Деева (1214952), страница 3

Файл №1214952 Деева (Статистический анализ восприятия облачных технологий в молодежной среде) 3 страницаДеева (1214952) страница 32020-10-04СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

Смешанное (гибридное) облако – совместное использование двух вышеперечисленных моделей развёртывания

Достоинства облачных вычислений.

Рассмотрим основные преимущества и достоинства технологий облачных вычислений:

- доступность и отказоустойчивость – доступна любому пользователю Internet и web-браузера;

- экономичность и эффективность – оплата взимается только за фактически использованные мощности, емкости и ПО;

- простота – конечный пользователь не имеет необходимости приобретать, устанавливать и следить за обновлениями программ;

- гибкость и масштабируемость – неограниченные вычислительные ресурсы (память, процессор, диски). «Облако» масштабируемо и эластично – ресурсы выделяются и освобождаются по мере надобности.

Недостатки и проблемы облачных вычислений.

Качество соединения с Internet. Работа в облаке требует устойчивый и стабильный Internet канал.

Безопасность. Безопасность хранимых данных зависит от множества факторов, основные из которых являются защищенность соединения провайдером и политика облачного сервиса.

Функциональность «облачных» приложений. В большинстве случаев облачные приложения имеют меньший функционал по сравнению с локальными приложениями.



1.3 Закономерности и предпосылки развития компьютерных программ для статистического анализа



В последнее время наблюдается тенденция роста спроса на приложения для статистического анализа данных. Эта тенденция послужила причиной роста предложений на рынке компьютерных программ для статистической обработки данных. За последние 20 лет программы, предназначенные для сбора и статистического анализа больших объемов данных, по выявлению закономерностей в этих данных, прогнозированию возможных вариантов развития событий и обнаружению связей, наиболее активно развивались и совершенствовались под требования конечного пользователя. Улучшению были подвергнуты представление результатов работы программы, удобство интерфейса, справочные и информативные системы, средства обработки, алгоритмы обработки, а так же элементы, отвечающие за производительность и стабильность.

Данные программы активно развиваются и на текущий момент. На сегодняшний день пользователю доступно несколько тысяч компьютерных программ для статистической обработки данных (далее – статистические пакеты). Многообразие статистических пакетов обусловлено разноплановостью задач обработки данных с применением различных типов статистических процедур анализа для поиска решений задач из всевозможных областей деятельности человека.

На рынке программ для статистического анализа наблюдается жесткая конкуренция, очень часты случаи поглощения компаний разработчиков более крупными компаниями. Для примера, одна из самых крупных на рынке компания SPSS Inc. в 1994 году поглотила компанию SYSTAT Software Inc., а в 1996 году в ее состав вошла компания BMDP Statistical Software Inc, что поспособствовало улучшению качества программных продуктов SPSS. В частности, поглощение BMDP Software позволило вывести на новый уровень элементы графического представления данных, а поглощение SYSTAT способствовало развитию технологий обработки и анализа биологических и медицинских данных. В 2009 году компания SPSS Inc. была поглощена IBM Inc.

Для большинства пользователей актуален вопрос выбора наиболее подходящего статистического пакета для решения конкретных задач. Основными характеристиками при выборе в большинстве случаев являются цена, качество и функционал пакета, соответствие функционала поставленным задачам, объемам обрабатываемых данных и системным требованиям пакета.

Исходя из функциональности статистических пакетов, их можно разделить на три основные группы.

Пакеты универсальные/пакеты общего назначения (например, SPSS, STATA, STATISTICA, S-PLUS, Stadia, STATGRAPHICS, SYSTAT, Minitab).

Эта группа пакетов не имеет узкой ориентации и может быть применена в множестве сфер деятельности. В большинстве случаев пользователю предлагается широкий диапазон методов и понятный и доступный интерфейс. Данные пакеты подходят для начинающих пользователей с базовыми знаниями в области статистики и анализа, и профессионалам для выполнения вычислений на начальных этапах. Большая часть универсальных пакетов имеют много пересечений по составу встроенных статистических процедур.

Универсальными пакетами принято считать пакеты, удовлетворяющие следующим требованиям:

- широкий набор стандартных статистических методов;

- простота освоения и использования начинающим пользователем;

- работа с достаточно большими объемами баз данных;

- осуществление обмена данными с наиболее распространенными пакетами и базами данных;

- наличие обширного набора средств графического представления данных и результатов статистического анализа;

- наличие подробного документационного сопровождения и справочной системы.

Профессиональные пакеты (например, SAS, BMDP).

