Site Loader

Содержание

1.2. Юридические свойства информации. Понятие, юридические свойства и виды информации

Похожие главы из других работ:

Виды, структура и свойства Конституции как нормативно-правового акта

2. Понятие, юридические свойства и функции Конституции

конституция политический юридический предписание Конституция — это нормативно-правовой акт…

Конституционное право России

2.1. Юридические свойства Конституции.

Юридические свойства — это правовые признаки конституции как основном закона государства. Рассмотрим, какими свойствами она обладает…

Конституционное устройство Российской Федерации

1.Вопрос №9. Понятие Конституции. Виды конституций. Политические и юридические свойства Конституции. Определите вид Конституции РФ, укажите ее политические и юридические свойства

Конституция — это нормативный правовой акт(совокупность нормативно правовых актов) обладающих высшей юр силой и регулирующие основы правоотношений человека и государства, устройство государства и организацию государственной власти. ..

Конституция — основной закон государства

2. Юридические свойства конституции

Наряду с идеологическими и политическими свойствами любая конституция обладает и юридическими свойствами. Степень их выраженности во многом зависит от содержания конституции…

Конституция как основной закон государства и общества

2.1 Юридические свойства Конституции

Юридические свойства — это правовые признаки конституции как основном закона государства. Рассмотрим, какими свойствами она обладает…

Конституция Российской Федерации

СОЦИАЛЬНЫЕ И ЮРИДИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА КОНСТИТУЦИИ

Каждая конституция как самостоятельное явление социальной и правовой действительности характеризуется совокупностью основных черт и юридических свойств. Это такие сущностные проявления конституции, которые выражают индивидуальность…

Конституция Российской Федерации

2. Юридические свойства Конституции РФ

Юридические свойства конституции понимаются в литературе неоднозначно, чаще всего как качества, детерминирующие особую правовую природу и делающие ее Основным законом. Они производны от перечисленных ранее сущностных и иных черт Конституции…

Конституция Российской Федерации 1993 г.

1.3. Юридические свойства Конституции РФ

Юридические свойства конституции — это правовые признаки ее как основного закона государства. К юридическим свойствам Конституции относятся: — учредительный характер, — легитимность, — верховенство, — стабильность, — прямое действие…

Конституция РФ 1993 года

2.2 Юридические свойства Конституции РФ

Юридические свойства конституции — это правовые признаки ее как основного закона государства. К юридическим свойствам Конституции относятся: — учредительный характер, — легитимность, — верховенство, — стабильность, — прямое действие…

Конституция РФ и ее развитие

2.2 Юридические свойства Конституции

Юридические свойства — это правовые признаки конституции как основном закона государства. Рассмотрим, какими свойствами она обладает. ..

Место и роль Конституции Российской Федерации в системе российского законодательства

2.1 Юридические свойства Конституции Российской Федерации

Юридические свойства — это правовые признаки конституции как основного закона государства. Рассмотрим, какими свойствами она обладает. Одним из юридических свойств конституции является её верховенство в правовой системе…

Понятие, юридические свойства и виды информации

1. Понятие, юридические свойства и виды информации

Суверенитет государства в современных условиях

1.1 Понятие суверенитета, его юридические свойства

Суверенитет (от английского sovereignty и французского souverainete) — это верховная власть. Суверенитет — один из существенных признаков государства…

Сущность, функции, основные черты и особенности Конституции РФ

3. Социальные и юридические свойства Конституции РФ

Каждая конституция как самостоятельное явление социальной и правовой действительности характеризуется совокупностью основных черт и юридических свойств.

Это такие сущностные проявления конституции, которые выражают индивидуальность…

Юридические свойства и функции Конституции РФ

Глава 1. Юридические свойства Конституции РФ

Юридические свойства конституции — это признаки ее как основного закона государства…

Правовая информация и ее свойства

Понятие свойств правовой информации вмещает в себя качественные параметры, которые определяют ее развитие. Подобные параметры правовой информации исходят из следующих категорий свойств информации:

  • адекватность;
  • транспарентность;
  • системность;
  • устойчивость.

Адекватность, как подвид свойств информации

Ранее было подмечено, что деятельность в рамках права, как вид реально существующих общественных отношений, требует четкого регулирования, и должен, в обязательном порядке, объективным образом отражаться в норме права.

Замечание 1

Вышеуказанные отношения в обществе стают актуальным предметом для регулирования, когда имеют место предпосылки необходимости в правовом обеспечении.

Сами нормы права, как вид действительности права, а также, как модель регулирования, должны отражать абсолютно все жизненные ситуации. Также, подобные нормы должны проектировать ситуации, которые являются не абстрактно мыслимыми, а реально возможными. Поэтому, объективное отражение жизни, как свойство информации в виде категории, должно показывать себя в виде адекватного отражения правовой действительности в норме права. Адекватная информация отображается, в том числе, и в высоком качестве законодательных документов и подзаконных актов, которые не имеют дефектов.

Транспарентность, как подвид свойств информации

Транспарентность информации, как вид, была определена как вольный обмен информацией и абсолютно свободное отображение действительности в сознании человека. В случае если обмен информацией, как отдельный процесс взаимодействия материальных и нематериальных объектов, является свободным от результатов отражения всех объектов, предметов и жизненных явлений в сознании человека, тогда транспарентность, как таковая, исходит из ее целевой значимости.

Формирование информации права как массива правовых норм

Четкое регулирование информации права, как нормативной правовой базы, предназначено для того, чтобы фиксировать особенности поведения, регулировки отношений в обществе и полноценной защиты интересов субъектов, которые относятся к деятельности человека. Именно такие формы правил направлены на тех, кто обязан их соблюдать и пользоваться ими в жизни. Отсюда вытекает обязательный момент информирования человека об этих правилах. То есть, субъекты права должны обладать базовыми знаниями правовой информации. Исключительно такие моменты создают комфортные условия для, так званого, правового климата. Последний подразумевает некое пространство для деятельности и распространения права.

Вывод 1

Как вывод из вышесказанного, правовая информация, в обязательном порядке, должна распространятся в общественной массе, и абсолютно каждый человек должен иметь доступ к ее использованию. Это делается для улучшения жизненных условий и установления уважения к другим.

Нужна помощь преподавателя?

Опиши задание — и наши эксперты тебе помогут!

Описать задание

Системность, как подвид свойств информации

Обычно, базовые моменты системности правовой информации проявляют себя в объективно устроенном процессе организации ее основ. Это происходит в зависимости от логических процессов, связанности и самого характера правовых норм. Совокупность правовых норм, как составляющих информации права, отражают большинство уже существующих отношений. Подобные правоотношения размещаются, в зависимости от их характера, в ряд критериев, которые составляют критерии распределения правовой информации по различным институтам права.

Законодательство РФ вмещает в себя порядка 30 отраслей и выражается в блоке нормативных актов права, которые насчитывают более 10 уровней. В это количество входят различные федеральные законы, акты муниципальных органов и отдельных ведомств.

Замечание 2

Именно такой большой объем источников, откуда поступает информация, провоцирует появление единой совокупности методологий для системной организации создания законов и контроля деятельности всех 723 субъектов законодательной инициативы (171, 340-342)

Устойчивость, как подвид свойств информации

Сама сфера информации права являет собой уже существующуу правовою систему как свободную структурную общность, которая предназначена для четкого регулирования деятельности человека.

Представляя собой отдельную систему, она, как правило, подвергается, внутренним и внешним факторам воздействия, которые, в свою очередь, являются для нее опасными. Внутренние особенности таких воздействий проявляют себя в абсолютно несовершенной технике во время оформления образа деятельности права, а также, в разных промахах законодателя при проектирования правовых норм.

Замечание 3

Подобные воздействия имеют связь с правосознанием законодателя и лиц, которые являются уполномоченными.

Воздействия, которые исходят вне, имеют связь с абсолютно сознательной деятельностью. Последняя направлена строго на создание благоприятных условий, которые не дают правовому информационному обмену формироваться в правильном порядке. А также, препятствует реализации базовых целей регулирования правоотношений в обществе, либо субъективной защиты интересов.

К слову, внешнее влияние имеет проявление в процессе внесения в правовую базу норм, которые несут коррупциогенный характер.

Замечание 4

Существует еще одна особенность, которая гласит, что устойчивость правовой информации проявляется также в создании запаса прочности правовых норм. Это означает, что нормы попросту могут утратить юридическую силу действия во временном пространстве и по кругу лиц. Именно по этой причине, важно учитывать все угрозы в процессе проектирования моделей информации права. Также, важно сохранять ее параметры в устойчивом состоянии.

Без сомнений, на саму устойчивость правовой информации имеет огромное влияние поддержания упорядоченности правотворческой деятельности, ведения прямого отслеживания разработки, а также, принятие и прямое применение нормативных актов права. (статьи 171 и 344)

Основные свойства информации — Информатика, информационные технологии

1. Информация идеальна. Идеальное — это то, чего в природе нет, но что конструируется человеком в соответствии с его потребностями, интересами, целями, что подлежит реализации на практике*(38). Пока информация находится в памяти человека, она идеальна. И перенос ее на материальный носитель (запись на бумаге, на носителях информации в компьютере и т. д.) не означает, что информация материализуется. Материален лишь носитель информации. Сама информация по-прежнему идеальна, ибо она осталась в памяти ее создателя или человека, который был с ней ознакомлен.

2. Преемственность информации — без развитой преемственности нет и развитой структуры процессов развития, так как в них тогда остаются маловыделенными и дифференцированными явления историчности и внутренней направленности, отличающие в особенности высшие формы саморазвития.

3. Неисчерпаемость информации — информация может иметь неограниченное число пользователей, использоваться неограниченное число раз и при этом оставаться неизменной.

4. Говоря о массовости информации, выделяют два аспекта: качественный аспект раскрывает массовость информации как информации общественной, общей для всех; количественный — как информации, распространяемой для широкой сети потребителей, пользователей информации.

5. Трансформируемость информации означает независимость содержания информации от формы фиксации и способа предъявления.

6. Универсальность информации — содержание информации может быть любым и обо всем.

7. Рассеяние информации (публикация материалов в тематически непрофильных для исследуемой отрасли знаний журналах, сборниках и других средствах массовой информации).

8. Возможность сжатия информации (и синтаксического, и семантического) и транспортировки с очень высокой скоростью.

9. Качество информации рассматривается как совокупность свойств информации, характеризующих степень ее соответствия потребностям пользователей. Говоря о качестве информации, можно выделить следующие свойства:

а) адекватность информации. Под адекватностью понимают степень соответствия информации, полученной потребителем, тому, что автор вложил в ее содержание.

Адекватность информации иногда ошибочно путают с ее достоверностью. Это совершенно разные свойства. Можно привести пример адекватной, но недостоверной информации. Так, например, в литературе и искусстве имеются такие понятия, как авторский вымысел и авторский домысел. Если произведение научной фантастики соответствует своему жанру и выполняет свои функции, то оно несет адекватную информацию, а вопрос о ее достоверности не поднимается.

Примеры разного подхода к оценке адекватности и достоверности информации мы можем найти в законодательстве. Закон различает права свидетелей и подозреваемых. В то время как сообщение заведомо ложных данных подозреваемым считается адекватным поведением, те же действия со стороны свидетелей адекватными не являются и рассматриваются как правонарушение;

б) достоверность информации. Под достоверностью информации понимается ее соответствие объективной реальности (как текущей, так и прошедшей) окружающего мира.

Недостоверность информации может быть связана с тем, что данные изначально были подготовлены как ложные, в результате модификации данных или в результате того, что данные трудно выделить на фоне регистрации посторонних сигналов.

