месте игрок переносит о. ц. т. тела на одну ногу, которая является как бы осью вращения. Ноги согнуты несколько больше обычного. Для сохранения равновесия туловище наклонено вперед. Опорная нога находится на носке, который во время поворотов не смещается, а только разворачивается в сторону шага ругой ногой. Руки могут принимать различные положения, которые определяются задачей выполнить те или иные движения с мячом или без мяча.

Выполняя поворот в движении, игрок сближается с противником и ставит стопу опорной ноги развернуто в направлении предполагаемого поворота. Затем без всякой задержки он поворачивается по ходу движения на впереди стоящей ноге.

Конспект урока по технологии на тему “Что такое технология. Классификация производств и технологий” 5 класс

План-конспект урока

Учитель: Тохлу Эльмира Асан къызы

Предмет: Технология

Класс: 5

Дата проведения:

Урок:

Тема: «Что такое технология. Классификация производств и технологий»

Тип урока: усвоение новых знаний

Цели урока:  формирование знаний учащихся о понятии технология, для чего она предназначена; ознакомить обучающихся с видами технологий и производства.

Планируемые результаты:

Предметные: формирование знаний учащихся о понятии технология, для чего она предназначена; ознакомить обучающихся с видами технологий и производства.

Метапредметные: Познавательные: исследовательская деятельность, определение понятий, сопоставление, анализ, построение цепи рассуждений. Регулятивные: целеполагание, планирование, рефлексия. Коммуникативные: диалог, умение ставить вопросы, сотрудничество

Личностные: формирование мотивации и самомотивации изучения предмета, познавательного интереса, эстетических чувств, смыслообразования; нравственно-эстетическая ориентация.

Оборудование: учебники, тетради учащихся

Ход урока

1. Организационный момент

Приветствие учащихся, проверка присутствующих на уроке, проверка домашнего задания

2. Повторение пройденного материала

– Что такое проект? 

– Какие этапы проекта вы знаете?

3. Целепологание. Мотивация учебной деятельности

Мир, который нас окружает, человек изменяет и преобразует в соответствии со своими потребностями. Весь этот рукотворный мир появился с помощью технологий.

С развитием техники и технологии в содержании труда рабочих происходят существенные изменения: уменьшается непосредственное физическое воздействие на предмет труда, преобладающими становятся функции наблюдения, управления.

4. Изучение нового материала

Слово технология происходит от соединения двух греческих слов: «техно-», что означает искусство, мастерство, умение и «логос-» – учение, слово, наука. Оно означает совокупность приёмов и способов получения, обработки или переработки сырья, материалов, полуфабрикатов или изделий при производстве продукции.

Знание технологий помогает определить с помощью каких операций и какими инструментами можно создать те или иные материальные и нематериальные блага.

В ходе этого процесса получается продукт труда.

Продукт труда – это результат целенаправленной человеческой деятельности. Продуктом труда может быть, как вещество природы, приспособленное трудом человека к своим потребностям, так и просто сама деятельность.

Предмет труда — объект природы, на которое человек воздействует в процессе труда, или перерабатываемая человеком в процессе интеллектуального труда информация.

Средства труда — то, чем человек воздействует на предмет труда. Решающая роль принадлежит орудиям труда, механические, физические и химические свойства которых человек использует в соответствии со своей целью.

Труд – это целесообразная деятельность человека, в процессе которой он при помощи орудий труда воздействует на природу и использует её в целях создания предметов, необходимых для удовлетворения своих потребностей.

Чтобы произвести любой продукта труда, материального или нематериального потребительского блага, необходимо соединить предмет труда (материал), средства труда (инструменты, приспособления, механизмы) и труд человека.

Продукт труда – материал Средства труда – инструмент Труд человека

Из этой схемы не понятно, как именно происходит процесс производства. Как, например, руда станет отливкой, отливка – заготовкой, заготовка – деталью, а деталь – частью машины. Именно технология определяет процесс превращения предмета труда в продукт труда.

Технология – это процесс создания человеком полезных изделий и услуг.

Знание технологий помогает выбрать правильный способ обработки материалов для получения желаемого результата.

Так, например, пищевые продукты можно варить, коптить, жарить, запекать.

Деталь какого-либо механизма можно отлить в специальную форму или вытачать из заготовки на специальном оборудовании.

Выбор инструментов и способов обработки зависит от возможностей предприятия и умений рабочего.

Под технологией мы понимаем последовательную деятельность человека, направленную на преобразование вещества, энергии, информации и изучение этих процессов для удовлетворения потребностей людей.

