Техника и ее классификация: Урок 7. техника и её использование в жизни людей – Технология – 5 класс

Содержание

Урок 7. техника и её использование в жизни людей – Технология – 5 класс

Технология, 5 класс

Урок 7. Техника и её использование в жизни людей

Перечень вопросов, рассматриваемых на уроке:

  1. Понятие техники.
  2. Классификация техники.

Тезаурус:

Техникаэто совокупность приёмов работы, которые используются в какой-либо области деятельности человека.

Техникасозданные людьми инструменты, приспособления, механизмы, машины и устройства.

Основная и дополнительная литература по теме урока:

1. Технология. 5 класс: учеб. пособие для общеобразовательных организаций / [В.М. Казакевич, Г.В. Пичугина, Г.Ю. Семенова и др.]; под ред. В.М. Казакевича. — М.: Просвещение, 2017.

2. Технология. Обслуживающий труд. 5 кл.: учеб. Для общеобразоват. учреждений/О. А.Кожина, Е. Н. Кудакова, С. Э. Маркуцкая.- М.: Дрофа, 2014.

Теоретический материал для самостоятельного изучения

Слово «техника» в переводе с греческого означает искусство, мастерство, умение. Оно имеет несколько значений. Техникой называют совокупность приёмов работы, которые используются в какой-либо области деятельности человека. Например, говорят о технике работы художника, игры музыканта и других мастеров.

Техникой также называют созданные людьми инструменты, приспособления, механизмы, машины и устройства. Техника – это также здания и сооружения, дороги и каналы. Техника – это средства транспорта и связи. К технике относят коммунальное бытовое оборудование, холодильники, кухонные и стиральные машины, пылесосы и другие. Также к технике относится и оборудование для личного пользования, например, шариковая ручка, парта и многое другое.

Техника может быть производственной и непроизводственной. Производственная техника – это техника промышленного и сельского хозяйства, например, комбайны, станки, машины на производстве. Производственная техника предназначена для создания материальных благ.

Непроизводственная техника – это техника, применяемая в науке, быту, образовании, культуре, спорте, медицине, военном деле, освоении космоса. Например, принтер, телефон, микроскоп и другие.

Чем сложнее техника, тем больше расходов требуется на её создание и совершенствование. Например, можно сравнить расходы на создание лопаты и экскаватора. Однако эти затраты полностью окупают себя, так как чем сложнее и совершеннее техника тем меньше затраты человеческого труда на производство продукции.

Современная техника освобождает человека от выполнения работ, требующих больших физических усилий, или монотонного труда, а также работ, протекающих во вредных и небезопасных для человека условиях.

Постоянное совершенствование техники и научно-технический прогресс способствуют повышению производительности труда и росту материального благосостояния людей.

Примеры и разбор решения заданий тренировочного модуля

Задание 1. Выделите цветом все правильные ответы. Для чего создаётся техника?

Облегчить труд людей

Повысить эффективность производства

Увеличить расходы на производство

Повысить качество производства

Ответ: облегчить труд людей, повысить эффективность производства, повысить качество производства.

Задание 2. Установите соответствие между видом техники и её примерами.

Производственная техника

Микроскопы и телескопы

Непроизводственная техника

Комбайны и тракторы

Ответ:

Производственная техника

Комбайны и тракторы

Непроизводственная техника

Микроскопы и телескопы

Пояснение: Производственная техника – это техника промышленного и сельскохозяйственного производства. Непроизводственная техника – это техника, применяемая в быту, науке, образовании, культуре и т.д.

Техника и технические науки, принципы классификации

Техника и технические науки

Команда редакторов Promdevelop

Развитие человечества неразрывно, и в первую очередь, связано с развитием техники.

Содержание статьи [развернуть]

Земная человеческая цивилизация по существу является технической. Отсюда значимостьение техники и технических наук.

Техника является продуктом человеческого ума и не встречается в природе, она становится для человека своего рода искусственной природой. Может при этом создаться впечатление, что человек в ней создаёт свои законы. Но это абсолютно неверно, искусственная природа подчиняется тем же объективным закономерностям, что и естественная. Но закономерности искусственной природы нужно сначала выявить, чтобы затем установить их взаимосвязь с естественными законами, формируя на этой основе единую картину мира. Специфика технических наук заключается в том, что они выявляют законы искусственной природы, анализируя процессы создания и функционирования техники.

Технические науки в настоящее время развиваются количественно и содержательно настолько быстро, что общий, методологический анализ не успевает за ними. Многообразие и сложность технических наук требуют комплексного подхода в их методологии. Необходимы классификация, четкое определение положения в общей системе наук, предмета, структуры, содержания, методов. В настоящей работе рассмотрена актуальная проблема классификации технических наук, имеющая не только чисто теоретическое, но и практическое, в том числе экономическое, значение.

Техническое знание

Иногда можно встретить [1] определение технических наук, как наук, изучающих создание и функционирование техники. Такое определение тавтологично, кроме того, термин «техника», как и многие слова русского языка, неоднозначен. Так, в словаре Ожегова находим следующие определения. «Техника. 1. Круг наук, связанных с изучением и созданием средств производства, орудий труда. 2. Совокупность средств труда, знаний и деятельности, служащих для создания материальных ценностей. 3. Совокупность приемов, применяемых в каком-нибудь деле, мастерстве. 4. Машины, механические орудия, устройства.» [2]

Философский словарь определяет технику как систему «искусственных органов деятельности общества, развивающаяся посредством исторического процесса опредмечивания в природном материале трудовых функций, навыков, опыта и знаний, путем познания и использования сил и закономерностей природы» [3].

В политехническом словаре читаем: техника – совокупность средств человеческой деятельности, созданных для осуществления процессов производства и обслуживания непроизводственных потребностей общества [4].

Следовательно, необходимо определиться с содержанием термина «техника» как объекта технических наук. Отнесем к технике всё, что первоначально отсутствовало в природе и появилось только благодаря человеку и предназначено для расширения его естественных возможностей. Сюда относится, в частности, всё перечисленное в п. 4 словаря Ожегова. Конечно, перечень Ожегова необходимо расширить, добавив электрические, электронные, оптические и другие современные устройства.

Таким образом, главное отличие технического объекта от объекта естествен¬ных наук заключается в том, что технический объект не существует в природе. Этот объект обычно сконструирован, создан, изготовлен человеком, т. е. имеет искусственное происхождение. Кроме того, технические науки обязаны рассматривать и пока еще не существующие объекты, которые еще только предстоит создать.

Выделим следующие группы техники (технические объекты):

  • инструменты (например, топор),
  • механизмы (рычаг),
  • машины (двигатель),
  • приборы (амперметр),
  • устройства (генератор),
  • комплексы (завод).

Инструменты являются прямым продолжением главного рабочего органа человека – руки. Механизмы заменяют один вид движения на другой (например, поступательное во вращательное). Машины предназначены для превращения видов энергии (например, механической в электрическую). С помощью приборов производятся измерения, с их появлением связано возникновение «точных» наук, в том числе технических. Устройства выполняют, как правило, несколько функций из перечисленных (автомобиль), или функции, не входящие в перечисленные (компьютер). Комплексы – совокупность технических средств одного или различного назначения.

Российский автопром – история развития, наши дни, перспективы

Естественно, предложенная классификация, как и любая другая, обладает своими плюсам и минусами – в природе идеальных систем не существует.

Можно сказать, что история развития техники идет параллельно развитию человеческой цивилизации. Человекообразное существо в глубокой древности стало превращаться в человека тогда, когда природный камень в его руках стал использоваться как орудие – для добычи пищи и для защиты от врага. Началом же техники как сферы человеческой деятельности можно считать событие, когда человек (еще не совсем человек), ударяя один камень о другой, сумел природному камню придать форму, более удобную для решения каких-то своих задач, т. е. сделал камень инструментом – одним из важнейших технических средств. Инструмент является как бы продолжением руки человека, расширяя ее возможности: дотянуться до удаленного объекта, усилить мышечное напряжение, избежать непосредственного контакта с опасным предметом и т. д. С этого события фактически начинается технический эмпирический опыт. Следующий шаг – изготовление технических средств, выполняющих функции, не реализуемые рукой человека. Эти средства нужно сначала придумать, сконструировать. Для более эффективного создания новой техники уже появилась необходимость в разработке технической науки.

Многовековая история технического творчества позволила накопить огромный опыт конструирования и создания технических объектов. Этот опыт в настоящее время является объектом исследования, по отношению к которому применимы все логико-методологические процедуры: сравнения, обобщения, анализа и синтеза. Такое исследование имеет практически значимую задачу: выявить идеальные (или близкие к идеальным) образцы технических решений, уменьшить возможные ошибки конструирования. Результаты исследований в этом направлении являются, кроме того, источниками новых технических идей и подходов.

Технические науки в системе наук

Техника XXI века настолько разнообразна, что вопросами ее создания, функционирования и развития занимается обширная группа технических наук, в связи с чем возникла необходимость их систематизации и классификации.

Общепринятой терминологии в области классификации наук нет не только в России, но и во всем мире. Официальная номенклатура специальностей научных работников в России содержит 9 отраслей науки. Статистический инструментарий для организации федерального статистического наблюдения за занятостью населения и деятельностью, осуществляемой в сфере образования, науки и инноваций выделяет только шесть областей. В перечень отраслей науки, по которым присуждается ученая степень в Российской Федерации, входят уже 22 наименования. Технические науки входят во все три перечня.

Что такое искусственный интеллект

В основу классификации технических наук могут быть положены разные принципы. Рассмотрим для примера следующую формулировку, взятую из учебника: «Технические науки представляют собой специфическую сферу научно-технических знаний, формирующуюся в ходе исследования и проектирования инженерных объектов, в которых и с использованием которых осуществляется целесообразное преобразование вещества, энергии, информации» [5].

Казалось бы, здесь предлагается классификация (деление) наук на три группы. Однако, вещество – форма материи, реально существующая. Энергия – свойство разных форм материи и физическая величина. Информация, как и физические величины – продукт деятельности человеческого мозга, используемый человеком для описания реально существующих объектов и реально происходящих явлений. Любая техническая наука, занимаясь реальными объектами, оперирует величинами и имеет дело с информацией.

Одно из ключевых понятий физики и техники – энергия. В физике есть закон сохранения энергии, техника занимается производством и использованием энергии. Но энергия – не материальный, т. е. реально существующий объект, а его характеристика, которую можно выразить числом. Чисел же в природе нет, они придуманы человеком. Говорят, например, что генератор вырабатывает электрическую энергию, но энергию нельзя вырабатывать – это противоречит фундаментальному закону сохранения и превращения энергии.

Более аккуратное выражение: в генераторе происходит превращение механической энергии в электрическую. На самом деле в генераторе реальное движение (вращение ротора) вызывает другое реальное движение – электронов в металлических проводниках (электрический ток). Одно реальное явление выступает причиной другого столь же реального движения. В качестве характеристики обоих явлений физики и инженеры выбрали энергию. Такой выбор оказался удачным как с научных, так и с практических позиций, что и обусловило широкое, но не всегда правильное применение этого термина.

Преобразование вещества – реальный процесс, естественный или искусственный. Исходные и конечные вещества можно и удобно характеризовать величиной энергии. Химики синтезируют новые вещества, вместе с физиками они изучают свойства этих веществ (в том числе энергетические характеристики), инженеры используют вещества (материалы) для получения новых технических продуктов. И те, и другие и третьи обмениваются информацией о веществах, чтобы облегчить работу, или с иными целями.

Информацию о формах материи и их преобразованиях (процессах, явлениях) человек получает либо через свои органы чувств, либо с помощью специальных изобретенных им приборов. Информация отображается обычно в знаковой, символьной форме, чаще всего числовой. Знаки (а, следовательно, информация) должны быть на чем-то изображены, на каких-то материальных объектах – носителях информации. Хотя и говорят об обмене информацией, о хранении информации, на самом деле любая обработка информации заключается в действиях с материальными носителями.

Классификацию каких-либо объектов принято проводить на какой-то единой основе. В приведенном примере с триадой «вещество, энергия, информация» такой единой основы, как видно, нет.

Иногда технические науки отождествляют с прикладным естествознанием, полагая, что целью «чистой» науки (естествознания) является познание законов природы, а прикладные науки используют достижения естественных наук для практических целей. Конечно, естественные и технические науки взаимосвязаны. Из естественных наук в технические перешли основные понятия (в том числе понятие научности) и исходные теоретические положения. Имея это в виду, разумно в основу первоначальной классификации технических наук положить основные формы материи: пространство и время, вещество и поле.

Пространственные формы материи изучает геометрия, связь между пространством и временем – физика, точнее механика, предметом которой являются изменение положения тел в пространстве (механическое движение) и изменение формы тел (деформация). Один из выдающихся российских математиков А. Д. Александров писал: «Геометрия возникла из практики как практическая опытная наука о пространственных формах и отношениях реальных тел. Она явилась, можно сказать, первой главой физики, за которой следовала как вторая глава механика – если геометрия трактует взаимное расположение тел, то механика – его изменение» [6]. Таким образом, геометрию и механику следует считать единой группой фундаментальных наук. Изучением этих вопросов по отношению к технике занимается первая группа технических наук, обозначим ее как «геометрия + механика».

Все технические продукты изготавливаются из материалов, т. е. из вещества. Строение и свойства вещества изучают естественные науки физика и химия. Соответствующая группа технических наук – материаловедение.

Одно из главных свойств материальных объектов – взаимодействие. Взаимодействие осуществляется через форму материи, называемую полями (физическими полями). Главное фундаментальное взаимодействие, обусловливающее существование вещества, а также взаимодействие объектов на расстоянии – электромагнитное. Этим занимается большая группа технических наук под общим названием электротехника.

Методы машинного обучения для бизнеса

Таким образом, исходя из фундаментальных форм материи получаем три группы технических наук: механика, материаловедение и электротехника, обозначим их соответственно Ф-1, Ф-2 и Ф-3.

Второй способ определения групп технических наук – по отношению к объектам техники:

  • изучающие сами технические объекты, их устройство и функционирование;
  • изучающие способы изобретения, проектирования, конструирования технических объектов;
  • изучающие способы получения (изготовления) технических объектов.

Назовем эти три группы соответственно (достаточно условно): машиноведение (группа О-1), проектирование (группа О-2) и технология (группа О-3).

Третий способ классификации – разделение по сферам применения технических объектов: энергетика, транспорт, строительство и т. д. (группа П)

В отличие от первого – фундаментального – оба последних способа можно назвать практикоориентированными.

В табл. 1 приведена номенклатура специальностей научных работников, по которым присуждается ученая степень, содержащая 27 наименований групп технических специальностей, которым, судя по заголовку раздела 05.00.00 фактически должны были бы соответствовать самостоятельные технические науки. Интересно, что в новом, пока еще не принятом окончательно варианте номенклатуры строка 05.00.00 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ отсутствует.

Третья группа из двух цифр в табл. 1 обозначает наименование научной специальности. Их количество в разных группах сильно различается. Например, группа 05.01.00 содержит только одно наименование, тогда как в следующей группе 05.02.00 их уже 23.

Таблица 1. Номенклатура специальностей научных работников, по которым присуждается ученая степень по техническим наукам (2017 г.) [9].

Шифр Наименование групп научных специальностей, наименование научной специальности
05.00.00 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
05.01.00 Инженерная геометрия и компьютерная графика
05.02.00 Машиностроение и машиноведение
05.04.00 Энергетическое, металлургическое и химическое машиностроение
05.05.00 Транспортное, горное и строительное машиностроение
05.07.00 Авиационная и ракетно-космическая техника
05.08.00 Кораблестроение
05.09.00 Электротехника
05.11.00 Приборостроение, метрология и информационно-измерительные приборы и системы
05.12.00 Радиотехника и связь
05.13.00 Информатика, вычислительная техника и управление
05.14.00 Энергетика
05.16.00 Металлургия и материаловедение
05.17.00 Химическая технология
05.18.00 Технология продовольственных продуктов
 05.19.00 Технология материалов и изделий текстильной и легкой промышленности
05.20.00 Процессы и машины агроинженерных систем
05.21.00 Технология, машины и оборудование лесозаготовок, лесного хозяйства, деревопереработки и химической переработки биомассы дерева
05.22.00 Транспорт
05.23.00 Строительство и архитектура
05.26.00 Безопасность деятельности человека
05.27.00 Электроника

Нетрудно видеть, что перечень специальностей составлен исходя из разных принципов классификации. Большинство групп специальностей определены по третьему обозначенному выше принципу разделения, т. е. по сферам применения. Явное исключение из этого подхода – 05.01.00 «Инженерная геометрия и компьютерная графика». Разделы 05.17 – 05.19 05.21 названы на основе классификации по второму принципу – по отношению к объектам.

Можно указать еще и другие несоответствия логике названия в приведенной номенклатуре. В названии отрасли «Машиностроение и машиноведение» первое относится к группе, обозначенной выше как О-3, а второе – к О-1. В то же время энергетика и энергетическое машиностроение, транспорт и транспортное машиностроение разнесены в разные строки. Еще больше вопросов возникает при анализе наименований научных специальностей внутри групп (третья пара цифр в шифре табл. 1).

Таким образом, существующая классификация технических наук и их разделов далеко не совершенна и требует тщательного анализа и совершенствования.

