|
Muzaffarov mansurning
|
| bet | 2/2 | | Sana | 23.12.2023 | | Hajmi | 361,35 Kb. | | #127336 |
Bog'liq 5-Mustaqil ishObyekt
|
Atribut
|
Mijoz kodi
|
Yoshi
|
Oilaviy holati
|
Daromadi
|
Klass
|
1
|
18
|
Single
|
125
|
1
|
2
|
22
|
Married
|
100
|
1
|
3
|
30
|
Single
|
70
|
1
|
4
|
32
|
Married
|
120
|
1
|
5
|
24
|
Divorced
|
95
|
2
|
6
|
25
|
Married
|
60
|
1
|
7
|
32
|
Divorced
|
220
|
1
|
8
|
19
|
Single
|
85
|
2
|
9
|
22
|
Married
|
75
|
1
|
10
|
40
|
Single
|
90
|
2
|
Gorizontal bo’yicha obyektlarning atributlari yoki uning belgilari, vertikal bo’yicha obyektlar joylashgan.
Obyektni atributlar to’plami deb ta’riflash mumkin. Obyekt yozuv, hodisa, misol, jadvalning qatori va h.k. bo’ladi.
Atribut obyektni xarakterlaydigan xususiyatlaridir.
Masalan inson ko’zlarining rangi, suvning temperaturasi va h.k.
Atribut – o’zgaruvchi, jadval maydoni, o’lchamlar, xususiyatlardir.
O’zgaruvchilar (Variable) – obyektdan obyektga o’zgarishi mumkin bo’lgan barcha o’rganilayotgan umumiy obyektlarning xossa yoki xususiyatidir.
Qiymat (Value) (o’zgaruvchining qiymati) belgining ko’rinishlari bo’lib keladi.[7]
Ma’lumotlar tahlil davomida qoidadagidek bizga qiziqarli bo’lgan hamma obyektlar yig’indisini qarab chiqishga imkoniyat mavjud emas. Juda katta hajmdagi ma’lumotlarni o’rganish qimmatli jarayonlarni, ko’p vaqt sarflanishini talab etilishini yuzaga keltiradi hamda inson faktorlariga asoslanganda xatoliklarga olib kelishi muqarrar.
Barcha to’plamlarning ba’zi qismlarini to’liq qarab chiqiladi ya’ni tanlanmalar asosida ulardan qiziqarli informasiyalar olinadi.
Tanlanmalarda (sample) turli xil kombinasiyalar va bosh to’plamning elementlari tasvirlanishi kerak.
Bosh to’plam (Generalnaya sovokupnost -Population) tadqiqotchini qiziqtiradigan barcha o’rganilayotgan obyektlar to’plamidir.
Tanlanma (Sample) – bosh to’plamning xossa va xususiyatlari haqida tadqiq qilingan va olingan natijalar maqsadida aks ettirib aniq usullar bosh to’plamning bir qismini beradi.
Parametrlar – bosh to’plamning sonli xarakteristikasi hisoblanadi.
Statistika – tanlanmaning tanlanmaning sonli xarakteristikasi.
Ba’zan tadqiqotlar gipotezaga asoslanadi. Gipotezalar ma’lumotlar yordamida tekshiriladi.
Gipoteza – tekshirilishi kerak bo’lgan obyektlar to’plami parametrlariga mos keladi.
Gipotezalarga misol: hayotning davomiyligi ko’rsatkichlari va ovqatlanish sifati o’rtasida bog’liqlik mavjud. Buning uchun tadqiqotning maqsadi aniq o’zgaruvchilarning o’zgarishini tushuntirib berish bo’lishi mumkin, bu misolda hayotning davomiyligini. Faraz qilaylik gipoteza mavjud deb, bog’liq o’zgaruvchi (hayotning davomiyligi) ba’zi sabablarning (ovqatlanish siqati, hayotning ko’rinishi, yashash joyi va h.k.) tegishliligiga ko’ra o’zgaradi va bog’liqmas o’zgaruvchilar ham bo’ladi. Bir turdagi o’zgaruvchilar boshidan bog’liq yoki bog’liq bo’lmay keladi. Ular aniq gipotezalarni ifodalashidan so’ng ham shu zaylda o’zgarib boraveradi. Bir gipotezaga tegishli o’zgaruvchi boshqasiga tegishli bo’lmasligi mumkin.
O’lchovlar – aniqlangan qoidaga muvofiq o’rganilayotgan obyektlar xarakteristikalarini sonini o’zlashtirish jarayonidir.