Разработкой технологий занимаются технологи, инженеры, конструкторы, программисты и другие специалисты в соответствующих областях.

Технология как наука о способах и методах переработки сырья возникла в связи с развитием крупной машинной промышленности. Конечно же и до этого периода существовали различные методы и способы переработки сырья в изделие, только в условиях ремесленного и на начальной стадии промышленного производства невозможно было всё многообразие этих технологий объединить в единую научную систему.

Испытывая потребность в защите от непогоды, диких зверей и врагов, человек научился сначала использовать пещеры, рыть землянки, а со временем строить современные дома. Так возникли и развивались строительные технологии.

Чтобы перевозить грузы и путешествовать самому человек создал машиностроительные и транспортные технологии.

Физминутка

Стоп, уроки!

Стоп, дела,

Отдыхать пришла пора!

Раз – подняться, подтянуться

Два – согнуться, разогнуться

Три – в ладоши три хлопка, головою три кивка.

На четыре – ноги шире.

Пять – руками помахать

Шесть – за стол тихонько сесть.

Изготовление большинства изделий включает конкретную последовательность множества операций превращения сырья в конечную продукцию, называемых производственными процессами. Ввиду их многообразия, обусловленного современным уровнем развития промышленности, для систематизации создана классификация производственных процессов.

Классификация – это распределение каких-либо объектов по отдельным группам. В группу объединяются объекты, имеющие общие для всех признаки.

Классификация по существенным признакам называется типологией.

Технологии можно классифицировать в соответствии с особенностями промышленного производства.

В зависимости от количества выпускаемой продукции существующие производства делятся на единичное, серийное и массовое.

Единичным называется производство отдельных видов продукции или мелких партий однородной продукции. Как правило, производство этой продукции не повторяется. Примером такого типа производств могут быть судостроительные заводы, заводы тяжёлого машиностроения. Либо организации, выполняющие разовые заказы потребителей, например, ателье по пошиву одежды. Заказ выполняется по размерам заказчика и шьётся в одном экземпляре.

Серийное производство характеризуется периодическим выпуском определённых партий (серий) продукции. Организация производства по этому типу наиболее часто встречается в станкостроении и приборостроении, инструментальном производстве. Примером такого производства может быть автомобилестроительные заводы, которые на протяжении ограниченного времени выпускают автомобили одной серии, после завершении этого выпуска обычно эту серию уже не повторяют, а разрабатывают новую модель.

Массовое производство представляет собой наиболее совершенный тип организации производства, при котором в большей мере, чем в других производствах, обеспечивается автоматизация и механизация многих процессов. В массовом производстве выпускается непрерывно однотипная продукция при относительно ограниченной номенклатуре. К нему, в том числе, относятся добывающие производства. В обрабатывающих отраслях массовое производство характерно для ряда отраслей машиностроения, лёгкой и пищевой промышленности. Например, пошив специальной одежды (форменной), происходит по усреднённым размерам в большом объёме.

У каждого вида производств есть свои преимущества и недостатки. Так если рассматривать пошив одежды, то стоимость одежды, выполненной по индивидуальному заказу, выше той, что изготовлена массовым тиражом, зато она оригинальна по своему внешнему виду, лучше сидит на фигуре, и маскирует некоторые её недостатки.

Некоторые виды производств имеют непрерывный технологический процесс. К таким производства относится выплавка чугуна, производство электроэнергии.

Технологии также классифицируют в соответствии с видами отраслей:

Технологии энергетические, металлургические, химические, машиностроительные, строительные, лёгкой и пищевой промышленности производственных областей классифицируются как технологии производственных отраслей.

К технологиям непроизводственных отраслей относятся педагогические, художественные, медицинские технологии; а так же технологии торговли, бытового, информационного обслуживания.

Существуют ещё универсальные виды – познавательная и трудовая деятельности, предпринимательство, художественное и техническое творчество.

Классификация отраслей промышленности имеет важное значение для правильного планирования промышленного производства и обеспечения определённой пропорциональности в его развитии.

5. Закрепление полученных знаний.

(Приложение)

Задание 1. Выделите зелёным предмет труда, синим цветом – средство труда.

Варианты ответа:

Ткань

Деревянная доска

Иголка

Картон

Пила

Удочка

Рыба

Ножницы

Правильный вариант ответа:

Предмет труда

Ткань

Деревянная доска

Картон

Рыба

Средство труда

Иголка

Пила

Удочка

Ножницы

Подсказка: Предметом труда является объект природы, на которое человек воздействует в процессе труда, или перерабатываемая человеком в процессе интеллектуального труда информация, а средством труда то, чем человек воздействует на предмет труда. Решающая роль принадлежит орудиям труда, механические, физические и химические свойства которых человек использует в соответствии со своей целью.

