Volodina-vasilisa.ru

Антикризисное мышление
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Методы статического анализа

Статические методы анализа данных

Студенты экономических вузов изучают статистику в полном объеме, поскольку она является обязательным для использования инструментом для каждого квалифицированного специалиста.

Нередко эта наука кажется скучной и сложной для восприятия, кроме того, большинство будущих профессионалов считает ее абсолютно ненужной для дальнейшей работы.

Однако все обстоит совершенно иначе, статистика – это не просто массив теоретического материала, а ценный свод знаний, которые можно применять на практике в повседневной жизни.

Особенно важен этот метод изучения и обработки информации для предпринимателей, которые хотят открыть свое дело или совершенствовать работу компании. Без анализа рынка, спроса и других факторов невозможно создать действенную стратегию развития бизнеса.

Современные статистические методы анализа данных позволяют искать и обрабатывать любую информацию, необходимую для принятия правильных решений.

Статистические методы

Способы обработки статистических данных могут быть разными. В зависимости от области применения статистика может быть прикладной – такой, которая подходит для проведения сбора и анализа данных в различных сферах деятельности.

Также существуют другие статистические методы, которые подходят для определенных сфер изучения.

По степени специфичности различают такие методы статистики:

  • Методы общего назначения, которые разрабатываются и исследуются без учета специфики конкретной сферы деятельности;
  • Статистические модели исследований конкретных явлений и процессов с учетом специфики конкретной сферы деятельности;
  • Анализ данных с использованием моделей и методов для решения конкретных прикладных задач.

Статистическая методология анализа данных

Для получения статистических данных проводятся исследования, в каждом из которых задействованы различные методы и техники получения, обработки и классификации информации.

Система использования всех необходимых приемов для изучения количественных закономерностей, которые проявляются в динамике и структуре социально-экономических взаимосвязей, называется статистической методологией.

В основе всех методов познания лежит диалектический метод, который рассматривает все процессы и явления в развитии взаимной связи и причинной обусловленности.

К диалектическим категориям можно отнести:

В процессе исследований используются такие общенаучные методы, как аналогия, когда свойства одного объекта переносятся на другой, и гипотеза, когда делаются научно обоснованные предположения теоретических причинных связей между несколькими явлениями.

Целесообразность проведения статистических исследований

Использовать статистические исследования целесообразно в любых сферах деятельности человека, поскольку они помогают принимать наиболее правильные решения по планированию любых видов работ. Для получения наиболее корректной информации статистические методы анализа данных используются в совокупности.

Полная картина, которая получается после проведения исследований, может стать полезной для внесения корректив в работу компаний и предприятий, выявления слабых мест бизнеса и совершенствования методов управления.

Кто занимается статистическим анализом данных

Многие компании на этапе подготовки к открытию или в ходе полноценного функционирования нуждаются в исследованиях, которые помогают стабилизировать и направить в нужное русло весь интеллектуальный и технический потенциал.

Когда возникает вопрос, кто же будет проводить эти исследования, владельцы бизнеса часто рассчитывают на собственные силы, что является в корне неправильным.

Статистика – это целая наука, можно даже сказать искусство, которое требует специфических навыков в работе с разными инструментами. Именно по этой причине поручать столь ответственное дело стоит профессионалам.

Существуют специальные институты, занимающиеся статистическими исследованиями, которые предоставляют услуги государственным учреждениям и юридическим лицам.

Где узнать о последних решениях в сфере статистического анализа

Специализированная выставка «СВЯЗЬ», посвященная планированию и развитию телекоммуникационного бизнеса, состоится в ЦВК «Экспоцентр» и будет полезной для посещения руководителям различных предприятий.

В мероприятии будут участвовать компании, предлагающие новейшие статистические методы анализа данных для всех сегментов бизнеса.

Специфика данного вида исследований заключается в правильной разработке плана проведения операций и выборе наиболее действенных инструментов, поэтому доверять их стоит только профессионалам.

Статистические методы исследования

Статистика, как наука, предполагает изучение, обработку и анализ количественных данных о самых различных явлениях в жизни человека. Она применяется во множестве сфер жизнедеятельности: медицина, экономика, производство, социология, предоставление разного рода услуг, природоохранная деятельность и т.д. Даже в быту люди часто сталкиваются с необходимостью использования простых статистических методов для решения возникающих задач. Следовательно, о данном направлении нужно узнать как можно больше полезной информации.

Важность саморазвития в области статистики

Даже если вы не осваивали специальность, предполагающую необходимость работы со статистическими данными, не знаете способов, которыми их можно обрабатывать и исследовать, это не значит, что соответствующая информация недоступна. К счастью, каждый может самостоятельно рассмотреть все эффективные методы анализа, применяемые в статистике, понять, какой из них больше подходит для конкретной ситуации.