УДК 168.53

Тема: «Техника и технические науки, принципы классификации»

Theme: Engineering and technical sciences

Авторы:
Ивлев Виктор Иванович, к. ф.-м. н.
Профессор кафедры «Физика твердого тела»
ФГБОУ «Мордовский государственный университет имени Н.П. Огарева», г. Саранск, ул. Большевистская, 68
[email protected], 8 909 326 7912

Сырцова Анастасия Олеговна
Магистрант кафедры «Системы обработки информации и управления»
ФБГОУ «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана», г. Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1
[email protected], 8 916 113 9743

Autors:
Ivlev, Viktor Ivanovich, k. f.-m. n.
Associate Professor «Solid State Physics»
[email protected], 8 909 326 7912
Mordovia State University N.P. Ogareva

Syrtsova, Anastasija Olegovna
Magistrant «Information processing and control systems»
[email protected], 8 916 113 9743
Moscow State Technical University named after N.E. Bauman

Аннотация: В работе рассмотрена проблема классификации технических наук, имеющая не только чисто теоретическое, но и практическое, в том числе экономическое значение. В частности, классификация облегчает выбор направлений решения новых, выдвигаемых жизнью задач. К технике в статье отнесено всё, что первоначально отсутствовало в природе и появилось только благодаря человеку и предназначено для расширения его естественных возможностей: инструменты, механизмы, машины, устройства, комплексы. На основе анализа основных форм существования материи предложено выделение трех групп технических наук: геометрия-механика, материаловедение, электротехника. По отношению к объектам техники выделены машиноведение, проектирование, технология.

Ключевые слова: техника, наука, технология, классификация.

Abstact: This article considers the problem of classification of technical Sciences, that has not only purely theoretical but also practical, including economic value. In particular, classification facilitates the choice of directions for solving new, life-challenging tasks. Technique includes all that was originally absent in nature and only appeared because of man and is designed to expand his natural capabilities: instruments, mechanisms, machines, devices, systems. Based on the analysis of the main forms of existence of matter proposed the differentiation of three groups of technical Sciences: geometry-mechanics, material science, electrical engineering. In relation to the items of equipment dedicated engineering, drafting, technology.

Keywords: Technique, science, technology, classification.

Список использованной литературы

  1. Колоскова А.В., Лебедев С.А. Технические науки, особенности их структуры и методов. // Гуманитарный вестник МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2017, № 5, с. 1-10.
  2. Ожегов С.И., Шведова Н.Ю. Толковый словарь русского языка: 80000 слов и фразеологических выражений / Российская АН.; Российский фонд культуры; – 2-е изд., испр. и доп. – М.: АЗЪ, 1994. – 928 с. (С. 785).
  3.  Философский энциклопедический словарь / Редкол.: С.С. Аверинцев, Э.А. Араб-Оглы, Л.Ф. Ильичев и др. – М.: Сов. Энциклопедия, 1989. 815 с.
  4. Политехнический словарь. М.: Советская энциклопедия, 1989.
  5. История и философия науки : учебное пособие / Е.Ю. Бельская [и др.] ; под ред. проф. Ю.В. Крянева, проф. Л.Е. Моториной. — 2-е изд., перераб. и доп. М. : Альфа-М : ИНФРА-М, 2011. — – 416 с.
  6. Александров А. Д. Геометрия для 10–11 классов: Учеб. Пособие для учащихсz шк. и классов с углуб. изуч. математики / А. Д. Александров, А. Л. Вернер, В. И. Рыжик. 3-е изд., перераб. М. Просвещение, 1992/ 464 c.

Спецтехника виды, типы, категории техники, какая специальная техника бывает

 

Спецтехника – это сложное техническое транспортное средство, машины, механизмы имеющее четко определенное назначение, разрабатывается с учетом специфики сферы применения для выполнения конкретных задач и ускорения производства работ, следствием чего становиться увеличение эффективности и общее повышение КПД всего процесса производства. Еще ее называют специальной техникой или специализированной.

Производство в данном случае рассматривается как весь список работ и услуг, для которых используются специальные транспортные средства в любой отрасли. 

Мы рассматриваем спецтехнику как транспортное средство, потому что работы и услуги спецтехники связаны с перемещением чего либо из одного места в другое. Будь это перевозка людей, доставка материалов, рытье канавы, разрушение, строительство и другое, во всех работах происходит перемещение.

Спецтехника применяется во всех отраслях материального производства и прямо влияет на качество жизнедеятельности человека. Чем более надежная и “умная” спецтехника, тем выше уровень нашей с вами жизни. 

Далее рассмотрим со всех сторон спецтехнику виды, типы, категории, классификацию.

От сферы применения и специфики предстоящих работ зависит конструкция машин и механизмов спецтехники ее технические характеристики, габаритные размеры и другие показатели.

Специальная техника может быть огромной как космические корабли, так очень маленькой как нано-роботы, размер в данном случае это совершенно не важено, важно насколько качественно выполняется та работа, для которой данная спецтехника была разработана и произведена.

Общая классификация спецтехники виды, типы

Существуют разные классификации спецтехники в зависимости от сферы применения различают следующие типы специальной техники:

  • Воздушная,
  • Водная,
  • Наземная,
  • Подводная,
  • Космическая.

В зависимости от типа машин и механизмов спецтехнику разделяют на виды:

  • Авто,
  • ЖД,
  • Водную,
  • Воздушную.

Еще одной немаловажной классификацией является разделение типов спецтехники по способу передвижения и типу движителя:

  • стационарные, транспортируются с помощью других машин,
  • колесные или автомобильные,
  • рельсовые,
  • гусеничные,
  • летательные.

Основные категории спецтехники виды, типы, разновидности

Данные обобщенные классификации спецтехники невозможно представить без разделения их на категории по выполняемым работам в определенной сфере. Так, выделяют основные категории спецтехники:

  • Дорожная или рабочая,
  • Строительная,
  • Коммунальная или городская,
  • Производственная,
  • Военная,
  • Пожарная,
  • Спасательная спецтехника служб МЧС, и других,
  • Медицинская,
  • Грузовая спецтехника или транспортная,
  • Подъемная,
  • Сельскохозяйственная,
  • Исследовательская,
  • Спецтехника служб безопасности МВД и других правоохранительных служб,
  • Другая

Применение специальных механизмов и агрегатов происходит повсеместно будь то город, горы, лес, поле, море, космос, сегодня человечество уже не сможет существовать без помощи различных по своим характеристикам машин, которые называют одним словом спецтехника. Рассмотрим какая спецтехника бывает в каждой категории специальной техники более подробно.

Дорожная спецтехника

Дорожная спецтехника – техника и механизмы, применяемые для строительства и ремонта автодорог. Строительство и ремонт автомобильных дорог включает в себя множество работ, что бы выполнить каждый этап работ, были спроектированы и произведены различные виды дорожной спецтехники. Ежегодно миллионы таких дорожных машин выходят на работы по всей России. Сюда относится:

  • рыхлители,
  • кусторезы,
  • экскаваторы-погрузчики,
  • автогрейдеры,
  • катки дорожные, грунтовые, асфальтные,
  • асфальтоукладчики,
  • дорожные фрезы,
  • другие виды.

Строительная спецтехника

Строительная спецтехника – это отдельная обширная группа техники специального назначения применяемой при строительстве и разрушении различных объектов и сооружений. Сюда относятся машины и механизмы на колесном и гусеничном ходу:

  • бульдозеры,
  • экскаваторы,
  • трубоукладчики,
  • сваебойные машины,
  • машины подачи бетона,
  • самосвалы,
  • бетоносмесители,
  • техника для прокладки коммуникаций и множество другой специальной техники.

Городская коммунальная спецтехника

Городская коммунальная спецтехника – это особые машины, которые помогают убирать и очищать городские улицы, предотвращать и устранять последствия аварии в жилых районах. В эту большую группу можно отнести:

  • уборочные машины,
  • ассенизаторские машины,
  • илососы,
  • мусоровозы и другие машины обеспечивающие комфортную жизнь человека.

Производственная спецтехника

Производственная спецтехника – это техника, выполняющая работы по добыче полезных ископаемых и подаче материалов, обеспечивающая непрерывность добывающего и производственного процесса. Примерами могут служить:

  • транспортеры,
  • погрузчики,
  • трапы,
  • лесозаготовительная техника,
  • промысловая,
  • карьерная техника,
  • буровые установки,
  • различные мобильные установки и другая.

Транспортная грузовая спецтехника

Транспортная грузовая спецтехника – большая группа специальных машин, обеспечивающих перевозку и буксировку, толкание различных грузов по земле, воде и воздуху. В эту группу можно отнести:

  • седельные тягачи с полуприцепами,
  • множество модификаций грузовиков,
  • буксиры,
  • грузовые транспортные самолеты и вертолеты,
  • грузовые танкеры и корабли,
  • баржи и другое.

Подъемная спецтехника

Ни один процесс в жизнедеятельности человека не обходится без подъема или опускания предметов и объектов. Для обеспечения таких работ повсеместно разработана и применяется подъемная спецтехника. Погрузо-разгрузочные работы помогают производить:

  • различные лифты и подъемники,
  • вышки,
  • краны на колесном,
  • гусеничном и рельсовом ходу,
  • стационарные краны – башенные и мостовые,
  • автоманипуляторы и другие крановые машины и установки.

Сельскохозяйственная спецтехника

Сельскохозяйственная спецтехника – это специальная техника для производства работ в сельскохозяйственной отрасли и животноводстве. Разработанные машины применяются при работе на полях, во время обработки и сбора урожая, техника, которая доставляет продукцию на место ее переработки. Кроме комбайнов и тракторов включает в себя:

  • сеялки,
  • косилки,
  • доильные машины и молоковозы,
  • элеваторы и другую технику.

Исследовательская спецтехника

Исследовательская спецтехника – техника обеспечивающая проведение научных исследований на земле, под водой и в космосе.

Военная спецтехника

Военная спецтехника, такая техника призвана обеспечивать надежность и безопасность границ каждого государства. Танки, БТР, БМП, истребители, ракетные установки и множество других машин, применяемых в военной сфере.

Военная спецтехника это техника используемая армией и другими военизированными службами для организации и ведения боевых действий и спецопераций: военных, гражданских. Военная техника ее новизна, инновационность и укомплектованность боевыми единицами это показатель силы вооруженных сил, участвующих как в активном применении, так и пассивном сдерживании возможной агрессии и подрыва суверенитета государства.

Какая спецтехника бывает еще

Пожарная спецтехника, спасательная спецтехника МЧС, спецтехника скорой медицинской помощи, спецтехника служб безопасности МВД – группы спецтехники специальных служб.

Все сферы деятельности человека тесно связаны друг с другом, поэтому при таком множестве процессов, работ и услуг, которые необходимо выполнять ежедневно специальным машинам, можно выделить универсальные виды спецтехники. Так, например, огромное множество работ из разных сфер могут выполнять самосвалы, экскаваторы-погрузчики, тракторы и другие.

Различные виды спецтехники могут различаться по еще одному немаловажному фактору: системе управления. Если в прошлом все механизмы управлялись человеком напрямую, то в наше время кроме этого человек может управлять работой спецтехники находясь на расстоянии, а так же передав управление в руки компьютера, режим автопилота. 

В будущем нас ждет роботизированная спецтехника, которая управляется вообще без помощи человека. Искусственный интелект разрабатывается ведущими информационными гигантами и постепенно входит в нашу жизнь.

Марки и производители спецтехники ТОП

Существует огромное множество марок спецтехники, есть как российские производители, так и иностранные. В каждой промышленно развитой стране есть свои производители спецтехники, однако качество и стоимость сильно различаются, поэтому важно сделать правильный выбор.

Список ТОП крупнейших мировых производителей спецтехники составляют: Caterpillar, Komatsu, Volvo, Hitachi, Terex, Liebherr, JOHN DEERE, XCMG, Sany, DOOSAN, Hyundai, Zoomlion, Shantui. В топе представлены японские, шведские, немецкие, южнокорейские, китайские, английские, французкие, финляндские, итальянские и американские производители. Ведущими мировыми производителями спецтехники являются США, Япония, Китай.

Российские производители не входят в топ марок производителей спецтехники, наша техника применяется только в нашей стране и СНГ. Крупнейшими являются: Камаз, Маз, ГАЗ, Четра, ЧТЗ, Россельмаш, Краз, Амкодор.

Характеристики спецтехники

Как видно вся существующая спецтехника – это разнообразная техника, машины и агрегаты каждая создана для выполнения специальных видов работ. Спецтехника позволяет перестать применять ручной труд и увеличить производительность, уменьшить расход сил и времени.

Производители спецтехники ежедневно ищут способы повышения КПД, улучшая различные характеристики, применяя новые материалы и разрабатывая новое навесное оборудование. Каждая специальная машина имеет следующие характеристики.

Спецтехника характеристики:

  • длинна,
  • ширина,
  • высота,
  • вес,
  • КПД (объем выполняемых работ за единицу времени)

Навесное оборудование позволяет сделать технику более универсальной и расширяет сферы ее применения.  

На характеристики спецтехники влияют как ее размеры, так и инновационная составляющая. При одинаковых размерах качественная спецтехника крупнейших производителей может быть более эффективной и надежной по сравнению с аналогами.

Чем больше масштаб производимых работ, тем крупнее применяется спецтехника. Крупная большая спецтехника в сотни раз превышает размеры мини спецтехники.

Самая крупная спецтехника на земле это poторный карьерные экскаватор Bagger 293, разработанный немецкими инженерами. Масса Bagger 293 составляет 14,200 тонн. За сутки экскаватор способен переработать и отгрузить 240 тыс. м³ горной породы.

Размеры спецтехники, применяемой для строительных работ достаточно велики, что создает проблемы при ее транспортировке на новое место работы. Негабаритные размеры требуют применения специальных машин и согласований. Если вам требуется надежная перевозка спецтехники обратитесь в нашу компанию.

Понятие и классификация оперативно-технических средств

Специальные технические средства для негласного получения информации играют важную роль в запоминании, сохранении и воспроизведении информации, полученной оперативным путем, позволяя на основании собранных данных быстрее прийти к выводам о существовании различных закономерностей и связей.

В соответствии с Федеральным законом «Об оперативно-розыскной деятельности» перечень видов специальных технических средств, предназначенных для негласного получения информации в процессе осуществления ОРД, устанавливается Правительством РФ.

В настоящее время действует утвержденный постановлением Правительства РФ от I июля 1996 г. № 770 Перечень видов специальных технических средств, предназначенных (разработанных, приспособленных, запрограммированных) для негласного поручения информации в процессе осуществления ОРД, в соответствии с которым к указанным специальным техническим средствам относятся:

  1. специальные технические средства для негласного получения и регистрации акустической информации;
  2. специальные технические средства для негласного визуального наблюдения и документирования;
  3. специальные технические средства для негласного прослушивания телефонных переговоров;
  4. специальные технические средства для негласного перехвата и регистрации информации с технических канатов связи.

По назначению специальная техника подразделяется: 1) на специальную технику общего назначения; 2) оперативную технику.

Специальная техника общего назначения применяется различными службами ОВД в административной и уголовно-процессуальной деятельности. К данному виду средств относятся: специальные транспортные средства, палки специальные, специальные газовые средства, наручники, электрошоковые устройства, водометы, бронемашины, средства принудительной остановки транспортных средств и др. Право на их применение закреплено в ст. 21 Закона о полиции и ведомственных подзаконных нормативных актах (приказах, инструкциях). В криминалистической деятельности также используется техника для обнаружения, фиксации, исследования следов и орудий преступления, обнаруженных на месте происшествия (экспертно-криминалистические чемоданы, специализированное оборудование для производства различных видов исследований и экспертиз и др.).

Оперативная техника преимущественно используется в процессе осуществления ОРД для предотвращения, пресечения и раскрытия преступлений, а также розыска лиц, скрывшихся от органов дознания, следствия, суда, пропавших без вести и уклоняющихся от уголовного наказания.

Классификация специальных технических средств, предназначенных (разработанных, приспособленных, запрограммированных) для негласного получения информации в процессе осуществления ОРД, устанавливается Правительством РФ, а их перечень приводится в подзаконных нормативных актах. К их числу относятся технические средства, предназначенные для негласного:

  1. получения и регистрации акустической информации;
  2. визуального наблюдения и документирования;
  3. прослушивания телефонных переговоров;
  4. перехвата и регистрации информации с технических каналов связи;
  5. контроля почтовых сообщений и отправлений;
  6. исследования предметов и документов;
  7. проникновения и обследования помещений, транспортных средств и других объектов;
  8. контроля и перемещения транспортных средств и других объектов;
  9. получения (изменения, уничтожения) информации с технических средств ее хранения и передачи;
  10. идентификации личности.

Несмотря на негласный характер использования оперативно-технических средств процесс их применения в ОРД подвергается правовому регулированию по следующим направлениям:

  • виды специальных технических средств, допущенные к применению;
  • субъекты и порядок оборота специальной техники;
  • основания и порядок их применения для решения задач ОРД;
  • направления и порядок использования результатов, полученных с помощью технических средств, для решения задач ОРД;
  • засекречивание сведений о тактике и применяемой технике по уровню доступа к ней.

Последнее из указанных направлений регулируется Законом РФ «О государственной тайне», согласно которому сведения о принципе действия, характеристике и тактике применения данного вида специальной техники, используемой при проведении ОРМ, являются секретными. Тактические особенности применения ряда оперативно-технических средств регламентируются закрытыми ведомственными нормативными актами.

Целевое назначение оперативной техники при осуществлении ОРД предусматривает:

  • надежное и полное документирование противоправных действий подозреваемых лиц и реализацию материалов, полученных при проведении ОРМ в процессе доказывания по уголовным делам;
  • эффективное проведение ОРМ по выявлению лиц, совершивших преступление, розыску преступников;
  • должный уровень обмена информацией между отдельными оперативными сотрудниками, взаимодействие оперативных групп для повышения их мобильности и быстроты принятия управленческих решений.

Особенностью применения оперативной техники является конспиративность, которая обеспечивается путем проведения различных организационных мероприятий и использования тактических приемов, вытекающих из общей тактики проведения ОРМ, с учетом специфики, обусловленной негласным применением данной техники.

Под тактическим приемом понимается оптимальный способ реализации возможности определенного вида технического средства с учетом условий проведения конкретного ОРМ, позволяющий с наибольшей эффективностью зафиксировать интересующую информацию в конкретный момент.