Задание 2. Расставьте подписи к изображениям.

Задание 3. Расставьте последовательность типов производств по объёму производства начиная с наибольшего.

Варианты ответа:

серийное, массовое, единичное.

Правильный вариант ответа:

массовое

серийное

единичное

Подсказка:

Единичное производство – это производство одновременно выпускающее малое количество одинаковых изделий, повторное изготовление которых не предусмотрено.

Серийное производство – это производство, на котором периодически повторяют выпуск больших партий (серий) продукции.

Массовое производство – это производство, на котором продолжительное время выпускают большой объем одинаковых изделий.

Задание 4. Подчеркните производства, которые относятся к единичному.

Варианты ответа:

Строительство корабля

Выпуск автомобилей

Производство телевизоров

Пошив платья в ателье

Производство лекарств

Изготовление турбины для электростанции

Изготовление тортов на заказ

Правильный вариант ответа:

Строительство корабля

Пошив платья в ателье

Изготовление турбины для электростанции

Изготовление тортов на заказ

Подсказка: Единичное производство – это изготовление продукции по индивидуальным размерам и изготавливается в одном экземпляре.

6. Рефлексия. Подведение итогов

– Сейчас мне хочется узнать ваше мнение об уроке. Закончите одно из предложений:

Самое интересное на уроке было……………………………………

Мне понравилось……………………………………………………..

Мне не понравилось………………………………………………….

Я узнал(а)……………………………………………………………….

Мне пригодится………………………………………………………

С каким настроением вы закончили урок?

7. Домашнее задание

§3.1-3.2 изучить

Приложение

Задание 1. Выделите зелёным предмет труда, синим цветом – средство труда.

Варианты ответа:

Ткань

Деревянная доска

Иголка

Картон

Пила

Удочка

Рыба

Ножницы

Задание 2. Расставьте подписи к изображениям.

Задание 3. Расставьте последовательность типов производств по объёму производства начиная с наибольшего.

Варианты ответа:

серийное, массовое, единичное.

Задание 4. Подчеркните производства, которые относятся к единичному.

Варианты ответа:

Строительство корабля

Выпуск автомобилей

Производство телевизоров

Пошив платья в ателье

Производство лекарств

Изготовление турбины для электростанции

Изготовление тортов на заказ

7 типов алгоритмов классификации

Целью данного исследования является объединение 7 наиболее распространенных типов алгоритмов классификации вместе с кодом Python: логистическая регрессия, наивный байесовский алгоритм, стохастический градиентный спуск, K-ближайшие соседи, дерево решений, случайный Лес и машина опорных векторов

1 Введение

1.1 Классификация структурированных данных

Классификация может выполняться на структурированных или неструктурированных данных. Классификация — это метод, при котором мы распределяем данные по определенному количеству классов. Основная цель задачи классификации — определить категорию/класс, к которому будут относиться новые данные.

Несколько терминов, встречающихся в машинном обучении — классификация:

• Классификатор: Алгоритм, который сопоставляет входные данные с определенной категорией.
• Модель классификации: Модель классификации пытается сделать некоторый вывод из входных значений, данных для обучения. Он будет предсказывать метки/категории классов для новых данных.
• Признак: Признак — это отдельное измеримое свойство наблюдаемого явления.
• Двоичная классификация: задача классификации с двумя возможными результатами. Например: Половая классификация (мужской/женский)
• Многоклассовая классификация: Классификация с более чем двумя классами. В многоклассовой классификации каждому образцу назначается одна и только одна целевая метка. Например: животное может быть кошкой или собакой, но не тем и другим одновременно
• Классификация с несколькими метками: Задача классификации, в которой каждому образцу сопоставляется набор целевых меток (более одного класса). Например: Новостная статья может быть о спорте, человеке и месте одновременно.

Ниже приведены этапы построения модели классификации:

• Инициализировать классификатор, который будет использоваться.
• Обучить классификатор: Все классификаторы в scikit-learn используют метод подгонки (X, y), чтобы подобрать модель (обучение) для заданных данных поезда X и метки поезда y.
• Предсказать цель: Учитывая немаркированное наблюдение X, функция predict(X) возвращает предсказанную метку y.
• Оценка модель классификатора

1.2 Источник и содержание набора данных

Набор данных содержит заработную плату. Ниже приводится описание нашего набора данных:

• классов: 2 («> 50 тыс.» и «<= 50 тыс.»)
• атрибутов (столбцов): 7
• экземпляров (строк): 48 842

Эти данные были извлечены из базы данных бюро переписи населения по адресу:

http://www. census.gov/ftp/pub/DES/www/welcome.html

1.3 Исследовательский анализ данных

2 Типы алгоритмов классификации (Python)

2.1 Логистическая регрессия

Определение. В этом алгоритме вероятности, описывающие возможные результаты одного испытания, моделируются с использованием логистической функции.