Иногда недостоверные данные могут давать достоверную информацию, например, когда заранее известна степень их недостоверности. Науке известны методы обработки недостоверных данных с целью получения более достоверной информации. Эти методы основываются, например, на фильтрации (отсеве) и на статистическом анализе данных. Как правило, в таких случаях, чем больше исходных данных мы имеем, тем выше достоверность полученного результата. Таким образом, на достоверность информации влияют такие ее свойства, как адекватность и полнота.

Свойство достоверности информации имеет важное значение в тех случаях, когда ее используют для принятия решений. Недостоверная информация может приводить к решениям, имеющим негативные экономические, социальные и политические последствия;

в) полнота информации. Под полнотой информации понимается ее достаточность для принятия решения. Она зависит как от полноты данных, так и от наличия необходимых методов.

С понятием полноты данных сталкиваются все, кому приходится выполнять служебные задания. Если исходные данные неполны, принять верное решение непросто;

г) избыточность информации. Это свойство, полезность которого мы ощущаем очень часто. Нередко избыточность информации человек чисто психологически воспринимает как ее качество, потому что она позволяет ему меньше напрягать свое внимание и меньше утомляться.

Обычный текст, напечатанный на русском языке, имеет избыточность порядка 20-25%. Попробуйте отбросить каждую пятую букву, и вы увидите, что получить информацию из печатного текста все же можно, хотя читать его будет очень утомительно. Нам нередко приходится иметь дело с небрежным рукописным почерком. Избыточность информации, заключенной в тексте, оказывает добрую службу, позволяя догадываться о значении неразборчивых символов.

Визуальная информация, которую мы получаем органами зрения, имеет очень большую избыточность — более 90%. Это означает, что, даже потеряв значительную часть визуальной информации, мы все-таки можем понимать ее содержание, хотя и не без концентрации внимания. Люди, лишенные большой доли зрения, продолжают оставаться полноценными членами общества, но испытывают повышенное утомление.

Еще большую избыточность имеет видеоинформация (до 98-99%). Эта избыточность позволяет нам рассеивать внимание, что часто воспринимается как отдых при просмотре кинофильма.

С избыточностью информации связаны и другие свойства. Чем выше избыточность данных, тем шире диапазон методов, с помощью которых из них можно получить адекватную информацию. Расшифровка шумерской клинописи не могла произойти до тех пор, пока в результате археологических раскопок не был накоплен достаточный объем (более 5000) глиняных табличек.

Избыточность информации позволяет повышать ее достоверность за счет применения специальных методов, в том числе и основанных на теории вероятностей и математической статистике. Общий принцип здесь такой: в результате отсева объем данных сокращается, но их достоверность увеличивается.

Особое значение избыточность информации имеет в информационных технологиях, ориентированных на автоматическую обработку данных. С одной стороны, это свойство рассматривается как негативное, потому что если информация занимает больший объем, чем могла бы, то это ведет к прямым затратам на ее хранение и, главное, на транспортировку. Для этого есть специальные программные методы сжатия данных;

д) объективность и субъективность информации. Понятие объективности информации является относительным.

В ходе информационного процесса степень объективности информации всегда понижается. Это свойство учитывают, например, в правовых процессах, где по-разному обрабатываются показания лиц, непосредственно наблюдавших события, и лиц, получивших информацию косвенным путем (посредством умозаключений или со слов третьих лиц). В неменьшей степени объективность информации учитывают в исторических дисциплинах. Одни и те же события, зафиксированные в исторических документах разных стран и народов, могут выглядеть совершенно по-разному.

Специалисты располагают необходимыми методами для тестирования объективности и создания новых, более достоверных данных путем сопоставления, фильтрации и селекции исходных данных;

е) доступность информации — это мера возможности получить ту или иную информацию;

ж) актуальность — это степень соответствия информации текущему моменту времени.

Нередко с актуальностью, как и с полнотой, связывают коммерческую ценность информации. Поскольку информационные процессы растянуты во времени, то достоверная и адекватная, но устаревшая информация может приводить к ошибочным решениям.

Несвоевременность поступления информации, во-первых, затягивает процесс принятия решения, ведет к реализации деятельности в условиях большей неопределенности, а во-вторых, приводит к снижению ценности и достоверности информации, так как на момент принятия на ее основе корректирующих действий она в какой-то мере устаревает.

Однако нельзя согласиться с мнением, что несвоевременно поступившая информация не имеет никакой ценности. Это неверно по следующим причинам:

во-первых, информация используется многократно, и, следовательно, она может быть эффективно использована при принятии аналогичных или других информационных решений;

во-вторых, эта информация может быть использована для корректировки уже принятого решения;

в-третьих, она может быть использована при выявлении причин неэффективности ранее принятых решений, уточнении методов принятия решений в условиях неопределенности и выявлении уровней риска при несвоевременности поступления различных видов информации.

Ценность информации — это степень ее важности, необходимости для принятия информационных решений.

Определение ценности информации — субъективный процесс, и в большинстве случаев нет объективных критериев определения ценности конкретных видов информации при принятии информационных решений.

Существует, например, подход, в рамках которого ценность информации определяется приращением вероятности достижения цели вследствие получения той или иной информации*(39). Но практическое применение этого подхода затруднено тем, что, как правило, невозможно определить с достаточной точностью вероятности достижения конкретной цели до и после получения информации.

Попытки связать понятие ценности информации с понятием цели представляются весьма плодотворными, однако имеющиеся пути к количественной оценке ценности пока мало эффективны, ибо они основаны на использовании предварительных оценок априорных вероятностей цели, знания и последовательных действий потребителя. Это осложняется и тем, что очень трудно сформулировать в информационных понятиях цель, стоящую перед потребителем информации.

Кроме того, ценность не является чисто природным свойством информации, а образуется в результате предметно-практического взаимодействия объекта (информации) и субъекта (пользователя). Любая ценность обусловлена практикой, понимаемой в самом широком смысле этого слова, и практика выступает как объективный определитель ценности. Ценность является тем, что требуется человеку для его практически-познавательной деятельности, а практика способствует объективности оценок*(40).

Ценность объективна как порождение практического отношения (взаимодействия) объекта и субъекта; она объективна, так как образуется в процессе общественно-исторической практики, хотя ее объективность может и не осознаваться субъектом. Следовательно, оценка ценности субъективна. Эта оценка как выражение субъективного отношения к ценности может быть истинной, если она адекватна ценности, или ложной, если она ценности не соответствует.

Информация как объект научного исследования и изучения предполагает выделение семантических, лингвистических, прагматических и технических аспектов.

В семантическом аспекте исследования направлены на решение проблемы точности передачи смысла сообщений с помощью кодированных сигналов;

з) при лингвистическом анализе информации исследования направлены на определение знаковой системы, необходимой для эффективного восприятия и понимания информации при обмене ею между системами. В социальных системах для выражения определенного смысла любой информации, ее фиксации и последующего логического использования служат средства алфавита и цифр. Именно на их основе формируются слова, словосочетания, предложения, логический текст и т.п. Это позволяет логически оформить сведения в виде, пригодном для восприятия. Существуют и иные, кроме документированной информации, организационные формы выражения информации: звук, свет, биологическая энергия, но все они воспринимаются логической системой человека пока через письменную знаковую систему, так как звукоречевая форма все равно основана на алфавитно-цифровой системе представления информации.

В прагматическом аспекте исследования определяется ценность для потребителя полученного сообщения с точки зрения влияния этого сообщения на последующее поведение потребителя. Данный подход называют управленческим, учитывающим процессы функционирования системы, направления ее движения под влиянием полученной информации и степень достижения своих целей.

В техническом аспекте изучаются проблемы точности, надежности, скорости передачи сообщений, технических средств и методов построения каналов передачи сигналов, их помехозащищенности и др. Данный подход называют организационным, характеризующим устройство и степень совершенства самой системы управления в терминах ее надежности, живучести, полноты реализуемых функций, совершенства структуры и эффективности затрат на осуществление процессов управления в системе.

Статьи к прочтению:

Свойства информации


Похожие статьи:
  • Вопрос 2 свойства информации

    Итак, информация является динамическим объектом, образующимся в момент взаимодействия объективных данных и субъективных методов. Как и всякий объект, она…

  • Понятие алгоритма. основные свойства алгоритма

    Раздел 3. Технические средства информационных технологий Лекция 10. Понятие и свойства алгоритма. Принцип программного Управления Понятие алгоритма и его…

Характеристики информации в компьютере

В этой главе мы узнаем о:

  • что такое информация в компьютере ?
  • характеристики информации

В нашей вселенной плавает множество данных .

Нам нужно собрать эти данные, связать их вместе и, таким образом, сделать их полезными для определенной цели.Когда мы обрабатываем данные, чтобы они были полезными, они становятся информацией .

Что такое информация?

Данные, представленные в организованном и структурированном формате, которые могут помочь в оценке определенных проблем или принятии решения, называются информацией в компьютере . Проще говоря, мы можем сказать, что обработанные данные называются информация .

Пример информации

  • Табель успеваемости учащихся
  • Временная диаграмма расписания поездов
  • Расчетная ведомость работников

Посмотрите наш видеоурок по  что такое информация и характеристики информации :


Характеристики информации

Ниже приведены пять важных характеристик информации :

[Пожалуйста, следуйте приведенному выше видеоруководству для получения дополнительных объяснений и примеров]

Точность

Точность данных играет жизненно важную роль в принятии решений.

Так что насколько точной будет информация, тем лучше будет принятие решения. Под достоверностью информации понимается отношение верной информации к общей информации, собранной за определенный период времени.

Срок действия

Информация должна генерироваться с помощью надежных и достоверных данных, чтобы способствовать эффективному принятию решений.

Комплектность

Неполная информация, собранная и предоставленная лицу, принимающему решения, бесполезна, поскольку это будет способствовать возникновению препятствий в принятии решений.Информация должна быть полной, чтобы способствовать принятию решений.

Краткий

Точная информация всегда будет централизованной и по делу. Он не должен содержать лишних деталей, не относящихся к событию, по которому идет принятие решения.

Актуально

Информация должна соответствовать теме. Его не следует загромождать нежелательными деталями, чтобы сбить с толку лиц, принимающих решения.

Своевременность

Информация должна быть вовремя. Задержка информации не очень полезна. Например, если газета опубликует сегодняшние последние новости через месяц, то это будет актуально для всех. Поэтому для большего воздействия информация должна следовать своевременности.

Соответствие назначению

Информация должна быть сосредоточена на цели, для которой она необходима, чтобы помочь в принятии более эффективных решений.

Надежный

Информация всегда должна быть надежной и, следовательно, аутентичной, чтобы помочь в принятии решения по любой цели.

Все вышеперечисленные характеристики информации важны с точки зрения принятия решений .



Хотели бы вы видеть вашу статью здесь на tutorialsinhand. Присоединяйтесь к программе Write4Us от tutorialsinhand.com

Об авторе

Роханджит Кумар
Компьютерщик, любит писать и делиться знаниями со всем миром. Опыт работы в ИТ более 9 лет.B.Tech в области компьютерных наук и инженерии

Просмотров страниц : Дата публикации : 05 февраля 2022 г.  

5 Характеристики качества данных

Качество данных имеет решающее значение – оно оценивает, может ли информация служить своей цели в конкретном контексте (например, при анализе данных). Так как же определить качество данного набора информации? Существуют характеристики качества данных, о которых следует знать.

Качество данных характеризуется пятью характеристиками: точность, полнота, надежность, актуальность и своевременность — читайте дальше, чтобы узнать больше.

