Tipuri de date structurate. Mare enciclopedie a petrolului și gazelor

Pagina 1

Datele structurate din Ada pot fi folosite sub formă de matrice și înregistrări. În plus, datele structurate din Ada pot fi accesate folosind pointeri. Utilizarea matricelor cu limite nespecificate face posibilă parametrizarea matricelor și utilizarea subrutinelor care utilizează ca parametri matrice de dimensiuni variabile.

Semantica variabilelor în limbajul PILOT / 2.

Procesarea datelor complex structurate în memoria externă este o proprietate distinctivă a tuturor LPZ-urilor. Dar, pe lângă aceasta, sunt necesare și variabile obișnuite. De aceea sunt introduse registre și stive în PILOT/2.

Seturile de proceduri care reprezintă date structurate au o proprietate interesantă și uneori utilă: pot fi folosite pentru a construi alte reprezentări posibile. Deci, de exemplu, vizualizarea listă 2 urmează în mod logic din vizualizarea listă 1, iar prima dintre ele ar putea fi echipată cu instrucțiuni folosind directive de control adecvate care ar permite afișarea celei de-a doua vederi. În acest context, vizualizarea listă 2 s-ar comporta ca un set normal de proceduri care produc rezultate. Această capacitate a declarațiilor logice de a funcționa simultan atât ca proceduri obișnuite, cât și ca reprezentări ale structurilor de date arată că orice presupusă distincție între proceduri și date este în esență pragmatică și se referă doar la utilizarea acestor resurse și nu la atributele lor inerente.

Componentele unui tablou reprezintă date structurate de același tip. O matrice combină date cu aceleași proprietăți. Spre deosebire de matrice, componentele unui produs direct (cartezian) pot avea diferite tipuri. Produsul direct (cartezian), ca o matrice, este unul dintre tipurile de date structurate de bază și se mai numește înregistrare sau structură.

Cunoștințele sunt date bine structurate sau date despre date sau metadate.

În termeni de reprezentare, datele structurate sunt formate folosind simboluri funcționale care permit ca părțile sale constitutive să fie asamblate în grupuri. Deci, de exemplu, lista (10 20 30) ar putea fi reprezentată de termenul 10.20.30. NIL, în care fiecare functor punct grupează elementul în stânga sa cu coada listei în dreapta. Atât constantele, cât și termenii structurați pot fi considerați ca obiecte esențial pasive destinate a fi manipulate prin proceduri.

Tehnologia ALTOP, creată pe baza lucrului la software-ul sistemului de control automat, este axată pe clasa de programe structurate de prelucrare a datelor. Această dezvoltare include instrumente originale pentru compilarea descrierilor inițiale, discutate în secțiunile 2.4 și 2.5, și o metodologie de proiectare (a se vedea cap.

Astfel, clasa de date structurate reprezintă date pentru care stocarea necesită crearea de seturi fixe de formate. Bazele de date care stochează astfel de date sunt formatate cu o schemă deterministă, orientată spre fixarea și clasificarea preliminară a obiectelor din mediul extern, enunțarea precisă a proprietăților și relațiilor descrise în baza de date dintr-un set pre-creat de formate fixe.

O bază de date este o colecție de date structurate.

Sunt utilizate diverse tehnici și metode pentru a plasa date structurate în structuri de memorie liniare. De regulă, astfel de date sunt prezentate sub formă de liste, iar eficiența căutării și alte caracteristici ale sistemelor de prelucrare a datelor depind direct de organizarea lor.

Numele în programe sunt folosite pentru a desemna variabile simple, date structurate, elemente de date structurate, constante, subrutine, operații, etichete de instrucțiuni, parametri formali și alte elemente de program. Numele pot fi necompuse sau compuse.

Limbajul limbajului se bazează pe mijloace non-operatoare de descriere a datelor structurate ierarhic. Acesta determină în mod unic traiectoria mișcării și accesul la baza de date. În plus, limbajele au instrumente similare limbajelor de programare procedurală.

Un chestionar oficial conceput pentru prelucrarea și înregistrarea datelor structurate.

În această terminologie, o bază de date poate fi definită ca o colecție de date special structurate și conexiuni între elementele, segmentele și înregistrările logice ale acestora. Construirea bazelor de date în această înțelegere este posibilă numai pentru obiectele informaționale care au proprietăți comune întregii clase. Dacă este necesar să se furnizeze obiecte cu proprietăți individuale într-o bază de informații, este recomandabil să se construiască baze de date nestructurate care să permită înregistrarea informațiilor în limbaj natural.

26.05.2017 Timp de citire: 30 minute

Una dintre cele mai profunde dorințe ale proprietarilor de site-uri și ale specialiștilor SEO este să-și facă site-ul să iasă în evidență în rezultatele căutării, astfel încât să iasă în evidență față de concurenți și utilizatorii să facă clic mai des pe el. Cea mai eficientă metodă de a atinge acest obiectiv este să lucrezi cu date structurate. În acest articol vom încerca să înțelegem ce sunt datele structurate și cum le puteți implementa pe site-ul dvs.

De unde a început totul?

Schema unificată de formate pentru marcarea semantică a site-urilor, pe care acum o cunoaștem și o folosim cu toții, a apărut în 2011 cu sprijinul unor giganți precum Google, Yahoo! și Microsoft (mai târziu s-a alăturat un al patrulea jucător, Yandex). Înainte de aceasta, marcarea datelor exista în diferite formate și nu exista o structură unică. De exemplu, Yahoo! exista un serviciu numit „SearchMonkey”, care deja în 2008 vă permitea să marcați datele pe o pagină și să creați fragmente unice în rezultatele căutării motorului dvs. de căutare.

Corporațiile aveau un obiectiv global - să dezvolte un format comun pentru datele structurate care să îmbunătățească afișarea site-urilor în motoarele de căutare și să îmbunătățească calitatea căutării. Inițiatorii și-au atins obiectivele, în urma căruia a luat naștere dicționarul schema.org, care combină un număr imens de reguli pentru marcarea micro-datelor pe site.

Ce sunt datele structurate?

Datele structurate sunt informații care sunt prezentate într-o formă unificată și corectă, cu respectarea unui anumit set de reguli.

Nu vom descrie principiile de lucru cu fiecare dicționar; vom analiza mai detaliat doar trei dintre ele: Json-ld, Opne Graph și schema.org.

Să începem cu popularul dicționar de microdate schema.org. Rezultatul colaborării dintre Google, Yahoo!, Microsoft și Yandex se dezvoltă activ și este actualizat în mod regulat până în prezent. La momentul creării articolului, dicționarul conține descrieri pentru 589 de tipuri de documente, 860 de proprietăți ale obiectelor și 114 de valori specifice. O listă completă a tuturor proprietăților este listată într-o ierarhie ramificată pe această pagină.

