Š tika aprakstÄ«ts, ka Ŕī publikÄcija sagatavota, pamatojoties uz Hantimansu autonomÄ apgabala nekustamÄ Ä«paÅ”uma kadastrÄlÄs vÄrtÄÅ”anas rezultÄtu datu kopu.
PraktiskÄ daļa ir parÄdÄ«ta soļu veidÄ. Visa tÄ«rÄ«Å”ana tika veikta programmÄ Excel, jo visizplatÄ«tÄko rÄ«ku un aprakstÄ«tÄs darbÄ«bas var atkÄrtot lielÄkÄ daļa speciÄlistu, kuri pÄrzina Excel. Un diezgan labi piemÄrots darbam ar rokÄm.
Nulles posms bÅ«s faila palaiÅ”anas un saglabÄÅ”anas darbs, jo tas ir 100 MB liels, tad, ja Å”o darbÄ«bu skaits ir desmiti un simti, tÄs aizÅem ievÄrojamu laiku.
AtvÄrÅ”ana vidÄji ir 30 sekundes.
IetaupÄ«jums ā 22 sek.
Pirmais posms sÄkas ar datu kopas statistisko rÄdÄ«tÄju noteikÅ”anu.
1. tabula. Datu kopas statistiskie rÄdÄ«tÄji
Tehnoloģija 2.1.
MÄs izveidojam palÄ«glauku, man tas ir zem numura - AY. Katram ierakstam mÄs veidojam formulu ā=LENGTH(F365502)+LENGTH(G365502)+ā¦+LENGTH(AW365502)ā
KopÄjais laiks, kas pavadÄ«ts posmÄ 2.1 (Å Å«maÅa formulai) t21 = 1 stunda.
2.1. stadijÄ konstatÄto kļūdu skaits (Å Å«maÅa formulai) n21 = 0 gab.
Otrais posms.
Datu kopas komponentu pÄrbaude.
2.2. Visas ierakstu vÄrtÄ«bas tiek veidotas, izmantojot standarta simbolus. TÄpÄc izsekosim statistikai pÄc simboliem.
2. tabula. RakstzÄ«mju statistiskie rÄdÄ«tÄji datu kopÄ ar sÄkotnÄjo rezultÄtu analÄ«zi.
Tehnoloģija 2.2.1.
MÄs izveidojam palÄ«glauku - āalpha1ā. Katram ierakstam mÄs veidojam formulu ā=CONCATENATE(Sheet1!B9;...Sheet1!AQ9)ā
MÄs izveidojam fiksÄtu Omega-1 Ŕūnu. Å ajÄ Å”Å«nÄ mÄs pÄrmaiÅus ievadÄ«sim rakstzÄ«mju kodus saskaÅÄ ar Windows-1251 no 32 lÄ«dz 255.
MÄs izveidojam palÄ«glauku - āalpha2ā. Ar formulu ā=Atrast(SIMBOLS(Omega,1); āalfa1ā,N)ā.
MÄs izveidojam palÄ«glauku - āalpha3ā. Ar formulu ā=IF(ISNUMURS(āalfa2ā,N),1)ā
Izveidojiet fiksÄtu Ŕūnu āOmega-2ā ar formulu ā=SUM(āalpha3āN1: āalpha3āN365498)ā
3. tabula. RezultÄtu sÄkotnÄjÄs analÄ«zes rezultÄti
4. tabula. Å ajÄ posmÄ reÄ£istrÄtÄs kļūdas
KopÄjais laiks, kas pavadÄ«ts posmÄ 2.2.1 (Å Å«maÅa formulai) t221 = 8 stunda.
Izlaboto kļūdu skaits posmÄ 2.2.1 (Å Å«maÅa formulai) n221 = 0 gab.
Solis 3.
TreÅ”ais solis ir reÄ£istrÄt datu kopas stÄvokli. PieŔķirot katram ierakstam unikÄlu numuru (ID) un katram laukam. Tas ir nepiecieÅ”ams, lai salÄ«dzinÄtu konvertÄto datu kopu ar sÄkotnÄjo. Tas ir nepiecieÅ”ams arÄ«, lai pilnÄ«bÄ izmantotu grupÄÅ”anas un filtrÄÅ”anas iespÄjas. Å eit mÄs atkal pievÄrÅ”amies tabulai 2.2.2 un atlasÄm simbolu, kas netiek izmantots datu kopÄ. MÄs iegÅ«stam to, kas parÄdÄ«ts 10. attÄlÄ.
