ເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນຄືກັບເກມ Rock, Paper, Scissors. ນີ້ແມ່ນເກມທີ່ມີ ຫຼືບໍ່ມີຈຸດຈົບ? ພາກທີ 2. ພາກປະຕິບັດ

В ສ່ວນຫນຶ່ງ ມັນໄດ້ຖືກອະທິບາຍວ່າສິ່ງພິມນີ້ໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນບົນພື້ນຖານຂອງຊຸດຂໍ້ມູນຜົນການປະເມີນມູນຄ່າ cadastral ຂອງອະສັງຫາລິມະສັບໃນ Khanty-Mansi Autonomous Okrug.

ພາກປະຕິບັດແມ່ນນໍາສະເຫນີໃນຮູບແບບຂອງຂັ້ນຕອນ. ການທໍາຄວາມສະອາດທັງຫມົດໄດ້ຖືກເຮັດໃນ Excel, ເນື່ອງຈາກວ່າເຄື່ອງມືທົ່ວໄປທີ່ສຸດແລະການດໍາເນີນການທີ່ອະທິບາຍສາມາດຊ້ໍາໄດ້ໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ຮູ້ຈັກ Excel. ແລະຂ້ອນຂ້າງດີສໍາລັບການເຮັດວຽກດ້ວຍມື.

ຂັ້ນຕອນຂອງສູນຈະເປັນການເຮັດວຽກຂອງການເປີດຕົວແລະປະຫຍັດໄຟລ໌, ເນື່ອງຈາກວ່າມັນມີຂະຫນາດ 100 MB, ຫຼັງຈາກນັ້ນດ້ວຍຈໍານວນການດໍາເນີນງານເຫຼົ່ານີ້ເປັນສິບແລະຫຼາຍຮ້ອຍຄົນ, ພວກເຂົາໃຊ້ເວລາທີ່ສໍາຄັນ.
ເປີດ, ໂດຍສະເລ່ຍ, ແມ່ນ 30 ວິນາທີ.
ປະຢັດ – 22 ວິນາທີ.

ຂັ້ນຕອນທໍາອິດເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການກໍານົດຕົວຊີ້ວັດສະຖິຕິຂອງຊຸດຂໍ້ມູນ.

ຕາຕະລາງ 1. ຕົວຊີ້ວັດສະຖິຕິຂອງຊຸດຂໍ້ມູນ

ເຕັກໂນໂລຊີ 2.1.

ພວກເຮົາສ້າງພາກສະຫນາມຊ່ວຍ, ຂ້ອຍມີມັນພາຍໃຕ້ຕົວເລກ - AY. ສໍາລັບແຕ່ລະລາຍການ, ພວກເຮົາປະກອບເປັນສູດ “=LENGTH(F365502)+LENGTH(G365502)+…+LENGTH(AW365502)”

ເວລາທັງຫມົດທີ່ໃຊ້ໃນຂັ້ນຕອນ 2.1 (ສໍາລັບສູດ Schumann) t21 = 1 ຊົ່ວໂມງ.
ຈໍານວນຂໍ້ຜິດພາດທີ່ພົບຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນ 2.1 (ສໍາລັບສູດ Schumann) n21 = 0 pcs.

ໄລຍະທີສອງ.
ການກວດສອບອົງປະກອບຂອງຊຸດຂໍ້ມູນ.
2.2. ມູນຄ່າທັງຫມົດໃນບັນທຶກຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໂດຍໃຊ້ສັນຍາລັກມາດຕະຖານ. ດັ່ງນັ້ນ, ໃຫ້ເຮົາຕິດຕາມສະຖິຕິໂດຍສັນຍາລັກ.

ຕາຕະລາງ 2. ຕົວຊີ້ວັດສະຖິຕິຂອງຕົວອັກສອນໃນຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີການວິເຄາະເບື້ອງຕົ້ນຂອງຜົນໄດ້ຮັບ.





ເຕັກໂນໂລຊີ 2.2.1.