Отличие профессиональных пакетов от универсальных заключается в возможности работы со сверхбольшими объемами данных, наличием узкоспециализированных методов анализа данных, создания собственных алгоритмов обработки данных. В большинстве случаев данные пакеты весьма сложны в освоении для неподготовленных пользователей. В то же время для профессионалов работа с профессиональным пакетом предоставляет большое количество возможностей для более тонкого анализа данных, построения сложных моделей и адаптации системы под собственные цели. В большинстве случаев, профессиональные пакеты имеют большую стоимость по сравнению с универсальными, что делает современные профессиональные статистические пакеты неактуальными для массового применения.

Специализированные пакеты (например, BioStat, MESOSAUR, DATASCOPE).

Некоторые сферы деятельности настолько специфичны, что для анализа данных в этих сферах могут быть применены только особые методы статистического анализа, отсутствующие в универсальных пакетах.

Специализированные пакеты дают возможность анализа данных с использованием ограниченного количества специализированных статистических методов или применимы к использованию для решения ряда задач, относящихся к определенной сфере деятельности. Как правило, подобные статистические пакеты предназначены для специалистов, хорошо знакомых с методами анализа данных в областях, на которые ориентирован пакет. Например, статистический пакет BioStat применим для анализа данных в области медицины и биологии, а российский статистический пакет MESOSAUR предназначен для анализа одномерных и многомерных временных рядов и построения регрессионных моделей. Еще один российский статистический пакет DATASCOPE используется для проведения анализа многомерных данных.

Целесообразно использование соответствующих специализированных пакетов только в тех случаях, когда необходимо систематически решать задачи из конкретных областей или применять ограниченный круг сложных статистических процедур для анализа данных из нескольких сфер деятельности человека.

Большая часть приложений для анализа статистических данных, предоставленная на рынке, обладает гибкой модульной структурой, дающей возможность дополнять и расширять функционал программы за счет приобретения дополнительных пользовательских модулей, что позволяет адаптировать программное обеспечение для решения задач конкретного пользователя.

2 Методы и инструменты статистической обработки данных, используемые в данной работе



Для исследования предмета статистики разработаны и используются специфические приемы, совокупность которых образует методологию статистики (методы массовых наблюдений, группировок, обобщающих показателей, динамических рядов, индексный метод и др.). Применение в статистике конкретных методов предопределяется поставленными задачами и зависит от характера исходной информации. При этом статистика опирается на такие диалектические категории, как количество и качество, необходимость и случайность, причинность, закономерность, единичное и массовое, индивидуальное и общее. Статистические методы применяются комплексно (системно). Это обусловлено сложностью процесса статистического исследования, состоящего из трех основных стадий:

- первая – сбор первичной статистической информации;

- вторая – статистическая сводка и обработка первичной информации;

- третья – обобщение и интерпретация статистической информации.

Общей методологией изучения статистических совокупностей считается использование основных принципов, которыми оперируют в любой науке. К данным принципам относятся:

- объективность изучаемых явлений и процессов;

- выявление взаимосвязи и системности, в которых проявляется содержание изучаемых факторов;

- целеполагание, т.е. достижение поставленных целей со стороны исследователя, изучающего соответствующие статистические данные.

Это выражается в получении сведений о тенденциях, закономерностях и вероятных последствиях развития изучаемых процессов. Знание закономерностей развития процессов, интересующих общество, имеет важный практический смысл.

К числу особенностей статистического анализа данных следует отнести метод массового наблюдения, научной обоснованности качественного содержания группировок и его результатов, вычисление и анализ обобщенных и обобщающих показателей изучаемых объектов.

Этапы статистического исследования.

Статистическое наблюдение – массовый научно организованный сбор первичной информации об отдельных единицах изучаемого явления.

Группировка и сводка материала – обобщение данных исследования для получения абсолютных величин (учетно-оценочных показателей) явления.

Обработка статистических данных и анализ результатов для получения обоснованных выводов о состоянии изучаемого явления и закономерностях его развития.

Все этапы статистического исследования тесно связаны друг с другом и одинаково важны. Недостатки и ошибки, возникающие на каждой стадии, сказываются на все исследовании в целом. Вследствие этого правильное использование специальных методов статистической науки на каждом этапе позволяет получить достоверную информацию в результате статистического исследования.



2.1 Метод статистического наблюдения



Статистическое наблюдение – это планомерный, научно-организованный и, обычно, систематический сбор данных о явлениях общественной жизни. Оно осуществляется методом регистрации заблаговременно намеченных существенных признаков с целью получения в дальнейшем обобщающих черт данных явлений.