Cel mai mare tip de entitate din dicționarul schema.org este Thing, care, la rândul său, este împărțit în alte câteva subtipuri. Unii dintre ei:

• CreativeWork – un set general de reguli pentru descrierea muncii creative: articole, cărți, filme, fotografii, software etc.;
• Eveniment – ​​un set de reguli pentru evenimente care au avut loc sau vor avea loc într-o anumită perioadă de timp: întâlniri, concerte, expoziții etc.;
• Intangibil este o clasă de servicii care include mai multe lucruri intangibile, cum ar fi dimensiuni, evaluări, descrieri ale locurilor de muncă vacante, servicii etc.;
• Organizație – un set de reguli pentru marcarea organizațiilor, o listă completă a diferitelor tipuri de afaceri este listată pe pagina localBusiness. De asemenea, puteți vizualiza această listă în ajutorul Yandex https://yandex.ru/support/webmaster/supported-schemas/address-organization.html;
• Persoană – o entitate folosită pentru a descrie persoane sau personaje în viață, decedate, fictive;
• Loc – un set de reguli pentru ceva care are o locație fizică fixă ​​(clădire, parc, monument etc.);
• Produsul este tot ceea ce este creat pentru vânzare. De exemplu, o pereche de pantofi, un bilet sau o mașină.

Fiecare subtip include un număr mare de etichete pentru descriere, astfel încât aproape orice tip de afacere va găsi tipul de marcaj necesar.

Majoritatea etichetelor din dicționar au cazuri de utilizare sub forma unui exemplu de cod HTML sau a unui script JSON-LD. Mai jos vom analiza exemple de aspect de pagină cu un articol (articol), produs (produs) și organizație (organizație).

Șablon de marcare a articolului folosind schema.org

Cel mai adesea, microdate precum URL, dataPublished, dateModified, titlul, imaginea, autorul, editorul etc. sunt marcate. Să ne uităm la un exemplu specific:

Exemple de marcare a articolelor folosind schema.org PRENUMELE NUMELE „LĂȚIME LOGO ÎN PIXELI” înălțime= „ÎNĂLȚIME LOGO ÎN PIXELI” src= „LINK IMAGINE LOGO” alt= /> ARTICOL TITLUL ARTICOLUL DESCRIERE NUME AUTOR TITUL H1 „Previzualizare lățime în pixeli” height= „previzualizare înălțime în pixeli” src= „LINK PENTRU PREVIZUalizare imagine” alt= „DESCRIERE ALTERNATĂ PREVIZUalizare" /> ОСНОВНОЙ ТЕКСТ СТАТЬИ ДОЛЖЕН БЫТЬ ЗДЕСЬ !}

Cele mai multe articole etichetate urmează un model similar. Este de remarcat faptul că în acest exemplu, unele dintre etichete sunt indicate în secțiune (meta descriere și link către autor în g+), iar restul este scris în corpul documentului HTML. Nu este necesar să folosiți anumite etichete, de exemplu, un articol se va simți grozav fără a-l marca cu etichetele articolului sau ale editorului, dar este puțin probabil să treacă verificarea validității în instrumentele Yandex sau Google.

Imaginea 3. Exemplu de pagină în rezultatele căutării cu micromarkup pentru articole în Google. Data publicării apare lângă articol.

Imaginea 4. Un exemplu de pagină în rezultatele căutării pentru aceeași solicitare ca în Imaginea 3, numai în Yandex. Data apare în dreapta, cu data publicată sau creată în partea de sus și data modificată mai jos.

Șablon de micro-markup card de produs folosind schema.org

Următorul tip de micro markup pe care îl vom lua în considerare va fi produsul sau, cu alte cuvinte, marcajul semantic al unui card de produs.

CUPRINS H1 "LINK TO IMAGE" title= "CONTENTS H1" >!} PREȚUL ÎN RUBLE INDICĂ DISPONIBILITATEA PRODUSULUI DESCRIEREA PRODUSULUI

Acordați o atenție deosebită formatului prețului, deoarece majoritatea erorilor în micro-marcarea cardurilor de produse se află acolo. Putem scrie orice preț în text în orice format, iar direct în eticheta de preț în sine indicăm prețul strict în format monetar, altfel motoarele de căutare vor ignora această linie.

Imaginea 5. Un exemplu din rezultatele căutării Google indicând prețul în formatul „FROM” și „TO”.

Șablon de schemă de organizare folosind schema.org

Ultimul model pe care îl vom analiza este marcajul organizației. De obicei, acest marcaj este folosit pentru a structura informațiile pe o pagină de contact.

NUMELE ORGANIZATIEI STRADA, ORASUL, REGIUNEA. „LINK TO LOGO” /> Telefon: NUMĂR DE TELEFON

schema.org are un vocabular foarte mare. Din această cauză, pot apărea dificultăți atunci când lucrați cu acesta, dar nu toate etichetele din marcaj sunt necesare și majoritatea pot fi abandonate. În exemplele date, am indicat cele mai elementare etichete care pot fi folosite atunci când lucrați cu marcajul schema.org, dar pot fi mult mai multe.

Google are un special instrument pentru marcarea paginilor conform dicționarului schema.org. Facilitează mult crearea machetelor de pagină.

Imaginea 6. Exemplu de la Yandex. Informații suplimentare despre organizație sunt afișate sub descrierea paginii și pot fi implementate fie manual, folosind marcaj, fie folosind serviciul Yandex.Directory.

Avantajele și dezavantajele micromarkupului schema.org

• Dicționar mare care este actualizat constant;
• Sprijinit de toate motoarele de căutare populare;
• Codul nu este ascuns de scripturi și este cuprins în întregime în conținutul paginii;
• Îmbunătățește afișarea fragmentelor în rezultatele căutării;
• Puteți găsi markup pentru aproape fiecare site;
• Există pluginuri pentru a automatiza generarea de micro markup;
• Dezvoltarea și extinderea activă.

• Un număr mare de scheme de marcare pot speria un utilizator nepregătit;
• Sunt necesare cunoștințe de bază despre modificarea aspectului și codului paginii;
• Complica codul HTML, ceea ce incetineste dezvoltarea site-ului;
• Toată documentația oficială de referință este în limba engleză;
• Nu toate proprietățile au exemple de utilizare pe site-ul oficial.

Instrumente pentru lucrul cu micro markup schema.org

Când lucrați cu micro markup schema.org, servicii precum:

• Instrument de validare a datelor structurate de la Google;
• Asistent pe micro-marcarea paginilor conform dicționarului schema.org de la Google. Ca rezultat, obținem codul HTML al paginii cu micro-markup deja implementat;
• Verificarea marcajului semantic de la Yandex;
• Site-ul oficial de marcare;
• Traducere neoficială a site-ului web schema.org în limba rusă;
• „All In One Schema.org Rich Snippets”, „Wprichsnippets.com”, „Schema App Structured Data” - pluginuri pentru WordPress care generează automat markup semantic schema.org;
• Notepad++ - sau orice alt editor de text.