Преимущества: Логистическая регрессия предназначена для этой цели (классификации) и наиболее полезна для понимания влияния нескольких независимых переменных на одну переменную результата.

Недостатки: Работает, только если прогнозируемая переменная является двоичной, предполагает, что все предикторы независимы друг от друга, и предполагает, что данные не содержат пропущенных значений.

2.2 Наивный байесовский алгоритм

Определение: Наивный байесовский алгоритм, основанный на теореме Байеса с предположением о независимости между каждой парой признаков. Наивные байесовские классификаторы хорошо работают во многих реальных ситуациях, таких как классификация документов и фильтрация спама.

Преимущества: Этот алгоритм требует небольшого количества обучающих данных для оценки необходимых параметров. Наивные байесовские классификаторы работают очень быстро по сравнению с более сложными методами.

Недостатки: Наивный Байес, как известно, является плохой оценкой.

2.3 Стохастический градиентный спуск

Определение: Стохастический градиентный спуск — это простой и очень эффективный подход к подбору линейных моделей. Это особенно полезно, когда количество выборок очень велико. Он поддерживает различные функции потерь и штрафы за классификацию.

Преимущества: Эффективность и простота внедрения.

Недостатки: Требует ряда гиперпараметров и чувствителен к масштабированию функций.

2.

4 K-ближайшие соседи

Определение: Классификация на основе соседей — это тип ленивого обучения, поскольку он не пытается построить общую внутреннюю модель, а просто сохраняет экземпляры обучающих данных. Классификация вычисляется простым большинством голосов k ближайших соседей каждой точки.

Преимущества: Этот алгоритм прост в реализации, устойчив к зашумленным обучающим данным и эффективен, если обучающие данные велики.

Недостатки: Необходимо определить значение K, а стоимость вычислений высока, так как необходимо вычислить расстояние от каждого экземпляра до всех обучающих выборок.

2.5 Дерево решений

Определение: Учитывая данные атрибутов вместе с их классами, дерево решений создает последовательность правил, которые можно использовать для классификации данных.

Преимущества: Дерево решений простое для понимания и визуализации, требует небольшой подготовки данных и может обрабатывать как числовые, так и категориальные данные.

Недостатки: Дерево решений может создавать сложные деревья, которые плохо обобщаются, а деревья решений могут быть нестабильными, поскольку небольшие изменения в данных могут привести к созданию совершенно другого дерева.

2.6 Случайный лес

Определение: Классификатор случайного леса представляет собой метаоценку, которая соответствует ряду деревьев решений в различных подвыборках наборов данных и использует среднее значение для повышения точности прогнозирования модели и контроля примерка. Размер подвыборки всегда такой же, как исходный размер входной выборки, но выборки рисуются с заменой.

Преимущества: Уменьшение переобучения и классификатора случайного леса в большинстве случаев более точны, чем деревья решений.

Недостатки: Медленное прогнозирование в реальном времени, сложность реализации и сложный алгоритм.

2.7 Машина опорных векторов

Определение: Машина опорных векторов — это представление обучающих данных в виде точек в пространстве, разделенных на категории четким промежутком как можно большего размера. Затем новые примеры сопоставляются с тем же пространством, и их принадлежность к категории определяется в зависимости от того, на какую сторону разрыва они попадают.

Преимущества: Эффективен в многомерных пространствах и использует подмножество обучающих точек в функции принятия решения, поэтому также эффективно использует память.

Недостатки: Алгоритм не дает оценок вероятности напрямую, они рассчитываются с использованием дорогостоящей пятикратной перекрестной проверки.

3 Заключение

3.1 Матрица сравнения

• Точность: (истинно положительный + истинно отрицательный) / общая совокупность
  • Точность — это отношение правильно предсказанного наблюдения к общему количеству наблюдений. Точность является наиболее интуитивно понятным показателем производительности.
  • True Positive: количество правильных прогнозов, что вхождение является положительным
  • True Negative: количество правильных предсказаний, что вхождение является отрицательным
• F1-Score: (2 x Точность x Отзыв) / (Точность + Отзыв)
  • F1-Score — средневзвешенное значение точности и полноты, используемое во всех типах алгоритмов классификации. Таким образом, эта оценка учитывает как ложноположительные, так и ложноотрицательные результаты. F1-Score обычно более полезен, чем точность, особенно если у вас неравномерное распределение классов.
  • Точность: когда прогнозируется положительное значение, как часто прогноз оказывается правильным?
  • Вызов: когда фактическое значение положительное, как часто прогноз оказывается верным?