  • Точность

    • Комплектность
    • Надежность
    • релевантности
    • Своевременность
6 Характеристика Очень Точность — это правильная информация в каждой детали? Полнота Насколько полной является информация? Надежность Противоречит ли информация другим доверенным ресурсам? Актуальность Вам действительно нужна эта информация? Своевременность Насколько актуальна информация? Можно ли его использовать для отчетов в режиме реального времени?

Точность

Как следует из названия, эта характеристика качества данных означает, что информация верна. Чтобы определить, являются ли данные точными или нет, спросите себя, отражает ли информация реальную ситуацию. Например, в сфере финансовых услуг действительно ли у клиента есть 1 миллион долларов на банковском счете?

Точность является важнейшей характеристикой качества данных, поскольку неточная информация может вызвать серьезные проблемы с серьезными последствиями. Мы будем использовать пример выше — если в банковском счете клиента есть ошибка, это может быть связано с тем, что кто-то получил к нему доступ без его ведома.

Полнота

«Полнота» относится к тому, насколько полной является информация. Рассматривая полноту данных, подумайте о том, доступны ли все необходимые вам данные; вам могут понадобиться имя и фамилия клиента, но средний инициал может быть необязательным.

Почему полнота важна как характеристика качества данных? Если информация неполная, она может оказаться непригодной для использования. Допустим, вы отправляете письмо. Вам нужна фамилия клиента, чтобы убедиться, что почта идет по правильному адресу — без нее данные будут неполными.

Надежность

В сфере характеристик качества данных надежность означает, что часть информации не противоречит другой части информации в другом источнике или системе. Мы будем использовать пример из области здравоохранения; если день рождения пациента 1 января 1970 г. в одной системе, а 13 июня 1973 г. в другой, информация недостоверна.

Надежность является важной характеристикой качества данных. Когда части информации противоречат сами себе, вы не можете доверять данным.Вы можете совершить ошибку, которая может стоить вашей фирме денег и нанести ущерб репутации.

Прочтите нашу электронную книгу

Посмотрите, как на практике выглядит оценка качества данных. Просмотрите четыре ключевых показателя, которые организации могут использовать для измерения качества данных

Релевантность

Когда вы смотрите на характеристики качества данных, релевантность вступает в игру, потому что должна быть веская причина, по которой вы собираете эту информацию в первую очередь. место. Вы должны подумать, действительно ли вам нужна эта информация, или вы собираете ее только ради нее.

Почему актуальность важна как характеристика качества данных? Если вы собираете нерелевантную информацию, вы тратите не только деньги, но и время. Ваши анализы не будут столь ценными.

Своевременность

Своевременность, как следует из названия, относится к тому, насколько актуальна информация. Если она была собрана в течение последнего часа, то она своевременна, если только не поступила новая информация, которая делает предыдущую информацию бесполезной.

Своевременность информации является важной характеристикой качества данных, поскольку несвоевременная информация может привести к принятию людьми неправильных решений.В свою очередь, это стоит организациям времени, денег и репутационного ущерба.

«Своевременность является важной характеристикой качества данных. Устаревание информации стоит компаниям времени и денег»

В современной деловой среде характеристики качества данных гарантируют, что вы получите максимальную отдачу от своей информации. Если ваша информация не соответствует этим стандартам, она не представляет ценности. Компания Precise предлагает решения для повышения качества данных, которые повышают точность, полноту, надежность, актуальность и своевременность ваших данных.

Узнайте больше в нашей электронной книге: 4 способа измерения качества данных

Что вы понимаете под информацией? Каковы характеристики информации

Данные : Данные — это необработанные факты. Данные подобны сырью. Данные не взаимосвязаны, а также не помогают в принятии решений. Данные определяются как группы неслучайных символов в виде текста, изображений, голосов, представляющих количества, действия и объекты.

  Информация : Информация является продуктом обработки данных.Информация – это взаимосвязанные данные. Информация эквивалентна готовой продукции, произведенной после обработки сырья. Информация имеет значение при принятии решений. Информация вносит ясность и создает разумную человеческую реакцию в уме.

Согласно Дэвису и Олсону: «Информация — это данные, которые были преобразованы в форму, значимую для получателя и имеющую реальную или предполагаемую ценность в текущем или предполагаемом действии или решении получателя.”

 

Это самый важный ресурс организации. Управление информацией означает управление будущим. Информация – это знание, полученное из фактов, помещенных в правильный контекст с целью уменьшения неопределенности.

Характеристики информации: Параметры хорошего качества трудно определить для информации. Качество информации относится к ее пригодности для использования или ее надежности. Ниже приведены основные характеристики:

i) Своевременность: Своевременность означает, что информация должна быть доставлена ​​получателям в установленные сроки.Для эффективного принятия решений информация должна доходить до лица, принимающего решения, в нужное время, т. е. получатели должны получать информацию тогда, когда они в ней нуждаются. Задержки уничтожают ценность информации. Характеристика своевременности, чтобы быть эффективной, должна также включать актуальную, т.е. текущую информацию.

ii) Точность : Информация должна быть точной. Это означает, что информация должна быть безошибочной, ошибочной и четкой. Точность также означает, что информация свободна от предвзятости.Неверная информация, предоставленная руководству, приведет к неверным решениям. Поскольку решения менеджеров основаны на информации, представленной в отчетах MIS, всем менеджерам нужна точная информация.

iii) Релевантность : Информация считается релевантной, если она отвечает специально для получателя что, почему, где, когда, кто и почему? Другими словами, ИСУ должна предоставлять менеджерам полезные отчеты, а информация помогает им принимать решения.

iv) Адекватность : Адекватность означает, что количество информации должно быть достаточным, т.е.е. MIS должна предоставлять отчеты, содержащие информацию, которая требуется в решающих процессах принятия решений. Отчет не должен давать неадекватную или более чем адекватную информацию, которая может создать трудную ситуацию для лица, принимающего решения. В то время как неадекватность информации приводит к кризисам, информационная перегрузка приводит к хаосу.

v) Полнота : Информация, которая предоставляется менеджеру, должна быть полной и отвечать всем его потребностям. Неполная информация может привести к неправильным решениям и, таким образом, может дорого обойтись организации.

vi) Ясность : Отчет считается качественным, если он не требует дальнейшего анализа получателями для принятия решения.

vii) Беспристрастность : Беспристрастная информация не содержит предвзятости и была собрана без искажения взгляда на ситуацию.

Характеристики данных и визуализация

В предыдущих главах мы узнали, как программные пакеты географических информационных систем (ГИС) используют базы данных для хранения обширной атрибутивной информации для геопространственных объектов на карте. Однако истинная полезность этой информации не осознается до тех пор, пока для доступа, обработки и упрощения данных не используются аналогичные мощные аналитические инструменты. Для этого ГИС обычно предоставляет обширные инструменты для поиска, запроса, описания, суммирования и классификации наборов данных. С помощью этих инструментов исследования данных можно анализировать даже самые обширные наборы данных, чтобы предоставить пользователям возможность делать осмысленные выводы и делать заявления об этой информации.

6.1 Описания и резюме

Цель обучения

  1. Целью этого раздела является обзор наиболее часто используемых мер распределения, центральной тенденции и дисперсии.

Обсуждение геопространственного анализа было бы неполным без краткого обзора основных статистических концепций. Описанные здесь базовые статистические данные представляют собой отправную точку для любой попытки описать, обобщить и проанализировать наборы геопространственных данных. Примером обычной геопространственной статистической деятельности является анализ точечных данных, полученных с помощью серии датчиков осадков, установленных в определенном регионе. Имея эти дождемеры, можно было определить типичное количество и изменчивость осадков на каждой станции, а также типичное количество осадков по региону в целом. Кроме того, вы можете интерполировать количество осадков, выпадающих между каждой станцией или местом, где выпадает наибольшее (или минимальное) количество осадков. Кроме того, вы можете предсказать ожидаемое количество осадков в будущем на каждой станции, между каждой станцией или в регионе в целом.

Рост вычислительной мощности за последние несколько десятилетий привел к появлению огромных наборов данных, которые нелегко обобщить. Описательная статистикаПредставление данных в виде таблиц и диаграмм или обобщение данных с помощью простых математических уравнений. предоставить простые числовые описания этих больших наборов данных. Описательная статистика, как правило, представляет собой одномерный анализ, то есть она исследует одну переменную за раз. Здесь мы обсудим три семейства описательных статистик: меры распределения, меры центральной тенденции и меры дисперсии.Однако, прежде чем мы слишком углубимся в различные статистические методы, мы должны сначала дать определение нескольким терминам.

  • Переменная : символ, используемый для представления любого заданного значения или набора значений
  • Значение : отдельное наблюдение переменной (в географической информационной системе [ГИС] это также называется записью)
  • Population : совокупность всех возможных значений переменной
  • Образец : подмножество генеральной совокупности
  • n : количество наблюдений для переменной
  • Массив : последовательность наблюдаемых показателей (в ГИС это также называется полем и представляется в таблице атрибутов в виде столбца)
  • Отсортированный массив : упорядоченный количественный массив

Меры распределения

Мера распределенияСтатистика, в которой используется набор чисел и их частота встречаемости, полученные в результате измерений, проведенных для статистической совокупности. переменной — это просто сводка частоты значений в диапазоне набора данных (поэтому это часто называют частотным распределением). Как правило, значения данной переменной группируются в заранее определенный ряд классов (также называемых интервалами, интервалами или категориями), а количество значений данных, попадающих в каждый класс, суммируется. График, показывающий количество значений данных в пределах каждого диапазона класса, называется гистограммой. Гистограмма представляет частоту значений количества в виде вертикальных прямоугольников различной высоты и ширины.. Например, процент оценок, полученных классом на экзамене, может привести к следующему массиву ( n = 30):

Массив экзаменационных баллов: {87, 76, 89, 90, 64, 67, 59, 79, 88, 74, 72, 99, 81, 77, 75, 86, 94, 66, 75, 74, 83, 100, 92, 75, 73, 70, 60, 80, 85, 57}

При размещении этого массива в частотном распределении необходимо соблюдать следующие общие рекомендации. Во-первых, следует использовать от пяти до пятнадцати различных классов, хотя точное число классов зависит от количества наблюдений. Во-вторых, каждое наблюдение относится к одному и только одному классу. В-третьих, по возможности используйте классы, охватывающие одинаковый диапазон значений (Freund and Perles, 2006). Помня об этих рекомендациях, показанный ранее массив экзаменационных баллов можно визуализировать с помощью следующей гистограммы (Рисунок 6.1 «Гистограмма, показывающая частотное распределение экзаменационных баллов»).

Рисунок 6.1 Гистограмма, показывающая частотное распределение результатов экзамена

Как видно из гистограммы, можно легко сделать некоторые описательные наблюдения.Большинство студентов получили на экзамене тройку (70–79). Двое студентов не сдали экзамен (50–59). Пять студентов получили пятерку (90–99). Обратите внимание, что эта гистограмма нарушает третье основное правило, согласно которому каждый класс охватывает одинаковый диапазон, потому что оценка F находится в диапазоне от 0 до 59, тогда как другие оценки имеют диапазоны одинакового размера. Тем не менее, в данном случае нас больше всего интересует описание распределения оценок, полученных на экзамене. Поэтому имеет смысл создавать диапазоны классов, которые наилучшим образом соответствуют нашим индивидуальным потребностям.