Acest protocol a fost dezvoltat de Facebook pentru a îmbunătăți afișarea fragmentelor de link de pe site-uri externe pe rețelele sociale. Acesta este probabil unul dintre cele mai simple și mai mici dicționare de microdate. Puteți începe să implementați marcajul cu patru proprietăți de bază:

• og:title - titlul paginii.
• og:type - tip de obiect, de exemplu, „music.album”(album). În funcție de tip, sunt acceptate alte proprietăți. Toate caracteristicile posibile ale etichetei de tip sunt enumerate pe site-ul oficial.
• og:image - URL-ul imaginii.
• og:url - adresa URL canonică a obiectului.

Toate etichetele de marcare „Open Graph” sunt scrise în container.

Pe lângă proprietățile de bază, puteți specifica și altele suplimentare care vor îmbunătăți afișarea linkurilor pe rețelele sociale:

• og:audio – URL la fișierul audio dacă se redă muzică la deschiderea paginii.
• og:determiner este cuvântul care apare înaintea numelui acestui obiect într-o propoziție. Tastați enum (a, an, the, "", auto). Dacă este selectat automat, consumatorul de date trebuie să aleagă între „a” sau „an”. Valoarea implicită este „ ” (gol). Eticheta este cea mai relevantă pentru segmentul vorbitor de limba engleză datorită utilizării diferitelor articole precum „a”, „the”, „an”, etc.
• og:description – descrierea paginii, numărul permis de caractere de la 160 la 295 de caractere.
• og:locale – limba și țara. Formatul de afișare este language_TERRITORY, implicit este en_US. Pentru segmentul în limba rusă, eticheta ru_RU este scrisă.
• og:locale:alternate – limbă sau țară alternativă.
• og:site_name – numele site-ului.
• og:video – adresa URL a videoclipului.

Deschideți șablonul de aspect al paginii grafic

Mai jos este un exemplu de cod HTML cu toate proprietățile posibile; în practică, unele dintre etichetele specificate nu sunt specificate și cele patru proprietăți standard sunt suficiente:

TITLUL PAGINII...

Avantajele și dezavantajele microdatelor Open Graph

Ultimul tip de marcare și structurare a datelor pe care îl vom analiza este JSON-LD. Acest nume groaznic înseamnă „JavaScript Object Notation Linked Data”. „World Wide Web Consortium” sau, cu alte cuvinte, „W3C” este responsabil pentru dezvoltarea formatului. Acest format îndeplinește aceeași funcție ca schema.org, dar într-un mod ușor diferit: structurează datele folosind JavaScript, ceea ce face munca de câteva ori mai ușoară.

Unul dintre avantajele acestui format este că dicționarul schema.org este folosit pentru a descrie datele. Astfel, folosind scripturi JSON-LD putem descrie orice tip de entitate și îmbunătăți afișarea site-ului nostru în rezultatele căutării, petrecând un minim de timp pentru aceasta. Mai mult, acest lucru se poate face fără a introduce etichete HTML în corpul paginii; trebuie doar să specificați în container, apoi să scrieți toate condițiile de marcare necesare și să închideți scriptul.

Pentru claritate, să comparăm schema.org și marcajul JSON-LD:

Adidași

Adidași ( "@context" : "https://schema.org/" , "@type" : "Produs" , "preț" : "100.00")

Șablon de marcare a articolului folosind JSON-LD

Am luat un exemplu de markup folosind JSON-LD bazat pe micro-marcarea unui articol din schema.org din același material de mai sus. Se folosesc toate aceleași proprietăți.

TITLUL ARTICOLULUI //Este indicat tipul de script, în cazul nostru este ld+json ("@context" : "https://schema.org" ,//Se specifică biblioteca care va fi folosită pentru a marca pagina " @type" : "Articol" ,/ /Specificați tipul de entitate "mainEntityOfPage" : ( //Se specifică ID-ul articolului, de obicei linkul către articol este pur și simplu specificat "@type" : "WebPage" , "@id " : "LINK LA ARTICOL" ), "url" : "LINK LA ARTICOL " , // Specificați linkul canonic către articolul "datePublished" : "DATA PUBLICĂRII" , // Specificați data publicării "dateModified" : "DATA SCHIMBĂRII" , // Specificați data modificării "titlu" : "TITUL H1" , // Specificați titlul "imagine" : ( "@type" : "ImageObject" , "url" : "LINK TO PREVIEW" , //Inserează un link către imaginea pentru previzualizarea articolului "height" : PREVIEW HEIGHT IN PIXELS , //Specifică înălțimea și lățimea imaginii în pixeli "width" : PREVIEW WIDTH IN PIXELS), "articleBody" : "" , "author" : ( "@type" : "Person" , "name" : "AUTHOR NAME" , //Specificați numele autorului "url" : "LINK LA PROFILUL AUTORULUI (G+, PAGINA PERSONALĂ DE PE SITE) )" //Specificați un link către profilul autorului de pe Google Plus sau către pagina personală de pe site), "editor": ( "@type": "Organizație", "nume": "NUMELE ORGANIZĂȚIEI" ,//Indicați numele organizației „logo” : ( „@type” : „ImageObject” , „url” : „LINK TO LOGO” ,//Indicați un link către logo-ul companiei „height” : LOGO HEIGHT , // Înălțimea și lățimea logo-ului „lățimea” se notează: LOGO WIDTH ) ) ) TITLUL ARTICOLULUI

Apare o întrebare firească: ce este mai bun schema.org sau JSON-LD? Este imposibil să dai un răspuns clar aici. Lucrul cu micro-markup în format JSON-LD este mai ușor și mai plăcut decât lucrul cu același dicționar schema.org în format HTML, dar are și dezavantajele sale. De exemplu, motorul de căutare Google este sfătuit să folosească această tehnologie pentru a-și marca paginile. Dar există probleme cu Yandex: acest tip de marcare nu este încă afișat în rezultatele căutării din cauza scripturilor, deși paginile cu marcaj JSON-LD sunt verificate pentru valabilitate.

Motorul de căutare Yandex nu afișează informații marcate folosind metalimba JSON-LD în rezultatele căutării.

Imaginea 8. Scrisoare de la suport tehnic Yandex cu privire la planurile pentru JSON-LD. Mulțumim utilizatorului pentru captură de ecranOleh Holovkin .

În acest caz, trebuie să vă setați corect prioritățile. Dacă aveți nevoie de fragmente extinse în Yandex și Google, atunci folosim vechiul marcaj schema.org; dacă vizam Occidentul și motorul nostru principal de căutare este doar Google, atunci marcajul JSON-LD trebuie luat și implementat fără întârziere.

Avantaje și dezavantaje ale marcajului JSON-LD

• Formatul este ceva mai simplu în comparație cu schema.org;
• Recomandat de Google;
• Există pluginuri de înaltă calitate pentru motorul WordPress;
• Datorită JavaScript, marcajul este „invizibil” pentru utilizatorul obișnuit, spre deosebire de HTML;
• Scriptul este plasat numai în container fără a introduce linii suplimentare de cod în corpul site-ului;
• Validat în instrumentele oficiale de verificare Yandex și Google.

Cum altfel îți poți marca site-ul?