Тактическими основами применения оперативной техники являются: а) возможность зашифровать факт применения технических средств; б) оказание в конкретной оперативно-розыскной ситуации психологического воздействия на подозреваемое (проверяемое) лицо; в) негласная фиксация результатов проведения отдельных ОРМ и их последующее использование в соответствии с требованиями законодательства в уголовном процессе и др.

Таким образом, оперативная техника — это совокупность оперативно-технических средств, тактических приемов их применения, используемых уполномоченными субъектами ОРД при осуществлении ОРМ по правилам, установленным нормативными правовыми актами, в целях решения оперативно-розыскных задач.

Исходя из данного определения следует отметить, что оперативно-розыскное законодательство (ч. 6 ст. 6 Закона об ОРД) запрещает использование специальных и иных технических средств, предназначенных для негласного получения информации не уполномоченными на то физическими и юридическими лицами.

За незаконное использование, производство, сбыт или приобретение технических средств, предназначенных для негласного получения информации, предусмотрена уголовная ответственность (ч. 2, 3 ст. 138 УК РФ). В 1999 г. в Российской Федерации прошел один из первых судебных процессов о нелегальном сбыте сканирующих приемников японского производства. Симоновским судом ЮАО г. Москвы было установлено, что они использовались подсудимыми для прослушивания сотовых телефонов граждан.

Разработка, производство, реализация, приобретение в целях продажи, ввоз в Россию и вывоз за ее пределы технических средств, предназначенных для негласного получения информации не уполномоченными на осуществление ОРД физическими и юридическими лицами, подлежат лицензированию в порядке, устанавливаемом Правительством РФ (ч. 7 ст. 6 Закона об ОРД).

Обязанности по лицензированию этой деятельности, а также по регистрации и учету таких средств, выявлению и пресечению случаев их использования неуполномоченными лицами возложено на органы ФСБ России.

Порядок лицензирования, разработки, производства, реализации, приобретения в целях продажи специальных технических средств, предназначенных для негласного получения информации не уполномоченными на осуществление ОРД индивидуальными предпринимателями и юридическими лицами, осуществляющими предпринимательскую деятельность, регламентирован специальным Положением, утвержденным постановлением Правительства РФ № 287 от 12 апреля 2012 г. В частности, для получения не уполномоченными на осуществление ОРД юридическими лицами лицензии на ввоз (вывоз) в Россию (из России) данных технических средств необходимо представить решение Центра ФСБ России по лицензированию, сертификации и защите государственной тайны о возможности такого ввоза (вывоза).

Бытовая техника – это… Что такое Бытовая техника?

Бытовая техника

Бытовая техника — техника, используемая в быту. Предназначается для облегчения домашних работ, для создания комфорта в повседневной жизни человека.[1] Классифицируется по значимости (необходима, желательна, можно обойтись), по размеру (малая бытовая техника и крупная бытовая техника), целевому назначению и т. п.

Виды бытовой техники

Измерительные приборы

Вычислительная техника

Кухонная техника

  • Сохранение продуктов
  • Механическая обработка
  • Термическая обработка
  • Приготовление кофе, чая и напитков:

Уход за одеждой

Уборка в доме

Другая техника

Электроника для развлечения

Современная
Устаревшая

Связь, вещание

Для ухода за внешностью и здоровьем

Классификация

  • белая техника – то что находится на кухне (стиральная машина, кух комбайн, холодильники)
    • 1.Мелкобытовую
    • 2.крупнобытовую
  • черная – то что находится вне кухни (телевизоры, плееры, дом.кинотеатры) более ориентирована для развлечения
    • 1.Аудио-Видео
    • 2.IT

Интеллектуальная бытовая техника

  • интеллектуальная посудомоечная машина;
  • интеллектуальная стиральная машина;
  • интеллектуальный телевизор;
  • интернет-кондиционер;
  • интернет-подключаемая кофемашина[2];
  • интернет-холодильник;
  • робот-пылесос.

Вышедшая из употребления бытовая техника

См. также

Примечания

Категория:
  • Бытовая техника

Wikimedia Foundation. 2010.

  • Агротехника
  • Чай

Смотреть что такое “Бытовая техника” в других словарях:

  • БЫТОВАЯ ТЕХНИКА — оборудование и приборы, облегчающие ведение домашнего хозяйства благодаря его механизации. Эти приборы и устройства разрабатывались не в рамках какого то определенного комплекта или в соответствии с каким то планом, предусматривавшим некую… …   Энциклопедия Кольера

  • Интеллектуальная бытовая техника — (умная бытовая техника)  новый класс бытовой техники, как правило, имеющая встроенный одноплатный компьютер и оснащённая искусственным интеллектом, автоматически работающая по заранее разработанной программе или же по командам подаваемым со… …   Википедия

  • БСХ Бытовая техника — …   Википедия

  • аудио-, видео- и бытовая техника — аудио , в идео и бытов ая т ехника …   Русский орфографический словарь

  • техника — сущ., ж., употр. сравн. часто Морфология: (нет) чего? техники, чему? технике, (вижу) что? технику, чем? техникой, о чём? о технике   область деятельности и различные устройства 1. Техникой называется область человеческой деятельности, которая… …   Толковый словарь Дмитриева

  • техника — совокупность средств для осуществления процессов производства и обслуживания непроизводственных процессов общества. Основное назначение техники – облегчить труд человека, повысить эффективность его усилий, расширить его возможности и знания,… …   Энциклопедия техники

  • ТЕХНИКА   — (от др. греч. искусство, мастерство, умение) – это совокупность различных приспособлений, механизмов и устройств, не существующих в природе и изготовляемых человеком для удовлетворения социокультурных потребностей. С помощью технических систем… …   Философия науки и техники: тематический словарь

  • Бытовая моторная пила — – бытовая мотопила. [ГОСТ Р 50692 94 (ИСО 6531 82)] Рубрика термина: Инструменты Рубрики энциклопедии: Абразивное оборудование, Абразивы, Автодороги, Автотехника …   Энциклопедия терминов, определений и пояснений строительных материалов

  • Техника — (от греч. téchne искусство, мастерство, умение)         совокупность средств человеческой деятельности, создаваемых для осуществления процессов производства (См. Производство) и обслуживания непроизводственных потребностей общества. В Т.… …   Большая советская энциклопедия

  • ХОЛОДИЛЬНАЯ ТЕХНИКА — раздел техники, охватывающий вопросы отвода тепла от объектов или объемов, которые требуется поддерживать при температурах ниже температуры окружающей среды. Теплота, по определению, это энергия, перенос которой обусловлен разностью температур;… …   Энциклопедия Кольера


Классификация тракторов: какие виды тракторов бывают

Научно-технический прогресс последовательно охватывает новые области — совершенствуется как автомобильная промышленность, так и тракторная. Сельское хозяйство переходит от стадии полуавтоматизированной работы, когда человек управляет трактором — к полностью автоматизированной работе, когда агрегат выполняют всю программу по алгоритмам и командам, которые были заданы ранее. Но, чтобы работать с техникой нужно знать её конструкцию, виды и способы применения.

Тракторы различают по движителю, остову, тяговому классу и назначению. В зависимости от вида техники, она выполняет различные задачи в сельскохозяйственных, коммунальных или строительных областях. Агрегаты способны выполнять большинство задач, которые только могут стоять перед тяжелыми и тяговитыми машинами.

Классификация по типу движителя

Движитель трактора отвечает за перемещение агрегата. По типу движения технику классифицируют на колесную и гусеничную. У колесного агрегата тяговое усилие создаётся за счет движения колёс, а у гусеничного — за счёт гусеничных лент.

Машины с гусеничным типом движителя лучше перемещается по трудному и тяжелому рельефу, чем колесные, поэтому их используют на сложной местности.

Колёсный

Тяговое усилие у колесного трактора создаётся за счет движения колес. Машины бывают как четырехколесными, так и трехколесными. Техника с тремя колесами разработана для работы на посадках хлопчатника, чтобы соблюдать междурядья. Колеса, на которые передается движение от двигателя — называют ведущими, а колеса, которые направляют технику — направляющими. Колесные формулы бывают 4×4 (полный привод) и 4х2 (задний привод). Агрегаты, у которых движение от двигателя передается на четыре колеса — это тракторы повышенной проходимости.

На колесной машине можно передвигаться по дорогам общего пользования, в отличие от техники с гусеничным типом движителя, но сцепление с землей на колесном агрегате значительно ниже, чем на гусеничном. На мягкой и влажной почве колеса могут увязнуть.

Полноприводные машины не буксуют на рыхлом грунте, но из-за их большой массы они наносят ущерб почве, поэтому на тяжелые тракторы устанавливают сверхширокие колеса по две-три пары на обеих осях.

Гусеничный

Преимущество гусеничного трактора перед колесным — это стабильное движение по мягкому влажному грунту, гусеницы не могут закопаться в землю, как колеса. Опорные катки двигаются по гусеничной цепи, распределяя массу машины на всю поверхность движителя, поэтому эта техника наносит меньше вреда почве.

Ходовая часть гусеничного агрегата состоит из остова, движителя и подвески. Конструкция остова может быть как рамной, так и полурамной. Например, рама трактора ДТ-75МВ состоит из продольных и поперечных брусьев, которые связаны между собой заклепками. Опорные катки связаны с остовом техники при помощи подвески, которая передаёт на них нагрузку и отвечает за плавное движение по пересеченной местности.

Сила тяги у гусеничной машины больше, чем у колесной. Главный недостаток этого агрегата в том, что гусеничный трактор не может передвигаться по дорогам общего пользования, потому что гусеницы разрушают асфальт.

Классификация по типу остова

Остов — это основная часть техники, на которую приходится нагрузка. На раму закрепляют все основные элементы машины. По типу остова агрегаты бывают:

  • Рамные;
  • Полурамные;
  • Безрамные.

Рамный

Рама состоит из продольных лонжеронов, на которые закрепляются поперечные балки для установки основных агрегатов машины. Масса рамной техники больше, чем полурамной или безрамной, но её преимущество в жесткости, прочности и легкому доступу к отдельным механизмам. При необходимости ремонта, можно снять отдельную часть механизма и произвести его замену без разбора всего агрегата.

Рамный остов устанавливают на технике с гусеничным типом движителя. Навесное оборудование закрепляется кронштейнами на раме.

Полурамный

Полурамный остов состоит из литых корпусов, на которые крепятся основные узлы техники, и нескольких лонжеронов для крепления силового агрегата. Преимущество этого типа в доступности обслуживания основных узлов агрегата, но доступ к второстепенным механизмам затруднен.

Полурамные машины распространены больше, чем остальные. Этот остов используется на универсальной, сельскохозяйственной и коммунальной техники. Например, трактор МТЗ-80 базируется на полурамном остове.

Безрамный

Безрамный остов машины — это соединенные корпуса двигателя и трансмиссии, которые образуют общую систему для закрепления второстепенных деталей и механизмов. Безрамная техника компактна, но обслуживание и ремонт этих агрегатов вызывает сложность, потому что доступ к отдельным узлам возможен только при снятии основного корпуса. Например, на тракторе ДТ-20 установлен безрамный остов.

Тяговый класс

Тяговый класс — это технические характеристики мощности трактора. Определение мощности агрегата через тяговый класс используется только в России и СНГ, в других странах мощность определяется только количеством лошадиных сил двигателя.

Преимущество классификации по тяговому классу в том, что мощность определяется не только количеством лошадиных сил двигателя, но и типом ходовой части и массой машины. Разделение на классы по тяговому классу стандартизировано в соответствии с ГОСТ 27021-86.

Подключение навесного оборудования также распределяется по тяговому классу, чем он выше, тем тяжелее и производительней подключается оборудование

  • 0, 1-0,2 — мотоблоки и мини-тракторы;
  • 0,4-0,9 — универсальная техника мощностью до 50 л.с.;
  • 1,4 — МТЗ-80 и другие универсальные агрегаты;
  • 5 — тяжелые промышленные и сельскохозяйственные машины.

Классификация по назначению

Тракторы используются в решении задач, где требуется мощное тяговое усилие для транспортировки грузов и оборудования:

  • Сельскохозяйственные;
  • Промышленные;
  • Трелёвочные;
  • Армейские.

Сельскохозяйственный

Техника для сельского хозяйства — это самый распространенный вид назначения, эти агрегаты обрабатывают почву, сажают и собирают урожай, скашивают сено и т.д. По назначению выделяют:

  • Тракторы общего назначения, которые предназначены для универсальной сельскохозяйственной работы;
  • Универсально-пропашные, которые предназначены для сельскохозяйственной работы: вспашка, культивация, боронование, посев и сбор урожая;
  • Специализированные, которые предназначены для узкопрофильной работы на плодовых плантациях и сложной местности.

Преимущество сельхоз машины в том, что на них быстро подключается и отключается навесное оборудование, они двигаются на повышенных передачах, оборудование подключается на универсальный прицепной механизм; поэтому на трактор устанавливают двигатель с повышенным числом оборотов, многоступенчатую коробку передач, ходоуменьшитель, трехточечную систему навесного оборудования.

Промышленный

Промышленную технику используют для строительства и земляных работ. Это малоподвижные машины, которые выполняют работу статично — бульдозер, экскаватор, трубоукладчик и другая техника. Особенность промышленных агрегатов:

  • Стационарное, несъемное оборудование;
  • Большое тяговое усилие;
  • Работа на сложном рельефе;
  • Транспортировка до рабочего места спецтранспортом.

Промышленные машины используют гусеничный тип движителя, потому что огромный вес агрегата распределяется на всю длину гусеницы и предотвращает запрокидывание. У техники смещен центр тяжести, так как вес стационарного оборудования достигает трети массы всего агрегата, для уравновешивания устанавливаются противовесы. Рабочая скорость не более 5 км/ч. В отличие от сельскохозяйственных машин, промышленные тракторы разрабатываются для узконаправленных задач, например для бульдозерно-рыхлительной работы.

Трелёвочный

Трелёвка — это доставка срубленных деревьев с места вырубки на погрузочную площадку. Для выполнения этой задачи разработаны трелёвочные тракторы, на которых установлено специальное оборудования для захвата древесины. Основа этой техники — это тяговитые сельскохозяйственные машины, которые могут передвигаться по пересеченному сложному рельефу.

Кроме специальной площадки для деревьев устанавливают лебедку для чекерной трелёвки леса, как на тракторе ТДТ-55 или гидравлический захват для бесчекерной трелёвки, как на тракторе ЛТ-187. Ходовая часть на этих агрегатах отличается большой опорной площадью, которая уменьшает воздействие на грунт.

Армейский

Тяжелая техника уже давно используется в вооруженных силах, например во время первой мировой войны тракторы модифицировали под бронетанковые машины, но сегодня технические характеристики армейских автомобилей намного выше, чем у тракторов.

Армейский трактор используют для перемещения артиллерийских орудий и других прицепных объектов военного назначения. Агрегаты с высокой проходимостью используют для подготовки местности для проведения операций. Основная характеристика армейской машины — это вездеходность, высокая проходимость и большая тяговая сила.

Какой трактор выбрать

При выборе трактора нужно учитывать его предназначение, если необходима машина для работы на дачном или фермерском участке, то стоит выбирать агрегат мощностью до 50 л.с. Более мощные машины не такие маневренные, а по функциональности небольшие машины не уступают более мощным.

Для выполнения повседневных работ на дачном участке нужен мини-трактор мощностью до 20 л.с. Файтер Т-15 — это агрегат, у которого под капотом установлен силовой агрегат мощностью 15 л.с. Техника быстро выполняет сельхоз задачи, которые на дачном участке делают вручную: пахота, сенокос, выкапывание картофеля. Крутящий момент от силового агрегата к движителю передаются ременной передачей. Для подключения навески установлено одноточечное прицепное устройство.  

Если техника нужна не только для повседневных задач, но и для перевозки грузов, уборки снега или ваш участок больше 1 гектара, то лучше остановить свой выбор на тракторе Dongfeng 244C. На агрегате установлена герметичная отапливаемая кабина, в которой комфортно работать при любой погоде. Двигатель мощностью 24 л.с. Если вы владелец фермерского хозяйства, то Донг фенг станет вашим надежным помощником.

Для решения более сложных задач: уборка сыпучих материалов, земляные работы, стоит выбрать СКАУТ Т-504С. Это новый трактор в линейке компании Скаут. На машине установлен четырехцилиндровый дизельный двигатель мощностью 50 л.с. Машина разработана с учетом суровых климатических условий. Навесное оборудование подключается к трехточечной навесной системе второй категории с грузоподъемностью 880 кг. Трактор подходит для сельскохозяйственной и коммунальной работы, к машине подключается фронтальный погрузчик и навесной экскаватор. Агрегат подходит для фермерских хозяйств и коммунальных служб.

примеры ПО по назначению, какие бывают основные типы системных программ для ПК

Даже если нам кажется, что ПК намного умнее нас, он остается безжизненным «железом», пока в него не установят программы. Именно благодаря им техника начинает считать, думать и помогать в работе с любыми массивами данных. В статье мы кратко перечислим основные виды системного программного обеспечения для компьютеров и дадим каждому типу характеристику.


Понятие

Любой современный ПК — настольный, портативный или серверный, наполняется по схожему принципу. Если убрать лишнее, то любое ПО, даже простейшее, строится по похожему алгоритму. Должны выполняться пошаговые действия — следующий шаг начинается только после того, как завершился предыдущий.


Так, введенные с клавиатуры символы отображаются на экране, по командному клику пользователя принтер начинает печатать их на бумаге, а расчеты происходят сами после введения формулы. Любой шаг заранее программируется и называется командой для компьютера, совокупность этапов обозначается программируемым кодом.

Программисты — это люди, которые разрабатывают и настраивают ПО. Они могут управлять ПК с помощью одной строчки, в которую вводят части закодированной информации. Несколько символов в определенной последовательности включают музыку, отправляют документ на печать или открывают конкретную страницу интернет-ресурса.

