Современные методы обработки данных

     Объектом  системного анализа выступают реальные объекты природы и общества, рассматриваемые  как системы. То есть системный анализ предпо-лагает изначально системное видение объекта. В его предмет входят много-образные характеристики системности, наиболее важные среди них:

- состав системы  (типология и численность элементов,  зависимость элемента от его  места и функций в системе,  виды подсистем, их свойства, воздействие  на свойства целого);

- структура системы  (типология и сложность структуры,  многообразие свя-зей, прямые и обратные связи, иерархичность структуры, воздействие струк-туры на свойства и функции системы);

- организация  системы (временной и пространственный аспекты);

- организация,  типология организации, композиция  системы, устойчивость, гомеостат,  управляемость, централизация и  периферийность, оптимизация организационной  структуры);

- функционирование  системы: цели системы и их  декомпозиция, вид функ-ции (линейная, нелинейная, внутренняя, внешняя), поведение в условиях не-определенности, в критических ситуациях, механизм функционирования, согласование внутренних и внешних функций, проблема оптимальности функционирования и перестройки функций;

- положение системы  в среде (границы системы, характер  среды, открытость, равновесие, стабилизация, сбалансированность, механизм взаимодействия  системы и среды, адаптация  системы к среде, факторы и  возмущающие воз-действия среды);

- развитие системы  (миссия, системообразующие факторы,  жизненный путь, этапы и источники  развития, процессы в системе  - интеграция и дезинтегра-ция, динамика, энтропия или хаос, стабилизация, кризисность, самовосста-новление, переходность, случайность, инновационность и перестройка).

В структуре  общего системного анализа выделяются несколько составляю-щих. Наиболее важные - это структурный, функциональный, факторный, ге-нетический и временной анализы. Конкретные разновидности аналитической деятельности могут ограничиваться отдельными их разновидностями. 

Табл. 6. Структура  системного анализа

Выводы:

Системный анализ представляется в виде некоторого множества  более конк-ретных его разновидностей. Это множество «простых» системных подходов можно представить в виде матрицы, в каждой ячейке которой находится один из частных методов.Матрица системного анализа дает представление обо всех возможных разновидностях системного анализа. Она выступает классификатором, своеобразным путеводителем по системному анализу. Одновременно она служит в качестве методологического прогноза относи-тельно перспектив развития системного анализа. Реальное состояние систем-ной аналитики ныне таково, что развито небольшое число конкретных мето-дов системного анализа. Матрица практически пустая. Ее заполнение - очень важная и одновременно сложная задача науки, которая должна не только от-работать технологии методов, но и применять их к решению задач системно-го анализа.Системный анализ - это сложная наука, которая находится в про-цессе становления, обретения своей системы, представленной матрицей сис-темного анализа. 
 

2.Обзор технических средств обработки данных. 

2.1. Современные  методы обработки данных. 

       При проектировании технологических процессов ориентируются на ме-тоды их реализации. Методы реализации технологии зависит от объемновре-менных особенностей решаемых задач: периодичности и срочности, требова-ний к быстроте обработки сообщений, а также от режимных возможностей технических средств, и в первую очередь ЭВМ. Существуют: пакетный ме-тод; метод реального масштаба времени; метод разделения времени; регла-ментный метод; запросный; диалоговый; телеобработки; интерактивный; однопрограммный; многопрограммный (мультиобработка).

       Пакетный метод. При использовании  этого метода пользователь не име-ет непосредственного общения с ЭВМ. Сбор и регистрация информации, ввод и обработка не совпадают по времени. Вначале пользователь собирает информацию, формируя ее в пакеты в соответствии с видом задач или каким-то др. признаком. (Как правило, это задачи неоперативного характера, с дол-говременным сроком действия результатов решения). После завершения при-ема информации производится ее ввод и обработка, т.е., происходит задерж-ка обработки. Этот режим используется, как правило, при централизованном способе обработки информации.