Metodele de marcare enumerate mai sus se referă la intervenția directă în codul sursă al paginii, dar există și alte metode de structurare a datelor. Acestea sunt Data Highlighter (Marker) de la Google și „Produse și prețuri” de la Yandex. Folosind aceste instrumente, puteți extinde direct fragmente de pagină în rezultatele căutării din panoul pentru webmasteri.

Imaginea 9. „Marcator” în Search Console și serviciul „Produse și prețuri” de la Yandex.

Marker Google

Pentru a începe marcarea, aveți nevoie de:

Mergi la instrumentși selectați tipul de date pentru marcare. Momentan sunt doar 9 dintre ele:

• Evenimente
• Organizații locale
• Recenzii de cărți
• Aplicații
• Produse
• Restaurante
• Articole
• seriale TV
• Filme

Imaginea 10. Panoul pentru selectarea tipului de informații pentru marcare în Search Console.

În continuare, Google va oferi să verifice cinci pagini pentru corectitudinea marcajului automat. Dacă în timpul procesului de verificare sunt găsite erori în marcaj, acestea pot fi corectate. Acordați o atenție deosebită prețurilor dacă marcați carduri de produse, deoarece instrumentul face adesea greșeli în marcarea costului. Dacă instrumentul a marcat o pagină pe un subiect diferit (de exemplu, ați marcat carduri de produse și a sugerat marcarea paginii de contacte), atunci această pagină poate fi ștearsă folosind butonul din colțul din dreapta sus.

Imaginea 12. Buton pentru ștergerea unei pagini de marcare definită incorect din Search Console.

După verificarea mostrelor, verificăm din nou lista de pagini marcate și le publicăm. La finalizare, Search Console va afișa o listă cu toate grupurile de pagini etichetate de pe site care pot fi editate sau șterse complet.

Imaginea 13. Exemplu de listă de pagini deja marcate folosind Google Marker.

Aceasta încheie marcarea folosind Google Marker. În acest caz, nu este absolut necesar să cunoașteți HTML sau JavaScript; trebuie doar să marcați manual fiecare pagină, iar Google însuși va procesa datele și va face ajustări la fragmentele de căutare. Dar Marker are și argumentele sale pro și contra.

Avantaje și dezavantaje ale marcajului folosind Google Marker

• Marcare fără a interfera cu codul sursă al paginilor;
• Instrumentul se află direct în Google Search Console;
• Paginile sunt marcate semi-automat;
• Puteți grupa pagini după tip;

• Marcajul va apărea numai în rezultatele căutării Google;
• Instrumentul nu marchează întotdeauna informațiile corect;
• Când marcați un site web mare, există multă muncă manuală.

Serviciul „Produse și prețuri” Yandex

Acest instrument în sine nu are legătură cu înțelegerea obișnuită a marcajului paginii, deoarece în Yandex este de obicei folosit pentru a încărca informații despre un produs în Yandex.Market în format YML. În mod ciudat, Yasha a reușit să găsească o utilizare pentru acest tip de informații despre un produs, iar acum site-urile marcate cu acest serviciu sunt adesea găsite în rezultatele căutării organice. Caracteristica principală a „Produse și prețuri” este afișarea prețului unui produs/serviciu în dreapta link-ului site-ului web în rezultatele căutării Yandex.

Imaginea 14. Un exemplu de afișare a prețului unui serviciu în rezultatele căutării Yandex cu serviciul „Produse și prețuri” conectat.

Serviciul „Produse și prețuri” poate fi folosit nu numai de magazinele online, ci și de organizațiile care furnizează servicii. În acest caz, va trebui să creați manual documentul YML.

Deci, pentru a conecta serviciul „Produse și prețuri” în Yandex, trebuie să:

Adăugați site-ul dvs. la Yandex Webmaster și accesați serviciul „Produse și prețuri”;

Apoi, trebuie să acceptați termenii acordului dacă acest serviciu nu a fost conectat la site înainte.

Imaginea 15. Oferte Yandexfamiliariza cu format YML șimanagement prin conexiune.

Avantaje și dezavantaje ale instrumentului Produse și prețuri Yandex

• Distinge foarte mult site-ul de alți concurenți în căutare și crește CTR;
• Înainte de a merge pe site, utilizatorul primește informații despre costul serviciului/produsului;
• Pe lângă preț, documentul YML specifică și alți parametri care sunt luați în considerare și la generarea fragmentului;
• În cele mai populare motoare de site-uri web, generarea fișierelor are loc automat sau semi-automat.

• Rezultatele cu prețuri vor fi vizibile numai în rezultatele Yandex;
• Încărcarea unui document YML nu este furnizată în toate CMS-urile;
• Dacă prețurile de pe site se modifică frecvent, este necesară generarea regulată a documentelor;
• Este nevoie de forță de muncă dacă trebuie să marcați manual un număr mare de pagini.

Instrumente pentru lucrul cu serviciul Produse și prețuri Yandex

Spre deosebire de Google Marker, pentru a lucra cu un fișier YML, veți avea nevoie de următoarele instrumente pentru a funcționa:

• Lista de motoare de site-uri web cu capacitatea de a încărca documente YML;
• Generator de documente YML pentru generarea manuală a unui fișier;

Concluzie

Implementarea marcajului de date structurate este un pas important care poate crește ulterior CTR-ul site-ului în căutare și poate îmbunătăți afișarea conținutului în rezultatele căutării. Există mai multe modalități de a marca site-ul dvs., dar în acest moment cea mai dovedită este implementarea de marcare schema.org, deoarece alte metode fie au funcționalitate limitată, fie sunt marcate în același motor de căutare.

Fiecare metodă de etichetare a datelor are propriile sale avantaje și dezavantaje; înainte de a începe implementarea, ar trebui să vă evaluați cu atenție capacitățile și să alegeți cea mai bună opțiune. Metodele de marcare individuale pot fi combinate între ele, de exemplu, Open Graph cu schema.org și „Produse și prețuri” de la Yandex. Și rețineți: prezența micro-markup-ului pe site nu garantează o modificare a fragmentului de căutare în rezultate; în primul rând, facilitează accesarea cu crawlere a site-ului de către motoarele de căutare.

Articol intocmit de: Abdullin Konstantin, tehnolog SEO-expert al companiei de site-uri web

Subiectul 4.7

Programarea algoritmului
formare si prelucrare
tablouri unidimensionale

Date structurate

Adesea este necesar să se prelucreze nu date unice, ci o colecție de date de același tip. De exemplu, sarcina funcția de tabelare, care constă în obținerea unei secvențe de valori ale unei anumite funcții pentru mai multe valori de argument. Pentru a stoca intermediar fiecare valoare a datelor primite, trebuie să vă declarați propria variabilă cu un nume unic.

Referirea la fiecare variabilă secvență după nume se transformă într-un șir lung de operații similare cu fiecare variabilă. Codul programului devine slab vizibil. Un astfel de program necesită multă memorie pentru a găzdui.

Pentru a elimina aceste probleme, limbajele algoritmice folosesc date structurate. Cele mai simple date structurate sunt seturi de date .