Какие бывают типы программного обеспечения: характеристика программ

В современных компьютерах постоянно запускается и активно функционирует большое количество ПО с самым разным функционалом. Одни занимаются арифметическими расчетами, другие строят диаграммы, рисуют или помогают оставаться на линии с собеседниками через почту.

Однако ничего не активизируется просто так. Все действует под влиянием операционной системы. Кажется, что ОС совершенно не нужна — можно ведь запускать все напрямую. Иногда этот метод тоже применяется. Так работают станки ЧПУ, крупные автоматы производств, ЭВМ, другие серьезные механизмы, когда нужно постоянно повторять один и тот же алгоритм.


Но для персонального компьютера частое повторение команды не подходит. Пользователю хочется знать, какая погода в другом городе, как включить музыку и открыть текстовый документ для редактирования. Необходимо, чтобы ОС поддерживала режим многозадачности.

Со стороны программистов типы ПО обоснованы практической значимостью. Если бы не было операционной системы, пришлось бы все функции и алгоритмы вносить в один огромный код. Затраты времени на это были бы колоссальными.

ОС берет на себя большую часть рутинных задач, давая пользователям возможность работать в режиме многозадачности. Поэтому становится возможным запускать одновременно от 2 до бесконечности редакторов или визуализаторов.

Какие основные виды ПО бывают по назначению

Программное обеспечение, установленное на ПК, делится на 3 разновидности:

  • прикладное;
  • системное;
  • инструментальное.


Системное

Это часть системы, которая помогает следить за аппаратной стороной ПК и управлять ею. Сюда входят программы, контролирующие работу оперативной памяти, центрального процессора, видеокарты, устройств ввода и вывода информации, сетевые подпрограммы.

Таким ПО считается:

  • Драйверы — утилиты небольшого размера, функционирование которых заключается в обеспечении корректной работы остальных элементов оборудования;
  • ОС;
  • Дополнения — языковые пакеты или настройки расширения экрана.

Основное отличие системной разновидности считается то, что она не рассчитана на выполнение конкретной поставленной задачи. Она необходима, чтобы обеспечивать бесперебойную работу остальных частей компьютера. Ее можно назвать посредником между оборудованием — «железом» и программным кодом.

Прикладное

Наиболее обширная доля классификации. Сюда относятся графические и текстовые редакторы, браузеры, базы данных и все, что люди используют в привычной работе за компьютером. Здесь же находятся антивирусные пакеты, бухгалтерия и различные архивы.

Смысл этой разновидности в выполнении четко поставленной задачи: рисовать, учитывать, открывать сетевые страницы, набирать текст. Если утилита нужна для конкретного выполнения действия, то она является прикладным ПО.

Инструментальное

Специфическое обеспечение любой компьютерной техники. Его можно было бы отнести к прикладному, но из-за специфики применения его выделили в отдельный вид. Основная функция — отладка, настройка, переписывание программного кода.

Сюда входят компиляторы, отладчики, переводчики высокого уровня, редакторы, интерпретаторы и другие средства. Они необходимы, потому что техника не понимает человеческих слов. Чтобы ей «объяснить», что надо сделать, требуется специальный «машинный язык».

Постоянно пользоваться этим кодом базовым пользователям довольно сложно, поэтому были разработаны системы, которые позволяют переводить обычную речь в двоичную, привычную для ПК.

Разница между часто используемыми компиляторами и интерпретаторами заключается в том, что первый генерирует готовый файл, который можно запускать. А второй создает архив, который функционирует только с помощью самого сервиса.


Готовые решения для всех направлений

Мобильность, точность и скорость пересчёта товара в торговом зале и на складе, позволят вам не потерять дни продаж во время проведения инвентаризации и при приёмке товара.

Узнать больше

Ускорь работу сотрудников склада при помощи мобильной автоматизации. Навсегда устраните ошибки при приёмке, отгрузке, инвентаризации и перемещении товара.

Узнать больше

Обязательная маркировка товаров – это возможность для каждой организации на 100% исключить приёмку на свой склад контрафактного товара и отследить цепочку поставок от производителя.

Узнать больше

Скорость, точность приёмки и отгрузки товаров на складе — краеугольный камень в E-commerce бизнесе. Начни использовать современные, более эффективные мобильные инструменты.

Узнать больше

Повысь точность учета имущества организации, уровень контроля сохранности и перемещения каждой единицы. Мобильный учет снизит вероятность краж и естественных потерь.

Узнать больше

Повысь эффективность деятельности производственного предприятия за счет внедрения мобильной автоматизации для учёта товарно-материальных ценностей.

Узнать больше

Исключи ошибки сопоставления и считывания акцизных марок алкогольной продукции при помощи мобильных инструментов учёта.

Узнать больше

Первое в России готовое решение для учёта товара по RFID-меткам на каждом из этапов цепочки поставок.

Узнать больше

Получение сертифицированного статуса партнёра «Клеверенс» позволит вашей компании выйти на новый уровень решения задач на предприятиях ваших клиентов..

Узнать больше

Используй современные мобильные инструменты для проведения инвентаризации товара. Повысь скорость и точность бизнес-процесса.

Узнать больше

Используй современные мобильные инструменты в учете товара и основных средств на вашем предприятии. Полностью откажитесь от учета «на бумаге».

Узнать больше Показать все решения по автоматизации

Какие виды программного обеспечения (ПО) ПК вы знаете: примеры

Любой пользователь осведомлен, что такое пакет MS Office — текстовый редактор, утилита для работы с таблицами или презентациями. Многие пользуются веб-браузерами, с их помощью можно выйти в интернет. Использование других программ зависит от рода занятий владельца компьютера — архиваторы для сжатия размера файлов и контроля за архивами, системы управления базами данных, диспетчеры — они помогают перемещать, копировать и удалять различные документы. Важное место занимают почтовые клиенты для создания и отправки писем, а также Skype для формирования видеоконференций и звонков.


Программное обеспечение и его классификация: какие есть основные виды

Любое ПО делится в зависимости от признаков по функционалу и характеристикам, лицензионности использования, а также на разновидности по сгруппированным навыкам техники. Цель каждой из них — выполнять задачи и соблюдать интересы человека, использующего ПК.

По режиму эксплуатации

Сначала необходимо определить, какое количество людей будет пользоваться компьютером. Затем его разделяют на группы.

ПО может быть:

  • Индивидуальным — использовать его будет только один пользователь, который владеет логином и паролем.
  • Групповым — доступ имеют несколько человек или группа лиц на предприятии.
  • Сетевым — программы доступны всем, кому по сети раздали копии.

По масштабу

Масштабность зависит от набора функций и ресурсов, которые будет поглощать система. Это небольшая утилита для работы с графиками или объемная база данных, а также множество других элементов. Бывает:

  • малое;
  • среднее;
  • большое.

По стабильности

Стабильным считают те элементы обеспечения, которые способны корректно выполнять свои функции без сбоев при длительном использовании. Они не требуют доработки и справляются с ожидаемым объемом нагрузки.

Нестабильным считают оборудование, которое недавно вышло на рынок, и пока нет гарантий его бесперебойной работы в перспективе. Но иногда это единственное ПО, которое подходит под задачи клиента.

Делят на 3 класса:

  • стабильное — внесение изменений маловероятно;
  • средней стабильности — перемены вносятся дискретно;
  • нестабильное — постоянные замены.


По функции

Функционал может быть узким или широким в зависимости от целей, которые ставит перед программами клиент. Условно можно разделить любое ПО на несколько типов:

  • Машинно-логическое. Его задача — обработать обеспечение и предоставить его в виде осознанного программного кода с определенными свойствами и структурой.
  • Интерфейсное. В его функционале — обработка и переработка двоичной системы в понятную для пользователя. С его помощью удается создать благоприятную среду «человек-компьютер».
  • Аппаратно-механическое. Это ПО должно спрягать разные части ПК для передачи сигнала между компонентами.
  • Информационно-командное. Создает структуру логистики и отправляют на исполнение.
  • Прикладное. Проводят логические, математические, физические и иные действия с данными. Их функция — обработать массив так, чтобы она решала поставленную цель.


По требованию защиты

Для многих крупных компаний защищенность играет большую роль. Они не вправе допустить утечки информации, потому что это грозит потерей прибыли или репутации. По этой причине выбираются максимально действенные антивирусы, данные шифруются, а доступ есть не у всех.

По требованию надежности

Даже небольшие фирмы не могут себе позволить покупку или установку бесплатного софта сомнительного содержания. Даже уникальность функционала не будет оправданием использования подобного обеспечения.

Программы бывают:

  • надежные;
  • сомнительные.

По требуемым рабочим характеристикам

От любого ПО требуется выполнение определенного круга действий. Они должны быть:

  • Гибкими и донастраиваемыми или неизменными — в зависимости от потребностей будущего владельца система может нуждаться в корректировке под требования.
  • Универсальными — подходит под широкий спектр разноплановых задач.
  • Полными — полностью выполняют алгоритм, после завершения цикла не требуются другие утилиты.

По исходному языку

То, каким образом написана программа, тоже влияет на ее функциональность. Существуют:

  • Машинные — программирование, которое воспринимается аппаратной частью компьютера.
  • Машинно-ориентированные — отражают структуру и работу конкретного ПК.
  • Алгоритмические — работают независимо от архитектуры техники, формируют действенность определенного алгоритма (Бейсик, Паскаль и др.).
  • Процедурно-ориентированные — выглядят как совокупность процедур и подпрограмм.
  • Интегрированные — системы, внедренные в основные элементы работы.
  • Проблемно-ориентированные — направлены на решение проблемы конкретного класса.

Каждый из них преобразовывает исходный код в зависимости от того, какими будут дальнейшие действия.


По прикладной области

Здесь деление зависит от типа, которым решают проблемы, предварительно их группируют по тематике и области. Они должны создавать приятную и удобную среду для пользователя. Бывают:

  • Общего назначения — в их задачу входит выполнение широкого круга целей клиента. Это могут быть любые текстовые, графические и иные редакторы, браузеры, процессоры.
  • Методо-ориентированные — использование разных способов решения через разнообразные методики. Смысл в выборе метода для обслуживания или программирования.
  • Проблемно-ориентированные — во главе проблема в конкретной предметной области, которую необходимо решить любым доступным видом ПО.

По вычислительной системе и среде

Основные характеристики в этой классификации:

  • алгоритмическая сложность и выдержанная логика;
  • глубина проработки и реализации каждой функции;
  • системность обработки;
  • объемы файловой системы;
  • разновидность процессора влияет на возможности софта.

По классу пользователя

От должности и назначения начинается разделение прав:

  • специалист — ограниченный функционал;
  • руководитель — расширенный;
  • директор — почти все возможности;
  • владелец — максимум функций.

У разных компьютеров может быть различный доступ к базам данных, архивам, отчетам, счетам, другой информации.

По требованию к вычислительным ресурсам

В зависимости от того, кто пользуется техникой, выделяют:

  • Простой клиент — ПК, которым будет пользоваться сотрудник на невысокой должности, допускает только выполнение небольшого круга обязанностей.
  • Расширенный пользователь — ПО, в котором у руководителя увеличенное количество работы и шире возможности, больше открытых папок с информацией и запросы к производительности техники.
  • Максимум — отдельно стоящий ПК, обычно не связанный по желанию владельца с общей сетью компании, с максимальным набором доступных массивов.

По критичности

В зависимости от того, насколько критичным будет решение конкретной задачи пользователя, выделяют несколько типов:

  • Секретность — необходимо обеспечить сохранность данных.
  • Национальная безопасность — когда важно не допустить утечки в другие страны.
  • Жизнь человека — использование должно быть безопасным.
  • Паника или хаос в социальной сфере — нельзя позволить распространение общего панического состояния у населения.
  • Частная собственность — желания компании не должны перечеркивать интересы отдельных граждан.
  • Безопасность организации — посторонние не имеют права находиться на объектах фирмы, у них нет доступа к ПО.

По готовности

В зависимости от этого критерия делят на:

  • индивидуальные разработки для конкретного предприятия или личности;
  • софт для массового использования пользователями.

По представлению данных

Информация внутри компании находится в разной степени секретности доступа:

  • свободный — разрешено видеть файлы всем;
  • ограниченный — допускаются только люди определенной должности;
  • индивидуальный — вход только для конкретных личностей.

По использованию программных данных

Работникам выдается разный доступ:

  • все могут просматривать и редактировать;
  • всем доступен просмотр, редактирование только для нескольких людей;
  • никто не имеет права вносить изменения;
  • даже видеть содержимое файлов вправе лишь определенные личности.

Если сложно разобраться в классификации программного обеспечения или нет понимания, какое из типов ПО потребуется, обратитесь в компанию «Клеверенс». Специалисты разберут с вами цели вашего бизнеса и помогут подобрать оптимальное оборудование, которое будет оперативно справляться с поставленными перед ним задачами.


По способу использования и распространения

Выделяют 6 видов ПО в зависимости от того, кто им будет пользоваться и на каких основаниях. Большая часть фирм нуждается в оригинальном лицензионном софте согласно закону. Давайте рассмотрим их поближе.

Free

Бесплатно распространяемые программы. Их разрешается свободно распространять, копировать и использовать без доплаты. При этом создатель компонента может брать оплату за отдельные услуги софта — копирование данных на диск, увеличения объема памяти и другие.

Adware

Еще один вид, которым допускается пользоваться без внесения денег. Внутри иногда содержатся рекламные ролики или функции, которые открываются только при условии покупки. Еще один вариант — необходимость установки дополнительных утилит для работы.

Shareware

Для некоммерческого условно-бесплатного использования. То есть один пользователь использует ее для личных потребностей. Для регулярного пользования компанией любого размера предусмотрена оплата или запрет на работу.

Trial

Скрипт без внесения финансовых средств. Ограниченно время, которое допускает пользоваться программным обеспечением. Все функции работают в течение 10-30 суток или 10-30 запусков. Потом потребуется ввести ключ и оплатить.

Demo

Софт, который определенный период раздается без оплаты. В рамках этого времени можно пользоваться всем функционалом или ограниченным набором возможностей ознакомления. После окончания действия пробной версии блокируется работа программы, продолжить рабочий процесс возможно лишь после покупки.

Закрытое ПО

Это частная собственность авторов. Получить их можно только на строго указанных требованиях владельцев. Среди таких условий может быть денежная компенсация. Выдается без исходного кода.

Операционные системы

Основных ОС для компьютера всего 3: Linux, Microsoft Windows и Apple Mac Os. Важно знать и уметь обращаться с любой из них. У каждой есть свои плюсы и минусы. Большая часть использует продукцию Microsoft, реже — Linux. На платформе Apple Mac Os работает только небольшой процент компаний. Для мобильных устройств основных ОС две — Android и iOs.

Мы изучили, какие 3 вида программного обеспечения компьютера существуют, и привели примеры программ. Но если остались вопросы, то всегда можно посмотреть видеоматериал или обратиться в «Клеверенс».


Количество показов: 189127

7 типов алгоритмов классификации


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

1 Введение

1.1 Классификация структурированных данных

Классификация может выполняться как для структурированных, так и для неструктурированных данных. Классификация – это метод, при котором мы разделяем данные на определенное количество классов.Основная цель проблемы классификации – определить категорию / класс, к которому будут относиться новые данные.

 РЕГИСТРАЦИЯ НА ПРЕДСТОЯЩУЮ МАСТЕРСКУ ML 

Несколько терминологий, встречающихся в машинном обучении – классификация:

  • Классификатор: Алгоритм, сопоставляющий входные данные с определенной категорией.
  • Модель классификации: Модель классификации пытается сделать некоторые выводы из входных значений, данных для обучения.Он будет предсказывать метки / категории классов для новых данных.
  • Характеристика: Характеристика – это индивидуальное измеримое свойство наблюдаемого явления.
  • Бинарная классификация: Задание на классификацию с двумя возможными результатами. Например: половая принадлежность (мужской / женский)
  • Многоклассная классификация: Классификация с более чем двумя классами. При многоклассовой классификации каждому образцу присваивается одна и только одна целевая метка.Например: животное может быть кошкой или собакой, но не одновременно
  • Классификация с несколькими метками: Задача классификации, в которой каждый образец сопоставляется с набором целевых меток (более одного класса). Например: новостная статья может быть о спорте, человеке и месте одновременно.

Ниже приведены этапы построения классификационной модели:

  • Инициализировать классификатор, который будет использоваться.
  • Обучить классификатор: Все классификаторы в scikit-learn используют метод подгонки (X, y), чтобы соответствовать модели (обучению) для заданных данных поезда X и метки поезда y.
  • Предсказать цель: Для немаркированного наблюдения X, прогноз (X) возвращает прогнозируемую метку y.
  • Оценить модель классификатора

1.2 Источник и содержание набора данных

Набор данных содержит зарплаты. Ниже приводится описание нашего набора данных:

  • классов: 2 («> 50K» и «<= 50K»)
  • атрибутов (столбцов): 7
  • экземпляров (рядов): 48 842

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

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

1.3 Исследовательский анализ данных

2 типа алгоритмов классификации (Python)

2.1 Логистическая регрессия

Определение: Логистическая регрессия – это алгоритм машинного обучения для классификации. 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 конечную переменную.

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

2,2 Наивный Байес

Определение: Наивный алгоритм Байеса, основанный на теореме Байеса с предположением независимости между каждой парой функций. 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 чрезвычайно быстры по сравнению с более сложными методами.

Недостатки: Известно, что наивный байесовский метод плохой оценки.

2.3 Стохастический градиентный спуск

Определение: Стохастический градиентный спуск – это простой и очень эффективный подход для подбора линейных моделей. Это особенно полезно, когда количество образцов очень велико.Он поддерживает различные функции потерь и штрафы за классификацию.

Достоинства: Оперативность 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 затраты на вычисления высоки, так как необходимо вычислить расстояние каждого экземпляра до всех обучающих выборок.