       Диалоговый метод (запросный)  метод, при котором существует возмож-ность пользователя непосредственно взаимодействовать с вычислительной системой в процессе работы пользователя. Программы обработки данных на-ходятся в памяти ЭВМ постоянно, если ЭВМ доступна в любое время, или в течение определенного промежутка времени, когда ЭВМ доступна пользова-телю. Взаимодействие пользователя с вычислительной системой в виде диа-лога может быть многоаспектным и определяться различными факторами: языком общения, активной или пассивной ролью пользователя; кто является инициатором диалога - пользователь или ЭВМ; временем ответа; структурой диалога и т.д. Если инициатором диалога является пользователь, то он дол-жен обладать знаниями по работе с процедурами, форматами данных и т.п. Если инициатор - ЭВМ, то машина сама сообщает на каждом шаге, что нуж-но делать с разнообразными возможностями выбора. Этот метод работы на-зывается “выбором меню”. Он обеспечивает поддержку действий пользовате-ля и предписывает их последовательность. При этом от пользователя требу-ется меньшая подготовленность.  Диалоговый метод требует определенного уровня технической оснащенности пользователя, т.е. наличие терминала или ПЭВМ, связанных с центральной вычислительной системой каналами связи. Этот режим используется для доступа к информации, вычислительным или программным ресурсам. Возможность работы в диалоговом режиме может быть ограничена во времени начала и конца работы, а может быть и неогра-ниченной.  Иногда различают диалоговый и запросный методы, тогда под за-просным понимается одноразовое обращение к системе, после которого она выдает ответ и отключается, а под диалоговым - метод, при которым систе-ма после запроса выдает ответ и ждет дальнейших действий пользователя.

       Метод реального масштаба времени. Означает способность вычислитель-ной системы взаимодействовать с контролируемыми или управляемыми про-цессами в темпе протекания этих процессов. Время реакции ЭВМ должно удовлетворять темпу контролируемого процесса или требованиям пользова-телей и иметь минимальную задержку. Как правило, этот метод используется при децентрализованной и распределенной обработке данных.

       Метод телеобработки дает возможность удаленному пользователю взаи-модействовать с вычислительной системой.

       Интерактивный метод предполагает возможность двустороннего взаи-модействия пользователя с системой, т.е. у пользователя есть возможность воздействия на процесс обработки данных.

      Метод разделения времени предполагает способность системы выделять свои ресурсы группе пользователей поочередно. Вычислительная система настолько быстро обслуживает каждого пользователя, что создается впечат-ление одновременной работы нескольких пользователей. Такая возможность достигается за счет соответствующего программного обеспечения.

       Однопрограммный и многопрограммный методы характеризуют возмож-ность системы работать одновременно по одной или нескольким програм-мам.

       Регламентный метод характеризуется определенностью во времени от-дельных задач пользователя. Например, получение результатных сводок по окончании месяца, расчет ведомостей начисления зарплаты к определенным датам и т.д. Сроки решения устанавливаются заранее по регламенту в проти-воположность к произвольным запросам.  

       Различаются следующие методы обработки данных: централизованный, децентрализованный, распределенный и интегрированный.

       Централизованный предполагает наличие вычислительного центра. При этом методе пользователь доставляет на вычислительный центр исходную информацию и получают результаты обработки в виде результативных доку-ментов. Особенностью такого способа обработки являются сложность и тру-доемкость налаживания быстрой, бесперебойной связи, большая загружен-ность вычислительного центра информацией (т.к. велик ее объем), регламен-тацией сроков выполнения операций, организация безопасности системы от возможного несанкционированного доступа.

Децентрализованный  метод связан с появлением ПЭВМ, дающих возмож-ность автоматизировать конкретное рабочие место.