Меры центральной тенденции

Мы можем дополнительно изучить массив экзаменационных баллов, применив меры центральной тенденции. Статистика, которая измеряет «середину» набора данных. Существует три основных меры центральной тенденции: среднее значение, мода и медиана. Среднее математическое среднее набора чисел, чаще называемое средним, является наиболее часто используемой мерой центральной тенденции. Чтобы вычислить среднее значение, просто сложите все значения в массиве и разделите эту сумму на количество наблюдений.Возвращаясь к примеру с результатами экзаменов из предыдущего примера, сумма этого массива равна 2340, и имеется 30 наблюдений ( n = 30). Таким образом, среднее значение равно 2340/30 = 78,

.

Среднее значение режима, найденное путем определения наиболее часто встречающегося значения в группе значений. является мерой центральной тенденции, которая представляет наиболее часто встречающееся значение в массиве. В случае экзаменационных баллов мода массива равна 75, так как это было получено наибольшим количеством студентов (всего трое).Наконец, медианаЗначение, лежащее в середине частотного распределения наблюдаемых значений. является наблюдением, что когда массив упорядочен от меньшего к большему, он попадает точно в центр отсортированного массива. В частности, медиана — это значение в середине отсортированного массива при нечетном количестве наблюдений. В качестве альтернативы, когда имеется четное количество наблюдений, медиана вычисляется путем нахождения среднего значения двух центральных значений. Если бы массив экзаменационных баллов был переупорядочен в отсортированный массив, баллы были бы перечислены следующим образом:

Отсортированный массив результатов экзаменов: {57, 59, 60, 64, 66, 67, 70, 72, 73, 74, 74, 75, 75, 75, 76, 77, 79, 80, 81, 83, 85, 86 , 87, 88, 89, 90, 92, 93, 94, 99}

Поскольку в этом примере n = 30, имеется четное количество наблюдений. Следовательно, среднее двух центральных значений (15   = 76 и 16   = 77) используется для вычисления медианы, как описано ранее, в результате чего получается (76 + 77)/2 = 76,5. Взятые вместе, среднее значение, мода и медиана представляют собой самые основные способы изучения тенденций в наборе данных.

Меры рассеивания

Третий тип описательной статистики — это меры дисперсии. Изменчивость или разброс в переменной или вероятностном распределении.(также называемые мерами изменчивости). Эти меры описывают разброс данных вокруг среднего значения. Простейшей мерой дисперсии является диапазон. Разность между самым высоким и самым низким значениями в наборе данных. Диапазон равен наибольшему значению минус наименьшее значение в наборе данных. В нашем случае диапазон равен 99 − 57 = 42,

.

Межквартильный диапазонРазница между первым квартилем (25-й процентиль) и третьим квартилем (75-й процентиль) набора упорядоченных данных. представляет собой несколько более сложную меру дисперсии. Этот метод делит данные на квартили. Для этого медиана используется для разделения отсортированного массива на две половины. Эти половины снова делятся на половины своей медианой. Первый квартиль (Q1) является медианой нижней половины отсортированного массива и также называется нижним квартилем. Q2 представляет собой медиану. Q3 является медианой верхней половины отсортированного массива и называется верхним квартилем.Разница между верхним и нижним квартилем представляет собой межквартильный размах. В примере с результатами экзаменов Q1 = 72,25 и Q3 = 86,75. Таким образом, межквартильный диапазон для этого набора данных составляет 86,75 — 72,25 = 14,50.

Третьей мерой дисперсии является дисперсия. Мера различия между набором точек данных и их средними значениями. ( с 2 ). Чтобы вычислить дисперсию, вычтите необработанное значение каждой экзаменационной оценки из среднего значения экзаменационных оценок. Как вы можете догадаться, часть разностей будет положительной, а часть отрицательной, в результате чего сумма разностей будет равна нулю.Поскольку нас больше интересует величина различий (или отклонений) от среднего, одним из методов преодоления этого свойства «обнуления» является возведение в квадрат каждого отклонения, таким образом удаляя отрицательные значения из выходных данных (рис. 6.2). Это приводит к следующему:

Рисунок 6.2

Затем мы делим сумму квадратов либо на n − 1 (в случае работы с выборкой), либо на n (в случае работы с совокупностью).Так как приведенные здесь экзаменационные баллы представляют все население класса, мы будем использовать рисунок 6.3 «Дисперсия», который дает дисперсию 90 006 с 90 007 90 419 2 90 420 = 116,4. Если бы мы хотели использовать эти результаты экзаменов для экстраполяции информации о более широком контингенте студентов, мы бы работали с выборкой населения. В этом случае мы разделим сумму квадратов на n − 1,

.

Рисунок 6.3 Отклонение

Стандартное отклонениеМера отклонения набора данных от его среднего значения., последняя обсуждаемая здесь мера дисперсии, является наиболее часто используемой мерой дисперсии. Чтобы компенсировать возведение в квадрат каждой разницы от среднего значения, выполненное во время расчета дисперсии, стандартное отклонение берет квадратный корень из дисперсии. Как видно из рисунка 6.4 «Стандартное отклонение», в нашем примере результатов экзамена стандартное отклонение составляет с = SQRT(116,4) = 10,8.

Рисунок 6.4 Стандартное отклонение

Расчет стандартного отклонения позволяет нам сделать некоторые важные выводы о дисперсии нашего набора данных.Небольшое стандартное отклонение предполагает, что значения в наборе данных сгруппированы вокруг среднего значения, в то время как большое стандартное отклонение предполагает, что значения широко разбросаны вокруг среднего значения. Дополнительные выводы могут быть сделаны о стандартном отклонении, если набор данных соответствует нормальному распределению. Нормальное распределение подразумевает, что данные, помещенные в частотное распределение (гистограмму), выглядят симметричными или «колоколообразными». Если это не «нормально», то частотное распределение набора данных считается положительно или отрицательно «асимметричным» (рис. 6.5 «Гистограммы наборов данных с нормальной, положительной и отрицательной асимметрией»). Искаженные данные — это данные, в которых значения не симметричны относительно среднего значения. Несмотря на это, нормально распределенные данные сохраняют свойство наличия примерно 68 процентов значений данных в пределах ± 1 стандартного отклонения от среднего значения, а 95 процентов значений данных находятся в пределах ± 2 стандартных отклонения от среднего значения. В нашем примере среднее значение равно 78, а стандартное отклонение — 10,8. Таким образом, можно констатировать, что 68 процентов баллов попадают между 67. 2 и 88,8 (т. е. 78 ± 10,8), в то время как 95 процентов баллов попадают между 56,4 и 99,6 (т. е. 78 ± [10,8 * 2]). Для наборов данных, которые не соответствуют нормальной кривой, можно предположить, что 75 процентов значений данных находятся в пределах ± 2 стандартных отклонений от среднего значения.

Рисунок 6.5 Гистограммы наборов данных с нормальной кривизной, положительной и отрицательной асимметрией

Ключевые выводы

  • Мера распределения для данной переменной представляет собой сводку частоты значений в диапазоне набора данных и обычно отображается с помощью гистограммы.
  • Меры центральной тенденции пытаются дать представление о «типичном» значении для набора данных.
  • Меры дисперсии (или изменчивости) описывают разброс данных вокруг среднего значения или медианы.

Упражнения

  1. Создайте таблицу, содержащую не менее тридцати значений данных.
  2. Для созданной таблицы вычислите среднее значение, моду, медиану, размах, межквартильный размах, дисперсию и стандартное отклонение.

6.2 Поиски и запросы

Цель обучения

  1. Целью этого раздела является описание основ языка SQL и понимание различных методов запросов, доступных в ГИС.

Доступ к надежным инструментам поиска и запросов необходим для изучения общих тенденций в наборе данных. ЗапросыПоиски или запросы. по сути, это вопросы, заданные базе данных. Выборочное отображение и поиск информации на основе этих запросов являются важными компонентами любой географической информационной системы (ГИС).Существует три основных метода поиска и запроса атрибутивных данных: (1) выборка, (2) запрос по атрибуту и ​​(3) запрос по географии.

Выбор

SelectionA определенное подмножество большего набора точек данных или локалей. представляет собой самый простой способ поиска и запроса пространственных данных в ГИС. При выборе функций выделяются интересующие атрибуты как на экране, так и в таблице атрибутов для последующего отображения или анализа. Для этого выбирают точки, линии и многоугольники, просто используя курсор, чтобы «указать и щелкнуть» интересующий объект, или используя курсор, чтобы перетащить рамку вокруг этих объектов.В качестве альтернативы можно выбрать объекты с помощью графического объекта, такого как круг, линия или многоугольник, чтобы выделить все те объекты, которые попадают в объект. Расширенные параметры для выбора подмножеств данных из большего набора данных включают создание нового выбора, выбор из выбранных в данный момент объектов, добавление к текущему выбору и удаление из текущего выбора.

Запрос по атрибуту

Объекты карты и связанные с ними данные могут быть получены с помощью запроса атрибутивной информации в таблицах данных.Например, инструменты поиска и запроса позволяют пользователю показать все переписные районы с плотностью населения 500 или более человек, показать все округа, площадь которых меньше или равна 100 квадратных километров, или показать все магазины в пределах 1 мили. межгосударственного шоссе.

В частности, SQL (язык структурированных запросов) Язык программирования, предназначенный для управления данными в реляционной базе данных. — широко используемый компьютерный язык, разработанный для запроса атрибутивных данных в системе управления реляционными базами данных.Созданный IBM в 1970-х годах, SQL позволяет извлекать подмножество информации об атрибутах на основе определенных, определяемых пользователем критериев посредством реализации определенных языковых элементов. Совсем недавно использование SQL было расширено для использования в ГИС (Shekhar and Chawla 2003). Одно важное замечание, связанное с использованием SQL, заключается в том, что точное выражение, используемое для запроса набора данных, зависит от проверяемого формата файла ГИС. Например, ANSI SQL — это особая версия, используемая для запросов к базам геоданных ArcSDE, тогда как Jet SQL используется для доступа к персональным базам геоданных.Точно так же шейп-файлы, покрытия и таблицы dBASE используют ограниченную версию SQL, которая не поддерживает все функции ANSI SQL или Jet SQL.

Как обсуждалось в Главе 5 «Управление геопространственными данными», Раздел 5.2 «Управление геопространственными базами данных», все таблицы атрибутов в системе управления реляционными базами данных (RDBMS), используемые для запроса SQL, должны содержать первичные и/или внешние ключи для правильного использования. В дополнение к этим ключам SQL реализует предложения для структурирования запросов к базе данных.ПредложениеГрамматическая единица в SQL. — это языковой элемент, включающий операторы запросов SELECT, FROM, WHERE, ORDER BY и HAVING.

  • SELECT указывает, какие поля таблицы атрибутов вы хотите просмотреть.
  • FROM обозначает таблицу атрибутов, в которой находится информация.
  • WHERE обозначает определяемые пользователем критерии для атрибутивной информации, которые должны быть соблюдены, чтобы она была включена в выходной набор.
  • ORDER BY обозначает последовательность, в которой будет отображаться набор выходных данных.
  • HAVING обозначает предикат, используемый для фильтрации вывода из предложения ORDER BY.

В то время как предложения SELECT и FROM являются обязательными операторами в SQL-запросе, предложение WHERE является необязательным и используется для ограничения выходного набора. ORDER BY и HAVING являются необязательными предложениями, используемыми для представления информации в интерпретируемом виде.