ພວກເຮົາສ້າງພາກສະຫນາມຊ່ວຍ - "alpha1". ສໍາລັບແຕ່ລະບັນທຶກ, ພວກເຮົາປະກອບເປັນສູດ “=CONCATENATE(Sheet1!B9;...Sheet1!AQ9)”
ພວກເຮົາສ້າງຈຸລັງ Omega-1 ຄົງທີ່. ພວກເຮົາຈະສະລັບກັນໃສ່ລະຫັດຕົວອັກສອນຕາມ Windows-1251 ຈາກ 32 ຫາ 255 ເຂົ້າໄປໃນຫ້ອງນີ້.
ພວກເຮົາສ້າງພາກສະຫນາມຊ່ວຍ - "alpha2". ດ້ວຍສູດ “=FIND(SYMBOL(Omega,1); “alpha1”,N)”.
ພວກເຮົາສ້າງພາກສະຫນາມຊ່ວຍ - "alpha3". ດ້ວຍສູດ “=IF(ISNUMBER(“alpha2”,N),1)”
ສ້າງຕາລາງຄົງທີ່ “Omega-2”, ດ້ວຍສູດ “=SUM(“alpha3”N1: “alpha3”N365498)”

ຕາຕະລາງ 3. ຜົນການວິເຄາະເບື້ອງຕົ້ນຂອງຜົນໄດ້ຮັບ

ຕາຕະລາງ 4. ຄວາມຜິດພາດທີ່ບັນທຶກໄວ້ໃນຂັ້ນຕອນນີ້

ເວລາທັງຫມົດທີ່ໃຊ້ໃນຂັ້ນຕອນ 2.2.1 (ສໍາລັບສູດ Schumann) t221 = 8 ຊົ່ວໂມງ.
ຈໍານວນການແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດໃນຂັ້ນຕອນ 2.2.1 (ສໍາລັບສູດ Schumann) n221 = 0 pcs.

ຂັ້ນຕອນ 3.
ຂັ້ນຕອນທີສາມແມ່ນເພື່ອບັນທຶກສະຖານະຂອງຊຸດຂໍ້ມູນ. ໂດຍການມອບໝາຍແຕ່ລະບັນທຶກເປັນຕົວເລກສະເພາະ (ID) ແລະແຕ່ລະຊ່ອງຂໍ້ມູນ. ອັນນີ້ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອປຽບທຽບຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ປ່ຽນກັບຊຸດຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບ. ອັນນີ້ຍັງມີຄວາມຈໍາເປັນເພື່ອໃຊ້ປະໂຫຍດຢ່າງເຕັມທີ່ຂອງຄວາມສາມາດໃນການຈັດກຸ່ມແລະການກັ່ນຕອງ. ອີກເທື່ອ ໜຶ່ງ ພວກເຮົາຫັນໄປຫາຕາຕະລາງ 2.2.2 ແລະເລືອກສັນຍາລັກທີ່ບໍ່ໄດ້ໃຊ້ໃນຊຸດຂໍ້ມູນ. ພວກເຮົາໄດ້ຮັບສິ່ງທີ່ສະແດງຢູ່ໃນຮູບ 10.

ຮູບ 10. ການກໍານົດຕົວລະບຸ.

ເວລາທັງຫມົດທີ່ໃຊ້ໃນຂັ້ນຕອນ 3 (ສໍາລັບສູດ Schumann) t3 = 0,75 ຊົ່ວໂມງ.
ຈໍານວນຂໍ້ຜິດພາດທີ່ພົບຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນ 3 (ສໍາລັບສູດ Schumann) n3 = 0 pcs.

ນັບຕັ້ງແຕ່ສູດ Schumann ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ຂັ້ນຕອນຂອງການສໍາເລັດໂດຍການແກ້ໄຂຄວາມຜິດພາດ. ໃຫ້ກັບຄືນສູ່ຂັ້ນຕອນທີ 2.

ຂັ້ນຕອນ 2.2.2.
ໃນຂັ້ນຕອນນີ້ພວກເຮົາຍັງຈະແກ້ໄຂຊ່ອງ double ແລະ triple.

ຮູບ 11. ຈຳນວນຊ່ອງສອງເທົ່າ.

ການແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດທີ່ໄດ້ລະບຸໄວ້ໃນຕາຕະລາງ 2.2.4.

ຕາຕະລາງ 5. ຂັ້ນຕອນການແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດ


ຕົວຢ່າງຂອງວ່າເປັນຫຍັງລັກສະນະເຊັ່ນການນໍາໃຊ້ຕົວອັກສອນ "e" ຫຼື "e" ມີຄວາມສໍາຄັນແມ່ນສະແດງຢູ່ໃນຮູບທີ 12.

ຮູບ 12. ຄວາມແຕກຕ່າງໃນຕົວອັກສອນ "e".

ໃຊ້ເວລາທັງໝົດໃນຂັ້ນຕອນ 2.2.2 t222 = 4 ຊົ່ວໂມງ.
ຈໍານວນຂໍ້ຜິດພາດທີ່ພົບຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນ 2.2.2 (ສໍາລັບສູດ Schumann) n222 = 583 pcs.

ຂັ້ນ​ຕອນ​ທີ​ສີ່​.
ການກວດສອບການຊໍ້າຊ້ອນໃນພາກສະໜາມ ເໝາະກັບຂັ້ນຕອນນີ້. ໃນຈໍານວນ 44 ພາກສະຫນາມ, 6 ພາກສະຫນາມ:
7 - ຈຸດປະສົງຂອງໂຄງສ້າງ
16 — ຈໍາ​ນວນ​ຂອງ​ຊັ້ນ​ໃຕ້​ດິນ​
17 - ວັດຖຸພໍ່ແມ່
21 - ສະພາບ້ານ
38 - ຕົວກໍານົດໂຄງສ້າງ (ລາຍລະອຽດ)
40 – ມໍ​ລະ​ດົກ​ວັດ​ທະ​ນະ​ທໍາ​

ພວກເຂົາບໍ່ມີລາຍການໃດໆ. ນັ້ນແມ່ນ, ພວກມັນຊ້ໍາຊ້ອນ.
ສະໜາມ “22 – ເມືອງ” ມີບ່ອນດຽວ, ຮູບ 13.

ຮູບ 13. ການເຂົ້າພຽງແຕ່ແມ່ນ Z_348653 ໃນພາກສະຫນາມ "ເມືອງ".

ພາກສະຫນາມ "34 - ຊື່ອາຄານ" ມີລາຍການທີ່ບໍ່ກົງກັນຢ່າງຊັດເຈນກັບຈຸດປະສົງຂອງພາກສະຫນາມ, ຮູບ 14.

ຮູບ 14. ຕົວຢ່າງຂອງການເຂົ້າທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງ.

ພວກເຮົາຍົກເວັ້ນຊ່ອງຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ອອກຈາກຊຸດຂໍ້ມູນ. ແລະພວກເຮົາບັນທຶກການປ່ຽນແປງໃນ 214 ບັນທຶກ.

ເວລາທັງຫມົດທີ່ໃຊ້ໃນຂັ້ນຕອນ 4 (ສໍາລັບສູດ Schumann) t4 = 2,5 ຊົ່ວໂມງ.
ຈໍານວນຂໍ້ຜິດພາດທີ່ພົບຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນ 4 (ສໍາລັບສູດ Schumann) n4 = 222 pcs.

ຕາຕະລາງ 6. ການວິເຄາະຕົວຊີ້ວັດຊຸດຂໍ້ມູນຫຼັງຈາກຂັ້ນຕອນທີ 4

ໂດຍທົ່ວໄປ, ການວິເຄາະການປ່ຽນແປງຕົວຊີ້ວັດ (ຕາຕະລາງ 6) ພວກເຮົາສາມາດເວົ້າໄດ້ວ່າ:
1) ອັດຕາສ່ວນຂອງຕົວເລກສະເລ່ຍຂອງສັນຍາລັກກັບ lever deviation ມາດຕະຖານແມ່ນຢູ່ໃກ້ກັບ 3, ນັ້ນແມ່ນ, ມີອາການຂອງການແຜ່ກະຈາຍປົກກະຕິ (ຫົກ sigma ກົດລະບຽບ).
2) a deviation ທີ່ສໍາຄັນຂອງ levers ຕໍາ່ສຸດທີ່ແລະສູງສຸດຈາກ lever ສະເລ່ຍຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າການສຶກສາຂອງຫາງເປັນທິດທາງທີ່ດີໃນເວລາທີ່ຊອກຫາຄວາມຜິດພາດ.