Ma’lumotlarni tayyorlanish jarayoni obyekt bilan emas uning xarakteristikalari (xususiyatlari) bilan o’lchanadi.[8]
Shkala – DMning ko’p uskunalari (intrumentlari) boshqa manbalardan ma’lumotlarni importi davomida har bir o’zgaruvchi uchun shkalalar tipini tanlashini va/yoki kiruvchi va chiquvchi (simvolli, sonli, diskretli va uzluksiz) o’zgaruvchilar uchun ma’lumotlartipini tanlashni taklif etadi. Foydalanuvchilar bunday uskunalarning tushunchalarini bilish zarurdir.
O’zgaruvchilar sonli yoki simvolli bo’lib kelishi mumkin. Sonli ma’lumotlar o’z navbatida diskretli yoki uzluksiz bo’lishi mumkin.
Diskretli ma’lumotlar – umumiy soni chekli yoki cheksiz belgining qiymati bo’lib keladi, lekin birdan cheksizgacha bo’lgan natural sonlar yordamida ham hisoblanishi mumkin.
Diskretli ma’lumotlarga misol: trolleybus yo’nalishining davomiyligi (davomiylik variantlarining qiymati chekli) 10, 15, 25 min.
Uzluksiz ma’lumotlar – ma’lumotlar, qiymatlar ba’zi intervallar qiymatlarini qanday bo’lmasin qabul qilishlari mumkin. Uzluksiz ma’lumotlar o’lchovlari katta aniqlikni talab qiladi.
Uzluksiz ma’lumotlarga misol: temperatura, balandlik, og’irlik, uzunlik va h.k.
O’lchovlarning besh turdagi shkalalari mavjud: Nominal, tartibli, oraliqli, nisbiy va dixotomik.
Nominal shkala (nominal scale) – faqat kategoriyalardan tuziladigan shkaladir, uning ma’lumotlari tartiblanmasligi mumkin va bu shkalalar ustida hyech qanday arifmetik harakatlarni o’tkazib bo’lmasligi mumkin.[9]
Bu shkala nomlanishlar, kategoriyalar, obyektlarning klassisfikasiyasi va tartiblanishi yoki ba’zi belgilar bo’yicha kuzatishlar uchun qo’yilgan nomlardan tuziladi.
Unga misol: kasblar, yashash joyi, oilaviy ahvoli va shu kabilar.
Bu shkalalar uchun faqat tenglik (=) va teng emas (≠) operasiyalari qo’llaniladi.
Tartiblangan shkala (ordinal scale) – obyektni nisbiy holatini belgilash uchun xizmat qiladigan obyektlardan o’zlashtiriladigan sonlar shkalasidir, lekin ular orasidagi farq kattaliklari mavjud emas.
Shkala o’lchovlarga o’zgaruvchilar qiymatlarini safga tizish imkoniyatini beradi. Tartibli shkaladagi o’lchovlar faqat keladigan kattaliklarning tartiblanganligi haqidagi informasiyalardan tuziladi, lekin «bir kattalik boshqasidan qanchalik katta» yoki «u qanchalik boshqasidan kichik» deb mulohaza yuritishga yo’l qo’ymaydi.
Tartiblangan shkalaga misol: guruhning musobaqada olgan o’rni (1-, 2-, 3-), talabaning qobiliyatlik reytingidagi tartib raqami (1-, 15- va h.k.) keltirilgan bo’lsin. Bu bilan bir talabaning boshqasidan qanchalik qobiliyatligini aniqlab bo’lmaydi, uning faqat reytingdagi raqamigina ma’lum xolos.
Bu shkalalar uchun faqat tenglik (=), teng emas (≠), katta (>), kichik (<) operasiyalari ishlatish mumkin.
Oraliqli shkala (interval scale) – bu shkala ikki kattlik orasidagi farqni topishga ruxsat beradi, nominal va tartibli shkalalarning xususiyatlariga ega bo’ladi, hamda belgilarning miqdoriy o’zgarishlarini aniqlashga ruxsat beradi.
Bu shkalaga misol: dengiz suvining temperaturasi ertalab 19-gradus, oqshom payti 24, kechasi 5 gradus yuqori, lekin haroratni 1,26 marta ko’tarildi deb aytib bo’lmaydi.[10]
Nominal va tartibli shkalalar diskret, oraliqli shkala esa uzluksiz bo’ladi. U belgining aniq o’lchovlarini amalga oshirishga ruxsat beradi va qo’shish, ayirish, ko’paytirish, bo’lish arifmetik operasiyalari bajariladi.