Рисунок 6.6 Персональные адреса в таблице атрибутов «ExampleTable»

Ниже приведен ряд выражений SQL и результатов, примененных к рисунку 6.6 «Личные адреса в таблице атрибутов «ExampleTable»». Заголовок таблицы атрибутов — «ExampleTable». Обратите внимание, что звездочка (*) обозначает особый случай SELECT, при котором выбираются все столбцы для данной записи:

SELECT * FROM ExampleTable WHERE City = «Возвышенность»

Этот оператор возвращает следующее:

Рассмотрим следующий оператор:

SELECT LastName FROM ExampleTable WHERE State = «CA» ORDER BY FirstName

Этот оператор приводит к следующей таблице, отсортированной в порядке возрастания по столбцу FirstName (не включенному в выходную таблицу, как указано в предложении SELECT):

В дополнение к предложениям SQL позволяет включать определенные операторы для дальнейшего разграничения результата запроса. Эти операторы могут быть реляционными, арифметическими или логическими и обычно появляются внутри условных операторов в предложении WHERE. Реляционный операторКонструкция, проверяющая отношение между двумя объектами. использует операторы равно (=), меньше (<), меньше или равно (<=), больше (>) или больше или равно (>=). Арифметические операторыКонструкция, выполняющая арифметическую функцию. Это те математические функции, которые включают сложение (+), вычитание (-), умножение (*) и деление (/).Логические операторыКонструкция, выполняющая логическое сравнение. (также называемые логическими соединителями) включают в себя операторы AND, OR, XOR и NOT. Соединитель AND используется для выбора записей из таблицы атрибутов, которые удовлетворяют обоим выражениям. Соединитель ИЛИ выбирает записи, удовлетворяющие одному или обоим выражениям. Соединитель XOR выбирает записи, которые удовлетворяют одному и только одному из выражений (функциональная противоположность соединителя AND). Наконец, соединитель NOT используется для отрицания (или отмены выбора) выражения, которое в противном случае было бы истинным. Говоря языком вероятности, соединитель И используется для представления пересечения, ИЛИ представляет объединение, а НЕ представляет дополнение. На рис. 6.7 «Диаграмма Венна операторов SQL» показана логика этих коннекторов, где кружки A и B представляют два набора пересекающихся данных. Имейте в виду, что SQL — очень требовательный язык, и незначительные несоответствия в операторе, такие как дополнительные пробелы, могут привести к сбою запроса.

Рисунок 6.7 Диаграмма Венна операторов SQL

При совместном использовании эти операторы обеспечивают пользователю ГИС мощные и гибкие возможности поиска и запросов.Имея это в виду, можете ли вы определить выходной набор следующего SQL-запроса, примененного к рисунку 6.1 «Гистограмма, показывающая частотное распределение результатов экзамена»?

SELECT LastName, FirstName, StreetNumber FROM ExampleTable WHERE StreetNumber >= 10000 AND StreetNumber < 100 ORDER BY LastName

Вот результаты:

Запрос по географии

Запрос по географическому признаку, также известный как «пространственный запрос», позволяет выделять определенные объекты, исследуя их положение относительно других объектов. Например, ГИС предоставляет надежные инструменты, позволяющие определить количество школ в пределах 10 миль от дома. Доступны несколько вариантов пространственных запросов, как описано здесь. На протяжении всего обсуждения «целевой слой» относится к набору данных объектов, атрибуты которого выбраны, а «исходный слой» относится к набору данных объектов, к которому применяется пространственный запрос. Например, если бы мы использовали набор данных полигональных объектов государственной границы для выбора автомагистралей из набора данных линейных объектов (т.например, выберите все автомагистрали, проходящие через штат Арканзас), слой штата является исходным, а слой шоссе — целевым.

  • ПЕРЕСЕЧЕНИЕ. Этот часто используемый метод пространственного запроса выбирает все объекты в целевом слое, которые имеют общую локаль с исходным слоем. Запрос «intersect» позволяет использовать слои точек, линий или полигонов как в качестве исходного, так и целевого слоев (рис. 6.8).

Рисунок 6.8

Выбраны выделенные синим и желтым объекты, поскольку они пересекают красные объекты.

Рисунок 6.9

Выбраны выделенные синим и желтым объекты, поскольку они находятся в пределах выбранного расстояния от красных объектов; коричневые области представляют собой буферы вокруг различных объектов.

  • ПОЛНОСТЬЮ СОДЕРЖИТ. Этот метод пространственного запроса возвращает те объекты, которые полностью находятся в пределах исходного слоя. Объекты с совпадающими границами не выбираются этим типом запроса.Запрос «полностью содержит» позволяет использовать точки, линии или полигоны в качестве исходного слоя, но только полигоны могут использоваться в качестве целевого слоя (рис. 6.10).

Рисунок 6.10

Выбраны выделенные синим и желтым объекты, поскольку они полностью содержат красные объекты.

  • ПОЛНОСТЬЮ ВНУТРИ. Этот запрос выбирает те объекты в целевом слое, весь пространственный экстент которых находится в пределах геометрии исходного слоя.Запрос «полностью в пределах» позволяет использовать точки, линии или полигоны в качестве целевого слоя, но только полигоны могут использоваться в качестве исходного слоя (рис. 6.11).

Рисунок 6.11

Выбраны выделенные синим и желтым объекты, поскольку они полностью находятся внутри красных объектов.

  • ПОЛУЧИТЕ ИХ ЦЕНТР. Этот метод выбирает целевые объекты, центр которых, или центроид, расположен в пределах границ исходного набора данных объектов.Запрос «иметь центр внутри» позволяет использовать слои точек, линий или полигонов как в качестве исходного, так и целевого слоев (рис. 6.12).

Рисунок 6.12

Выбраны выделенные синим и желтым объекты, поскольку их центры находятся в красных объектах.

  • РАЗДЕЛИТЬ СЕГМЕНТ ЛИНИИ. Этот пространственный запрос выбирает целевые объекты, геометрия границ которых имеет как минимум две общие вершины с исходным слоем.Запрос «совместно использовать линейный сегмент» позволяет использовать линейные или полигональные слои как для исходного, так и для целевого слоев (рис. 6.13).

Рисунок 6.13

Выбраны выделенные синим и желтым объекты, поскольку они имеют общий линейный сегмент с красными объектами.

  • КОСНИТЕСЬ ГРАНИЦЫ. Эта методология аналогична пространственному запросу INTERSECT; однако он выбирает линейные и полигональные объекты, которые имеют общую границу с целевым слоем.Запрос «коснитесь границы» позволяет использовать линейные или полигональные слои как в качестве исходного, так и целевого слоев (рис. 6.14).

Рисунок 6.14

Выбраны выделенные синим и желтым объекты, поскольку они касаются границы красных объектов.

  • ИДЕНТИЧНЫ. Этот пространственный запрос возвращает объекты с одинаковым географическим положением. Запрос «идентичны» можно использовать для точек, линий или полигонов, но тип целевого слоя должен совпадать с типом исходного слоя (рис. 6.15).

Рисунок 6.15

Выбраны выделенные синим и желтым объекты, поскольку они идентичны красным объектам.

  • ПЕРЕСЕЧАЮТСЯ КОНТУРОМ. Этот критерий выбора возвращает объекты, которые имеют общую вершину, но не весь линейный сегмент. Запрос «пересечены контуром» позволяет использовать линейные или полигональные слои как в качестве исходного, так и целевого слоев (рис. 6.16).

Рисунок 6.16

Выбраны выделенные синим и желтым объекты, поскольку они пересекаются контуром красных объектов.

  • СОДЕРЖАТЬ. Этот метод аналогичен пространственному запросу COMPLETELY CONTAIN; однако объекты в целевом слое будут выбраны, даже если границы перекрываются. Запрос «содержать» позволяет использовать точечные, линейные или полигональные объекты в целевом слое, когда точки используются в качестве источника; когда линейные и полигональные целевые слои с линейным источником; и когда только полигональные целевые слои с полигональным источником (Рисунок 6.17).

Рисунок 6.17

Выбраны выделенные синим и желтым объекты, поскольку они содержат красные объекты.

  • СОДЕРЖАТ. Этот метод аналогичен пространственному запросу ARE COMPLETELY WITHIN; однако объекты в целевом слое будут выбраны, даже если границы перекрываются. Запрос «содержится» позволяет использовать точечные, линейные или полигональные объекты в целевом слое, когда полигоны используются в качестве источника; когда точечные и линейные целевые слои с линейным источником; и когда только точечные целевые слои с точечным источником (Рисунок 6.18).

Рисунок 6. 18

Выбраны выделенные синим и желтым объекты, поскольку они содержатся в красных объектах.

Ключевые выводы

  • Тремя основными методами поиска и запроса данных атрибутов являются выборка, запрос по атрибуту и ​​запрос по географическому положению.
  • SQL — широко используемый компьютерный язык, разработанный для запросов по атрибутивным данным в системе управления реляционными базами данных.
  • Запросы по географическому признаку позволяют пользователю выделять нужные функции, изучая их положение относительно других функций. Перечисленные здесь одиннадцать различных вариантов запроса по географическому положению доступны в большинстве программных пакетов ГИС.

Упражнения

  1. Используя рисунок 6.1 «Гистограмма, показывающая частотное распределение результатов экзаменов», разработайте инструкцию SQL, которая выводит все названия улиц людей, живущих в Лос-Анджелесе, отсортированные по номеру улицы.
  2. В чем разница между исходным слоем и целевым слоем при запросе по географическому признаку?
  3. В чем разница между запросами CONTAIN, COMPLETELY CONTAIN и ARE CONTAINED BY?

6.3 Классификация данных

Цель обучения

  1. Целью этого раздела является описание методологий, доступных для разделения данных на различные классы для визуального представления на карте.

Процесс классификации данных объединяет необработанные данные в предопределенные классы или ячейки. Эти классы могут быть представлены на карте некоторыми уникальными символами или, в случае картограмм, уникальным цветом или оттенком (подробнее о цвете и оттенке см. Главу 8 «Геопространственный анализ II: Растровые данные», Раздел 8.1). Базовая геообработка с растрами»). Картограммы Картографический метод картографирования, в котором используются градуированные различия в оттенках, цвете или символах для определения средних значений некоторого свойства или количества. представляют собой тематические карты, заштрихованные градуированными цветами, чтобы представить интересующую статистическую переменную. Несмотря на кажущуюся простоту, картографу доступно несколько различных методологий классификации. Эти методологии разбивают значения атрибутов по различным шаблонам интервалов. Monmonier (1991) отметил, что различные методологии классификации могут иметь большое влияние на интерпретируемость данной карты, поскольку представленная визуальная картина легко искажается при манипулировании конкретными интервалами классификации.В дополнение к используемой методологии количество классов, выбранных для представления интересующей функции, также значительно повлияет на способность зрителя интерпретировать отображаемую информацию. Включение слишком большого количества классов может сделать карту чрезмерно сложной и запутанной. Слишком малое количество классов может чрезмерно упростить карту и скрыть важные тренды данных. Наиболее эффективные попытки классификации используют примерно от четырех до шести различных классов.

Несмотря на то, что проблемы потенциально существуют с любым методом классификации, хорошо построенная хороплет повышает интерпретируемость любой данной карты.Следующее обсуждение описывает методы классификации, обычно доступные в программных пакетах географических информационных систем (ГИС). В этих примерах мы будем использовать статистические данные Бюро переписи населения США по округам США за 1997 год. Эти данные находятся в свободном доступе на веб-сайте переписи населения США (http://www.census.gov).