2.5 Дерево решений

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

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

Смотрите также

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 случайных лесов – это метаоценка, которая соответствует ряду деревьев решений на различных подвыборках наборов данных и использует среднее значение для повышения точности прогноза модели и контроля чрезмерной подгонки.Размер подвыборки всегда совпадает с размером исходной входной выборки, но выборки отбираются с заменой.

Преимущества: Сокращение избыточной подгонки и случайного классификатора лесов в большинстве случаев является более точным, чем деревья решений.

Недостатки: Медленное прогнозирование в реальном времени, сложность в 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, который является максимально широким.Затем новые примеры отображаются в том же пространстве и предсказываются как принадлежащие к категории, в зависимости от того, на какую сторону пропасти они попадают.

Преимущества: Эффективен в пространствах большой размерности и использует подмножество обучающих точек в функции принятия решения, поэтому он также эффективен с точки зрения памяти.

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

3 Заключение

3.1 Сравнительная таблица
  • Точность: (истинно положительный + истинно отрицательный) / общая популяция
    • Точность – это отношение правильно спрогнозированных наблюдений к общему количеству наблюдений. Точность – это наиболее интуитивно понятный показатель производительности.
    • Истинно-положительное: количество правильных прогнозов о том, что событие является положительным
    • Истинно отрицательное число: количество правильных прогнозов о том, что возникновение отрицательное.
  • F1-Оценка: (2 x точность x отзыв) / (точность + отзыв)
    • F1-Score – это средневзвешенное значение точности и отзыва, используемое во всех типах алгоритмов классификации.Таким образом, эта оценка учитывает как ложные срабатывания, так и ложные отрицательные 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?
    • Напомним: когда фактическое значение положительное, как часто прогноз верен?
Алгоритмы классификации Точность F1-Оценка
Логистическая регрессия 84.60% 0,6337
Наивный Байес 80,11% 0,6005
Стохастический градиентный спуск 82,20% 0,5780
K-Ближайшие соседи 83,56% 0,5924
Дерево принятия решений 84,23% 0,6308
Случайный лес 84,33% 0,6275
Машина опорных векторов 84.09% 0,6145

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

3.2 Выбор алгоритма

(Типы алгоритмов классификации)


Присоединяйтесь к нашей группе Telegram. Станьте частью интересного онлайн-сообщества. Присоединиться здесь.

Подпишитесь на нашу рассылку новостей

Получайте последние обновления и актуальные предложения, поделившись своей электронной почтой. Рохит Гарг

Рохит Гарг имеет почти 7-летний опыт работы в области анализа данных и машинного обучения.Он много работал в области прогнозного моделирования, анализа временных рядов и методов сегментации. Рохит имеет BE от BITS Pilani и PGDM от IIM Raipur.

алгоритмов классификации | Типы алгоритмов классификации

Идея алгоритмов классификации довольно проста . Вы предсказываете целевой класс, анализируя обучающий набор данных. Это одна из самых, если не , самых важных концепций, которые вы изучаете, когда вы изучаете Data Science .

В этом блоге обсуждаются следующие концепции:

Что такое классификация?

Мы используем обучающий набор данных, чтобы получить лучшие граничные условия, которые можно было бы использовать для определения каждого целевого класса. После определения граничных условий следующая задача – предсказать целевой класс. Весь процесс известен как классификация.

Примеры целевого класса:

  • Анализ данных клиента, чтобы предсказать, купит ли он компьютерные аксессуары (Целевой класс: Да или Нет)
  • Классификация фруктов по таким характеристикам, как цвет, вкус, размер, вес ( Целевые классы: Яблоко, Апельсин, Вишня, Банан)
  • Гендерная классификация по длине волос (Целевые классы: Мужской или Женский)

Давайте разберемся с концепцией алгоритмов классификации с гендерной классификацией с использованием длины волос (ни в коем случае Я пытаюсь стереотипировать по полу, это только пример).Чтобы классифицировать пол (целевой класс) с использованием длины волос в качестве параметра признака, мы могли бы обучить модель, используя любые алгоритмы классификации, чтобы придумать некоторый набор граничных условий, которые можно использовать для различения мужского и женского пола, используя длину волос в качестве тренировки. особенность. В случае гендерной классификации граничным условием может быть правильное значение длины волос. Предположим, что значение длины волос с дифференцированной границей составляет 15,0 см, тогда мы можем сказать, что если длина волос на меньше 15.0 cm , тогда пол может быть мужским или женским.

Алгоритмы классификации против алгоритмов кластеризации

В кластеризации идея состоит не в том, чтобы предсказать целевой класс, как при классификации, она все больше пытается сгруппировать подобные вещи, рассматривая наиболее удовлетворяющее условие, все элементы в одна и та же группа должна быть похожей, и никакие два разных элемента группы не должны быть похожими.

Группировать элементы Примеры:

  • При группировке документов на схожем языке (Документы на одном языке составляют одну группу.)
  • При категоризации новостных статей (статьи той же новостной категории (спорт) составляют одну группу)

Давайте разберемся с концепцией кластеризации гендерных категорий на примере длины волос. Чтобы определить пол, можно использовать разные меры сходства для разделения мужского и женского пола. Это можно сделать, найдя сходство между двумя длинами волос и удерживая их в одной группе, если сходство меньше (Разница в длине волос меньше) .Тот же процесс может продолжаться до тех пор, пока вся длина волос не будет правильно сгруппирована в две категории.

Основная терминология в алгоритмах классификации
  • Классификатор: Алгоритм, который сопоставляет входные данные с определенной категорией.
  • Модель классификации: Модель классификации пытается сделать некоторые выводы из входных значений, данных для обучения. Он будет предсказывать метки / категории классов для новых данных.
  • Характеристика: Характеристика – это индивидуальное измеримое свойство наблюдаемого явления.
  • Бинарная классификация: Задание классификации с двумя возможными результатами. Например: Половая классификация (мужской / женский)
  • Многоклассовая классификация: Классификация с более чем двумя классами. В мультиклассовой классификации каждому образцу присваивается одна и только одна целевая метка. Например: животное может быть кошкой или собакой, но не обоими одновременно.
  • Классификация с несколькими метками: Задача классификации, в которой каждый образец сопоставляется с набором целевых меток (более одного класса). Например: новостная статья может быть о спорте, человеке и месте одновременно.

Применение алгоритмов классификации
  • Классификация спама в электронной почте
  • Прогнозирование готовности платежа по ссуде клиентов банка.
  • Идентификация раковых опухолевых клеток.
  • Анализ настроений
  • Классификация наркотиков
  • Обнаружение ключевых точек лица
  • Обнаружение пешеходов при вождении легкового автомобиля.

Типы алгоритмов классификации

Алгоритмы классификации можно в целом классифицировать следующим образом:

  • Линейные классификаторы
    • Логистическая регрессия
    • Наивный байесовский классификатор
    • Линейный дискриминант Фишера
    8
  • Опорные векторные машины
    • Наименьшие квадраты поддерживают векторные машины
  • Квадратичные классификаторы
  • Оценка ядра
  • Деревья решений
  • Нейронные сети
  • Обучающее векторное квантование

Ниже приведены примеры нескольких популярных алгоритмов классификации.

Логистическая регрессия

Каким бы запутанным ни было название, можете не сомневаться. Логистическая регрессия – это классификация, а не алгоритм регрессии. Он оценивает дискретные значения (двоичные значения, такие как 0/1, да / нет, истина / ложь) на основе заданного набора независимых переменных. Проще говоря, он в основном предсказывает вероятность возникновения события путем подбора данных к логит-функции . Следовательно, она также известна как логит-регрессия .Полученные значения всегда лежат в пределах от 0 до 1, поскольку он предсказывает вероятность.

Попробуем разобраться в этом на другом примере.

Допустим, на вашем тесте по математике есть сумма. У него может быть только 2 результата, верно? Либо вы решите ее, либо нет (и давайте не будем брать здесь баллы за метод). А теперь представьте, что вам дают широкий диапазон сумм в попытке понять, какие главы вы хорошо поняли. Результат этого исследования будет примерно таким: если вам предложат задачу, основанную на тригонометрии, вероятность ее решения составляет 70%.С другой стороны, если это арифметическая задача, вероятность получить ответ составляет всего 30%. Это то, что вам предоставляет логистическая регрессия.

Если бы мне пришлось делать математику, я бы смоделировал логарифмические шансы результата как линейную комбинацию переменных-предикторов.

 шансы = p / (1-p) = вероятность наступления события / вероятность наступления события ln (odds) = ln (p / (1-p)) logit (p) = ln (p / (1-p) ) = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 .... + bkXk) 

В приведенном выше уравнении p – вероятность наличия интересующей характеристики.Он выбирает параметры, которые максимизируют вероятность наблюдения значений выборки, а не минимизируют сумму квадратов ошибок (как в обычной регрессии).

Многие из вас могут задаться вопросом, зачем же вести журнал? Для простоты скажем, что это один из лучших математических способов воспроизвести ступенчатую функцию. Я могу пойти на это более подробно, но это превзойдет цель этого блога.

R-код:
 x <- cbind (x_train, y_train)
# Обучите модель с помощью обучающих наборов и проверьте результат
логистика <- glm (y_train ~., data = x, family = 'binomial')
сводка (логистика)
#Predict Output
прогнозируемый = прогнозируемый (логистический, x_test) 

Существует множество различных шагов, которые можно попробовать, чтобы улучшить модель:

  • включить условия взаимодействия
  • удалить признаки
  • методы регуляризации
  • использовать нелинейную модель

Деревья решений

Итак, дерево решений , безусловно, является одним из моих любимых алгоритмов. Обладая универсальными функциями, помогающими актуализировать как категориальные, так и непрерывные зависимые переменные, это тип контролируемого алгоритма обучения, который в основном используется для задач классификации.Что делает этот алгоритм, так это то, что он разбивает совокупность на два или более однородных набора на основе наиболее значимых атрибутов, делающих группы как можно более разными.

На изображении выше вы можете видеть, что население разделено на четыре разные группы на основе нескольких атрибутов, чтобы определить, «будут ли они играть или нет».

R-Code:
 библиотека (rpart)
x <- cbind (x_train, y_train)
# выращивать дерево
fit <- rpart (y_train ~., data = x, method = "class")
резюме (подходит)
#Predict Output
прогнозируемый = прогнозируемый (соответствие, x_test) 

Наивный байесовский классификатор

Это метод классификации, основанный на предположении о независимости между предикторами или так называемой теореме Байеса .Проще говоря, Наивный байесовский классификатор предполагает, что наличие определенной функции в классе не связано с наличием какой-либо другой функции.

Например, фрукт может считаться яблоком, если он красный, круглый и имеет диаметр около 3 дюймов. Даже если эти характеристики зависят друг от друга или от наличия других характеристик, наивный байесовский классификатор будет рассматривать все эти свойства как независимые факторы, влияющие на вероятность того, что этот фрукт является яблоком.

Построить байесовскую модель просто и особенно функционально в случае огромных наборов данных. Известно, что наивный байесовский метод не только прост, но и превосходит сложные методы классификации.

Теорема Байеса обеспечивает способ вычисления апостериорной вероятности P (c | x) из P (c) , P (x) и P (x | c) . Выражение для апостериорной вероятности следующее.

Здесь

  • P ( c | x ) - апостериорная вероятность класса ( цель ) для данного предиктора ( атрибут ).
  • P ( c ) - априорная вероятность класса .
  • P ( x | c ) - это вероятность, которая представляет собой вероятность предсказателя для данного класса .
  • P ( x ) - априорная вероятность предсказателя .

Пример: Давайте рассмотрим пример, чтобы лучше понять это. Итак, у меня есть тренировочный набор данных о погоде, а именно: солнечная, пасмурная и дождливая, и соответствующая двоичная переменная Play.Теперь нам нужно определить, будут ли игроки играть или нет, в зависимости от погодных условий. Чтобы выполнить это, выполните следующие действия.

Шаг 1: Преобразуйте набор данных в таблицу частот

Шаг 2: Создайте таблицу правдоподобия, найдя такие вероятности, как Вероятность пасмурности = 0,29 и вероятность игры равна 0,64 .

Шаг 3: Теперь используйте наивное байесовское уравнение для вычисления апостериорной вероятности для каждого класса.Класс с самой высокой апостериорной вероятностью является результатом предсказания.

Проблема: Игроки будут играть в солнечную погоду. Верно ли это утверждение?

Мы можем решить эту проблему, используя описанный выше метод, поэтому P (Да | Солнечно) = P (Солнечно | Да) * P (Да) / P (Солнечно)

Здесь мы имеем P (Солнечно | Да) = 3/9 = 0,33 , P (Солнечно) = 5/14 = 0,36 , P (Да) = 9/14 = 0,64

Сейчас, P (Да | Солнечно) = 0.33 * 0,64 / 0,36 = 0,60 , что имеет большую вероятность.

Наивный байесовский метод использует аналогичный метод для прогнозирования вероятности разных классов на основе различных атрибутов. Этот алгоритм в основном используется при классификации текста и при проблемах с несколькими классами.

R-Code:
 библиотека (e1071)
x <- cbind (x_train, y_train)
# Модель примерки
fit <-naiveBayes (y_train ~., data = x)
резюме (подходит)
#Predict Output
предсказанный = предсказать (соответствие, x_test) 

KNN (k- Ближайшие соседи)

K ближайших соседей - это простой алгоритм, используемый как для задач классификации, так и для регрессии.Он в основном хранит все доступные кейсы, чтобы классифицировать новые кейсы большинством голосов своих k соседей. Случай, присвоенный классу, наиболее распространен среди его K ближайших соседей, измеренных функцией расстояния (Евклидова, Манхэттенская, Минковски и Хэмминга).

В то время как три прежние функции расстояния используются для непрерывных переменных, функция расстояния Хэмминга используется для категориальных переменных. Если K = 1 , то случай просто отнесен к классу его ближайшего соседа.Иногда выбор K оказывается проблемой при моделировании kNN.

Вы можете легко понять KNN, взяв пример из нашей реальной жизни. Если вам в классе нравится девочка / мальчик, о которых у вас нет информации, вы можете поговорить с их друзьями и социальными кругами, чтобы получить доступ к их информации!

R-Code:
 библиотека (knn)
x <- cbind (x_train, y_train)
# Модель примерки
fit <-knn (y_train ~., data = x, k = 5)
резюме (подходит)
#Predict Output
прогнозируемый = прогнозируемый (соответствует, x_test) 

На что следует обратить внимание перед выбором KNN:
  • KNN требует больших вычислительных ресурсов
  • Переменные должны быть нормализованы, иначе переменные более высокого диапазона могут привести к смещению
  • Перед тем как приступить к работе над этапом предварительной обработки для kNN, как выброс, удаление шума

SVM (машина опорных векторов)

В этом алгоритме мы строим каждый элемент данных как точку в n-мерном пространстве (где n - количество имеющихся у вас функций) с значение каждого объекта является значением конкретной координаты.

Например, если бы у нас было только две характеристики, такие как высота и длина волос человека, мы сначала построили бы эти две переменные в двухмерном пространстве, где каждая точка имеет две координаты (эти координаты известны как опорные векторы ).

Теперь мы найдем строку , которая разделяет данные между двумя группами данных, классифицируемыми по-разному. Это будет такая линия, при которой расстояния от ближайшей точки в каждой из двух групп будут самыми дальними.

В приведенном выше примере линия, разделяющая данные на две по-разному классифицированные группы, - это синяя линия , поскольку две ближайшие точки являются наиболее удаленными от линии. Эта строка - наш классификатор . Затем, в зависимости от того, где по обе стороны от линии попадают данные тестирования, к какому классу мы можем отнести новые данные.

R-Code:
 библиотека (e1071)
x <- cbind (x_train, y_train)
# Модель примерки
fit <-svm (y_train ~., данные = х)
резюме (подходит)
#Predict Output
предсказанный = предсказать (соответствует, x_test) 

Итак, на этом мы подошли к концу этого блога алгоритмов классификации. Попробуйте сейчас простые R-коды в своих системах, и вы больше не будете называть себя новичками в этой концепции.

16 методов интеллектуального анализа данных: полный список

Организации теперь имеют доступ к большему количеству данных, чем когда-либо раньше. Однако разобраться в огромных объемах структурированных и неструктурированных данных для внедрения улучшений в масштабах всей организации может быть чрезвычайно сложно из-за огромного количества информации.Если не решить эту проблему должным образом, можно свести к минимуму преимущества всех данных.

Интеллектуальный анализ данных - это процесс, с помощью которого организации выявляют закономерности в данных для получения информации, относящейся к их бизнес-потребностям. Это важно как для бизнес-аналитики, так и для анализа данных. Организации могут использовать множество методов интеллектуального анализа данных, чтобы превратить необработанные данные в полезные идеи. Они включают в себя все, от передового искусственного интеллекта до основ подготовки данных, которые являются ключевыми для получения максимальной отдачи от инвестиций в данные.

  1. Очистка и подготовка данных
  2. Шаблоны отслеживания
  3. Классификация
  4. Ассоциация
  5. Обнаружение выбросов
  6. Кластеризация
  7. Регрессия
  8. Прогноз
  9. Последовательные шаблоны
  10. Дерево решений
  11. Статистические методы
  12. Визуализация
  13. Нейронные сети
  14. Хранилище данных
  15. Обработка долговременной памяти
  16. Машинное обучение и искусственный интеллект

Загрузите The Definitive Guide to Data Quality прямо сейчас.
Прочитай сейчас

1. Очистка и подготовка данных

Очистка и подготовка данных - важная часть процесса интеллектуального анализа данных. Необработанные данные должны быть очищены и отформатированы, чтобы их можно было использовать в различных аналитических методах. Очистка и подготовка данных включает в себя различные элементы моделирования данных, преобразования, миграции данных, ETL, ELT, интеграции и агрегации данных. Это необходимый шаг для понимания основных функций и атрибутов данных, чтобы определить их наилучшее использование.

Бизнес-ценность очистки и подготовки данных очевидна. Без этого первого шага данные либо бессмысленны для организации, либо ненадежны из-за их качества. Компании должны доверять своим данным, результатам своей аналитики и действиям, созданным на основе этих результатов.