Un tablou este o colecție de variabile de același tip ( elemente de matrice). Toate variabilele au același nume, iar pentru a accesa un anumit element al matricei, se folosește un identificator suplimentar - numărul său de serie (index), care începe de la 0.

În plus față de matrice în programare, alte structuri de date standard pot fi utilizate pentru a construi algoritmi eficienți, precum structuri de date precum stive, cozi, liste legate si altii.

Alături de structurile de date standard, pot fi utilizate structuri de date definite de utilizator. Aceste structuri de date sunt definite prin utilizarea instrumentelor de programare orientate pe obiecte clase .

4.7.2. Instrumente pentru descrierea și lucrul cu unidimensional
seturi de date

O matrice este o succesiune de variabile de același tip, unite printr-un comun Nume. De exemplu: o matrice unidimensională a(9) constă din 10 elemente cu un nume comun a: a(0), a(1), a(2), a(3),..., a(9) , ordonat după indicele i , care ia valori de la 0 la 9:

a(i)
i

O matrice este declarată într-un program VB în același mod în care sunt declarate variabile simple. Dacă matricea este declarată local, poate fi folosit doar în procedura în care este declarat. Dacă matricea este declarată ca global, poate fi folosit oriunde în program.

Când declarați o matrice, declarația de declarare trebuie să includă următoarele informații:

· numele matricei– numele (identificatorul) care este folosit pentru a reprezenta matricea în program;

· tip de date– tipul de date pe care îl au elementele matricei;

· dimensiune (rang)– numărul de dimensiuni ale tabloului declarat (adică numărul de indici atunci când este declarat; tablourile unidimensionale au o singură dimensiune);

· cantitatea de elemente– numărul de elemente care vor fi conținute în tablou.

Să ne uităm la exemple de descrieri de matrice:

În aceste exemple sunt declarate următoarele matrice:

· tablou unidimensional d, format din 31 de elemente de tip Integer cu indici de la 0 la 30;

· tablou unidimensional a, format din 11 elemente de tip Double cu indici de la 0 la 10;

· tablou bidimensional b, format din 14x11=151 elemente de tip Single cu indici de-a lungul rândurilor de la 0 la 13 și coloane de la 0 la 10.

Vă rugăm să rețineți că valoarea limitei inferioare a matricei în VBpoate fi doar 0 .

Astfel, matricea constă din elemente care pot fi accesate folosind indici. La accesarea elementelor matricei indici sunt scrise după nume între paranteze și pot fi orice expresie întreagă validă. De exemplu, d(24), a(2*i+1).

Rețineți că numărul de indici indică dimensiunea matricei. Deci, în exemplul de mai sus, dimensiunea tabloului a(10) este egală cu unu. Tabloul b(2,3) are dimensiunea 2.

Spre deosebire de dimensiuni , dimensiunea matricei este numărul de elemente din matrice. În exemplul nostru, dimensiunea matricei, a(10) este 11.

Înainte de a utiliza o matrice într-un program, aceasta trebuie declarată folosind instrucțiunea Dim, iar elementelor matricei trebuie să li se atribuie valori specifice. Dim operator alocă spațiu de memorie computer pentru a plasa elemente de matrice, pune la zero elementele matricelor numerice sau umple elementele matricelor de șiruri cu șiruri goale (""").

Ca și în cazul tipurilor de date simple, atunci când se declară matrice, care sunt tipuri de date structurate, există două moduri de a aloca memorie: static– în etapa de compilare înainte de executarea programului și dinamic– în timpul executării programului. În mod implicit, un tablou ale cărui limite sunt specificate prin expresii constante este considerat static. Memoria pentru a găzdui o astfel de matrice este alocată în etapa de compilare și este păstrată pentru întreaga perioadă de execuție.

Puteți umple elemente de matrice cu valori specifice utilizând intrare valori ale elementelor de matrice folosind operatorul sarcinile sau folosind initializare elemente de matrice.

Inițializarea elementelor de matrice este o atribuire element cu element a unei valori într-o declarație de matrice. În acest caz, dimensiunea tabloului nu este specificată în paranteze după numele matricei, ci este determinată implicit de mărimea listei de valori. Lista de valori începe cu elementul de la indicele 0 și este închisă în bucle paranteze, De exemplu:

Trebuie remarcat faptul că, indiferent de sarcina specifică, algoritmii de formare și procesare a matricei sunt de obicei construiți folosind structuri ciclice obișnuite:

Pentru a facilita lucrul cu matrice în proceduri, funcția încorporată este utilizată pentru a determina limita superioară a matricei
Legat( ArrayName).

Această funcție returnează (determină) numărul ultimului element al matricei și vă permite să procesați matrice în proceduri fără a trece numărul de elemente ale matricei ca parametru. De exemplu,

De asemenea, puteți utiliza metoda GetUpperBound() pentru a determina limita superioară a unui tablou unidimensional. Deoarece matricea este unidimensională, valoarea 0 ar trebui specificată în paranteze. De exemplu:

În plus, știm că cuvântul cheie ByVal specifică faptul că un argument de matrice este transmis după valoare, iar cuvântul cheie ByRef specifică faptul că un argument de matrice este transmis prin referință. Rețineți că dacă cuvintele cheie ByVal sau ByRef sunt omise, argumentul matricei este transmis prin referință.

Astfel, atunci când se descriu parametrii formali ai oricărei proceduri după ArrayNameTrebuie să includeți întotdeauna paranteze goale, deoarece acestea indică faptul că acest parametru este o matrice unidimensională.

Rețineți că nu există paranteze după numele matricei, care este parametrul real.

După cum știți, transmiterea argumentelor după valoare (folosind cuvântul cheie ByVal) face ca VB să transmită o copie a datelor către procedură. Prin urmare, nu ar trebui să treceți matrice după valoare decât dacă aveți nevoie cu adevărat.

Informatica 2017

Profesor: Makhno K.V.

Subiectul lecției: „Fișierele și prelucrarea lor. date structurate"

Scop: introducerea elevilor în conceptul de matrice, luarea în considerare a tehnicilor de lucru cu aceste tipuri de matrice.

Obiectivele lecției:

Educational– dezvoltarea interesului cognitiv, gândirea logică.

Educational– introduceți conceptul de matrice, studiați și consolidați abilitățile de bază în lucrul cu matrice.

De dezvoltare– dezvoltarea gândirii logice, a memoriei, a atenției, lărgirea orizontului.

Tipul de lecție: lectie - invatarea de material nou.

Vedere: lecție - prelegere.

Tehnologie: problematic - cercetare.

Echipamente: postere care prezintă sintaxa matricei în toate cele trei limbaje de programare utilizate, tablă interactivă, proiector.

Planul lecției

Organizarea timpului.

Studierea unui subiect nou.

Etapa de generalizare, sistematizare a cunoștințelor și consolidare a celor învățate.

Rezumând, teme.

În timpul orelor

Astăzi, în lecție, trebuie să prezentăm o imagine holistică a tipurilor de date ale limbajului Pascal. Pregătiți-vă să percepeți cu atenție informațiile. În timpul prelegerii, va fi prezentată o prezentare, care va afișa puncte importante ale subiectului. Trebuie să le notați în caiet.