Равный интервалМетод отображения картограммы, при котором диапазоны значений в каждой категории устанавливаются равными по размеру. (или равношаговый) метод классификации делит диапазон значений атрибутов на классы одинакового размера.Количество классов определяется пользователем. Метод равноинтервальной классификации лучше всего использовать для непрерывных наборов данных, таких как осадки или температура. В случае данных Бюро переписи населения 1997 года, значения численности населения округа в Соединенных Штатах колеблются от 40 (округ Йеллоустонский национальный парк, штат Миссури) до 9 184 770 (округ Лос-Анджелес, Калифорния), что дает общий диапазон 9 184 770 — 40 = 9 184 730 человек. Если мы решим классифицировать эти данные по 5 равным интервальным классам, диапазон каждого класса будет охватывать разброс населения 9 184 730 / 5 = 1 836 946 (рис. 6.19 «Равноинтервальная классификация данных о населении округов США за 1997 г.»). Преимущество метода равноинтервальной классификации заключается в том, что он создает легенду, которую легко интерпретировать и представить нетехнической аудитории. Основным недостатком является то, что в некоторых наборах данных большая часть значений данных попадет только в один или два класса, в то время как в другие классы попадут лишь немногие значения. Как видно из рисунка 6.19 «Равноинтервальная классификация для данных о населении округов США за 1997 г.», почти все округа относятся к первой (желтой) ячейке.

Рисунок 6.19 Равноинтервальная классификация для данных о населении округов США за 1997 г.

Квантильный метод картограммы, который классифицирует данные по предварительно определенному количеству категорий с равным количеством единиц в каждой категории. Метод классификации помещает равное количество наблюдений в каждый класс. Этот метод лучше всего подходит для данных, которые равномерно распределены по всему диапазону. На рис. 6.20 «Квантиль» показан метод квантильной классификации с пятью общими классами.Поскольку в Соединенных Штатах 3140 округов, каждый класс в методологии квантильной классификации будет содержать 3140/5 = 628 различных округов. Преимущество этого метода заключается в том, что он часто превосходно подчеркивает относительное положение значений данных (т. Е. В каких округах проживает 20 процентов населения США). Основным недостатком методологии квантильной классификации является то, что признаки, помещенные в один и тот же класс, могут иметь сильно различающиеся значения, особенно если данные неравномерно распределены по его диапазону.Кроме того, может произойти и обратное, когда значения с небольшими различиями в диапазоне могут быть помещены в разные классы, что предполагает большую разницу в наборе данных, чем существует на самом деле.

Рисунок 6.20 Квантиль

Естественные разрывы (или Дженкс) Метод картограммы, который размещает разрывы классов в промежутках между кластерами значений. В методе классификации используется алгоритм для группировки значений в классы, разделенные отдельными точками разрыва.Этот метод лучше всего использовать с данными, которые распределены неравномерно, но не перекошены в любую сторону распределения. На рис. 6.21 «Естественные границы» показана классификация естественных границ для данных о плотности населения округов США за 1997 год. Одним из потенциальных недостатков является то, что этот метод может создавать классы, содержащие сильно различающиеся диапазоны чисел. Соответственно, класс 1 характеризуется диапазоном чуть более 150 000, а класс 5 — диапазоном более 6 000 000. В подобных случаях часто бывает полезно либо «настроить» классы после попытки классификации, либо изменить метки на какую-либо порядковую шкалу, такую ​​как «маленький, средний или большой». Последний пример, в частности, может привести к тому, что карта станет более понятной для зрителя. Вторым недостатком является тот факт, что может быть сложно сравнить две или более карт, созданных с помощью метода классификации естественных разломов, поскольку диапазоны классов очень специфичны для каждого набора данных. В этих случаях наборы данных, которые могут быть не слишком разрозненными, могут отображаться так на выходном графике.

Рисунок 6.21 Естественные границы

Наконец, метод классификации стандартного отклонения формирует каждый класс, добавляя и вычитая стандартное отклонение из среднего значения набора данных.Этот метод лучше всего подходит для использования с данными, которые соответствуют нормальному распределению. В примере населения округа среднее значение составляет 85 108, а стандартное отклонение — 277 080. Поэтому, как видно из подписи к рисунку 6.22 «Стандартное отклонение», центральный класс содержит значения в пределах 0,5 стандартного отклонения от среднего, в то время как верхний и нижний классы содержат значения, которые на 0,5 или более стандартных отклонения выше или ниже среднего. значит соответственно.

Рис. 6.22 Стандартное отклонение

В заключение, существует несколько жизнеспособных методологий классификации данных, которые можно применять к картограммам. Хотя доступны и другие методы (например, равновеликий, оптимальный), изложенные здесь представляют собой наиболее часто используемые и широко доступные методы. Каждый из этих методов представляет данные по-разному и выделяет различные аспекты тенденций в наборе данных. Действительно, методология классификации, а также количество используемых классов могут привести к очень разным интерпретациям набора данных.Вы, картограф, должны выбрать метод, который наилучшим образом соответствует потребностям исследования и представляет данные как можно содержательнее и прозрачнее.

Ключевые выводы

  • Картограммы представляют собой тематические карты, заштрихованные градуированными цветами для представления некоторых представляющих интерес статистических переменных.
  • Представленные здесь четыре метода классификации данных включают равные интервалы, квартиль, естественные интервалы и стандартное отклонение.Эти методы имеют определенные преимущества и недостатки при визуализации интересующей переменной.

Упражнения

  1. Учитывая картограммы, представленные в этой главе, какая, по вашему мнению, лучше всего представляет набор данных? Почему?
  2. Зайдите в Интернет и опишите два других метода классификации данных, доступных пользователям ГИС.
  3. Для таблицы из тридцати значений данных, созданной в Разделе 6.1 «Описания и сводки», упражнение 1, определите диапазоны данных для каждого класса, как если бы вы создавали схемы классификации как с равными интервалами, так и с квантилями.

Определение свойств класса пространственных объектов—ArcMap | Документация

При создании класса пространственных объектов необходимо указать несколько свойств класса пространственных объектов, которые определяют его структуру.

В большинстве сценариев лучше всего принять значения по умолчанию для этих свойств, предоставленные мастером создания класса объектов. Однако в этом разделе описывается каждое свойство класса объектов, чтобы вы понимали, когда и почему вам нужно использовать значения, отличные от значений по умолчанию, и как изменение этих значений влияет на ваши данные.

Создание соответствующего класса пространственных объектов в соответствии с вашей моделью данных зависит от свойств класса пространственных объектов, описанных ниже.

Имя/Псевдоним

Имя класса пространственных объектов — это уникальная метка, идентифицирующая класс пространственных объектов. Самый популярный способ назвать класс пространственных объектов — использовать смешанный регистр или знак подчеркивания, например MajorRoads или Major_Roads.

При создании класса пространственных объектов дайте ему имя, указывающее на данные, хранящиеся в этом классе пространственных объектов. Имена классов пространственных объектов должны быть уникальными в базе данных или базе геоданных — у вас не может быть более одного класса пространственных объектов с одинаковым именем. Наличие двух классов объектов с одинаковыми именами в одной базе геоданных, даже если они включены в разные наборы классов объектов, не допускается.

Однако имя, которое вы указываете при создании класса пространственных объектов в ArcGIS Desktop, не является именем класса пространственных объектов, которое отображается в базе данных или базе геоданных. База данных или база геоданных добавляет имя схемы, в которой хранится класс пространственных объектов, к имени класса пространственных объектов. Во всех базах данных, кроме Oracle, имя базы данных также добавляется к имени.Это называется полным именем класса пространственных объектов. Например, если пользователь Вертер создает в базе данных spdata класс объектов с именем alpacas, полное имя класса объектов будет spdata.werther.alpacas.

 

Другие пользователи могут создавать классы пространственных объектов с именем alpacas, потому что создаваемые ими классы пространственных объектов будут иметь свои имена пользователей, добавленные к именам классов пространственных объектов. Например, если пользователь Гретхен создала свой собственный класс пространственных объектов альпак, полное имя будет spdata.Гретхен.альпаки.

Однако не рекомендуется повторно использовать имена классов пространственных объектов, даже если они хранятся в разных схемах или базах данных. В этом примере, если бы оба класса пространственных объектов содержали информацию об альпаках, не было бы причин иметь два отдельных класса пространственных объектов. Если данные между двумя классами пространственных объектов заметно различаются, имена классов пространственных объектов должны отражать это.

Примечание:

В IBM Informix, даже если вы сохраняете классы объектов в отдельных схемах, они не могут иметь одинаковые имена.

Правила и ограничения для имен классов пространственных объектов и таблиц

В следующей таблице перечислены поддерживаемые правила символов для классов пространственных объектов и имен таблиц:

Дополнительные правила и ограничения для имен классов пространственных объектов и таблиц: содержать зарезервированные слова, такие как select или add. Дополнительные зарезервированные слова см. в документации по вашей системе управления базами данных (СУБД).

  • Имена классов объектов или таблиц со следующими префиксами не поддерживаются:
  • Длина имен классов объектов и таблиц зависит от базовой базы данных.См. Ограничения на размер и имя файловой базы геоданных или Данные базы данных и ArcGIS для получения дополнительной информации об ограничениях, связанных с базой данных.
  • Примечание:

    Псевдонимы

    Когда вы создаете таблицу или класс пространственных объектов в базе геоданных, вы можете назначить ему псевдоним. Псевдоним — это альтернативное имя. Если вы назначаете псевдоним таблице или классу пространственных объектов, это имя пользователи увидят, когда добавят его в ArcMap. Пользователи могут найти имя таблицы или класса пространственных объектов, перейдя на вкладку «Источник» в диалоговом окне «Свойства слоя».

    Типы классов объектов

    Векторные объекты (географические объекты с векторной геометрией) — это универсальные и часто используемые типы географических данных, хорошо подходящие для представления объектов с дискретными границами, таких как улицы, штаты и участки. Объект — это объект, который хранит свое географическое представление, которое обычно представляет собой точку, линию или полигон, в качестве одного из своих свойств (или полей) в строке. В ArcGIS классы объектов представляют собой однородные наборы объектов с общим пространственным представлением и набором атрибутов, хранящихся в таблице базы данных, например, класс линейных объектов для представления осевых линий дорог.

    Примечание:

    При создании класса объектов вам будет предложено установить тип объектов, чтобы определить тип класса объектов (точка, линия, полигон и т. д.).

    Обычно классы пространственных объектов представляют собой тематические наборы точек, линий или полигонов, но существует семь типов классов пространственных объектов. Первые три поддерживаются в базах данных и базах геоданных. Последние четыре поддерживаются только в базах геоданных.

    • Точки: Объекты, которые слишком малы для представления в виде линий или полигонов, а также местоположений точек (например, GPS-наблюдения).
    • Линии: Представляют форму и расположение географических объектов, таких как осевые линии улиц и ручьи, которые слишком узки, чтобы изображать их в виде областей. Линии также используются для представления объектов, имеющих длину, но не имеющих площади, таких как горизонтали и границы.
    • Полигоны: Набор многогранных пространственных объектов, представляющих форму и расположение однородных типов объектов, таких как штаты, округа, участки, типы почв и зоны землепользования.
    • Аннотация: Текст карты, включая свойства того, как текст отображается.Например, в дополнение к текстовой строке каждой аннотации включены другие свойства, такие как точки формы для размещения текста, его шрифт и размер точек, а также другие свойства отображения. Аннотация также может быть связана с функциями и может содержать подклассы.
    • Размеры: Особый тип аннотации, который показывает определенные длины или расстояния, например, для указания длины стороны здания или границы земельного участка или расстояния между двумя объектами. Измерения широко используются в приложениях проектирования, инженерии и объектов для ГИС.
    • Мультиточки: Элементы, состоящие из более чем одной точки. Мультиточки часто используются для управления массивами очень больших коллекций точек, таких как кластеры лидарных точек, которые могут содержать буквально миллиарды точек. Использование одной строки для такой геометрии точек невозможно. Кластеризация их в многоточечные строки позволяет базе геоданных обрабатывать массивные наборы точек.
    • Мультипатчи: Трехмерная геометрия, используемая для представления внешней поверхности или оболочки объектов, занимающих дискретную область или объем в трехмерном пространстве.Мультипатчи состоят из плоских трехмерных колец и треугольников, которые используются в сочетании для моделирования трехмерной оболочки. Мультипатчи можно использовать для представления чего угодно, от простых объектов, таких как сферы и кубы, до сложных объектов, таких как изоповерхности и здания.