       Распределенный метод обработки данных основан на распределении функций обработки между различными ЭВМ, включенными в сеть. Этот ме-тод может быть реализован двумя путями: первый предполагает установку ЭВМ в каждом узле сети (или на каждом уровне системы), при этом обработ-ка данных осуществляется одной или несколькими ЭВМ в зависимости от реальных возможностей системы и ее потребностей на текущий момент вре-мени. Второй путь - размещение большого числа различных процессоров внутри одной системы. Такой путь применяется в системах обработки бан-ковской и финансовой информации, там, где необходима сеть обработки дан-ных (филиалы, отделения и т.д.). Преимущества распределенного метода: возможность обрабатывать в заданные сроки любой объем данных; высокая степень надежности, так как при отказе одного технического средства есть возможность моментальной замены его на другой; сокращение времени и затрат на передачу данных; повышение гибкости систем, упрощение разра-ботки и эксплуатации программного обеспечения и т.д. Распределенный ме-

тод основывается на комплексе специализированных процессоров, т.е. каж-дая ЭВМ предназначена для решения определенных задач, или задач своего уровня.

      Интегрированный метод обработки  данных. Он предусматривает созда-ние информационной модели управляемого объекта, то есть создание распре-деленной базы данных. Такой способ обеспечивает максимальное удобство для пользователя. С одной стороны, базы данных предусматривают коллек-тивное пользование и централизованное управление. С другой стороны, объ-ем информации, разнообразие решаемых задач требуют распределения базы данных. Технология интегрированной обработки информации позволяет улу-чшить качество, достоверность и скорость обработки, т.к. обработка произво-дится на основе единого информационного массива, однократно введенного в ЭВМ. Особенностью этого способа является отделение технологически и по времени процедуры обработки от процедур сбора, подготовки и ввода данных.  

2.2. Комплекс технических средств обработки информации. 

       Комплекс технических средств обработки информации – это совокуп-ность автономных устройств сбора, накопления, передачи, обработки и пред-ставления информации, а также средств оргтехники, управления, ремонтно-профилактических и других. К комплексу технических средств предъявляют ряд требований:

-обеспечение решения задач с минимальными затратами, необходимой точности и достоверности;

-возможность технической совместимости устройств, их агрегативность

Обеспечение высокой  надежности;

-минимальные затраты на приобретения;

-отечественной и зарубежной промышленностью выпускается широкая но-менклатура технических средств обработки информации, различающихся элементной базой, конструктивным исполнением, использованием различ-

ных носителей  информации, эксплуатационными характеристиками и др.  

2.3.Современные методы статистической обработки данных. 

       Методами статистической обработки  данных называются математичес-кие приемы, формулы, способы количественных расчетов, с помощью кото-рых показатели, получаемые в ходе эксперимента, можно обобщать, приво-дить в систему, выявляя скрытые в них закономерности. Речь идет о таких закономерностях статистического характера, которые существуют между изучаемыми в эксперименте переменными величинами.Некоторые из мето-дов математико-статистического анализа позволяют вычислять так называе-мые элементарные математические статистики, характеризующие выбороч-ное распределение данных, например выборочное среднее, выборочная дис-персия, мода, медиана и ряд других. Иные методы математической статисти-ки, например дисперсионный анализ, регрессионный анализ, позволяют су-дить о динамике изменения отдельных статистик выборки. С помощью третьей группы методов, скажем, корреляционного анализа, факторного ана-лиза, методов сравнения выборочных данных, можно достоверно судить о статистических связях, существующих между переменными величинами, ко-торые исследуют в данном эксперименте. 

2.4. Методы первичной статистической обработки данных. 

       Все методы математико-статистической обработки данных условно де-лятся на первичные и вторичные. Первичными называют методы, с помощью которых можно получить показатели, непосредственно отражающие резуль-таты производимых в эксперименте измерений. Соответственно под первич-ными статистическими показателями имеются в виду те, которые применя-ются в самих психодиагностических методиках и являются итогом начальной статистической обработки результатов психодиагностики. Вторичными назы-ваются методы статистической обработки, с помощью которых на базе пер-вичных данных выявляют скрытые в них статистические закономерности.

К первичным  методам статистической обработки  относят, например, опреде-ление выборочной средней величины, выборочной дисперсии, выборочной моды и выборочной медианы. В число вторичных методов обычно включают корреляционный анализ, регрессионный анализ, методы сравнения первич-ных статистик у двух или нескольких выборок.Рассмотрим методы вычисле-ния элементарных математических статистик.