ໃຫ້ກວດເບິ່ງຜົນໄດ້ຮັບຂອງການຊອກຫາຄວາມຜິດພາດໂດຍໃຊ້ວິທີການຂອງ Schumann.

ໄລຍະບໍ່ເຮັດວຽກ

2.1. ເວລາທັງຫມົດທີ່ໃຊ້ໃນຂັ້ນຕອນ 2.1 (ສໍາລັບສູດ Schumann) t21 = 1 ຊົ່ວໂມງ.
ຈໍານວນຂໍ້ຜິດພາດທີ່ພົບຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນ 2.1 (ສໍາລັບສູດ Schumann) n21 = 0 pcs.

3. ເວລາທັງຫມົດທີ່ໃຊ້ໃນຂັ້ນຕອນ 3 (ສໍາລັບສູດ Schumann) t3 = 0,75 ຊົ່ວໂມງ.
ຈໍານວນຂໍ້ຜິດພາດທີ່ພົບຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນ 3 (ສໍາລັບສູດ Schumann) n3 = 0 pcs.

ຂັ້ນຕອນທີ່ມີປະສິດທິພາບ
2.2. ເວລາທັງຫມົດທີ່ໃຊ້ໃນຂັ້ນຕອນ 2.2.1 (ສໍາລັບສູດ Schumann) t221 = 8 ຊົ່ວໂມງ.
ຈໍານວນການແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດໃນຂັ້ນຕອນ 2.2.1 (ສໍາລັບສູດ Schumann) n221 = 0 pcs.
ໃຊ້ເວລາທັງໝົດໃນຂັ້ນຕອນ 2.2.2 t222 = 4 ຊົ່ວໂມງ.
ຈໍານວນຂໍ້ຜິດພາດທີ່ພົບຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນ 2.2.2 (ສໍາລັບສູດ Schumann) n222 = 583 pcs.

ເວລາທັງໝົດໃນຂັ້ນຕອນ 2.2 t22 = 8 + 4 = 12 ຊົ່ວໂມງ.
ຈໍານວນຂໍ້ຜິດພາດທີ່ພົບຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນ 2.2.2 (ສໍາລັບສູດ Schumann) n222 = 583 pcs.

4. ເວລາທັງຫມົດທີ່ໃຊ້ໃນຂັ້ນຕອນ 4 (ສໍາລັບສູດ Schumann) t4 = 2,5 ຊົ່ວໂມງ.
ຈໍານວນຂໍ້ຜິດພາດທີ່ພົບຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນ 4 (ສໍາລັບສູດ Schumann) n4 = 222 pcs.

ເນື່ອງຈາກວ່າບໍ່ມີໄລຍະສູນທີ່ຕ້ອງລວມຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນທໍາອິດຂອງຕົວແບບ Schumann, ແລະໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ໄລຍະ 2.2 ແລະ 4 ແມ່ນເອກະລາດໂດຍທໍາມະຊາດ, ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຮູບແບບ Schumann ຖືວ່າໂດຍການເພີ່ມໄລຍະເວລາຂອງການກວດສອບ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້. ການກວດສອບຄວາມຜິດພາດຫຼຸດລົງ, ນັ້ນແມ່ນ, ການໄຫຼຫຼຸດລົງຄວາມລົ້ມເຫຼວ, ຫຼັງຈາກນັ້ນໂດຍການກວດສອບການໄຫຼນີ້ພວກເຮົາຈະກໍານົດຂັ້ນຕອນທີ່ຈະວາງທໍາອິດ, ຕາມກົດລະບຽບ, ບ່ອນທີ່ຄວາມຫນາແຫນ້ນຂອງຄວາມລົ້ມເຫຼວແມ່ນເລື້ອຍໆ, ພວກເຮົາຈະເອົາຂັ້ນຕອນນັ້ນກ່ອນ.