    Свойства геометрии

    При создании класса пространственных объектов вы можете разрешить координатам содержать значения меры (m-) или значения z для трехмерных данных.

    Нужны ли вам m- или z-значения, зависит от типа данных, которые вы используете.

    Включение m-значений в ваши данные позволяет сохранять значения атрибутов в вершинах координат точки. В случае линейной привязки m-значения хранят измерения в вершинах вдоль линейного объекта. Это позволяет найти местоположение вдоль линии. Если вы используете приложения линейной привязки или динамической сегментации с вашими данными, ваши координаты должны включать m-значения.

    Z-значения используются для представления высоты или другого атрибута для данного местоположения на поверхности.В модели рельефа или рельефа значение z представляет высоту; в других типах моделей поверхности он представляет собой плотность или количество определенного атрибута, такого как годовое количество осадков, население и другие показатели поверхности. Если вы моделируете высоту, создаете ландшафты или работаете с любыми 3D-поверхностями, ваши координаты должны включать z-значения.

    Система координат

    Когда вы создаете класс пространственных объектов, вы должны выбрать или, возможно, создать систему координат. Система координат вместе со значениями допуска и разрешения составляет пространственную привязку класса пространственных объектов.Пространственная привязка описывает, где объекты расположены в реальном мире.

    Вы можете определить систему координат для вашего нового класса пространственных объектов несколькими способами:

    • Выберите одну из предопределенных систем координат, поставляемых с ArcGIS. Перейдите к географической системе координат или системе координат проекции, которая надлежащим образом представляет область в вашей модели данных.
    • Импорт параметров системы координат, используемых другим классом пространственных объектов. Если вы хотите использовать систему координат другого класса пространственных объектов в качестве шаблона, у вас есть возможность перейти к ней и импортировать ее.
    • Определите новую пользовательскую систему координат. Вы можете ввести значения, чтобы создать систему координат, адаптированную к вашим потребностям.

    Если вы включаете z-значения с вашими координатами, вы также должны указать вертикальную систему координат. Вертикальная система координат привязывается к z-значениям, которые чаще всего используются для обозначения высоты. Вертикальная система координат включает в себя геодезическую или вертикальную датум, линейную единицу измерения, направление оси и вертикальное смещение.

    Значения измерения не имеют системы координат.

    Если у вас нет информации о системе координат для ваших данных или вы не знаете, какую систему координат использовать, вы можете выбрать неизвестную систему координат.

    Опция «Изменить» позволяет просматривать или редактировать свойства системы координат.

    Узнайте больше о картографических проекциях и системах координат

    Допуск

    Пространственная привязка в базе геоданных также включает значения допуска. Координаты X, y, z и m имеют соответствующие значения допуска, отражающие точность данных координат.Значение допуска – это минимальное расстояние между координатами. Если одна координата находится в пределах значения допуска другой, они интерпретируются как находящиеся в одном и том же месте. Это значение используется в реляционных и топологических операциях при определении того, достаточно ли близки две точки, чтобы им было присвоено одно и то же значение координат, или они достаточно далеко друг от друга, чтобы каждая из них имела собственное значение координаты.

    Допуск по умолчанию установлен на 0,001 метра или эквивалент в единицах карты. Это значение в 10 раз превышает значение разрешения по умолчанию и рекомендуется в большинстве случаев.Минимально допустимое значение допуска в два раза превышает значение разрешения. Установка более высокого значения допуска приводит к снижению точности ваших координатных данных, а установка более низкого значения приводит к более высокой точности.

    Примечание:

    Различные значения допуска могут давать разные ответы для реляционных и топологических операций. Например, две геометрии могут быть классифицированы как непересекающиеся (без общих точек) с минимальным допуском, но больший допуск может привести к тому, что они будут классифицированы как соприкасающиеся.

    Разрешение и экстент домена

    Все координаты вашего класса пространственных объектов или набора пространственных данных имеют географическую привязку в соответствии с выбранной системой координат и привязаны к сетке. Эта сетка определяется разрешением, которое определяет точность (то есть количество значащих цифр) ваших значений координат. Разрешение определяет тонкость сетки сетки, которая покрывает экстент вашего класса пространственных объектов или набора пространственных данных. Все координаты привязаны к этой сетке, а разрешение определяет, насколько далеко друг от друга находятся отдельные линии сетки.

    Значения разрешения указаны в тех же единицах, что и соответствующая система координат. Например, если в пространственной привязке используется система координат проекции с единицами измерения в метрах, значение разрешения определяется в метрах. Используйте значение разрешения, которое как минимум в 10 раз меньше значения допуска.

    Значение разрешения по умолчанию (и рекомендуемое) составляет 0,0001 метра (1/10 мм) или его эквивалент в единицах карты.

    Например, если класс пространственных объектов хранится в футах плоскости состояния, точность по умолчанию равна 0.0003281 футов (0,003937 дюймов). Если координаты указаны в широте-долготе, разрешение по умолчанию составляет 0,000000001 градуса.

    Для неизвестных систем координат или m-значений задайте значения разрешения, соответствующие типу данных, без явной установки единицы измерения.

    Ключевые слова конфигурации

    В файловых и многопользовательских базах геоданных вы можете указать ключевые слова конфигурации при создании таблицы или класса пространственных объектов, чтобы точно настроить способ хранения данных. Параметры конфигурации сгруппированы в одно или несколько ключевых слов конфигурации, одно из которых является ключевым словом конфигурации по умолчанию, задающим параметры хранения по умолчанию.

    Выбор ключевых слов конфигурации не поддерживается персональными базами геоданных или базами данных.

    Когда вы создаете класс пространственных объектов в файловой или многопользовательской базе геоданных, вы можете указать ключевое слово конфигурации, которое будет использовать база данных. В большинстве случаев следует использовать ключевое слово DEFAULT. Однако в некоторых случаях может потребоваться указать альтернативные ключевые слова конфигурации при создании определенных наборов данных или типов данных, чтобы максимизировать их производительность или настроить некоторые аспекты их хранения в базе данных.

    Ниже приведены примеры ключевых слов конфигурации и их использования:

    • ПО УМОЛЧАНИЮ — это ключевое слово использует разумную конфигурацию по умолчанию и параметры хранения для большинства применений базы геоданных.
    • MAX_FILE_SIZE_256TB — если вы импортируете очень большое изображение в файловую базу геоданных, вы можете указать ключевое слово конфигурации MAX_FILE_SIZE_256TB, и база геоданных позволит использовать набор растровых данных размером до 256 терабайт.
    • TEXT_UTF16 — Если вы копируете класс пространственных объектов, содержащий символы китайского языка, в файловую базу геоданных, вы можете указать ключевое слово конфигурации TEXT_UTF16, чтобы текстовые символы в столбцах атрибутов сохранялись в кодировке UTF-16, которая более эффективно хранит китайские символы.

    Узнайте о ключевых словах конфигурации файловой базы геоданных

    Узнайте о ключевых словах конфигурации многопользовательской базы геоданных

    Поля и свойства полей

    Когда вы создаете класс объектов в ArcCatalog или окне Каталога, вы можете указать поля, которые будут включены в класс объектов . Вы также можете указать свойства для полей, такие как тип поля и максимальный размер данных, которые могут храниться в поле. Каждый тип поля имеет специальные свойства.

    Все поля имеют следующие свойства:

    • Псевдоним — это альтернативное имя поля класса пространственных объектов. В отличие от истинного имени поля, псевдоним не обязательно должен соответствовать ограничениям базы данных и может содержать пробелы и специальные символы и начинаться с цифры. Вы можете указывать псевдонимы полей только для классов пространственных объектов в базах геоданных.
    • Разрешить пустые значения — этот параметр определяет, будет ли поле иметь ограничение NOT NULL при создании поля. Если для параметра Разрешить нулевые значения установлено значение Нет, определение поля в базе данных будет содержать ограничение NOT NULL.Если вы сохраните значение по умолчанию «Да», поле будет NULLABLE.
      Примечание:

      Модель базы геоданных будет вставлять пустое значение (числовое = 0, текстовое = «») вместо базы данных NULL, если и только если поле в базе данных имеет ограничение NOT NULL.

    • Значение по умолчанию — вы можете ввести значение по умолчанию для автоматического заполнения нового объекта или объекта при его создании с помощью инструментов редактирования ArcMap. Значения полей по умолчанию можно указать только для классов пространственных объектов в базах геоданных.
    • Длина — это свойство текстовых полей, определяющее максимальное количество символов, которое можно ввести.

    Все классы объектов имеют набор обязательных полей, необходимых для записи состояния любого конкретного объекта в классе объектов. Эти обязательные поля создаются автоматически при создании класса пространственных объектов, и их нельзя удалить. Обязательные поля также могут иметь обязательные свойства, например свойство домена. Вы не можете изменить обязательное свойство обязательного поля.

    Например, в классе полигональных объектов поля OBJECTID и SHAPE являются обязательными. У них есть свойства, которые вы можете изменить, например тип геометрии, но эти поля нельзя удалить.

    Если вы создаете класс линейных объектов в базе геоданных, в класс объектов автоматически добавляется дополнительное поле для записи длины линии. Если вы создаете класс полигональных объектов, автоматически добавляются два дополнительных поля для записи длины (периметра) и площади каждого полигонального объекта. Единицы измерения этих значений зависят от пространственной привязки, заданной для класса пространственных объектов. Имена этих полей различаются в зависимости от используемой базы данных и пространственного типа. Это обязательные поля, их нельзя изменить.

    Некоторые имена полей отображаются в ArcGIS с их полными именами для классов пространственных объектов, хранящихся в многопользовательской базе геоданных. Например, если вы создаете или импортируете класс полигональных пространственных объектов, который содержит поле с именем Площадь, к нему добавляются база данных, схема и имя класса пространственных объектов.Это имя вы увидите в таблице атрибутов класса пространственных объектов. Это означает, что для класса полигональных объектов с именем archsites, хранящегося в схеме prof базы данных музея, поле Area выглядит следующим образом:

    MUSEUM.PROF.ARCHSITES.AREA

    Предприятие GOODATATABASE:

    • FID
    • площадь
    • Len
    • Point
    • Numofpts
    • EMAX
    • EMINX
    • EMINE
    • EMAXX
    • EMAXY
    • EMINZ
    • EMAXZ
    • MIN_MEASURUE
    • MAX_MELSURE

    В таких случаях рассмотрите возможность использования другого имени поля или псевдонима поля.

    Импорт полей

    При создании класса объектов у вас есть возможность импортировать поля из другого класса объектов или таблицы. Эта опция позволяет вам использовать другой класс пространственных объектов или таблицу в качестве шаблона для определений полей того, который вы создаете. После импорта полей вы можете редактировать имена полей, их тип данных и их свойства.

