Любая программа обрабатывает данные (информацию, объекты). Данные, с которыми работает программа, хранятся в памяти компьютера (чаще оперативной). Программа должна знать, где они лежат, каким объемом памяти она располагает, как следует интерпретировать данные (например, как числа или строки). Для обеспечения программе доступа к участкам памяти существует механизм переменных.
Переменные описываются в начале программы и как бы сообщают о том, с какими данными будет работать программа и какой объем памяти они займут. Другими словами, резервируется память. Но это не значит, что в эти ячейки памяти помещаются конкретные значения (данные). На момент резервирования памяти в них может быть что угодно.
В процессе выполнения программы в ячейки памяти будут помещаться конкретные значения, извлекаться оттуда, изменяться, снова записываться. Мы же через программу обращаемся к ним посредством имен переменных, которые были описаны в начале программы.
Имена переменных могут быть почти любым сочетанием английских букв и цифр (без пробелов). Нельзя чтобы имена переменных совпадали со словами, которые являются какими-либо командами самого языка программирования. Нельзя начинать имена переменных с цифры или специального символа.
Как правильно обрабатывать персональные данные?
Для того чтобы имена переменных были удобны для восприятия, надо стараться придерживаться пары правил. Если программа не простейший пример, то имена переменных должны быть осмысленными словами или их сокращениями. Желательно, чтобы имена переменных не были слишком длинными.
В Pascal прописные и строчные буквы в именах переменных не различаются.
При описании переменных указывается не только их имя, но и тип. Тип переменных сообщает о том, сколько отвести под них памяти и что за данные там планируется сохранять. Точнее хранится там всегда будут числа в двоичной системе счисления. Но что они значат, может быть чем угодно: целым или дробным числом, символом, строкой, массивом, записью и др. Т.е. тип переменной определяет то, что мы можем сохранить в участке памяти, с которым связана описываемая переменная.
В примере ниже происходит ввод значений трех переменных разных типов и выполнение допустимых для их типов операций. Если тип переменных integer, то им можно присваивать только целые числа в диапазоне от -32768 до 32767. Под тип integer в языке программирования Паскаль отводится 2 байта, что равно 16 битам, а это значит, что можно хранить 2 16 (65536) значений (отрицательные и положительные числа, а также ноль). В этих диапазонах переменные int1 и int2могут принимать какие угодно значения. При попытке записи в переменную значения не ее типа возникнет ошибка.
var int1,int2: integer; r: real; ch: char; begin write(‘Type integer: ‘); readln(int1); write(‘Type real: ‘); readln(r); write(‘Type char: ‘); readln(ch); int2:= int1 mod 10; int1:= int1 div 10; r:= r + 0.5; ch:= chr(ord(ch)+1); writeln(int1:5,int2:3,r:7:2,ch:3); end.
Итак, переменные связаны с участками памяти, содержимое которых может меняется по ходу выполнения программы в определенных приделах.
Полное руководство по Google Forms — универсальный инструмент для опросов и сбора данных онлайн!
Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:
Источник: studopedia.ru
Tableau
Основное направление Tableau – сводные таблицы и диаграммы Excel. Судя по отзывам на рынке и истории развития, этот продукт лучше подходит для визуализации. Крутые графики, дизайн, цвет и пользовательский интерфейс дают ощущение свежести и легкости.
Не так давно разработчики добавили функцию очистки данных и более интеллектуальные функции анализа, т. е. продукт постоянно поддерживается и развивается, что немаловажно.
Orange
Orange – это опенсорсный проект, содержащий набор инструментов для визуализации, обработки и анализа данных. Огромный пакет инструментов поможет тебе создать интерактивный рабочий процесс для анализа и визуализации данных с помощью точечных диаграмм, гистограмм, деревьев, дендрограмм, сетей и тепловых карт. Подойдет как для профессиональных аналитиков, так и для обычных юзеров.
Power BI
Не так давно Power BI был плагином для Excel. Но теперь это самостоятельная единица, которая постоянно обновляется и очень быстро догоняет конкурентов.
В настоящее время Power BI имеет три способа лицензирования: Free, Pro и Premium. Ясное дело, что бесплатная версия не поддерживает полный функционал, но для личного пользования хватит.
Преимущество Power BI заключается в возможностях анализа данных бизнес-модели. Его PowerPivot и язык DAX позволяют реализовать сложный расширенный анализ так же просто, как и написание формул в Excel.