Алгоритмы классификации	Точность	Оценка F1
Логистическая регрессия	84,60%	0,6337
Наивный байесовский метод	80,11%	0,6005
Стохастический градиентный спуск	82,20%	0,5780
K-ближайшие соседи	83,56%	0,5924
Дерево решений	84,23%	0,6308
Случайный лес	84,33%	0,6275
Машина опорных векторов	84,09%	0,6145

Местоположение кода: https://github. com/f2005636/Classification

3.2 Выбор алгоритма

(типы алгоритмов классификации)

имеет решающее значение для преобразования необработанных данных в бизнес-идею. Анализ верхнего уровня оживляет эту информацию, делая ее более актуальной для лиц, принимающих решения, и заинтересованных сторон. В результате работники данных, желающие расширить свой кругозор, должны узнать о интеллектуальном анализе данных и о том, как применять его в своей работе.

Интеллектуальный анализ данных — не новое понятие. Компании десятилетиями использовали его в различных формах для извлечения значимой информации из постоянно растущего облака данных, которые они генерируют. Однако сбор дополнительных данных не обязательно приводит к обоснованным выводам. Слишком много данных может задушить процесс принятия решений. Эта проблема известна как «много данных, но мало информации». Интеллектуальный анализ данных позволяет превратить эту трудность в возможность, и в результате его актуальность только растет.

В этой статье вы узнаете о методах интеллектуального анализа данных и классификации в интеллектуальном анализе данных, а также о лучших методах интеллектуального анализа данных.

Содержание

• Что такое интеллектуальный анализ данных?
  • Почему интеллектуальный анализ данных важен для компаний?
• Реальные примеры интеллектуального анализа данных
• Лучшие методы интеллектуального анализа данных
• Методы классификации в интеллектуальном анализе данных
• Заключение

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Источник изображения

Желание преобразовать данные в идеи решается с помощью интеллектуального анализа данных. Это процесс анализа огромных объемов данных для выявления закономерностей, тенденций и даже аномалий. Специалисты по добыче данных используют несколько методов и технологий, чтобы раскрыть эти идеи, которые они затем используют, чтобы помочь компаниям принимать более правильные решения и прогнозы.

Компании получают прибыль от интеллектуального анализа данных различными способами, включая прогнозирование спроса на продукцию, определение наилучших способов поощрения клиентов к покупкам, оценку рисков, предотвращение мошенничества и активизацию маркетинговых усилий.

Почему интеллектуальный анализ данных важен для компаний?

По данным SAS, термин «интеллектуальный анализ данных» впервые появился в 1990-х годах. До того, как вычислительная мощность компьютеров и другие технологии сделали ее более быстрой и эффективной, эта процедура была известна как «обнаружение знаний в базах данных». Это было сделано вручную.

Точка данных создается каждый раз, когда кто-то проводит считыванием кредитной карты, посещает веб-сайт или сканирует товары в очереди на кассе. Каждая из этих точек данных неактивна до тех пор, пока ее нельзя будет извлечь, сопоставить и сравнить с другими точками данных. Компании не получают никакой пользы от данных, которые лежат без дела, они должны взаимодействовать с ними, чтобы извлечь информацию, которую они предоставляют, раскрывая ценность, которую каждая глобальная организация считает важной.

По данным International Data Corporation (IDC), глобальные расходы на корпоративную аналитику и большие данные достигнут 215,7 миллиардов долларов в 2021 году, и инвестиции будут расти со скоростью 12,8 процентов до 2025 года. Кроме того, согласно отчету MicroStrategy Global State of Analytics за 2020 год, 94 процента лиц, принимающих решения в области бизнес-аналитики и аналитики, считают, что данные и аналитика имеют решающее значение. к росту, при этом более половины заявляют, что используют данные и аналитику для управления процессом, экономической эффективности, стратегии и изменений.

Источник изображения

Реальные примеры интеллектуального анализа данных

Существует множество примеров интеллектуального анализа данных. Розничные продавцы, особенно те, кто предоставляет поощрительные карты и аффинити-членство, в значительной степени полагаются на интеллектуальный анализ данных. Например, клиенты, которые покупают шампунь определенной марки, могут получить купоны на другие продукты, соответствующие их покупательским привычкам, или продукты из аналогичных рыночных групп.

Интернет-покупатели и потребители развлечений создали множество данных, которые могут быть использованы. Наверняка, основываясь на ваших покупках, привычках просмотра и кликах по сайту, вы получили рекомендации по просмотру фильмов или покупке обуви. Эти «рекомендуемые для вас» всплывающие окна генерируются с использованием ваших данных, а также данных миллиардов других пользователей.

Интеллектуальный анализ данных также используется финансовыми учреждениями для обнаружения мошенничества, защищая как себя, так и своих клиентов. Кроме того, эксперты в области здравоохранения совершенствуют процедуры лечения на основе тенденций интеллектуального анализа данных, полученных в результате исследований пациентов и клинических испытаний.

Hevo Data, полностью управляемое решение для репликации данных, поможет вам автоматизировать, упростить и обогатить процесс репликации данных несколькими щелчками мыши. Благодаря готовым соединителям Hevo и молниеносно быстрым конвейерам данных вы можете извлекать и реплицировать данные из более чем 100 источников данных прямо в свое хранилище данных, базу данных или любое место назначения. Для дальнейшей оптимизации и подготовки ваших данных к анализу вы можете обрабатывать и обогащать необработанные гранулярные данные с помощью надежного и встроенного уровня преобразования Hevo, не написав ни единой строки кода!»

НАЧНИТЕ HEVO БЕСПЛАТНО

Hevo — это самая быстрая, простая и надежная платформа для репликации данных, которая многократно сэкономит ваши инженерные ресурсы и время. Испытайте полностью автоматизированную беспроблемную репликацию данных. Попробуйте нашу 14-дневную бесплатную пробную версию сегодня!

Лучшие методы интеллектуального анализа данных

Исследователи данных используют несколько методов для хранения и запроса данных, а также модели для их оценки. Начинающие аналитики данных должны быть знакомы с широким спектром методов и терминологии.

Машинное обучение

Источник изображения

Есть некоторое сходство между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением в том, что они оба относятся к области науки о данных; тем не менее, есть значительные различия.

Машинное обучение — это процесс обучения компьютеров анализу данных, тогда как Data Mining — это процесс получения информации из данных. Специалисты по данным, в частности, создают алгоритмы, которые обучают компьютеры выполнять многие действия по интеллектуальному анализу данных, которые требуются бизнесу, тем самым повышая как эффективность, так и объем анализа, который может быть выполнен.

Интеллектуальный анализ данных часто включает машинное обучение. Многие компании используют машинное обучение для сегментации своей потребительской базы на основе нескольких атрибутов. Стриминговые сервисы могут использовать машинное обучение для просеивания истории просмотра потребителями и предложения новых жанров или шоу, которые могут им понравиться. Чем более точными и подробными могут быть эти рекомендации, тем лучше алгоритм.

Визуализация данных

Лучшие инициативы по добыче данных могут дать самые точные и релевантные результаты. Однако они бесполезны для лиц, принимающих решения, если остаются статическими числами на странице.

Аналитики могут передавать свои выводы с помощью диаграмм, графиков, диаграмм рассеяния, тепловых карт, спиральных графиков, блок-схем и других средств визуализации данных. Эти визуализации могут быть статическими или интерактивными, и они могут успешно передавать важные бизнес-идеи.

Кроме того, некоторые из описанных выше инструментов предоставляют платформы визуализации, позволяющие даже непрограммистам создавать визуализацию данных; тем не менее, многие специалисты по данным изучают HTML/CSS или JavaScript, чтобы улучшить свои навыки визуализации.

Статистические методы

Интеллектуальный анализ данных — это применение различных статистических подходов к наборам больших данных для анализа, а платформы интеллектуального анализа данных (например, упомянутые выше) могут упростить интеллектуальный анализ данных. С другой стороны, изучение статистических методов интеллектуального анализа данных дает аналитикам лучшее понимание того, что они делают и как делать это более эффективно.

Регрессия, классификация, повторная выборка (с использованием многочисленных выборок из одного и того же набора данных) и методы опорных векторов являются примерами статистических подходов (алгоритмического подмножества классификации).

Ассоциация

Аналитики данных используют правило ассоциации, чтобы обнаружить связи в неинтуитивных шаблонах данных и определить, имеют ли эти шаблоны какую-либо экономическую ценность.

Типичным типом ассоциации является Transaction Analysis . Розничные продавцы изучают набор многочисленных посещений клиентов с покупками, ища закономерности во многих транзакциях. Хотя анализ выявит паттерны, которые вы могли ожидать увидеть (например, арахисовое масло и желе, майонез и хлеб), ассоциация также выявит паттерны, подразумевающие неинтуитивные ассоциации, такие как сливки для кофе и освежитель воздуха.