ຮູບ 15.

ຈາກສູດໃນຮູບທີ 15 ມັນປະຕິບັດຕາມວ່າມັນດີກວ່າທີ່ຈະວາງຂັ້ນຕອນທີສີ່ກ່ອນຂັ້ນຕອນ 2.2 ໃນການຄິດໄລ່.

ການນໍາໃຊ້ສູດຂອງ Schumann, ພວກເຮົາກໍານົດຈໍານວນຄວາມຜິດພາດເບື້ອງຕົ້ນທີ່ຄາດຄະເນ:

ຮູບ 16.

ຈາກຜົນໄດ້ຮັບໃນຮູບທີ 16 ສາມາດເຫັນໄດ້ວ່າຕົວເລກທີ່ຄາດຄະເນຂອງຄວາມຜິດພາດແມ່ນ N2 = 3167, ເຊິ່ງຫຼາຍກວ່າເງື່ອນໄຂຕໍາ່ສຸດທີ່ 1459.

ຜົນຂອງການແກ້ໄຂ, ພວກເຮົາໄດ້ແກ້ໄຂ 805 ຂໍ້ຜິດພາດ, ແລະຕົວເລກທີ່ຄາດຄະເນແມ່ນ 3167 – 805 = 2362, ເຊິ່ງຍັງຫຼາຍກວ່າເກນຕໍາ່ສຸດທີ່ພວກເຮົາຍອມຮັບ.

ພວກເຮົາກໍານົດພາລາມິເຕີ C, lambda ແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື:

ຮູບ 17.

ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, lambda ແມ່ນຕົວຊີ້ບອກຕົວຈິງຂອງຄວາມເຂັ້ມຂົ້ນທີ່ພົບຂໍ້ຜິດພາດໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນ. ຖ້າທ່ານເບິ່ງຂ້າງເທິງ, ການຄາດຄະເນທີ່ຜ່ານມາຂອງຕົວຊີ້ວັດນີ້ແມ່ນ 42,4 ຂໍ້ຜິດພາດຕໍ່ຊົ່ວໂມງ, ເຊິ່ງຂ້ອນຂ້າງທຽບກັບຕົວຊີ້ວັດ Schumann. ຫັນໄປຫາສ່ວນທໍາອິດຂອງເອກະສານນີ້, ມັນໄດ້ຖືກກໍານົດວ່າອັດຕາທີ່ຜູ້ພັດທະນາພົບຂໍ້ຜິດພາດຄວນຈະບໍ່ຕໍ່າກວ່າ 1 ຂໍ້ຜິດພາດຕໍ່ 250,4 ບັນທຶກ, ເມື່ອກວດເບິ່ງ 1 ບັນທຶກຕໍ່ນາທີ. ເພາະສະນັ້ນ, ມູນຄ່າທີ່ສໍາຄັນຂອງ lambda ສໍາລັບຮູບແບບ Schumann:
60 / 250,4 = 0,239617.

ນັ້ນແມ່ນ, ຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະປະຕິບັດຂັ້ນຕອນການກວດສອບຄວາມຜິດພາດຕ້ອງປະຕິບັດຈົນກ່ວາ lambda, ຈາກ 38,964 ທີ່ມີຢູ່, ຫຼຸດລົງເຖິງ 0,239617.

ຫຼືຈົນກ່ວາຕົວຊີ້ວັດ N (ຈໍານວນຄວາມຜິດພາດທີ່ມີທ່າແຮງ) ລົບ n (ຈໍານວນຂໍ້ຜິດພາດທີ່ຖືກແກ້ໄຂ) ຫຼຸດລົງຕໍ່າກວ່າເກນທີ່ພວກເຮົາຍອມຮັບ (ໃນສ່ວນທໍາອິດ) - 1459 pcs.

ພາກທີ 1. ທິດສະດີ.

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: www.habr.com