К статистическому наблюдению предъявляются следующие требования: полнота охвата исследуемой совокупности, достоверность и точность сведений, их однообразие и сопоставимость.

Статистические данные могут быть получены различными способами, важнейшими из которых считаются непосредственное наблюдение, документальный учет фактов и опрос.

Непосредственным называют такое наблюдение, при котором сами регистраторы методом непосредственного замера, взвешивания, подсчета либо контроля деятельности и т. д. устанавливают факт, подлежащий регистрации, и на этом основании создают записи в формуляре наблюдения.

Документальный способ наблюдения базируется на применении в качестве источника статистической информации различного рода документов, как правило, учетного характера. При соответствующем контроле над постановкой первичного учета и верном заполнении статистических формуляров документальный способ дает наиболее точные результаты.

Опрос – это метод наблюдения, при котором нужные данные получают со слов респондента. Он подразумевает обращение к непосредственному носителю признаков, подлежащих регистрации во время наблюдения, и применяется для получения информации о явлениях и процессах, не поддающихся непосредственному прямому наблюдению.

В статистике применяются следующие типы опросов: устный (экспедиционный), саморегистрации, корреспондентский, анкетный и явочный.

При устном (экспедиционном) опросе специально подготовленные работники (счетчики, регистраторы) получают необходимые данные на базе опроса соответствующих лиц и сами фиксируют ответы в формуляре наблюдения. По форме проведения устный опрос может быть прямым (как это имеет место при переписи населения), когда счетчик "лицом к лицу" встречается с каждым респондентом, и опосредованным, например по телефону.

При саморегистрации формуляры заполняются самими респондентами, а счетчики раздают им бланки опросного листа, объясняют правила их заполнения, а потом их собирают.

Корреспондентский способ заключается в том, что данные в органы, ведущие наблюдения, информирует штат добровольных корреспондентов.

Этот вид опроса требует минимальных расходов, но не дает уверенности в том, что полученный материал является высококачественным, так как не всегда возможно непосредственно на месте проверить правильность полученных ответов.

Анкетный способ подразумевает получение сведений в виде анкет. Определенному кругу респондентов вручаются специальные вопросники (анкеты) либо лично, либо посредством публикации в периодической печати. Заполнение этих вопросников носит добровольный характер и осуществляется, как правило, анонимно. Как правило, обратно получают меньше анкет, чем рассылают. Данный метод сбора данных применяется при несплошном наблюдении. Анкетный опрос применяется в обследованиях, где не требуется высокая точность, а нужны приближенные, ориентировочные результаты.

Явочный способ предусматривает предоставление сведений в органы, ведущие контроль в явочном порядке.

Анкетирование — наиболее распространенный способ получения количественных данных. Полевой этап анкетного опроса представляет собой распространение опросного листа с определенным количеством вопросов и ответов среди значительного числа респондентов. Анкетирование может проводиться на улице, дома, в общественном либо рабочем месте, в зависимости от способа выборки и проблематики исследования.

В данном исследовании с целью получения репрезентативных количественных характеристик исследуемой задачи было проведено анкетирование целевой аудитории в ДВГУПС. Массовый анкетный опрос – количественный метод, который предоставляет возможность при верном построении выборки, говорить обо всей генеральной совокупности с определенной долей статистической погрешности. Сведения, приобретенные в процессе полевого этапа исследования, отражают востребованность облачных технологий в молодежной среде. Выбранный метод сбора данных соответствует решению поставленных целей и задач исследования.

Достоинствами анкетирования выступают:

- самостоятельное заполнение респондентами анкеты;

- высокая достоверность приобретенных сведений;

- унифицированная структура вопросов;

- возможность статистической проверки гипотез исследования;

- возможность использования математико-статистических методов при анализе данных.

2.2 Измерительные шкалы

Независимо от того, какой сложности анкетные вопросы или же тестовые методики рассматриваются, все их можно разделить на три типа в зависимости от того, к какой измерительной шкале они относятся. Речь в данном случае идет не о специфических методиках построения измерительных инструментов (например, шкала Гутмана или шкала Терстоуна), а о классификации измерительных шкал, предложенной Стэнли Стивенсом в 1946 году. Знание этой классификации имеет решающее значение с точки зрения использования количественного подхода, поскольку применение тех или иных методов математической статистики опирается, в том числе, и на измерительные шкалы, в которой отображены интересующие исследователя переменные.

Характеристики

Список файлов ВКР

Статистический анализ восприятия облачных технологий в молодежной среде
Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6549
Авторов
на СтудИзбе
300
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее