रक, पेपर, सिजरको खेल जस्तै डाटा सफा गर्नुहोस्। के यो अन्त्य भएको वा बिनाको खेल हो? भाग २. व्यावहारिक

В भाग एक यो वर्णन गरिएको थियो कि यो प्रकाशन Khanty-Mansi स्वायत्त ओक्रगमा घर जग्गाको क्याडस्ट्रल मूल्याङ्कन परिणामहरूको डेटासेटको आधारमा बनाइएको थियो।

व्यावहारिक भाग चरणहरूको रूपमा प्रस्तुत गरिएको छ। सबै सफाई एक्सेल मा गरिएको थियो, किनकि सबै भन्दा साधारण उपकरण र वर्णित कार्यहरु एक्सेल जान्ने धेरै विशेषज्ञहरु द्वारा दोहोर्याउन सकिन्छ। र हात-देखि-हात काम को लागी एकदम राम्रो उपयुक्त।

शून्य चरणमा फाइल सुरु गर्ने र बचत गर्ने काम हुनेछ, किनकि यो 100 एमबी साइजको छ, त्यसपछि यी कार्यहरूको संख्या दशौं र सयौं भएकोले, तिनीहरूले महत्त्वपूर्ण समय लिन्छन्।
खोल्ने, औसतमा, 30 सेकेन्ड हो।
बचत - 22 सेकेन्ड।

पहिलो चरण डाटासेट को सांख्यिकीय सूचकहरु निर्धारण संग सुरु हुन्छ।

तालिका 1. डेटासेटको सांख्यिकीय सूचकहरू

प्रविधि २.१.

हामी एक सहायक क्षेत्र सिर्जना गर्छौं, मसँग यो संख्या अन्तर्गत छ - AY। प्रत्येक प्रविष्टिको लागि, हामी सूत्र बनाउँछौं “=LENGTH(F365502)+LENGTH(G365502)+…+LENGTH(AW365502)”

स्टेज २.१ मा बिताएको कुल समय (शुमन सूत्रका लागि) t2.1 = 21 घण्टा।
चरण 2.1 मा फेला परेका त्रुटिहरूको संख्या (शुमन सूत्रको लागि) n21 = 0 pcs।

दोस्रो चरण।
डाटासेट को घटक जाँच गर्दै।
२.२। रेकर्डमा भएका सबै मानहरू मानक प्रतीकहरू प्रयोग गरेर बनाइएका छन्। त्यसकारण, प्रतीकहरूद्वारा तथ्याङ्कहरू ट्र्याक गरौं।

तालिका 2. परिणामहरूको प्रारम्भिक विश्लेषणको साथ डेटासेटमा वर्णहरूको सांख्यिकीय सूचकहरू।





प्रविधि २.१.

हामी एक सहायक क्षेत्र सिर्जना गर्छौं - "alpha1"। प्रत्येक रेकर्डको लागि, हामी सूत्र बनाउँछौं "=CONCATENATE(Sheet1!B9;...Sheet1!AQ9)"
हामी एक निश्चित ओमेगा-1 सेल सिर्जना गर्छौं। हामी वैकल्पिक रूपमा यो कक्षमा 1251 देखि 32 सम्म Windows-255 अनुसार क्यारेक्टर कोडहरू प्रविष्ट गर्नेछौं।
हामी एक सहायक क्षेत्र सिर्जना गर्छौं - "alpha2"। सूत्र संग “=FIND(SYMBOL(Omega,1); “alpha1”,N)”।
हामी एक सहायक क्षेत्र सिर्जना गर्छौं - "alpha3"। सूत्र संग “=IF(ISNUMBER(“alpha2”,N),1)”
"=SUM("alpha2"N3: "alpha1"N3)" सूत्रको साथ एक निश्चित सेल "Omega-365498" बनाउनुहोस्।

तालिका 3. परिणामहरूको प्रारम्भिक विश्लेषणको परिणामहरू

तालिका ४. यस चरणमा रेकर्ड गरिएका त्रुटिहरू

स्टेज २.१ मा बिताएको कुल समय (शुमन सूत्रका लागि) t2.2.1 = 221 घण्टा।
चरण 2.2.1 मा सुधारिएको त्रुटिहरूको संख्या (शुमन सूत्रको लागि) n221 = 0 pcs।

स्टेज 3।
तेस्रो चरण डेटासेट को स्थिति रेकर्ड गर्न को लागी छ। प्रत्येक रेकर्ड एक अद्वितीय नम्बर (आईडी) र प्रत्येक फिल्ड असाइन गरेर। यो रूपान्तरित डेटासेटलाई मूलसँग तुलना गर्न आवश्यक छ। यो समूह र फिल्टरिंग क्षमताहरूको पूर्ण लाभ लिन पनि आवश्यक छ। यहाँ फेरि हामी तालिका 2.2.2 मा फर्कन्छौं र डेटासेटमा प्रयोग नगरिएको प्रतीक चयन गर्छौं। हामीले चित्र 10 मा देखाइएको कुरा पाउँछौं।

चित्र १०। पहिचानकर्ताहरू तोक्दै।

स्टेज २.१ मा बिताएको कुल समय (शुमन सूत्रका लागि) t3 = 3 घण्टा।
चरण 3 मा फेला परेका त्रुटिहरूको संख्या (शुमन सूत्रको लागि) n3 = 0 pcs।

चूंकि Schumann सूत्र आवश्यक छ कि चरण त्रुटिहरू सुधार गरेर पूरा गर्नुपर्छ। चरण 2 मा फर्कौं।

स्टेज 2.2.2।
यस चरणमा हामी डबल र ट्रिपल स्पेसहरू पनि सच्याउनेछौं।

चित्र 11। डबल स्पेसको संख्या।

तालिका 2.2.4 मा पहिचान गरिएका त्रुटिहरूको सुधार।

तालिका 5. त्रुटि सुधार चरण


"e" वा "e" अक्षरहरूको प्रयोगको रूपमा यस्तो पक्ष किन महत्त्वपूर्ण छ भन्ने उदाहरण चित्र 12 मा प्रस्तुत गरिएको छ।

चित्र १२। अक्षर "ई" मा विसंगति।

चरण 2.2.2 t222 मा खर्च गरिएको कुल समय = 4 घण्टा।
चरण 2.2.2 मा फेला परेका त्रुटिहरूको संख्या (शुमन सूत्रको लागि) n222 = 583 pcs।

चौथो चरण।
फिल्ड रिडन्डन्सीको लागि जाँच यस चरणमा राम्रोसँग फिट हुन्छ। 44 क्षेत्रहरू मध्ये, 6 क्षेत्रहरू:
7 - संरचना को उद्देश्य
16 — भूमिगत तल्लाहरूको संख्या
17 - अभिभावक वस्तु
21 - गाउँ परिषद
३८ — संरचना प्यारामिटरहरू (विवरण)
40 - सांस्कृतिक सम्पदा

तिनीहरूसँग कुनै प्रविष्टिहरू छैनन्। अर्थात्, तिनीहरू अनावश्यक छन्।
क्षेत्र "22 - शहर" मा एक एकल प्रविष्टि छ, चित्र 13।

चित्र १३। "शहर" फिल्डमा मात्र प्रविष्टि Z_13 हो।

क्षेत्र "34 - भवन नाम" मा प्रविष्टिहरू समावेश छन् जुन स्पष्ट रूपमा क्षेत्रको उद्देश्यसँग मेल खाँदैन, चित्र 14।

चित्र 14। एक गैर-अनुपालन प्रविष्टि को एक उदाहरण।

हामी डेटासेटबाट यी क्षेत्रहरू बहिष्कार गर्छौं। र हामी 214 रेकर्डहरूमा परिवर्तन रेकर्ड गर्छौं।

स्टेज २.१ मा बिताएको कुल समय (शुमन सूत्रका लागि) t4 = 4 घण्टा।
चरण 4 मा फेला परेका त्रुटिहरूको संख्या (शुमन सूत्रको लागि) n4 = 222 pcs।

तालिका 6. चौथो चरण पछि डेटा सेट सूचकहरूको विश्लेषण

सामान्यतया, सूचकहरूमा परिवर्तनहरू विश्लेषण गर्दै (तालिका 6) हामी यसो भन्न सक्छौं:
1) मानक विचलन लीभरमा प्रतीकहरूको औसत संख्याको अनुपात 3 को नजिक छ, त्यो हो, त्यहाँ सामान्य वितरण (छ सिग्मा नियम) को संकेतहरू छन्।
2) औसत लीभरबाट न्यूनतम र अधिकतम लिभरहरूको महत्त्वपूर्ण विचलनले त्रुटिहरूको खोजी गर्दा पुच्छरहरूको अध्ययन एक आशाजनक दिशा हो भनेर सुझाव दिन्छ।

Schumann को विधि प्रयोग गरेर त्रुटिहरू खोज्ने परिणामहरू जाँच गरौं।

निष्क्रिय चरणहरू

२.१। स्टेज २.१ मा बिताएको कुल समय (शुमन सूत्रका लागि) t2.1 = 2.1 घण्टा।
चरण 2.1 मा फेला परेका त्रुटिहरूको संख्या (शुमन सूत्रको लागि) n21 = 0 pcs।

२.१। स्टेज २.१ मा बिताएको कुल समय (शुमन सूत्रका लागि) t3 = 3 घण्टा।
चरण 3 मा फेला परेका त्रुटिहरूको संख्या (शुमन सूत्रको लागि) n3 = 0 pcs।

प्रभावकारी चरणहरू
२.१। स्टेज २.१ मा बिताएको कुल समय (शुमन सूत्रका लागि) t2.2 = 2.2.1 घण्टा।
चरण 2.2.1 मा सुधारिएको त्रुटिहरूको संख्या (शुमन सूत्रको लागि) n221 = 0 pcs।
चरण 2.2.2 t222 मा खर्च गरिएको कुल समय = 4 घण्टा।
चरण 2.2.2 मा फेला परेका त्रुटिहरूको संख्या (शुमन सूत्रको लागि) n222 = 583 pcs।

चरण 2.2 t22 = 8 + 4 = 12 घण्टामा खर्च गरिएको कुल समय।
चरण 2.2.2 मा फेला परेका त्रुटिहरूको संख्या (शुमन सूत्रको लागि) n222 = 583 pcs।

२.१। स्टेज २.१ मा बिताएको कुल समय (शुमन सूत्रका लागि) t4 = 4 घण्टा।
चरण 4 मा फेला परेका त्रुटिहरूको संख्या (शुमन सूत्रको लागि) n4 = 222 pcs।

शुनम्यान मोडेलको पहिलो चरणमा समावेश गरिनु पर्ने शून्य चरणहरू भएको हुनाले, र अर्कोतर्फ, चरणहरू २.२ र ४ स्वाभाविक रूपमा स्वतन्त्र छन्, त्यसपछि शुम्यान मोडेलले जाँचको अवधि बढाएर, सम्भाव्यता त्रुटि पत्ता लगाउन को लागी घट्छ, अर्थात्, प्रवाह विफलता घट्छ, त्यसपछि यो प्रवाह जाँच गरेर हामी कुन चरण पहिले राख्ने निर्धारण गर्नेछौं, नियम अनुसार, जहाँ असफलता घनत्व अधिक बारम्बार छ, हामी त्यो चरण पहिलो राख्नेछौं।

रिस १।

चित्र 15 को सूत्रबाट यो पछ्याउँछ कि यो गणनामा चरण 2.2 भन्दा पहिले चौथो चरण राख्नु राम्रो छ।

Schumann को सूत्र प्रयोग गरेर, हामी त्रुटिहरूको अनुमानित प्रारम्भिक संख्या निर्धारण गर्छौं:

रिस १।

चित्र 16 मा नतिजाहरूबाट यो देख्न सकिन्छ कि त्रुटिहरूको अनुमानित संख्या N2 = 3167 हो, जुन 1459 को न्यूनतम मापदण्ड भन्दा बढी हो।

सुधारको नतिजाको रूपमा, हामीले 805 त्रुटिहरू सच्यायौं, र भविष्यवाणी गरिएको संख्या 3167 - 805 = 2362 हो, जुन अझै पनि हामीले स्वीकार गरेको न्यूनतम थ्रेसहोल्ड भन्दा बढी छ।

हामी प्यारामिटर C, lambda र विश्वसनीयता प्रकार्य परिभाषित गर्छौं:

रिस १।

अनिवार्य रूपमा, lambda तीव्रताको वास्तविक सूचक हो जसको साथ प्रत्येक चरणमा त्रुटिहरू पत्ता लगाइन्छ। यदि तपाईंले माथि हेर्नुभयो भने, यस सूचकको अघिल्लो अनुमान प्रति घण्टा 42,4 त्रुटिहरू थियो, जुन Schumann सूचकसँग धेरै तुलनात्मक छ। यस सामग्रीको पहिलो भागमा फर्केर, यो निर्धारण गरिएको थियो कि विकासकर्ताले त्रुटिहरू फेला पार्ने दर प्रति मिनेट 1 रेकर्ड जाँच गर्दा, प्रति 250,4 रेकर्डहरू 1 त्रुटि भन्दा कम हुनु हुँदैन। त्यसैले शुमन मोडेलको लागि लाम्ब्डाको महत्वपूर्ण मूल्य:
.60 250,4.२ / १० = 0,239617.२XNUMX

अर्थात्, विद्यमान ३८.९६४ बाट घटेर ०.२३९६१७ मा ल्याम्बडा नहुँदासम्म त्रुटि पत्ता लगाउने प्रक्रियाहरू पूरा गर्न आवश्यक छ।

वा सूचक N (त्रुटिहरूको सम्भावित संख्या) माइनस n (त्रुटिहरूको सही संख्या) हामीले स्वीकार गरेका थ्रेसहोल्ड भन्दा कम नभएसम्म (पहिलो भागमा) - 1459 pcs।

भाग १. सैद्धान्तिक।

स्रोत: www.habr.com