10. att. Identifikatoru pieŔķirŔana.
KopÄjais laiks, kas pavadÄ«ts posmÄ 3 (Å Å«maÅa formulai) t3 = 0,75 stunda.
3. stadijÄ konstatÄto kļūdu skaits (Å Å«maÅa formulai) n3 = 0 gab.
TÄ kÄ Å Å«maÅa formula pieprasa posmu pabeigt, labojot kļūdas. AtgriezÄ«simies 2. posmÄ.
Solis 2.2.2.
Å ajÄ solÄ« mÄs arÄ« labosim dubultÄs un trÄ«skÄrÅ”Äs atstarpes.
11. att. Dubulto atstarpju skaits.
2.2.4. tabulÄ konstatÄto kļūdu laboÅ”ana.
5. tabula. Kļūdu laboŔanas posms
PiemÄrs, kÄpÄc tÄds aspekts kÄ burtu āeā vai āeā lietoÅ”ana ir nozÄ«mÄ«gs, parÄdÄ«ts 12. attÄlÄ.
12. att. NeatbilstÄ«ba burtÄ "e".
KopÄjais laiks, kas pavadÄ«ts solÄ« 2.2.2 t222 = 4 stundas.
2.2.2. stadijÄ konstatÄto kļūdu skaits (Å Å«maÅa formulai) n222 = 583 gab.
Ceturtais posms.
Lauka dublÄÅ”anas pÄrbaude labi iekļaujas Å”ajÄ posmÄ. No 44 laukiem 6 lauki:
7 - StruktÅ«ras mÄrÄ·is
16 ā Pazemes stÄvu skaits
17 - VecÄku objekts
21 - ciema padome
38 ā StruktÅ«ras parametri (apraksts)
40 ā KultÅ«ras mantojums
ViÅiem nav neviena ieraksta. Tas ir, tie ir lieki.
LaukÄ ā22 ā PilsÄtaā ir viens ieraksts, 13. attÄls.
13. att. VienÄ«gais ieraksts ir Z_348653 laukÄ āPilsÄtaā.
LaukÄ ā34 ā Äkas nosaukumsā ir ieraksti, kas nepÄrprotami neatbilst lauka mÄrÄ·im, 14. attÄls.
14. att. NeatbilstoÅ”a ieraksta piemÄrs.
MÄs izslÄdzam Å”os laukus no datu kopas. Un mÄs reÄ£istrÄjam izmaiÅas 214 ierakstos.
KopÄjais laiks, kas pavadÄ«ts posmÄ 4 (Å Å«maÅa formulai) t4 = 2,5 stunda.
4. stadijÄ konstatÄto kļūdu skaits (Å Å«maÅa formulai) n4 = 222 gab.
6. tabula. Datu kopas rÄdÄ«tÄju analÄ«ze pÄc 4. posma
KopumÄ, analizÄjot rÄdÄ«tÄju izmaiÅas (6. tabula), varam teikt, ka:
1) Simbolu vidÄjÄ skaita attiecÄ«ba pret standartnovirzes sviru ir tuvu 3, tas ir, ir normÄla sadalÄ«juma pazÄ«mes (seÅ”u sigmu noteikums).
2) BÅ«tiska minimÄlÄs un maksimÄlÄs sviras novirze no vidÄjÄs sviras liecina, ka astes izpÄte ir daudzsoloÅ”s virziens kļūdu meklÄÅ”anÄ.
ApskatÄ«sim kļūdu atraÅ”anas rezultÄtus, izmantojot Å Å«maÅa metodoloÄ£iju.
TukŔgaitas posmi
2.1. KopÄjais laiks, kas pavadÄ«ts posmÄ 2.1 (Å Å«maÅa formulai) t21 = 1 stunda.
2.1. stadijÄ konstatÄto kļūdu skaits (Å Å«maÅa formulai) n21 = 0 gab.
3. KopÄjais laiks, kas pavadÄ«ts posmÄ 3 (Å Å«maÅa formulai) t3 = 0,75 stunda.
3. stadijÄ konstatÄto kļūdu skaits (Å Å«maÅa formulai) n3 = 0 gab.