Выявленные ассоциативные паттерны затем исследуются дополнительно и либо подтверждаются и передаются в качестве выводов (например, паттерн «сливки для кофе/освежитель воздуха» возникает из-за сезонных предметов, таких как пряничные сливки и освежитель воздуха из сосны с бальзамом), либо отбрасываются как аномалии (например, , схема «сливки для кофе/освежитель воздуха» возникает из-за сезонных товаров, таких как сливки для имбирных пряников и бальзам (например, случайно совпадающие графики рекламных акций, когда два товара часто продаются в одно и то же время) 9. 0003

Классификация

Метод классификации исследует характеристики набора данных, в котором конкретный результат был обычным (например, клиенты, которые получили и воспользовались определенной скидкой). Затем он ищет похожие функции в большом наборе данных, чтобы увидеть, какие точки данных с наибольшей вероятностью отражают этот вывод (например, какие клиенты, скорее всего, воспользуются определенной скидкой, если она будет им предоставлена). Модели классификации могут помочь фирмам лучше планировать бюджет, принимать лучшие бизнес-решения и оценивать рентабельность инвестиций (ROI).

Деревья решений — это методы, используемые в Data Mining при запуске моделей классификации или регрессии. Они являются подмножеством машинного обучения. К точкам данных можно задавать простые вопросы «да» или «нет», чтобы классифицировать их и получить полезную информацию. Финансовые учреждения, например, могут использовать дерево решений для определения успешного права на получение кредита на основе соответствующих категориальных данных, таких как порог дохода, срок действия счета, процент использованного кредита и кредитный рейтинг. Ниже описаны многие методы классификации в Data Mining.

Анализ данных может стать гигантской задачей без правильного набора инструментов. Автоматизированная платформа Hevo предоставляет вам все необходимое для бесперебойной репликации данных. Наша платформа приготовила для вас следующее!

• Исключительная безопасность: Отказоустойчивая архитектура, обеспечивающая нулевую потерю данных.
• Создан для масштабирования: Исключительная горизонтальная масштабируемость с минимальной задержкой для современных потребностей в данных.
• Встроенные разъемы: Поддержка более 100 пользовательских источников данных, включая базы данных, платформы SaaS, собственные веб-перехватчики, REST API, файлы и многое другое.
• Преобразование данных: Лучшая в своем классе и гибкая встроенная поддержка сложного кода и преобразования данных без кода, доступная каждому.
• Поддержка в режиме реального времени : Команда Hevo доступна круглосуточно, чтобы предоставить исключительную поддержку своим клиентам через чат, электронную почту и звонки в службу поддержки.
• Быстрая настройка : Hevo с его автоматизированными функциями можно настроить за минимальное время. Кроме того, благодаря простому и интерактивному пользовательскому интерфейсу новым клиентам очень легко работать и выполнять операции.
• Автоматическое сопоставление схемы : Hevo снимает утомительную задачу управления схемой и автоматически определяет формат входящих данных и реплицирует их в схему назначения. Вы также можете выбрать полное или добавочное сопоставление в соответствии с вашими требованиями к репликации данных.

Упростите анализ данных с помощью Hevo уже сегодня! ЗАРЕГИСТРИРУЙТЕСЬ ЗДЕСЬ НА 14-ДНЕВНУЮ БЕСПЛАТНУЮ ПРОБНУЮ ПРОБНУЮ ВЕРСИЮ!

Методы классификации в интеллектуальном анализе данных

Когда дело доходит до классификации больших объемов данных, классификация является одним из наиболее часто используемых методов. Этот метод анализа данных включает контролируемые алгоритмы обучения, адаптированные к качеству данных. Вот некоторые методы классификации в области интеллектуального анализа данных:

• Методы классификации в области интеллектуального анализа данных: деревья решений
• Методы классификации в интеллектуальном анализе данных: Логистическая регрессия
• Методы классификации в интеллектуальном анализе данных: Наивная байесовская классификация
• Методы классификации в интеллектуальном анализе данных: K-ближайший сосед
• Методы классификации в интеллектуальном анализе данных: Метод опорных векторов

Интеллектуальный анализ данных: деревья решений

Источник изображения

Методы классификации в интеллектуальном анализе данных, такие как деревья решений, являются самыми последними.

Они помогают определить, какие области базы данных наиболее полезны или содержат решение вашей проблемы.

Это инструмент поддержки, который использует схему или модель принятия решений, а также возможные результаты. Это охватывает случайные результаты, затраты ресурсов и полезность.