Эти шаги также необходимы для обеспечения качества данных и надлежащего управления данными.

2. Шаблоны отслеживания

Шаблоны отслеживания - это фундаментальный метод интеллектуального анализа данных.Он включает выявление и мониторинг тенденций или закономерностей в данных, чтобы делать разумные выводы о результатах бизнеса. Как только организация определяет тенденцию, например, в данных о продажах, появляется основа для принятия мер, чтобы извлечь выгоду из этого понимания. Если установлено, что определенный продукт продается больше, чем другие для определенной демографической группы, организация может использовать эти знания для создания аналогичных продуктов или услуг или просто улучшить запасы оригинального продукта для этой демографической группы.

3.Классификация

Методы интеллектуального анализа данных классификации включают анализ различных атрибутов, связанных с разными типами данных. Как только организации идентифицируют основные характеристики этих типов данных, организации могут категоризировать или классифицировать связанные данные. Это очень важно для идентификации, например, информации, позволяющей установить личность, которую организации могут захотеть защитить или отредактировать в документах.

4. Ассоциация

Association - это метод интеллектуального анализа данных, связанный со статистикой.Это указывает на то, что определенные данные (или события, обнаруженные в данных) связаны с другими данными или событиями, управляемыми данными. Это похоже на понятие совместной встречаемости в машинном обучении, в котором вероятность одного события, управляемого данными, указывается наличием другого.

Статистическая концепция корреляции также похожа на понятие ассоциации. Это означает, что анализ данных показывает, что существует взаимосвязь между двумя событиями данных: например, тот факт, что покупка гамбургеров часто сопровождается покупкой картофеля фри.

Посмотрите Основы машинного обучения прямо сейчас.
Смотри

5. Обнаружение выбросов

Обнаружение выбросов определяет любые аномалии в наборах данных. Как только организации обнаруживают отклонения в своих данных, становится легче понять, почему эти аномалии происходят, и подготовиться к любым будущим событиям, чтобы наилучшим образом достичь бизнес-целей. Например, если в определенное время дня наблюдается всплеск использования транзакционных систем для кредитных карт, организации могут извлечь выгоду из этой информации, выяснив, почему это происходит, чтобы оптимизировать свои продажи в остальное время дня.

6. Кластеризация

Кластеризация - это метод аналитики, основанный на визуальном подходе к пониманию данных. Механизмы кластеризации используют графики, чтобы показать, где распределение данных связано с различными типами показателей. В методах кластеризации также используются разные цвета для отображения распределения данных.

Подходы

Graph идеально подходят для использования кластерной аналитики. С помощью графиков и, в частности, кластеризации пользователи могут визуально видеть, как распределяются данные, для выявления тенденций, имеющих отношение к их бизнес-целям.

7. Регрессия

Методы регрессии полезны для определения характера связи между переменными в наборе данных. В одних случаях эти отношения могут быть причинными, а в других - просто коррелировать. Регрессия - это простой метод белого ящика, который ясно показывает, как связаны переменные. Методы регрессии используются в аспектах прогнозирования и моделирования данных.

8. Прогноз

Прогнозирование - это очень мощный аспект интеллектуального анализа данных, который представляет собой одну из четырех ветвей аналитики.Прогнозная аналитика использует шаблоны, обнаруженные в текущих или исторических данных, чтобы распространить их на будущее. Таким образом, это дает организациям представление о том, какие тенденции будут происходить в их данных в будущем. Есть несколько разных подходов к использованию прогнозной аналитики. Некоторые из наиболее продвинутых включают аспекты машинного обучения и искусственного интеллекта. Однако прогнозная аналитика не обязательно зависит от этих методов - ее также можно облегчить с помощью более простых алгоритмов.

9.Последовательные шаблоны

Этот метод интеллектуального анализа данных направлен на выявление серии событий, которые происходят последовательно. Это особенно полезно для транзакционных данных интеллектуального анализа данных. Например, этот метод может выявить, какие предметы одежды покупатели с большей вероятностью купят после первоначальной покупки, скажем, пары обуви. Понимание последовательных шаблонов может помочь организациям рекомендовать покупателям дополнительные товары для стимулирования продаж.

10. Деревья принятия решений

Деревья решений - это особый тип прогнозной модели, позволяющий организациям эффективно анализировать данные.Технически дерево решений является частью машинного обучения, но оно более широко известно как метод машинного обучения белого ящика из-за его чрезвычайно простой природы.

Дерево решений позволяет пользователям четко понимать, как входные данные влияют на выходы. Когда различные модели дерева решений комбинируются, они создают модели прогнозной аналитики, известные как случайный лес. Сложные модели случайного леса считаются методами машинного обучения черного ящика, потому что не всегда легко понять их результаты на основе их входных данных.Однако в большинстве случаев эта базовая форма ансамблевого моделирования более точна, чем использование деревьев решений самостоятельно.

11. Статистические методы

Статистические методы лежат в основе большинства аналитических инструментов, задействованных в процессе интеллектуального анализа данных. Различные модели аналитики основаны на статистических концепциях, которые выводят числовые значения, применимые к конкретным бизнес-целям. Например, нейронные сети используют сложную статистику, основанную на разных весах и измерениях, чтобы определить, является ли изображение собакой или кошкой в ​​системах распознавания изображений.

Статистические модели представляют собой одну из двух основных ветвей искусственного интеллекта. Модели для некоторых статистических методов статичны, в то время как другие, связанные с машинным обучением, со временем становятся лучше.

12. Визуализация

Визуализация данных - еще один важный элемент интеллектуального анализа данных. Они позволяют пользователям анализировать данные на основе чувственного восприятия, которое люди могут видеть. Современные визуализации данных являются динамическими, полезными для потоковой передачи данных в реальном времени и характеризуются разными цветами, которые показывают разные тенденции и закономерности в данных.

Панели мониторинга

- это эффективный способ использования визуализации данных для получения информации о интеллектуальном анализе данных. Организации могут основывать информационные панели на различных показателях и использовать визуализацию для визуального выделения закономерностей в данных вместо простого использования числовых выходных данных статистических моделей.

13. Нейронные сети

Нейронная сеть - это особый тип модели машинного обучения, который часто используется с ИИ и глубоким обучением. Названные в честь того факта, что они состоят из разных слоев, которые напоминают то, как нейроны работают в человеческом мозгу, нейронные сети являются одной из наиболее точных моделей машинного обучения, используемых сегодня.

Хотя нейронная сеть может быть мощным инструментом интеллектуального анализа данных, организациям следует проявлять осторожность при ее использовании: некоторые из этих моделей нейронных сетей невероятно сложны, что затрудняет понимание того, как нейронная сеть определила выходные данные.

14. Хранилище данных

Хранилище данных - важная часть процесса интеллектуального анализа данных. Традиционно хранилище данных предполагало хранение структурированных данных в системах управления реляционными базами данных, чтобы их можно было анализировать для бизнес-аналитики, отчетности и базовых возможностей построения информационных панелей.Сегодня существуют облачные хранилища данных и хранилища данных в полуструктурированных и неструктурированных хранилищах данных, таких как Hadoop. Хотя хранилища данных традиционно использовались для исторических данных, многие современные подходы могут обеспечить углубленный анализ данных в реальном времени.

Загрузите Cloud Data Warehouse Trends на 2019 год прямо сейчас.
Прочитай сейчас

15. Обработка долговременной памяти

Обработка долговременной памяти означает способность анализировать данные за длительные периоды времени.Для этой цели полезны исторические данные, хранящиеся в хранилищах данных. Когда организация может проводить аналитику в течение длительного периода времени, она способна выявить закономерности, которые в противном случае были бы слишком незаметными для обнаружения. Например, анализируя отток за период в несколько лет, организация может найти тонкие подсказки, которые могут привести к сокращению оттока финансовых средств.

16. Машинное обучение и искусственный интеллект

Машинное обучение и искусственный интеллект (AI) представляют собой одни из самых передовых разработок в области интеллектуального анализа данных.Расширенные формы машинного обучения, такие как глубокое обучение, предлагают высокоточные прогнозы при работе с данными в большом масштабе. Следовательно, они полезны для обработки данных в развертываниях ИИ, таких как компьютерное зрение, распознавание речи или сложная текстовая аналитика с использованием обработки естественного языка. Эти методы интеллектуального анализа данных хороши для определения ценности полуструктурированных и неструктурированных данных.

Оптимизация с помощью инструментов интеллектуального анализа данных

В связи с широким спектром методов, которые можно использовать во время интеллектуального анализа данных, очень важно иметь соответствующие инструменты для наилучшей оптимизации аналитики.Как правило, для правильного выполнения этих методов требуется несколько различных инструментов или инструмент с широкими возможностями.

Хотя организации могут использовать инструменты анализа данных, такие как R, Python или Knime, для аналитики машинного обучения, важно обеспечить соответствие и надлежащее происхождение данных с помощью инструмента управления данными. Кроме того, организациям необходимо будет работать с репозиториями, такими как облачные хранилища данных, для выполнения аналитики, а также с панелями мониторинга и визуализацией данных, чтобы предоставить бизнес-пользователям информацию, необходимую для понимания аналитики.Доступны инструменты со всеми этими функциями, но важно найти один или несколько, которые соответствуют потребностям вашего бизнеса.

Облако и будущее интеллектуального анализа данных

Технологии облачных вычислений оказали огромное влияние на рост интеллектуального анализа данных. Облачные технологии хорошо подходят для обработки огромных объемов полуструктурированных и неструктурированных данных с высокой скоростью, с которыми сегодня имеет дело большинство организаций. Эластичные ресурсы облака легко масштабируются для удовлетворения этих потребностей в больших объемах данных.Следовательно, поскольку в облаке может храниться больше данных различных форматов, требуется больше инструментов для интеллектуального анализа данных, чтобы превратить эти данные в аналитическую информацию. Кроме того, расширенные формы интеллектуального анализа данных, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, предлагаются в виде облачных сервисов.

Будущие разработки в области облачных вычислений, несомненно, продолжат подпитывать потребность в более эффективных инструментах интеллектуального анализа данных. В ближайшие пять лет ИИ и машинное обучение станут еще более распространенными, чем сегодня. Поскольку скорость роста объема данных растет с каждым днем ​​в геометрической прогрессии, облако является наиболее подходящим местом как для хранения, так и для обработки данных, приносящих пользу для бизнеса.Следовательно, подходы к интеллектуальному анализу данных будут больше полагаться на облако, чем в настоящее время.

Начало работы с интеллектуальным анализом данных

Организации могут приступить к интеллектуальному анализу данных, получив доступ к необходимым инструментам. Поскольку процесс интеллектуального анализа данных начинается сразу после приема данных, очень важно найти инструменты подготовки данных, которые поддерживают различные структуры данных, необходимые для аналитики интеллектуального анализа данных. Организации также захотят классифицировать данные, чтобы исследовать их с помощью многочисленных методов, описанных выше.В этом отношении полезны современные формы хранилищ данных, а также различные методы прогнозирования и машинного обучения / искусственного интеллекта.

Организации выиграют от использования единого инструмента для всех этих различных методов интеллектуального анализа данных. Имея единое место для выполнения этих различных методов интеллектуального анализа данных, компании могут повысить качество данных и меры управления данными, необходимые для надежных данных.

Как комплексный набор приложений, ориентированных на интеграцию и целостность данных, Talend Data Fabric оптимизирует интеллектуальный анализ данных, чтобы помочь предприятиям получить максимальную отдачу от своих данных.Попробуйте Talend Data Fabric сегодня, чтобы раскрыть аналитическую информацию о своем бизнесе, основанную на данных.

Систематика, таксономия и классификация: альтернативные методы классификации

Альтернативные методы классификации

Линнеевская биномиальная система классификации животных вывела организацию из хаоса; но недавно с применением современных технологий появились новые методы, дающие дополнительную информацию. Методы установления родства предков помогают в установлении новых таксономических процедур, которые часто по-новому связывают виды.Хотя ни один метод не лишен недостатков, каждый предлагает уникальные идеи и информацию о рассматриваемых организмах.

Кладистический анализ

Кладистический анализ , вероятно, является наиболее широко используемым альтернативным методом. Кладистический анализ - это средство классификации организмов в соответствии с их эволюционной историей. Общие филогенетические особенности используются для установления родства между организмами с помощью сложных компьютерных программ, которые быстро сортируют организмы в соответствии с общими эволюционными структурами.

Кладистический анализ сортирует гомологичные структуры либо на примитивный символ , либо на производный символ . Примитивные символы устанавливают широкую классификацию, которая порождает основную группировку организмов. Например, кладистическим примитивным признаком растений является наличие хлоропластов. Организмы, содержащие хлоропласты, объединяются в одну большую группу.

Производные символы также являются гомологичными структурами, но они представляют функции, которые были изменены для определенных функций.Производные символы более уникальны, чем примитивные, и имеют тенденцию сортировать организмы по их наличию или отсутствию в организме. Наличие производного символа или набора производных символов устанавливает большую степень родства. Чем больше у организмов производных характеристик, тем выше степень их родства. Например, производной характеристикой растений является наличие сосудистой ткани. Продвинутые растения содержат сосудистые пучки, а простые водные - нет. Эта относительно простая анатомическая особенность демонстрирует огромную разницу между сосудистыми и несосудистыми растениями.Просмотрите следующий пример, чтобы различать примитивные и производные признаки у млекопитающих.

Простая кладограмма.

Примитивные признаки млекопитающих:

  • Молочные железы и волосы (например, люди, собаки, коровы, киты)

Производные признаки:

  • Придатки, модифицированные для движения в воде (например, киты)
  • Придатки с противоборствующий большой палец (например, человек)
  • Придатки, предназначенные для бега (например, собак)
  • Придатки, предназначенные для выпаса на неровной поверхности и переноса большой массы тела (например, коровы)

После примитивных и производных знаков Известно, что кладограмма может быть построена, чтобы показать эволюционные связи между группами животных.Изучите иллюстрацию Простая кладограмма.

Эта кладограмма показывает эволюционное родство основных типов растений с помощью простых производных признаков справа в порядке возрастания. Организмы, расположенные рядом друг с другом по горизонтали наверху, более связаны, чем те, которые не находятся в непосредственной близости. Для более конкретных классификаций, таких как родство между дубом и вязом, кладограмме потребуются более конкретные производные символы.

Кладистическая модель в чем-то похожа на предыдущие модели организации, за исключением нескольких заметных отличий.Наиболее широко сообщается о кладистическом расположении птиц на кладограмме по отношению к рептилиям. Кладограмма относит птиц ближе к крокодилам и динозаврам, чем к змеям или ящерицам. Интересно, что теперь известно, что рептилии произошли не от общего рептильного предка, а, скорее всего, произошли от нескольких разных предков, что делает классификацию рептилий конгломератом животных со схожими характеристиками, но разным происхождением! Кладограмма правильно показывает наследственную связь между птицами и некоторыми рептилиями.Он явно отличается от классических таксономических классификаций, которые помещают всех рептилий в одну категорию (Рептилии), а всех птиц - в другую (Авес).

Кладистический анализ чрезвычайно объективен: организм либо имеет свойство, либо нет. Эта сила также является слабостью. Противники утверждают, что метод не учитывает количество или степень, в которой функция присутствует или используется. По их мнению, это упущение игнорирует слишком много релевантных данных и не дает точной оценки различий между группами.Например, тот факт, что у пингвинов есть крылья, но не используют их для полета, может создать проблему кладистического анализа.

Эволюционная систематика

В отличие от беспристрастного подхода кладистического анализа, эволюционный систематический метод сознательно основывается на суждениях наблюдателя. Эти систематики уделяют больше внимания наблюдаемому использованию или неиспользованию структуры, а также способу ее использования. Суждения основаны на непосредственном наблюдении за степенью эволюционного значения той или иной особенности для этого организма.Например, в предыдущей аналогии с птицами и рептилиями эволюционный систематический подход придает большее значение наличию или отсутствию перьев, чем производным гомологичным характеристикам. Таким образом, птиц следует классифицировать отдельно от рептилий. Большинство систематиков согласны с тем, что в отсутствие данных кладистическая модель лучше; при наличии адекватных данных эволюционная систематическая модель имеет преимущества.

Phenetics

Phenetics классификации в некоторой степени похожи на эволюционную систематику в том, что обе включают все доступные данные, касающиеся изучения организмов, и обе антагонистичны модели кладистического анализа.Фенетическая классификация не пытается установить эволюционные связи, а просто объединяет организм в сгустки на основе «общего». степени сходства. Фенетическая классификация требует доступа к большинству данных. Его общая эффективность снижается, когда данные неполные.

Выдержка из The Complete Idiot's Guide to Biology 2004 Глен Э. Моултон, редактор Д. Все права защищены, включая право на воспроизведение полностью или частично в любой форме. Используется по договоренности с Alpha Books , членом Penguin Group (USA) Inc.

Чтобы заказать эту книгу напрямую у издателя, посетите веб-сайт Penguin USA или позвоните по телефону 1-800-253-6476. Вы также можете приобрести эту книгу на Amazon.com и Barnes & Noble.

Методы классификации данных — ArcGIS Pro | Документация

При классификации данных вы можете использовать один из многих стандартных методов классификации, предоставляемых в ArcGIS Pro, или вы можете вручную определить свои собственные диапазоны пользовательских классов. Методы классификации используются для классификации числовых полей для градуированных символов.

Интервал вручную

Используйте интервал вручную, чтобы определить собственные классы, вручную добавить разрывы классов и установить диапазоны классов, подходящие для данных. Кроме того, вы можете начать с одной из стандартных классификаций и при необходимости внести коррективы.

Определенный интервал

Используйте определенный интервал, чтобы указать размер интервала для определения серии классов с одинаковым диапазоном значений. Например, если размер интервала равен 75, каждый класс будет охватывать 75 единиц.Количество классов в зависимости от размера интервала и максимального размера выборки определяется автоматически. Размер интервала должен быть достаточно маленьким, чтобы соответствовать минимальному разрешенному количеству классов - трем.