Funcționarea oricărui program este asociată cu prelucrarea datelor. Datele destinate prelucrarii se numesc initiale si sunt de obicei specificate la inceputul programului. În timpul execuției, programul poate solicita date sursă lipsă.

În timpul execuției programului, datele de intrare sunt convertite în rezultate.

Fiecare element de date utilizat într-un program este o constantă sau o variabilă.

Tipurile de date structurate definesc o colecție ordonată de variabile scalare și sunt caracterizate de tipul componentelor lor.

Tipurile de date structurate, spre deosebire de cele simple, definesc multe valori complexe cu un singur nume comun. Putem spune că tipurile structurale determină un anumit mod de a forma noi tipuri din cele existente.

Există mai multe metode de structurare. După metoda de organizare și tipul componentelor în tipurile de date complexe, se disting următoarele soiuri: tip obișnuit (matrice); tip combinat (înregistrări); tip de fișier(fișiere); mai multe tipuri; tipul de șir (șiruri de caractere); în limbajul Turbo Pascal versiunea 6.0 și mai veche, a fost introdus un tip de obiect (obiecte).

Spre deosebire de tipurile de date simple, datele de tip structurat se caracterizează prin multiplicitatea elementelor care formează acest tip, adică. o variabilă sau constantă de tip structurat are întotdeauna mai multe componente. Fiecare componentă, la rândul său, poate aparține unui tip structurat, adică. este posibilă cuibărirea tipurilor.

Toate tipurile de date structurate necesită o analiză separată și vor fi studiate în detaliu de noi în viitor, dar astăzi le vom defini doar.

Linii. Un șir este o secvență de caractere dintr-un tabel de coduri de computer personal. Numărul de caractere pe linie poate varia de la 0 la 255.

Matrice. Tipurile simple definesc seturi distincte de valori inseparabile. În schimb, tipurile structurate definesc seturi de valori complexe, fiecare dintre acestea formând o colecție de mai multe valori de alt tip. În tipurile structurale, se distinge un tip obișnuit (matrice). Array-urile au primit denumirea de tip obișnuit (sau rânduri) deoarece combină elemente de același tip, ordonate (decontate) după indici care determină poziția fiecărui element în matrice.

Mulțimi. Un set este un tip de date structurate care este un set de obiecte interconectate printr-o caracteristică sau un grup de caracteristici care pot fi considerate ca un întreg. Fiecare obiect din set este numit element al setului. Toate elementele mulțimii trebuie să aparțină unuia dintre tipurile scalare, cu excepția realului.

Înregistrări. Pentru a înregistra o combinație de obiecte de diferite tipuri în Pascal, se folosește un tip de date combinat - înregistrare. De exemplu, un produs dintr-un depozit este descris prin următoarele valori: nume, cantitate, preț, disponibilitatea unui certificat de calitate etc. În acest exemplu, numele este o valoare șir, cantitatea este întreagă, prețul este real și prezența unui certificat este booleană.

O înregistrare este cel mai general și mai flexibil tip de date structurate, deoarece poate fi formată din componente eterogene și exprimă în mod explicit relația dintre elementele de date care caracterizează un obiect real.

Fișiere. Este convenabil să aveți seturi mari de date înregistrate în memoria externă sub forma unei secvențe de semnale. În Pascal, în aceste scopuri sunt furnizate obiecte speciale - fișiere. Un fișier este o colecție de date înregistrate în memoria externă sub un anumit nume.

Luați în considerare problemele privind declararea variabilelor și constantelor de tip scalar.

Când începeți să rezolvați problemele privind declararea datelor de tip scalar, ar trebui să vă amintiți că:

Fiecare variabilă de program trebuie să fie declarată;

· declarațiile de variabile sunt plasate într-o secțiune care începe cu cuvântul var; constantele sunt plasate într-o secțiune care începe cu cuvântul const; variabilele tipurilor de utilizatori (enumerate și interval) sunt declarate după o schemă specială;

Numele variabilei poate folosi litere din alfabetul latin și numere (primul caracter trebuie să fie o literă);

Instrucțiunea pentru declararea constantelor arată astfel: ConstantName = valoare constantă;

Exemplu:

min=1; (valoare minima)

max=54; (valoare maximă)

//instrucțiunea pentru declararea variabilelor arată astfel: nume VariableName: tip;

k1: întreg; (numar de caiete)

k2:octet; (numar de creioane)

c1: real; (pretul unui caiet)

//instrucțiunile pentru declararea variabilelor de tip interval sunt plasate în două secțiuni tip, var și arată astfel:

zile=1..31; (zilele lunii)

zi de lucru: zile; (zile de lucru)

vihodday: zile; (sfârșit de săptămână)

//instrucțiunile pentru declararea variabilelor de tip enumerat sunt plasate în două secțiuni tip, var și arată astfel:

zile=(luni, marţi, miercuri, joi, vineri, sâmbătă, duminică) ; (zile)

zi: zile; (zilele săptămânii)

sezon: (mai, aprilie, iunie); (zile de vacanta)

Teme pentru acasă:

Pregătiți un raport despre orice program de aplicație.

Fiecare întreprindere are multe baze de date diferite care sunt completate din surse de date structurate. Datele structurate sunt date care sunt introduse în baze de date într-o formă specifică, de exemplu, tabele Excel, cu câmpuri strict definite. Un set de baze de date pentru întreprinderi este numit în literatura engleză Enterprise Data Warehouse (EDW) - literalmente „depozit de date”. Încă nu am întâlnit un analog al acestui termen în literatura în limba rusă, așa că să-l numim „depozit de date întreprindere”. Pentru frumusețe, vom folosi abrevierea engleză EDW.

Sursele de date structurate sunt aplicații care captează date din diferite tranzacții. De exemplu, acestea ar putea fi CDR-uri în rețeaua operatorului, notificări privind problemele de rețea (bilete de probleme), tranzacții financiare pe conturi bancare, datele sistemului ER (Enterprise Resource Planning), datele programului de aplicație etc.

Business intelligence BI (Business Intelligence) este o componentă de procesare a datelor. Acestea sunt diverse aplicații, instrumente și utilități care vă permit să analizați datele colectate în EDW și să luați decizii pe baza acestora. Acestea sunt sisteme de generare de rapoarte operaționale, interogări selective, aplicații OLAP (On-Line Analytical Processing), așa-numitele. „analiza perturbatoare”, analiză predictivă și sisteme de vizualizare a datelor. Mai simplu spus, un manager trebuie să vadă procesul de afaceri într-o formă ușor de citit, de preferință grafică și animată, pentru a lua rapid deciziile optime. Prima lege a afacerilor: decizia corectă este o decizie luată la timp. Dacă decizia corectă pentru ieri este luată astăzi, nu este un fapt că este încă corectă.