Efektīvi posmi
2.2. KopÄjais laiks, kas pavadÄ«ts posmÄ 2.2.1 (Å Å«maÅa formulai) t221 = 8 stunda.
Izlaboto kļūdu skaits posmÄ 2.2.1 (Å Å«maÅa formulai) n221 = 0 gab.
KopÄjais laiks, kas pavadÄ«ts solÄ« 2.2.2 t222 = 4 stundas.
2.2.2. stadijÄ konstatÄto kļūdu skaits (Å Å«maÅa formulai) n222 = 583 gab.
KopÄjais laiks, kas pavadÄ«ts solÄ« 2.2 t22 = 8 + 4 = 12 stundas.
2.2.2. stadijÄ konstatÄto kļūdu skaits (Å Å«maÅa formulai) n222 = 583 gab.
4. KopÄjais laiks, kas pavadÄ«ts posmÄ 4 (Å Å«maÅa formulai) t4 = 2,5 stunda.
4. stadijÄ konstatÄto kļūdu skaits (Å Å«maÅa formulai) n4 = 222 gab.
TÄ kÄ Å Å«maÅa modeļa pirmajÄ posmÄ ir jÄiekļauj nulles posmi, un, no otras puses, posmi 2.2 un 4 pÄc savas bÅ«tÄ«bas ir neatkarÄ«gi, tad, Åemot vÄrÄ, ka Å Å«maÅa modelis pieÅem, ka, palielinot pÄrbaudes ilgumu, varbÅ«tÄ«ba kļūdas noteikÅ”anas gadÄ«jumÄ samazinÄs, tas ir, plÅ«sma samazina atteices, tad, pÄrbaudot Å”o plÅ«smu, mÄs noteiksim, kuru posmu likt pirmajÄ vietÄ, saskaÅÄ ar noteikumu, kur atteices blÄ«vums ir biežÄks, mÄs liksim Å”o posmu pirmajÄ vietÄ.
15. attÄls.
No formulas 15. attÄlÄ izriet, ka aprÄÄ·inos ceturto posmu vÄlams novietot pirms 2.2. posma.
Izmantojot Å Å«maÅa formulu, mÄs nosakÄm aptuveno sÄkotnÄjo kļūdu skaitu:
16. attÄls.
No rezultÄtiem 16. attÄlÄ var redzÄt, ka prognozÄtais kļūdu skaits ir N2 = 3167, kas ir vairÄk nekÄ minimÄlais kritÄrijs 1459.
Labojuma rezultÄtÄ mÄs izlabojÄm 805 kļūdas, un prognozÄtais skaitlis ir 3167 ā 805 = 2362, kas joprojÄm ir vairÄk nekÄ mÅ«su pieÅemtais minimÄlais slieksnis.
MÄs definÄjam parametru C, lambda un uzticamÄ«bas funkciju:
17. attÄls.
BÅ«tÄ«bÄ lambda ir faktiskais rÄdÄ«tÄjs intensitÄtei, ar kÄdu katrÄ posmÄ tiek konstatÄtas kļūdas. Ja paskatÄs augstÄk, tad iepriekÅ”Äjais Ŕī rÄdÄ«tÄja novÄrtÄjums bija 42,4 kļūdas stundÄ, kas ir diezgan salÄ«dzinÄms ar Å Å«maÅa rÄdÄ«tÄju. PievÄrÅ”oties Ŕī materiÄla pirmajai daļai, tika noteikts, ka Ätrumam, kÄdÄ izstrÄdÄtÄjs konstatÄ kļūdas, nevajadzÄtu bÅ«t mazÄkam par 1 kļūdu uz 250,4 ierakstiem, pÄrbaudot 1 ierakstu minÅ«tÄ. TÄdÄjÄdi lambda kritiskÄ vÄrtÄ«ba Å Å«maÅa modelim:
60/250,4 = 0,239617.
Tas ir, nepiecieÅ”amÄ«ba veikt kļūdu noteikÅ”anas procedÅ«ras ir jÄveic, lÄ«dz lambda no esoÅ”Ä 38,964 samazinÄs lÄ«dz 0,239617.
Vai lÄ«dz brÄ«dim, kad rÄdÄ«tÄjs N (potenciÄlais kļūdu skaits) mÄ«nus n (labotais kļūdu skaits) samazinÄs zem mÅ«su pieÅemtÄ sliekÅ”Åa (pirmajÄ daļÄ) - 1459 gab.
Avots: www.habr.com