Равный интервал

Используйте равный интервал, чтобы разделить диапазон значений атрибутов на поддиапазоны равного размера. Это позволяет указать количество интервалов, и автоматически определяются разрывы классов в зависимости от диапазона значений. Например, если вы укажете три класса для поля, значения которого находятся в диапазоне от 0 до 300, будут созданы три класса с диапазонами 0–100, 101–200 и 201–300.

Равный интервал лучше всего применять к знакомым диапазонам данных, таким как проценты и температура. Этот метод подчеркивает количество значения атрибута по сравнению с другими значениями. Например, он показывает, что магазин входит в группу магазинов, на долю которых приходится треть всех продаж.

Квантиль

В квантильной классификации каждый класс содержит равное количество функций. Квантильная классификация хорошо подходит для линейно распределенных данных. Quantile назначает одинаковое количество значений данных каждому классу.Нет пустых классов или классов, в которых слишком мало или слишком много значения.

Поскольку объекты сгруппированы в равных количествах в каждом классе с использованием квантильной классификации, итоговая карта часто может вводить в заблуждение. Подобные объекты могут быть помещены в смежные классы, или объекты с сильно различающимися значениями могут быть помещены в один и тот же класс. Вы можете минимизировать это искажение, увеличив количество классов.

Естественные разрывы (Jenks)

При классификации естественных разрывов (Jenks) классы основаны на естественных группировках, присущих данным.Разделения классов создаются таким образом, чтобы лучше всего группировать похожие значения вместе и максимизировать различия между классами. Функции разделены на классы, границы которых установлены там, где есть относительно большие различия в значениях данных.

Естественные разрывы - это классификации для конкретных данных, которые не используются для сравнения нескольких карт, построенных на основе различной базовой информации.

Эта классификация основана на алгоритме Jenks Natural Breaks. Для получения дополнительной информации см. Одномерные схемы классификации в Геопространственный анализ - Всеобъемлющее руководство, 6-е издание; 2007–2018 годы; де Смит, Гудчайлд, Лонгли.

Геометрический интервал

Геометрический интервал Схема классификации создает разрывы классов на основе интервалов классов, имеющих геометрическую последовательность. Геометрический коэффициент в этом классификаторе может измениться один раз (на обратный) для оптимизации диапазонов классов. Алгоритм создает геометрические интервалы, минимизируя сумму квадратов количества элементов в каждом классе. Это гарантирует, что каждый диапазон классов имеет примерно одинаковое количество значений в каждом классе и что изменение между интервалами достаточно согласовано.

Этот алгоритм был специально разработан для обработки непрерывных данных. Это компромисс между методами равных интервалов, естественных разрывов (Дженкс) и квантилей. Он создает баланс между выделением изменений средних и крайних значений, тем самым обеспечивая визуально привлекательный и картографически всеобъемлющий результат.

Одним из примеров использования геометрической интервальной классификации является набор данных об осадках, в котором только 15 из 100 метеостанций (менее 50 процентов) зарегистрировали осадки, а остальные не имеют зарегистрированных осадков, поэтому их значения атрибутов равны нулю.

Стандартное отклонение

Метод классификации стандартного отклонения показывает, насколько значение атрибута объекта отличается от среднего. Среднее значение и стандартное отклонение рассчитываются автоматически. Разбивки по классам создаются с равными диапазонами значений, которые являются долей стандартного отклонения - обычно с интервалами в одну, половину, одну треть или одну четверть - с использованием средних значений и стандартных отклонений от среднего.

Связанные темы

Отзыв по этой теме?

Количественные исследования: определение, методы, виды и примеры

Что такое количественное исследование?

Количественное исследование определяется как систематическое исследование явлений путем сбора поддающихся количественной оценке данных и выполнения статистических, математических или вычислительных методов.Количественное исследование собирает информацию от существующих и потенциальных клиентов, используя методы выборки и рассылая онлайн-опросы, онлайн-опросы, анкеты и т. Д., Результаты которых могут быть представлены в числовой форме. После тщательного понимания этих цифр можно предсказать будущее продукта или услуги и внести соответствующие изменения.

Примером количественного исследования является опрос, проводимый для определения количества времени, которое врач тратит на уход за пациентом, когда он идет в больницу.С помощью шаблона опроса об удовлетворенности пациентов можно задать такие вопросы, как, например, сколько времени требуется врачу, чтобы осмотреть пациента, как часто пациент ходит в больницу, и другие подобные вопросы.

Собирать аналитические данные

Количественное исследование результатов в основном проводится в социальных науках с использованием статистических методов, использованных выше для сбора количественных данных из исследования. В этом методе исследования исследователи и статистики используют математические основы и теории, относящиеся к рассматриваемой величине.

Шаблоны количественного исследования объективны, детально проработаны и часто даже носят исследовательский характер. Результаты, полученные с помощью этого метода исследования, логичны, статистичны и беспристрастны. Сбор данных происходил с использованием структурированного метода и проводился на более крупных выборках, представляющих всю совокупность.

Как упоминалось выше, количественные исследования ориентированы на данные. Есть два метода количественного исследования. Их:

  • Первичные количественные методы исследования
  • Вторичные количественные методы исследования

Первичные количественные методы исследования

Существует четыре различных типа количественных методов исследования:

Первичное количественное исследование - наиболее широко используемый метод проведения маркетинговых исследований.Отличительной особенностью первичного исследования является то, что исследователь сосредотачивается на сборе данных напрямую, а не зависит от данных, собранных в ходе ранее проведенного исследования. Первичный план количественного исследования можно разбить на три дальнейших отличительных направления, а также поток процесса. Их:

A. Методы и виды обучения

Существует несколько типов первичных количественных исследований. Их можно разделить на четыре следующих отличительных метода:

  1. Обзорное исследование:

Survey Research - это наиболее фундаментальный инструмент для всех методологий и исследований количественных результатов.Опросы, используемые для того, чтобы задавать вопросы выборке респондентов, с использованием различных типов, таких как онлайн-опросы, онлайн-опросы, бумажные анкеты, опросы с перехватом информации в Интернете и т.д. насколько хорошо продвигаются новые функции на рынке и другие подобные детали.

Путем проведения опроса организация может задать несколько вопросов для опроса, собрать данные от группы клиентов и проанализировать эти собранные данные для получения числовых результатов.Это первый шаг к сбору данных для любого исследования.

Этот тип исследования может проводиться с определенной целевой группой аудитории, а также может проводиться в нескольких группах вместе со сравнительным анализом. Предпосылкой для этого типа исследования является то, что в выборку респондентов должны входить члены, выбранные случайным образом. Таким образом, исследователь может легко поддерживать точность полученных результатов, поскольку случайный выбор будет адресован огромному количеству респондентов.Традиционно опросное исследование проводилось лично или по телефону, но с прогрессом, достигнутым в онлайн-средствах, таких как электронная почта или социальные сети, исследование опросов распространилось и на онлайн-среды.

Традиционно опросное исследование проводилось лично или по телефону, но с развитием онлайн-средств, таких как электронная почта или социальные сети, исследование опроса распространилось и на онлайн-среды.

Существует два типа обследований, любой из которых можно выбрать в зависимости от имеющегося времени и типа требуемых данных:

Поперечные опросы: Поперечные опросы - это наблюдательные опросы, проводимые в ситуациях, когда исследователь намеревается собрать данные из выборки целевой группы в определенный момент времени.Исследователи могут оценивать различные переменные в определенное время. Данные, собранные с помощью этого типа опроса, получены от людей, которые демонстрируют сходство по всем переменным, за исключением переменных, которые рассматриваются для исследования. На протяжении всего опроса эта переменная останется постоянной.

  • Поперечные опросы популярны в розничной торговле, малом и среднем бизнесе, здравоохранении. Информация собирается без изменения каких-либо параметров в переменной экосистеме.
  • Используя метод исследования методом поперечного опроса, можно проанализировать и сравнить несколько образцов.
  • С помощью этого типа опросного исследования можно оценить несколько переменных.
  • Единственный недостаток перекрестных обследований заключается в том, что причинно-следственная связь переменных не может быть установлена, поскольку обычно оцениваются переменные в определенное время, а не за непрерывный период времени.

Лонгитюдные опросы: Лонгитюдные опросы также являются обследованиями наблюдений, но, в отличие от перекрестных обследований, лонгитюдные опросы проводятся через разную продолжительность для наблюдения за изменениями в поведении и мыслительных процессах респондентов.Это время может составлять дни, месяцы, годы или даже десятилетия. Например, исследователь, планирующий проанализировать изменение покупательских привычек подростков старше 5 лет, проведет лонгитюдные опросы.

  • В поперечных исследованиях одни и те же переменные оценивались в определенный момент времени, а в продольных исследованиях различные переменные можно анализировать в разные промежутки времени.
  • Продольные опросы широко используются в области медицины и прикладных наук.Помимо этих двух полей, они также используются для наблюдения за изменением рыночной тенденции, анализа удовлетворенности клиентов или получения отзывов о продуктах / услугах.
  • В ситуациях, когда очень важна последовательность событий, используются продольные исследования.
  • Исследователи говорят, что когда есть объекты исследования, которые необходимо тщательно изучить перед заключением, они полагаются на лонгитюдные опросы.
  1. Корреляционное исследование:

Сравнение двух сущностей неизменно.Корреляционное исследование проводится для установления взаимосвязи между двумя тесно связанными сущностями и того, как одно влияет на другое и какие изменения в конечном итоге наблюдаются. Этот метод исследования проводится для того, чтобы оценить естественные взаимосвязи, и для успешного проведения этого количественного метода исследования необходимы как минимум две разные группы. Не принимая во внимание различные аспекты, необходимо установить отношения между двумя группами или объектами.

Исследователи используют этот план количественного исследования для корреляции двух или более переменных с помощью методов математического анализа.Заключаются закономерности, отношения и тенденции между переменными в том виде, в каком они существуют в исходной настройке. Наблюдается влияние одной из этих переменных на другую, а также то, как она меняет отношения между двумя переменными. Исследователи склонны манипулировать одной из переменных для достижения желаемых результатов.

В идеале не рекомендуется делать выводы только на основе корреляционных исследований. Это потому, что если две переменные синхронизированы, не обязательно, чтобы они были взаимосвязаны.

Пример вопросов корреляционного исследования:

  • Связь между стрессом и депрессией.
    Уравнение между славой и деньгами.
    Связь между занятиями в третьем классе и его учениками.
  1. Причинно-сравнительное исследование:

Этот метод исследования в основном зависит от фактора сравнения. Этот метод количественного исследования, также называемый квазиэкспериментальным исследованием, используется исследователями для вывода причинно-следственного уравнения между двумя или более переменными, где одна переменная зависит от другой независимой переменной.Независимая переменная устанавливается, но не обрабатывается, и ее влияние на зависимую переменную наблюдается. Эти переменные или группы должны быть сформированы так, как они существуют в естественной установке. Поскольку зависимые и независимые переменные всегда будут существовать в группе, рекомендуется тщательно делать выводы с учетом всех факторов.

Причинно-сравнительное исследование не ограничивается статистическим анализом двух переменных, но распространяется на анализ того, как различные переменные или группы изменяются под влиянием одних и тех же изменений.Это исследование проводится независимо от типа связи между двумя или более переменными. Статистический анализ используется для четкого представления результатов, полученных с помощью этого метода количественного исследования.

Пример вопросов причинно-сравнительного исследования:

  • Воздействие наркотиков на подростка.
    Влияние хорошего образования на первокурсника.
    Эффект от обильного обеспечения продуктами питания в деревнях Африки.
  1. Экспериментальное исследование:

Этот метод исследования, также известный как истинное экспериментирование, основан на теории.Экспериментальные исследования, как следует из названия, обычно основаны на одной или нескольких теориях. Эта теория не была доказана в прошлом и является всего лишь предположением. В экспериментальных исследованиях проводится анализ доказательства или опровержения утверждения. Этот метод исследования используется в естествознании, традиционные методы исследования более эффективны, чем современные.

В экспериментальных исследованиях может быть несколько теорий. Теория - это утверждение, которое можно проверить или опровергнуть.

После создания заявления предпринимаются попытки понять, является ли оно действительным или недействительным. Этот тип количественного метода исследования в основном используется в естественных или социальных науках, поскольку существуют различные утверждения, правильность или неправильность которых необходимо доказать.

  • Традиционные методы исследования более эффективны, чем современные.
  • Систематическое расписание занятий помогает детям, которым трудно справиться с курсом.
  • Наличие ответственного медперсонала для больных родителей - это благо.

Собирать аналитические данные

B. Методологии сбора данных

Второй важный шаг в первичном количественном исследовании - это сбор данных. Сбор данных можно разделить на методы выборки и сбор данных с использованием опросов и опросов.

Методологии сбора данных: методы выборки

Существует два основных метода выборки для количественного исследования: вероятностная выборка и маловероятная выборка.

Вероятностная выборка: теория вероятности используется для фильтрации людей из совокупности и создания выборок в вероятностной выборке. Участники выборки выбираются процессами случайного отбора. Каждый член целевой аудитории имеет равные возможности быть выбранным в выборке.

Существует четыре основных типа вероятностной выборки:

  • Простая случайная выборка: Как видно из названия, простая случайная выборка - это не что иное, как случайный выбор элементов для выборки.Этот метод выборки применяется там, где целевая совокупность значительно большая.
  • Стратифицированная случайная выборка: В методе стратифицированной случайной выборки большая совокупность делится на группы (страты), и члены выборки выбираются случайным образом из этих слоев. В идеале различные сегрегированные слои не должны перекрывать друг друга.
  • Кластерная выборка: Кластерная выборка - это метод вероятностной выборки, при котором основной сегмент делится на кластеры, обычно с использованием параметров географической и демографической сегментации.
  • Систематическая выборка: Систематическая выборка - это метод, при котором начальная точка выборки выбирается случайным образом, а все остальные элементы выбираются с использованием фиксированного интервала. Этот интервал рассчитывается путем деления размера генеральной совокупности на целевой размер выборки.

Невероятностная выборка: Невероятностная выборка - это случай, когда знания и опыт исследователя используются для создания выборок. Из-за участия исследователя не все члены целевой группы имеют равную вероятность быть отобранными для включения в выборку.

Существует пять моделей не вероятностной выборки:

  • Удобная выборка: При удобной выборке элементы выборки выбираются только по одной основной причине: их близость к исследователю. Эти образцы легко и быстро реализовать, так как не используются никакие другие параметры выбора.
  • Последовательная выборка: Последовательная выборка очень похожа на удобную выборку, за исключением того факта, что исследователи могут выбрать один элемент или группу образцов и провести исследование последовательно в течение значительного периода, а затем выполнить тот же процесс с другими образцами.
  • Квотная выборка: используя квотную выборку, исследователи могут выбирать элементы, используя свои знания о целевых чертах и ​​личностях, для формирования страт. Затем члены различных слоев могут быть выбраны для включения в выборку в соответствии с пониманием исследователя.
  • Выборка Snowball: Выборка Snowball проводится с целевыми аудиториями, с которыми сложно связаться и получить информацию. Это популярно в тех случаях, когда целевую аудиторию для исследования собрать редко.
  • Судебная выборка: Судебная выборка - это метод маловероятной выборки, при котором выборка создается только на основе опыта и навыков исследователя.

Методологии сбора данных: использование опросов и опросов

После определения выборки можно проводить опросы или опросы для сбора данных для количественного исследования.

  • Использование опросов для первичного количественного исследования

Опрос определяется как метод исследования, используемый для сбора данных от заранее определенной группы респондентов с целью получения информации и понимания различных интересующих тем.Простота распределения опросов и большое количество людей, которых можно охватить в зависимости от времени исследования и цели исследования, делают его одним из наиболее важных аспектов проведения количественного исследования результатов.

Основные уровни измерения - номинальная, порядковая, интервальная и пропорциональная шкалы

Существует четыре шкалы измерения, которые имеют основополагающее значение для создания вопроса с несколькими вариантами ответов в опросе. Это номинальные, порядковые, интервальные и пропорциональные шкалы измерения, без основ которых нельзя создавать вопросы с несколькими вариантами ответов.Следовательно, очень важно понимать эти уровни измерения, чтобы иметь возможность разработать надежное обследование.

Использование разных типов вопросов

Для проведения количественного исследования в опросе должны использоваться закрытые вопросы. Они могут представлять собой сочетание нескольких типов вопросов, включая вопросы с несколькими вариантами ответов, такие как вопросы со шкалой семантического дифференциала, вопросы с рейтинговой шкалой и т. Д.

Распространение обследований и сбор данных обследований

Выше мы видели процесс построения опроса вместе с планом опроса для проведения первичного количественного исследования.Распространение опросов для сбора данных - еще один важный аспект процесса опроса. Есть разные способы распространения опросов. Вот некоторые из наиболее часто используемых методов:

  • Электронная почта: Отправка опроса по электронной почте является наиболее широко используемым и наиболее эффективным методом распространения опросов. Скорость отклика при использовании этого метода высока, потому что респонденты знают о вашем бренде. Вы можете использовать функцию управления электронной почтой QuestionPro, чтобы отправлять и собирать ответы на опросы.
  • Купить респондентов: Еще один эффективный способ распространения опроса и проведения первичного количественного исследования - использование выборки. Поскольку респонденты хорошо осведомлены и попадают в панель по собственному желанию, количество ответов намного выше.
  • Встроить опрос на веб-сайт: Встраивание опроса на веб-сайт увеличивает количество ответов, поскольку респондент уже находится в непосредственной близости от бренда, когда всплывает опрос.
  • Социальное распространение: Использование социальных сетей для распространения опросов помогает собрать большее количество ответов от людей, которые знают о бренде.
  • QR-код: В QR-кодах QuestionPro хранится URL-адрес опроса. Вы можете распечатать / опубликовать этот код в журналах, на знаках, визитных карточках или практически на любом объекте / носителе.
  • SMS-опрос: SMS-опрос - это быстрый и эффективный по времени способ проведения опроса для получения большого количества ответов.
  • Приложение QuestionPro: Приложение QuestionPro позволяет пользователям быстро рассылать опросы, а ответы можно собирать как онлайн, так и офлайн.