Dar dacă sursele de date sunt nestructurate, eterogene, obținute din surse diferite? Cum vor funcționa sistemele analitice cu ele? Încercați să selectați mai multe celule cu date dintr-un tabel Excel cu mouse-ul și să le lipiți într-un editor de text simplu (de exemplu, Notepad) și veți vedea ce înseamnă „date nestructurate”. Exemple de date nestructurate: e-mail, informații din rețelele sociale, date XML, fișiere video, audio și imagini, date GPS, imagini din satelit, date senzor, jurnale web, date de transfer al abonaților mobil, etichete RFID, documente PDF...

Pentru a stoca astfel de informații în centre de date (centre de date), se utilizează sistemul de fișiere distribuit Hadoop, HDFS (Hadoop Distributed File System). HDFS poate stoca toate tipurile de date: structurate, nestructurate și semi-structurate.

Aplicațiile Big Data pentru business intelligence nu sunt doar o componentă de procesare, ci și cu date, atât structurate, cât și nu. Acestea includ aplicații, instrumente și utilități care ajută la analiza unor volume mari de date și la luarea deciziilor pe baza datelor din Hadoop și a altor sisteme de stocare non-relaționale. Nu include aplicații tradiționale de analiză BI și nici instrumente de extensie pentru Hadoop în sine.

În plus, o componentă importantă a Hadoop este sistemul MapReduce. Este conceput pentru a gestiona resursele și procesarea datelor în Hadoop pentru a asigura fiabilitatea stocării și plasarea optimizată a datelor în centre de date distribuite geografic. Sistemul MapReduce este format din două componente principale - Map, care distribuie blocuri duplicate de date nestructurate pe diferite noduri ale sistemului de stocare (în scopul stocării fiabile a informațiilor) și Reduce - o componentă pentru eliminarea datelor identice, ambele pentru a reduce volumul total de stocare necesar și crește corectitudinea acțiunilor ulterioare asupra datelor. MapReduce se remarcă prin faptul că procesează datele acolo unde sunt stocate (adică în HDFS), în loc să le mute undeva pentru procesare și apoi să scrie rezultatele altundeva, ceea ce se face de obicei în EDW convențional. MapReduce are, de asemenea, un sistem de recuperare a datelor încorporat, de ex. dacă un nod de stocare eșuează, MapReduce știe întotdeauna unde să meargă pentru o copie a datelor pierdute.

Deși viteza de procesare a datelor MapReduce este cu un ordin de mărime mai mare decât metodele tradiționale de procesare cu extragere a datelor, cu toate acestea, datorită volumelor incomparabil de mari de date (de aceea sunt Big Data), MapReduce utilizează de obicei procesarea paralelă a fluxurilor de date ( modul lot). Cu Hadoop 2.0, gestionarea resurselor este o funcționalitate separată (numită YARN), astfel încât MapReduce nu mai este un blocaj în Big Data.

Trecerea la sistemele Big Data nu înseamnă că EDW tradițional ar trebui abandonat. În schimb, ele pot fi folosite împreună pentru a profita de ambele și pentru a extrage valoare comercială nouă din sinergiile lor.

Pentru ce sunt toate acestea?

Există o opinie larg răspândită în rândul consumatorilor de echipamente IT și telecom că toate aceste combinații spectaculoase de cuvinte și litere străine - Cloud Computing, Big Data și diverse alte IMS cu softswitch-uri sunt inventate de furnizori de echipamente vicleni pentru a-și menține marjele. Adică să vinzi, să vinzi și să vinzi noile dezvoltări. În caz contrar, planul de vânzări nu va fi îndeplinit și Bill Jobs Chambers va spune „ah-ah-ah”. Și „bonusul pentru trimestrul a fost acoperit”.

Prin urmare, să vorbim despre nevoia de toate acestea și despre tendințe.

Probabil, mulți nu au uitat încă teribilul virus gripal H1N1. Au existat temeri că ar putea fi chiar mai puternică decât gripa spaniolă din 1918, când numărul victimelor era de zeci de milioane. Deși medicii trebuiau să raporteze în mod regulat despre creșterea cazurilor de boli (și chiar le-au raportat), analiza acestor informații a fost întârziată cu 1-2 săptămâni. Și oamenii înșiși au aplicat, de regulă, la 3-5 zile de la debutul bolii. Adică, măsurile au fost luate, în general, retroactiv.

Dependența valorii informațiilor de timp ia de obicei forma unei curbe în formă de U.

Informațiile sunt cele mai valoroase fie imediat după ce sunt primite (pentru luarea deciziilor operaționale), fie după un anumit timp (pentru analiza tendințelor).

Google, care stochează mulți ani de istoric de căutare, a decis să analizeze cele 50 de milioane de interogări cele mai populare din punctele fierbinți ale epidemilor anterioare de gripă și să le compare cu statisticile medicale din timpul acestor epidemii. A fost dezvoltat un sistem pentru a stabili o corelație între frecvența anumitor interogări și s-au găsit 40-50 de interogări tipice. Coeficientul de corelare a ajuns la 97%.

În 2009 s-au putut evita consecințele grave ale epidemiei de H1N1, tocmai pentru că datele au fost obținute imediat, și nu după 1-2 săptămâni, când clinicile din zonele epidemice nu ar mai fi aglomerate. Aceasta a fost probabil prima utilizare a tehnologiei de date mari, deși nu se numea așa la acea vreme.

Este bine cunoscut faptul că prețul unui bilet de avion este foarte imprevizibil și depinde de mulți factori. De curând m-am trezit într-o situație în care aș putea cumpăra același bilet de clasă economică, de la aceeași companie aeriană în același oraș, în două variante posibile. Pentru un zbor care pleacă în trei ore seara, un bilet a costat 12 mii de ruble, iar pentru mâine dimineață devreme - 1500 de ruble. Repet, există o singură companie aeriană și chiar și aeronavele de pe ambele zboruri sunt de același tip. De obicei, prețul unui bilet devine mai scump cu cât ora de plecare este mai aproape. Există mulți alți factori care influențează prețul unui bilet - odată un agent de rezervări mi-a explicat esența acestei multitudini de tarife, dar tot nu am înțeles nimic. Pot exista cazuri când prețul unui bilet, dimpotrivă, scade dacă, pe măsură ce se apropie data plecării, sunt multe locuri nevândute, în eventualitatea unor promoții etc.

Într-o zi, Oren Encioni, directorul programului de inteligență artificială la Universitatea de Stat din Washington, era pe punctul de a zbura la nunta fratelui său. Deoarece nuntile sunt de obicei planificate din timp, el a cumparat biletul imediat, cu mult inainte de plecare. Biletul era într-adevăr ieftin, mult mai ieftin decât de obicei când și-a cumpărat un bilet pentru o călătorie urgentă de afaceri. În timpul zborului, s-a lăudat vecinului său cât de ieftin a reușit să cumpere un bilet. S-a dovedit că biletul vecinului era și mai ieftin și l-a cumpărat mai târziu. Din frustrare, domnul Encioni a efectuat un sondaj sociologic improvizat chiar în cabină despre prețurile biletelor și datele de cumpărare. Majoritatea pasagerilor au plătit mai puțin decât Encioni și aproape toți au cumpărat bilete mai târziu decât Encioni. A fost foarte ciudat. Și Enzioni, ca profesionist, a decis să abordeze această problemă.