Bu shkala uchun faqat tenglik (=), teng emas (≠), katta (>), kichik (<), qo’shish (+), ayirish (-) operasiyalaridan foydalaniladi.
Nisbiy shkala (ratio scale) – aniqlangan sanoq boshida va shkalalar qiymatlari orasidagi munosabatlarda mavjud bo’lgan shkaladir.
Misol: yangi tug’ilgan chaqaloqning og’irligi (4 kg va 3kg). Birinchisi ikkinchisidan 1,33 marta og’ir. Supermarketdagi kartoshka naxxi bozordagidan 1,2 marta qimmat.
Nisbiy va oraliqli shkalalar sonli qiymatlar qabul qiladi.
Nisbiy shkalalar ustida faqat tenglik (=), teng emas (≠), katta (>), kichik (<), qo’shish (+), ayirish (-), ko’paytirish (*), bo’lish (/) operasiyalari bajarilari.
Dixotomik shkala (dichotomous scale) – bu shkala faqat ikki kategoriyadan iborat bo’ladi, masalan: jins (erkak, ayol). [11]
Eng ko’p uchratiladigan ma’lumotlar bu yozuvlardan tashkil topgan ma’lumolardir (record data). Bunday ma’lumotlar to’plamiga jadvalli ma’lumotlar, matrisali ma’lumotlar, hujjatli ma’lumotlar, tranzaksiyali yoki operasiyali ma’lumolarni kiritamiz.
Jadvalli ma’lumotlar – fiksirlangan atributlar to’plamidan tuzilgan yozuvlardan iborat bo’lgan ma’lumotlardir.
Tranzaksiyali ma’lumotlar – har bir yozuv qiymatlari to’plami bilan tranzaksiya bo’lib keladigan ma’lumotlarning alohida turini anglatadi. Tranzaksiyali ma’lumotlar bazasiga - magazinda xaridorlarning qilgan savdolaridan tuzilgan ro’yxatni misol qilib olishimiz mumkin:
1. 4 .1- rasm. Tranzaksiyali ma’lumotlarga misol.
Grafikli ma’lumotlar.Grafikli ma’lumotlarga misol sifatida www-ma’lumotlari, molekulalar strukturasi, grafalar (2.2-rasm), kartalar va shu kabilarni ayta olamiz. [10]
1.4.2-rasm. Grafa misolining ko’rinishi.
Karta yordamida obyektlarning o’zgarishini bir vaqtning o’zida hamda fazoviy ko’zdan kechirib boriladi va ularning tekislikdami yoki fazodami joylashish xususiyatlarini aniqlaydi. Ma’lumotlarni grafik taqdim etishning afzalligi ularni jadvalli ma’lumotlarga nisbatan idrok qilish juda oson. Quyida keltirilgan karta (neyron tarmog’i modeli asosidagi) Koxrnen kartasi deb ataladi:
1. 4. 3-rasm. " Koxonena kartasi" tipidagi ma’lumotlarga misol.
Kimyoviy ma’lumotlar. Bu ma’lumotlar alohida turdagi ma’lumotlarni taqdim etadi. Bunday ma’lumotlarga misol: Benzene Molecule: C6H6 .
Ma’lumotlarni saqlash formatlari. Hozirgi vaqtda ma’lumotlarning asosiy xususiyatlaridan biri ular juda ko’p o’zgarishi natijalarida qaytadan tuzilishidir. Ma’lumotlar bilan ishlashning to’rtta jihati mavjud: ma’lumotni aniqlash, hisoblash, manipulyasiya qilish va qayta ishlash (yig’ish, uzatish va h.k.)
Manipulyasiya qilingan ma’lumotlar orqali «fayl» tipidagi ma’lumotlar strukturasidan foydalaniladi. Fayllar har xil formatga ega bo’lishi mumkin.
Aytib o’tilganidek, DMning aksariyat instrumentlari turli xil manbalardan ma’lumotlarni import qilishga ruxsat beradi hamda natija sifatida olingan ma’lumotlarni turli xil formatga eksport qiladi.
Tajribalar uchun ma’lumotlarni qandaydir yagona formatda saqlash qulay bo’ladi.[6]
DMning ba’zi instrumentlaridagi proseduralar ma’lumotlarning importi/eksporti deb ataladi. Boshqalari esa turli ma’lumotlar manbalarini to’g’ridan-to’g’ri ochish imkonini beradi va DM natijalarini ko’rsatilgan formatlardan biriga saqlaydi.
|
| |