    При импорте полей при создании класса пространственных объектов обязательные поля не затрагиваются. Например, если вы установите свойство типа геометрии для нового класса пространственных объектов для хранения точек, импорт определений полей из класса пространственных объектов, в котором свойство типа геометрии поля SHAPE установлено для хранения полигонов, не перезапишет тип геометрии класса пространственных объектов.

    Ценная информация в бизнесе: характеристики и примеры — видео и расшифровка урока

    Что такое информация?

    Индивидуальная и деловая деятельность работает на топливе под названием информация. Будь то простая информация для облегчения повседневной деятельности или сложная информация для разработки процессов принятия стратегических решений в бизнесе, мы живем за счет информации. Принятие решений подпитывается информацией. Как личности, мы передвигаемся на основе информации о мышцах и мозге.Примерно так же можно начать процветающий бизнес с простой концепции, основанной на достоверной информации.

    Ценность информации напрямую влияет на общий результат бизнес-процессов. Давайте рассмотрим, что характеризует качественную информацию и насколько ценная информация является важным фактором в бизнесе.

    Информация — это данные, которые были преобразованы во взаимосвязанные данные. Вот некоторые из характеристик качественной информации:

    1. Точная

    Информация считается точной, когда она представляет все факты, относящиеся к проблеме.Например, указание правительства о том, что все неграждане, за исключением тех, кто имеет право на проживание, должны получить удостоверение личности негражданина, является точным. Его можно найти в письменном виде, непосредственно из первоисточника.

    2. Завершить

    Информация считается полной, если отсутствуют недостающие части данных. Факты и цифры должны быть доступны во всей их полноте. Коммюнике правительства в первом примере было бы неполным, если бы не было информации об освобождении неграждан, имеющих право на жительство.

    3. Рентабельность

    Успех бизнеса определяется тем, что результаты превышают затраты. Выгоды, получаемые за счет защиты информации, должны перевешивать затраты на ее получение. Примером этого является малый бизнес, получающий данные об эффективности своей рекламной стратегии, наняв компанию для опроса клиентов. Выгоды от сбора этой информации должны перевешивать связанные с этим затраты, чтобы процесс был рентабельным.

    4.Ориентировано на пользователя

    Важность правильной информации для конечного пользователя сравнима с наличием правильных инструментов для работы. Информация должна быть такой сложности, формата, детализации и стиля, которые подходят целевому пользователю. Руководителям компаний нужны краткие форматы для принятия стратегических решений, а линейным менеджерам нужны подробные форматы для тактических и оперативных решений.

    5. Актуальная

    Нужна ли информация конечному пользователю? Другими словами, предоставляемая информация должна быть уместной или подходящей для задач человека.Технические данные о производственных спецификациях могут иметь отношение к линейному руководителю, но могут не иметь отношения к высшему руководству.

    6. Авторитетный

    Источник информации должен быть надежным. Источник — это все. При написании статьи студентов просят использовать авторитетные источники с хорошей репутацией. Это особенно сложно в наш онлайн-век.

    7. Своевременная

    Несвоевременная информация почти бесполезна. В 7:00 студент, которому нужно время поезда, чтобы провести урок в 10:00, сочтет все расписание поездов до 7:00 бесполезным.Принятие решений всегда ограничено во времени. Ключевым моментом является предоставление информации нужному конечному пользователю в нужное время.

    8. Простота использования

    Ясность, понятность и объективность — все это характеристики, облегчающие использование информации. Стиль, грамматика и техническая терминология должны учитывать конечного пользователя. Опять же, технические данные о производственных спецификациях могут быть непростыми для использования руководством, но они могут быть жизненно важны для начальника производства.

    Информатика (ИС): ее природа и характеристики как науки и технологии

    Главная»Статьи»Информатика (ИС): ее природа и характеристики как науки и технологии

    Индийский журнал информационных источников и услуг (IJISS)

    Редактор Др.К.С. Шиврадж

    ISSN для печати: 2231-6094

    Периодичность: Ежеквартально

    Информатика (ИС): ее природа и характеристики как науки и технологии

    Автор: Прантош К. Пол и К.С.Шиврай
    Том 4 № 1 январь-июнь 2014 г. стр. 63-67

    Аннотация

    Информатика имеет так много градиентов Науки и Технологии. Информатика в основном имеет дело с информацией; который включает сбор, отбор, организацию, обработку, управление и распространение.Информатика использует несколько инструментов и методов для такой деятельности. Информатика — это фактически наука о науке и она сочетается со многими градиентами и областями, такими как компьютерные науки, информационные технологии, когнитивные науки, социальные науки и т. д. Информатика — одна из важных и ценных областей для создания общей информационной инфраструктуры. В этой статье рассказывается об информатике; который включает в себя его характер, виды и роль. В документе также обсуждается сочетание других наук, что делает информатику гораздо более широкой областью.

    Ключевые слова

    Информация, информатика, информатика, наука, технология, прикладная наука, гуманитарные науки, сервисная наука, общественная наука

    Полный текст:

    Индийский журнал информационных источников и услуг (IJISS) Многопрофильная библиотека и информационный научный журнал является рецензируемым журналом и издается в Индии. Этот журнал охватывает все отрасли библиотечных и информационных наук и их поддисциплины, такие как библиотечный менеджмент; информационные системы и услуги, обработка и поиск информации; Источники информации и услуги; Информационная система сообщества, наукометрия и информаметрия, теория международных отношений, организация знаний; Обработка и поиск информации, классификация, сохранение и сохранение, управление информацией, библиотечная классификация, источники информации, системы и услуги, компьютерные приложения в библиотеке; Электронная библиотека; Информационные системы; Библиографический контроль и др.

    Все документы проходят рецензирование, и были назначены недавно отобранные международные судейские коллегии, чтобы обеспечить быстрое рецензирование и соблюдение самых высоких стандартов. Специальные темы будут содержать отчеты об исследованиях, которые периодически пишутся по приглашению редакции библиотечными специалистами под руководством главного редактора.

    Информатика имеет так много градиентов Науки и Технологии. Информатика в основном имеет дело с информацией; который включает сбор, отбор, организацию, обработку, управление и распространение.Информатика использует несколько инструментов и методов для такой деятельности. Информатика — это фактически наука о науке и она сочетается со многими градиентами и областями, такими как компьютерные науки, информационные технологии, когнитивные науки, социальные науки и т. д. Информатика — одна из важных и ценных областей для создания общей информационной инфраструктуры. В этой статье рассказывается об информатике; который включает в себя его характер, виды и роль. В документе также обсуждается сочетание других наук, что делает информатику гораздо более широкой областью.

    Главный редактор
    Д-р К.С. Шиврадж
    Библиотекарь университета, Университет KL, Андхра-Прадеш, Индия
    [email protected]
    Редакционный совет
    Dr. Muhammed Mezbah-ul-islam
    DLIS, Университет Дакки, Бангладеш
    [email protected]
    Dr.R. Balasubramanian
    Факультет библиотечных и информационных наук, Университет Бхаратидасан, Тамил Наду, Индия
    [email protected]
    Dr. Omer Hassan Abdelrahman
    Факультет библиотечных и информационных наук Хартумского университета, Судан
    [email protected]
    Prof.RN Mishra
    DLIS, Университет Мизорам, Aizawl
    [email защищен]
    Dr. Mahammad Gulam Ghouse Pasha
    Отдел библиотеки, Университет медицинских и медицинских наук RAK, Объединенные Арабские Эмираты
    [email защищен]
    Dr. Munira Nasreen Ansari
    Департамент Библиотека и информатика, Университет Карачи, Карачи
    [email защищен]
    Д-р Ниран Адеторо
    Факультет библиотеки и информатики, Университет Тай Соларин, Нигерия
    [email защищен]
    Dr.Богуслава Левандовска-Грушка
    Библиотечное отделение Польской академии наук, Польша
    [email protected]
    Dr. Mrs. W. Senevirathne
    Университетский библиотекарь, Открытый университет Шри-Ланки, Srilanka
    [email protected]

    2016

    2015

    2014

    2013

    2012

    2011

    2010

      Содержание

      Главный редактор
      Др.К.С. Шиврадж
      Библиотекарь университета, Университет KL, Андхра-Прадеш, Индия
      [email protected]
      Редакционный совет
      Dr. Muhammed Mezbah-ul-islam
      DLIS, Университет Дакки, Бангладеш
      [email protected]
      Dr.R. Balasubramanian
      Факультет библиотечных и информационных наук, Университет Бхаратидасан, Тамил Наду, Индия
      [email protected]
      Dr. Omer Hassan Abdelrahman
      Факультет библиотечных и информационных наук Хартумского университета, Судан
      [email protected]
      Prof.RN Mishra
      DLIS, Университет Мизорам, Aizawl
      [email защищен]
      Dr. Mahammad Gulam Ghouse Pasha
      Отдел библиотеки, Университет медицинских и медицинских наук RAK, Объединенные Арабские Эмираты
      [email защищен]
      Dr. Munira Nasreen Ansari
      Департамент Библиотека и информатика, Университет Карачи, Карачи
      [email защищен]
      Д-р Ниран Адеторо
      Факультет библиотеки и информатики, Университет Тай Соларин, Нигерия
      [email защищен]
      Dr.Богуслава Левандовска-Грушка
      Библиотечное отделение Польской академии наук, Польша
      [email protected]
      Dr. Mrs. W. Senevirathne
      Университетский библиотекарь, Открытый университет Шри-Ланки, Srilanka
      [email protected]

      Артикул

    Вы можете отправить свою научную статью в журнал всего за несколько кликов. Пожалуйста, следуйте шагам, описанным ниже: 1. Зарегистрируйте свои данные и выберите авторство. 2.Войдите со своим логином и паролем 3. «Начать новую отправку» и выполнить следующие 5 шагов:

    [gravityform name=»Регистрация» title=»false» description=»false»]

    Заявление о конфиденциальности

    Имена и адреса электронной почты, введенные на этом сайте журнала, будут использоваться исключительно для заявленных целей этого журнала и не будут доступны ни для каких других целей или какой-либо другой стороне.

    Заявление о конфиденциальности

    Имена и адреса электронной почты, введенные на этом сайте журнала, будут использоваться исключительно для заявленных целей этого журнала и не будут доступны ни для каких других целей или какой-либо другой стороне.

    Lorem1 ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Nulla convallis ultricies scelerisque. Fusce dolor augue, sollicitudin eget lacus vitae, rutrum commodo lacus. Praesent ullamcorper facilisis dui. Sed sucipit ID lorem ut dapibus. Integer dictum cursus nisl, quis ullamcorper augue. Sed non rutrum mauris. Maecenas in dolor est. Donec eget sagittis mi. Sed non leo eu odio mollis pulvinar vitae et leo. Integer eu feugiat tortor. Duis massa purus, eleifend id Erat eget, hendrerit semper risus.Suspendisse cursus varius dapibus

    Lorem1 ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Nulla convallis ultricies scelerisque. Fusce dolor augue, sollicitudin eget lacus vitae, rutrum commodo lacus. Praesent ullamcorper facilisis dui. Sed sucipit ID lorem ut dapibus. Integer dictum cursus nisl, quis ullamcorper augue.

    Подписка

    Подписка (на 12 выпусков):
    рупий 5000; За границу — 500 долларов США;
    Чек, выписанный в пользу «Informatics Publishing Limited»
    Нажмите здесь, чтобы скачать форму онлайн-подписки

    Скачать

    DD Почтовый адрес

    Lorem1 ipsum dolor sit amet,
    Lorem1 ipsum dolor sit amet,
    Lorem1 ipsum dolor sit amet.

    alexxlab

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.