După ce a achiziționat un eșantion de 12 mii de tranzacții pe site-ul uneia dintre agențiile de turism, a creat un model de predicție a prețurilor pentru biletele de avion. Sistemul a analizat doar prețurile și datele, fără a ține cont de niciun factor. Doar „ce” și „cât”, fără a analiza „de ce”. Rezultatul a fost o probabilitate predictivă de scădere sau creștere a prețului unui zbor, pe baza istoricului modificărilor de preț pentru alte zboruri. Drept urmare, omul de știință a fondat o mică firmă de consultanță numită Farecast (joc de cuvinte: Tarif - tarif, preț; Prognoză - prognoză) pentru a prognoza prețurile pentru biletele de avion, pe baza unei baze de date mari de rezervări de zboruri, care, desigur, a făcut nu da o acuratețe de 100% (ceea ce este indicat în acordul de utilizare), dar cu un grad rezonabil de probabilitate ar putea răspunde la întrebarea dacă să cumperi un bilet chiar acum sau să aștepți. Pentru a proteja și mai mult împotriva proceselor, sistemul a oferit și un „scor de încredere în sine” ceva de genul acesta: „Există o șansă de 83,65% ca prețul biletului să fie mai mic în trei zile”.

Apoi, Farecast a fost cumpărat de Microsoft pentru câteva miliarde de dolari și și-a integrat modelul în motorul său de căutare Bing. (Și, așa cum se întâmplă cel mai adesea cu Microsoft, nu se mai aude nimic despre această funcționalitate, deoarece puțini oameni folosesc acest Bing, iar cei care îl folosesc nu știu nimic despre această funcție).

Aceste două exemple arată cum pot fi obținute beneficii sociale și beneficii economice prin analiza Big Data.

Ce este de fapt Big Data?

Nu există o definiție strictă pentru „datele mari”. Pe măsură ce au apărut tehnologii pentru lucrul cu volume mari de date, pentru care memoria unui computer nu mai era suficientă și trebuia stocată undeva (MapReduce, Apache Hadoop), a devenit posibilă operarea unor volume mult mai mari de date decât înainte. În acest caz, datele ar putea fi nestructurate.

Acest lucru face posibilă renunțarea la restricțiile așa-numitelor. „eșantioane reprezentative” din care se pot trage concluzii mai mari. Analiza cauzalității este înlocuită cu analiza corelațiilor simple: nu „de ce” este analizat, ci „ce” și „cât”. Acest lucru schimbă fundamental abordările stabilite cu privire la modul de a lua decizii și de a analiza o situație.

Zeci de miliarde de tranzacții au loc pe piețele bursiere în fiecare zi, aproximativ două treimi din tranzacții fiind decise de algoritmi computerizati bazați pe modele matematice care utilizează cantități mari de date.

În 2000, cantitatea de informații digitizate reprezenta doar 25% din cantitatea totală de informații din lume. În prezent, cantitatea de informații stocate în lume este de ordinul zettaocteților, din care informațiile nedigitale reprezintă mai puțin de 2%.

Potrivit istoricilor, din 1453 până în 1503 (peste 50 de ani) au fost tipărite aproximativ 8 milioane de cărți. Aceasta este mai mult decât toate cărțile scrise de mână scrise de cărturari de la Nașterea lui Hristos. Cu alte cuvinte, a fost nevoie de 50 de ani pentru a dubla aproximativ stocul de informații. Astăzi acest lucru se întâmplă la fiecare trei zile.

Pentru a înțelege valoarea „big data” și cum funcționează acestea, să dăm un exemplu simplu. Înainte de inventarea fotografiei, era nevoie de la câteva ore până la câteva zile sau chiar săptămâni pentru a desena un portret al unei persoane. În acest caz, artistul a făcut un anumit număr de lovituri sau lovituri, al căror număr (pentru a obține o „asemănare cu portret”) poate fi măsurat în sute și mii. În același timp, era important CUM să desenezi, cum să aplici vopsea, cum să umbrezi etc. Odată cu invenția fotografiei, numărul de „granule” în fotografia analogică sau numărul de „pixeli” în fotografia digitală, schimbate cu mai multe ordine de mărime, iar CUM să le aranjam nu contează pentru noi - depinde de noi camera face asta.

Cu toate acestea, rezultatul este în esență același - o imagine a unei persoane. Dar există și diferențe. Într-un portret scris de mână, acuratețea asemănării este foarte relativă și depinde de „viziunea” artistului; denaturarea proporțiilor, adăugarea de nuanțe și detalii, care sunt în „original”, adică sunt inevitabile. într-un chip uman, nu era niciunul. Fotografia transmite cu acuratețe și scrupulozitate „CE”, lăsând „CUM” pe fundal.

Cu o oarecare alegorie, putem spune că fotografia este Big Data pentru un portret scris de mână.

Și acum vom înregistra fiecare mișcare umană la intervale de timp strict definite și destul de mici. Se va dovedi a fi un film. Filmul este „big data” în legătură cu fotografie. Am crescut cantitatea de date și am procesat-o în consecință, rezultând o nouă calitate - o imagine în mișcare. Schimbând cantitatea, adăugând un algoritm de procesare, obținem o nouă calitate.

Acum imaginile video în sine servesc drept hrană pentru sistemele informatice Big Data.

Pe măsură ce amploarea datelor prelucrate crește, apar noi oportunități care nu sunt disponibile atunci când se prelucrează volume de date mai mici. Google prezice că epidemiile de gripă nu sunt mai rele și mult mai rapide decât statisticile medicale oficiale. Pentru a face acest lucru, este nevoie de o analiză amănunțită a sutelor de miliarde de date sursă, drept urmare oferă un răspuns mult mai rapid decât sursele oficiale.

Ei bine, pe scurt despre încă două aspecte ale datelor mari.

Precizie .

Sistemele de Big Data pot analiza cantități uriașe de date și, în unele cazuri, toate datele și NU mostre. Folosind toate datele, obținem un rezultat mai precis și putem vedea nuanțe care nu sunt disponibile cu eșantionare limitată. Cu toate acestea, în acest caz, trebuie să ne mulțumim cu o idee generală, mai degrabă decât să înțelegem fenomenul până în cele mai mici detalii. Cu toate acestea, inexactitățile la nivel micro permit, cu o cantitate mare de date, să se facă descoperiri la nivel macro.

Cauzalitate.

Suntem obișnuiți să căutăm motive în orice. Pe asta se bazează, de fapt, analiza științifică. În lumea datelor mari, cauzalitatea nu este atât de importantă. Mai importante sunt corelațiile dintre date, care pot oferi cunoștințele necesare. Corelațiile nu pot răspunde la întrebarea „de ce”, dar fac o treabă bună de a prezice „ce” se va întâmpla dacă anumite corelații sunt descoperite. Și cel mai adesea acest lucru este exact ceea ce este necesar.

***