Пример исследования

Примером опроса является шаблон короткого опроса об удовлетворенности клиентов (CSAT), который можно быстро создать и развернуть для сбора отзывов о том, что покупатель думает о бренде, а также о том, насколько он удовлетворен и на что ссылается.

  • Использование опросов для первичного количественного исследования

Опросы - это метод сбора отзывов с использованием закрытых вопросов из выборки. Наиболее часто используемые типы опросов - это предвыборные опросы и опросы на выходе.Оба они используются для сбора данных из большой выборки, но с использованием основных типов вопросов, таких как вопрос с множественным выбором.

C. Методы анализа данных

Третий аспект дизайна первичного количественного исследования - анализ данных. После сбора исходных данных необходимо провести анализ этих данных, чтобы сделать статистические выводы из этого исследования. Важно соотнести результаты с целью исследования и установить статистическую значимость результатов.

Важно учитывать аспекты исследования, которые не учитывались в процессе сбора данных, и сообщать о разнице между тем, что было запланировано, и тем, что было выполнено на самом деле.

Затем необходимо выбрать точные методы статистического анализа, такие как SWOT, Conjoint, Cross-tabulation и т. Д. Для анализа количественных данных.

  • SWOT-анализ: SWOT-анализ расшифровывается как «анализ сильных и слабых сторон, возможностей и угроз».Организации используют этот метод статистического анализа для внутренней и внешней оценки своей деятельности с целью разработки эффективных стратегий для улучшения.
  • Совместный анализ: Совместный анализ - это метод анализа рынка, позволяющий узнать, как люди принимают сложные решения о покупке. Компромиссы присутствуют в повседневной деятельности человека, и они отражают его способность принимать решения из сложного списка вариантов продукта / услуги.
  • Перекрестная таблица: Перекрестная таблица - это один из методов предварительного статистического анализа рынка, который устанавливает взаимосвязи, закономерности и тенденции в различных параметрах исследовательского исследования.
  • Анализ TURF: Анализ TURF, аббревиатура от Totally Unduplicated Reach and Frequency Analysis, выполняется в ситуациях, когда необходимо проанализировать охват благоприятного источника связи вместе с частотой этого сообщения. Он используется для понимания потенциала целевого рынка.

Затем для получения результатов можно использовать методы логической статистики, такие как доверительный интервал, предел погрешности и т. Д.

Вторичные количественные методы исследования

Вторичное количественное исследование или кабинетное исследование - это метод исследования, который предполагает использование уже существующих данных или вторичных данных.Существующие данные обобщаются и сопоставляются для повышения общей эффективности исследования.

Этот метод исследования включает сбор количественных данных из существующих источников данных, таких как Интернет, правительственные ресурсы, библиотеки, отчеты об исследованиях и т. Д. Вторичное количественное исследование помогает проверить данные, собранные в результате первичного количественного исследования, а также помогает в укреплении или подтверждение или опровержение ранее собранных данных.

Ниже приведены пять широко используемых вторичных количественных методов исследования:

  1. Данные доступны в Интернете: В связи с высоким проникновением Интернета и мобильных устройств становится все проще проводить количественные исследования с использованием Интернета.Информация по большинству тем исследований доступна в Интернете, и это помогает повысить достоверность первичных количественных данных, а также доказать актуальность ранее собранных данных.
  2. Государственные и негосударственные источники: Вторичные количественные исследования также могут проводиться с помощью государственных и негосударственных источников, которые имеют дело с отчетами о маркетинговых исследованиях. Эти данные являются высоконадежными и подробными и, следовательно, могут использоваться для повышения достоверности дизайна количественного исследования.
  3. Публичные библиотеки: В настоящее время метод количественного исследования используется редко, но по-прежнему остается надежным источником информации. В публичных библиотеках есть копии важных исследований, которые проводились ранее. Они являются хранилищем ценной информации и документов, из которых можно извлечь информацию.
  4. Образовательные учреждения: Образовательные учреждения проводят углубленные исследования по множеству тем, и, следовательно, публикуемые ими отчеты являются важным источником подтверждения результатов количественных исследований.
  5. Источники коммерческой информации: Местные газеты, журналы, журналы, радио и телеканалы являются отличным источником данных для вторичных количественных исследований. Эти источники коммерческой информации содержат исчерпывающую информацию из первых рук об экономических событиях, политической повестке дня, исследованиях рынка, демографической сегментации и аналогичных темах.

Количественные исследовательские характеристики

Некоторые отличительные характеристики количественного исследования:

  • Структурированные инструменты: Структурированные инструменты, такие как опросы, опросы или анкеты, используются для сбора количественных данных.Использование таких структурных методов помогает в сборе подробных и действенных данных от респондентов опроса.
  • Размер выборки: Количественное исследование проводится на большой выборке, представляющей целевой рынок. При отборе пробы необходимо использовать соответствующие методы отбора проб для подтверждения цели исследования
  • Закрытые вопросы: Закрытые вопросы создаются в соответствии с целью исследования. Эти вопросы помогают собирать количественные данные и, следовательно, широко используются в количественных исследованиях.
  • Предыдущие исследования: Прежде чем собирать отзывы респондентов, изучаются различные факторы, связанные с темой исследования.
  • Количественные данные: Обычно количественные данные представлены в виде таблиц, диаграмм, графиков или любой другой нечисловой формы. Это позволяет легко понять собранные данные, а также подтвердить достоверность маркетинговых исследований.
  • Обобщение результатов: Результаты этого метода исследования могут быть обобщены на всю популяцию, чтобы предпринять соответствующие действия для улучшения.

Примеры количественных исследований

Вот некоторые примеры количественных исследований:

  1. Если какая-либо организация желает провести опрос удовлетворенности клиентов (CSAT), можно использовать шаблон опроса удовлетворенности клиентов. С помощью этого опроса организация может собирать количественные данные и показатели репутации бренда или организации в сознании клиента на основе множества параметров, таких как качество продукции, цены, качество обслуживания клиентов и т. Д.Эти данные можно собрать, задав вопрос о чистой оценке промоутера (NPS), вопросы матричной таблицы и т. Д., Которые предоставляют данные в форме чисел, которые можно анализировать и обрабатывать.
  2. Другой пример количественного исследования - организация, которая проводит мероприятие, собирая отзывы участников о ценности, которую они видят в мероприятии. Используя шаблон опроса о мероприятии, организация может собирать полезные отзывы об уровнях удовлетворенности клиентов на различных этапах мероприятия, таких как продажи, до и после мероприятия, вероятность рекомендации организации своим друзьям и коллегам, предпочтения отелей для грядущие события и другие подобные вопросы.

Каковы преимущества количественного исследования?

Есть много преимуществ количественного исследования. Вот некоторые из основных преимуществ использования исследователями этого метода в исследовании рынка:

  • Сбор надежных и точных данных: поскольку данные собираются, анализируются и представляются в числах, полученные результаты будут чрезвычайно надежными. Цифры не врут. Они предлагают честную картину проведенного исследования без неточностей, а также предельно точную.В ситуациях, когда исследователь прогнозирует конфликт, проводится количественное исследование.
  • Быстрый сбор данных: Количественное исследование проводится с группой респондентов, которые представляют население. Опрос или любой другой метод количественного исследования, применяемый к этим респондентам, а также использование статистики, проведения и анализа результатов довольно просты и требуют меньше времени.
  • Более широкий объем анализа данных: Благодаря статистике этот метод исследования обеспечивает широкий спектр сбора данных.
  • Устранение предвзятости: Этот метод исследования не дает возможности для личных комментариев или искажения результатов. Достигнутые результаты являются числовыми и поэтому в большинстве случаев справедливы.

Собирать аналитические данные

Лучшие практики проведения количественных исследований

Вот несколько передовых методов проведения количественных исследований

  • Различия между количественными и качественными: поймите разницу между двумя методологиями и примените ту, которая лучше всего соответствует вашим потребностям.
  • Выберите подходящий размер выборки: убедитесь, что у вас есть выборка, репрезентативная для вашего населения, и достаточно большая, чтобы быть статистически значимой.
  • Держите свои цели исследования ясными и краткими. Прежде чем приступить к сбору данных, знайте свои цели исследования, чтобы обеспечить сбор нужного и нужного количества данных.
  • Задайте простые вопросы: помните, что вы будете обращаться к широкой демографической аудитории. Задайте простые вопросы, чтобы респонденты могли легко понять их.

Методы классификации изображений в дистанционном зондировании

Что такое классификация изображений при дистанционном зондировании?

Классификация изображений - это процесс присвоения пикселям классов земного покрова. Например, классы включают воду, город, лес, сельское хозяйство и пастбища.

3 основных типа классификации изображений методов дистанционного зондирования:

  • Неконтролируемая классификация изображений
  • Классификация контролируемых изображений
  • Анализ изображений на основе объектов

Неконтролируемая и контролируемая классификация изображений - два наиболее распространенных подхода.

Однако объектная классификация приобрела большую популярность, поскольку она полезна для данных с высоким разрешением.

ПОДРОБНЕЕ : 15 бесплатных источников данных спутниковых изображений

1. Неконтролируемая классификация

При неконтролируемой классификации сначала пиксели группируются в «кластеры» на основе их свойств. Затем вы классифицируете каждый кластер по классу земного покрова.

В целом, классификация без учителя - это самый простой метод.Поскольку вам не нужны образцы для неконтролируемой классификации, это простой способ сегментировать и понимать изображение.

Два основных шага для неконтролируемой классификации:

  • Сгенерировать кластеры
  • Назначить классы

Используя программное обеспечение дистанционного зондирования, мы сначала создаем «кластеры». Вот некоторые из распространенных алгоритмов кластеризации изображений:

После выбора алгоритма кластеризации вы определяете количество групп, которые хотите сгенерировать.Например, вы можете создать 8, 20 или 42 кластера. Меньшее количество кластеров имеет более похожие пиксели в группах. Но большее количество кластеров увеличивает изменчивость внутри групп.

Для ясности, это неклассифицированные кластеры. Следующим шагом будет присвоение классов земного покрова каждому кластеру вручную. Например, если вы хотите классифицировать растительность и не растительность, вы можете выбрать те кластеры, которые представляют их лучше всего.

ПОДРОБНЕЕ : контролируемая и неконтролируемая классификация в ArcGIS

2.Контролируемая классификация

При контролируемой классификации вы выбираете репрезентативные образцы для каждого класса земного покрова. Затем программа использует эти «обучающие сайты» и применяет их ко всему изображению.

Три основных шага контролируемой классификации:

  • Выберите направления обучения
  • Создать файл подписи
  • Классификация

Для классификации изображений с учителем вы сначала создаете обучающие выборки. Например, вы отмечаете городские районы, отмечая их на изображении.Затем вы продолжите добавление репрезентативных сайтов обучения во всем изображении.

Для каждого класса земного покрова вы продолжаете создавать обучающие выборки, пока не получите репрезентативные образцы для каждого класса. В свою очередь, это сгенерирует файл сигнатуры, в котором хранится спектральная информация обо всех обучающих выборках.

Наконец, последним шагом будет использование файла подписи для запуска классификации. Отсюда вам нужно будет выбрать алгоритм классификации, например:

  • Максимальное правдоподобие
  • Минимальное расстояние
  • Основные компоненты
  • Опорная векторная машина (SVM)
  • Изо-кластер

Как показали несколько исследований, SVM - один из лучших алгоритмов классификации в дистанционном зондировании.Но у каждого варианта есть свои преимущества, которые вы можете проверить на себе.

3. Объектно-ориентированный анализ изображений (OBIA)

Контролируемая и неконтролируемая классификация основана на пикселях. Другими словами, он создает квадратные пиксели, и у каждого пикселя есть класс. Но классификация изображений на основе объектов группирует пиксели в репрезентативные векторные формы с размером и геометрией.

Вот шаги для выполнения классификации анализа изображений на основе объектов:

  • Выполнение сегментации с несколькими разрешениями
  • Выберите направления обучения
  • Определить статистику
  • Классификация

Объектно-ориентированный анализ изображений (OBIA) сегментирует изображение путем группировки пикселей.Он не создает отдельных пикселей. Вместо этого он генерирует объекты с разной геометрией. Если у вас есть правильное изображение, объекты могут быть настолько значимыми, что оцифровывает за вас . Например, результаты сегментации ниже выделяют здания.

Два наиболее распространенных алгоритма сегментации:

В классификации объектно-ориентированного анализа изображений (OBIA) вы можете использовать различные методы для классификации объектов. Например, вы можете использовать:

ФОРМА: Если вы хотите классифицировать здания, вы можете использовать статистику формы, такую ​​как «прямоугольная подгонка».Это проверяет геометрию объекта на форму прямоугольника.

ТЕКСТУРА: Текстура - это однородность объекта. Например, вода в основном однородная, потому что она в основном темно-синяя. Но леса имеют тени и представляют собой смесь зеленого и черного.

СПЕКТРАЛЬНЫЙ: Вы можете использовать среднее значение спектральных свойств, таких как ближний инфракрасный, коротковолновый инфракрасный, красный, зеленый или синий.

ГЕОГРАФИЧЕСКИЙ КОНТЕКСТ: Объекты имеют отношения близости и расстояния между соседями.

КЛАССИФИКАЦИЯ БЛИЖАЙШЕГО СОСЕДА: Классификация ближайшего соседа (NN) аналогична классификации с учителем. После сегментации с несколькими разрешениями пользователь определяет образцы участков для каждого класса земного покрова. Затем они определяют статистику для классификации объектов изображения. Наконец, ближайший сосед классифицирует объекты на основе их сходства с сайтами обучения и определенной статистики.

ПОДРОБНЕЕ : Руководство по классификации ближайшего соседа в ECognition

Какой метод классификации изображений следует использовать?

Допустим, вы хотите классифицировать воду на изображении с высоким пространственным разрешением.

Вы решили выбрать в этом изображении все пиксели с низким значением NDVI. Но это также может привести к неправильной классификации других пикселей изображения, не являющихся водой. По этой причине классификация на основе пикселей, такая как классификация без учителя и с учителем, дает вид соли и перца.

Люди естественным образом объединяют пространственную информацию в группы. Сегментация с несколькими разрешениями выполняет эту задачу, группируя однородные пиксели в объекты. Водные объекты легко распознаются после сегментации с несколькими разрешениями.Так люди визуализируют пространственные объекты.

  • Когда следует использовать пиксельную (неконтролируемую и контролируемую классификацию)?
  • Когда следует использовать объектную классификацию?

Как показано в этой статье, пространственное разрешение является важным фактором при выборе методов классификации изображений.

Когда у вас с низким пространственным разрешением , хорошо работают как традиционные методы классификации изображений на основе пикселей, так и на основе объектов.

Но когда у вас с высоким пространственным разрешением , OBIA превосходит традиционную классификацию на основе пикселей.

Тенденции данных дистанционного зондирования

В 1972 году Landsat-1 стал первым спутником, который зарегистрировал коэффициент отражения Земли с разрешением 60 метров. В то время двумя доступными методами классификации изображений были неконтролируемая и контролируемая классификация. Для такого пространственного разрешения этого было достаточно.

Однако технология цифровой обработки изображений OBIA значительно выросла.

Классификация на основе объектов

С годами растет спрос на данные дистанционного зондирования. Существуют сотни приложений дистанционного зондирования. Например, повышенным спросом пользуются продовольственная безопасность, окружающая среда и общественная безопасность. Чтобы удовлетворить спрос, спутниковые изображения стремятся к более высокому пространственному разрешению в более широком диапазоне частот.

Тенденции данных дистанционного зондирования:

  • Более распространенный
  • Более высокое пространственное разрешение
  • Более широкий диапазон частот

Но изображения с более высоким разрешением не гарантируют лучшего земного покрова.Используемые методы классификации изображений являются очень важным фактором для повышения точности.

Неконтролируемая vs контролируемая vs объектная классификация
Оценка точности методов классификации изображений

В исследовании из Университета Арканзаса сравнивалась объектная и пиксельная классификация. Цель состояла в том, чтобы сравнить изображения с высоким и средним пространственным разрешением.

В целом, объектно-ориентированная классификация превосходит как неконтролируемые, так и контролируемые методы классификации на основе пикселей.Поскольку OBIA использовала как спектральную, так и контекстную информацию, она имела более высокую точность. Это исследование является хорошим примером некоторых ограничений методов классификации изображений на основе пикселей.

ПОДРОБНЕЕ: 9 бесплатных глобальных наборов данных о земельном покрове / землепользовании

Рост объектно-ориентированной классификации

Пиксели - это наименьшая единица, представленная в изображении. Классификация изображений использует статистику отражения для отдельных пикселей.

Значительно выросли достижения в области технологий и доступность изображений с высоким пространственным разрешением.Но следует учитывать и методы классификации изображений. Основное внимание уделяется объектному анализу изображений для создания качественных продуктов.

Согласно результатам поиска Google Scholar, все методы классификации изображений показали неуклонный рост количества публикаций. В последнее время объектно-ориентированная классификация значительно расширилась.

На этом графике показаны годовые результаты поиска Академии Google с использованием поисковой фразы «AllinTitle:».

Развитие методов классификации изображений для публикаций

Если вам понравилось это руководство по методам классификации изображений, я рекомендую вам загрузить инфографику классификации изображений дистанционного зондирования.

Ссылки

1. Блашке Т., 2010. Объектный анализ изображений для дистанционного зондирования. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 65 (2010) 2–16
2. Объектно-ориентированная классификация и пиксельная классификация: сравнительная важность изображений с разным разрешением (Роберт К.