Дерево решений — это наименьшее количество вопросов, на которые необходимо ответить, чтобы оценить вероятность получения точного заключения.

Вы можете получить некоторые идеи или ответы на вопросы, которые вы задали, просмотрев предикторы или значения для каждого разделения в дереве.

Деревья решений позволяют решать проблему систематическим и структурированным образом с помощью методов классификации в интеллектуальном анализе данных.

Методы классификации в интеллектуальном анализе данных: логистическая регрессия

Следующим методом классификации в интеллектуальном анализе данных является логистическая регрессия. Статистический метод создания биномиального результата с одной или несколькими описательными переменными известен как логистическая регрессия.

Этот алгоритм пытается определить, принадлежит ли экземпляр переменной к определенной категории.

Методы классификации в интеллектуальном анализе данных, такие как регрессии, обычно используются в таких приложениях, как:

• Credit Score
• Определение эффективности маркетинговых кампаний.
• Оценка дохода для определенного продукта.

Методы классификации в интеллектуальном анализе данных: Наивная байесовская классификация

Наивная байесовская классификация — это один из методов классификации в интеллектуальном анализе данных. Это простой метод классификации, который прогнозирует классификацию входящих данных с использованием исторических данных.

Вычисляет вероятность возникновения события при наличии другого события.

Они позволяют нам прогнозировать возможность события на основе известных нам условий о рассматриваемых событиях.

Ниже приведены некоторые реальные примеры методов наивной байесовской классификации в интеллектуальном анализе данных:

• Чтобы определить, является ли электронное письмо спамом или нет.
• Пожалуйста, оцените последние новости о технологиях, политике или спорте.
• Программное обеспечение для распознавания лиц использует это.

Методы классификации в интеллектуальном анализе данных: K-ближайший сосед

K-ближайший сосед — еще один из методов классификации в интеллектуальном анализе данных. Подход K-ближайшего соседа является одним из распространенных методов классификации в интеллектуальном анализе данных, который основан исключительно на используемом показателе классификации.

Для начала обучим алгоритм на наборе данных. После этого вычисляется расстояние между обучением и новыми данными для классификации новых данных.

Этот подход может потребовать значительных вычислительных ресурсов в зависимости от размера обучающей выборки. Алгоритм K-NN будет использовать полный набор данных для получения прогноза.

Предполагается, что подобные элементы существуют поблизости с помощью метода K-NN в методах классификации в интеллектуальном анализе данных. Другими словами, похожие товары находятся рядом друг с другом.

Они получают несекретные данные и вычисляют расстояние между новыми данными и каждым из ранее классифицированных данных.

Несмотря на это, он часто используется из-за простоты использования, обучения и интерпретации данных.

Методы классификации в интеллектуальном анализе данных: метод опорных векторов

SVM — это еще один метод классификации в интеллектуальном анализе данных. SVM расшифровывается как Support Vector Machine и представляет собой контролируемую технику машинного обучения для классификации, регрессии и обнаружения аномалий.

Методы классификации в интеллектуальном анализе данных, такие как SVM, работают путем определения оптимальной гиперплоскости для разделения набора данных на два класса.

Метод SVM направлен на определение расстояния между двумя классами объектов, исходя из того, что чем больше расстояние, тем надежнее классификация.

Метод SVM использовался для решения некоторых наиболее сложных задач, в том числе:

• Реклама на дисплее
• Определение пола с помощью изображений
• Крупномасштабная классификация изображений

берет обучающие входные данные, отображает их в многомерном пространстве, а затем использует регрессию для определения гиперплоскости, которая лучше всего разделяет два класса записей.

После обучения машина опорных векторов может оценивать новые записи о разделяющей гиперплоскости и классифицировать их в одну из двух групп.

Заключение

Это наиболее важные методы классификации в интеллектуальном анализе данных, предназначенные для эффективной обработки огромных объемов данных и получения фундаментальных и практических представлений этих данных. Эти методы часто используются для прогнозирования качества данных того же типа из будущих экземпляров или просто для понимания данных, которые уже доступны. Большинство людей связывают машинное обучение с интеллектуальным анализом данных и большими данными. Для оценки больших наборов данных некоторые подходы можно отнести к машинному обучению. Однако, как видно здесь, существуют различные методологии и концепции работы с огромными данными, которые обычно не называют машинным обучением.

Однако для разработчика извлечение сложных данных из разнообразных источников данных, таких как базы данных, CRM, инструменты управления проектами, потоковые сервисы и маркетинговые платформы, в вашу базу данных может показаться довольно сложной задачей.