R и Python
Хотя программные средства специально были заточены под данную задачу, не рассмотреть ЯП было бы глупо. Обладая знаниями в программировании, можно использовать встроенные возможности языка для решения поставленной задачи. Существует море опенсорсных библиотек и дополнений для анализа данных, которые можно “прикрутить” и юзать.
Ты можешь написать код, четко под свои нужды. Например, R и Python являются незаменимыми инструментами для исследователей данных, и они определенно мощнее, чем Excel и BI-инструменты.
NodeXL
NodeXL – это программное обеспечение для анализа данных, визуализации зависимостей и сетей. Вот некоторые возможности:
- визуализация собственной сети в соответствии с требованиями;
- анализ социальных сетей и определение ключевых подписчиков;
- анализ контента позволяет глубоко анализировать все слова, хэштеги и URL-адреса, встроенные в сообщения, твиты и т. д.;
- импорт наборов данных из различных источников;
- автоматизация и отчеты.
Salesforce reports
Стоит отметить, что Salesforce не относится к бесплатным инструментам, и работа с Big Data потребует покупки. Но если речь идет о паре тысяч записей – никаких проблем. Для этого можно использовать дев-версию или плейграунд.
RapidMiner
Еще один из достойных инструментов. Комплекс включает в себя IDE собственной разработки (как нынче модно – своя студия, aka VisualStudio) и сервер для хранения выполненных процессов анализа, расшаривания информации между аналитиками и подготовки результатов для выдачи в веб. Платформа позволит команде быстро оперировать данными из разных источников, запускать проверки моделей машинного обучения, и все это в одном месте с одним набором софта.
Источник: proglib.io
Выбор компьютерной программы обработки и анализа данных
В настоящее время в Украине используются два основных пакета программ обработки и анализа первичной социологической информации: SPSS и ОСА. Программа SPSS является наиболее распространенной программой анализа первичной социологической информации на международном рынке социологических исследований.
Данная программа включает в себя основные методы статистического анализа, используемые в работе с первичной социологической информацией. Кроме того, именно этот формат являет¬ся наиболее распространенной формой обмена социологической информацией с международными партнерами.
Программа ОСА (Обработка Социологических Анкет), разработанная киевским ученым А. П. Горбач и ком, является основной компьютерной программой анализа первичной социологической информации, используемой практически всеми ведущими социологическими центрами Украины.
Эта программа, так же как и SPSS, включает в себя основные методы статистического анализа первичной социологической информации. Она компактна, удобна в работе, легко осваивается, в силу чего получает все большее распространение не только в Украине, но и в ряде стран «ближнего зарубежья» (России, Литве, Белоруссии и т.д.). Существенным достоинством этой программы является ее совместимость с программой SPSS: данные, введенные в компьютер с помощью программы ОСА, при необходимости легко переводятся в формат SPSS.
Профессиональным социологам, прежде чем приступать к эмпирическому социологическому исследованию, необходимо, на наш взгляд, освоить оба или, по крайней мере, один из этих пакетов программ обработки социологических данных.
В тех случаях, когда заказчик эмпирического исследования, не являясь профессиональным социологом, выступает лишь в роли потребителя социологической информации, а обработку и анализ заказывает специалистам, то при подготовке к исследованию, на этапе обсуждения проекта, он должен выяснить — какая программа обработки данных будет использована.
Эта информация будет ему полезна, во-первых, для оценки степени профессионализма исполнителей обработки и анализа информации (бывают случаи, когда к анализу первичной социологической информации привлекаются люди, не имеющие достаточной профессиональной подготовки, и в таких случаях подобный вопрос является в определенной степени тестом на уровень профессиональной компетентности).
Во-вторых, информация об используемой программе обработки данных может заказчику пригодиться в дальнейшем использовании полученного в результате социологического опроса массива данных, поэтому лучше, если исполнители используют дос¬таточно распространенные (отработанные и апробированные) программы обработки социологических данных.
Статьи по теме
- Меры центральной тенденции
- Технология работы с организациями по сбору данных
- Объем выборочной совокупности
- Принцип квот
- Принцип типичности
- Выборка: типы и процедуры отбора
- Единицы отбора и единицы, наблюдения
- Основа выборки
- Генеральная совокупность
Источник: student-servis.ru