Чтобы оценить важность изучения указанных материалов, достаточно рассмотреть, где в повседневной жизни мы можем применять статистические исследования:

· оценка рациональности применения семейного бюджета. Для этого в любом случае придется учитывать статистику доходов и расходов, чтобы уравновесить эти две статьи;

· применение разных диет с целью похудения. Здесь тоже не обходится без простых методов статистики. Вам понадобится знать, насколько удается похудеть с тем или иным рационом, чтобы подобрать оптимальную программу питания для максимально быстрого получения ожидаемого результата;

· профессиональные занятия спортом — еще одна область, где без статистики не обойтись. Здесь нужно учитывать количество калорий, получаемых за день, затрачиваемую на тренировках энергию, результаты занятий. Чтобы понимать, насколько эффективной оказывается выбранная программа, придется проводить хотя бы самые простые подсчеты;

· контроль собственного здоровья. Здесь применяются самые простые методы анализа данных. Например, для статистики вы можете записывать показатели ЧСС, артериального давления, продолжительность сна и т.д. Такое исследование поможет выбрать оптимальный жизненный ритм;

· ведение страниц в социальных сетях, например, Инстаграм, с целью заработка. Вам также понадобится контролировать число подписчиков, сопоставлять его с эффективностью деятельности, величиной полученной прибыли.

Как видите, статистические данные – это то, с чем практически каждый из нас сталкивается каждый день. И чтобы их применение было максимально эффективным, нужно знать, какие существуют методы анализа.

Отметим, что разобраться в этой теме сможет каждый желающий – тот, кто занимается саморазвитием, стремится к самосовершенствованию.

Читать еще:  Анализ фактических расходов

Популярные методики анализа в статистике

Рассмотрим самые простые методы, применение которых допускает статистический анализ. Всего их семь:

1. Статистическое наблюдение. Представляет собой обычный сбор информации, который зачастую применяется в социальной сфере. Используется такая методика для получения четких характеристик изучаемых явлений. Все, что нужно в этой ситуации – точные данные, которые можно легко сопоставить для оценки. Они должны быть однообразными.

2. Сводка и группировка материалов наблюдения в статистике. Представляет собой процедуру обработки отдельных единичных фактов, образующих совокупность сведений, полученных в результате проведения каких-либо наблюдений. Такой статистический метод – это способ получения исчерпывающей информации об исследуемых объектах. Чтобы применить методику, необходимо выбрать группировочный признак, определить порядок формирования групп, разработать систему показателей, характеризующих группы, создать примеры таблиц, куда будут заноситься сведения.

3. Абсолютные и относительные статистические величины. С помощью абсолютных величин мы придаем явлениям размерные характеристики. Это может быть время, объем, площадь, масса. Относительные величины представляют собой количественные соотношения, полученные в результате деления одних величин на другие. Таким способом определяют величины уровня развития, динамики интенсивности процесса, структуры и т.д.

4. Вариационные ряды. Такой статистический метод исследования – это дополнение к средним показателям изучаемых величин, их в некоторых ситуациях оказывается недостаточно. Тут внимание сосредоточено на вариации или разбросе показателей каких-либо единиц. Следовательно, речь идет о мониторинге и оценке происходящих изменений.

5. Выборка. Метод предусматривает определение численной характеристики целого по свойствам и отдельно взятых частей. Именно внутренняя связь, которая объединяет единичные части и целое, является основой рассматриваемого метода.

6. Корреляционный и регрессионный анализ. Речь идет об анализе большого количества данных для выявления возможности взаимодействия отдельных показателей. Обычно корреляционный и регрессионный анализ применяются в статистике совместно. Первый позволяет, например, выделить факторы, наиболее воздействующие на конечный признак. Последний может помочь в оценке степени воздействия независимых показателей на зависимый.

7. Ряды динамики. С их применением очень удобно определить скорость, интенсивность развития какого-либо явления. Для работы понадобится учитывать период времени и связанный с ним уровень, статистический показатель. Данный метод статистики хорошо подходит для ситуаций, когда человеку нужно добиться каких-то целей, например, продвинуть страницу в социальной сети.

Как проводить статистический анализ данных, нужно решать в отдельно взятой ситуации. Метод следует выбирать зависимо от того, что вы планируете исследовать, какие сведения изучать и с какими целями. В любом случае, нам удалось понять, что статистика играет важную роль не только в профессиональной, но и в повседневной жизни человека.

Современные методы статического анализа исходного кода для поиска уязвимостей

В связи с растущим объемом разрабатываемого ПО проблема безопасности становится все более актуальной. Одним из вариантов ее решения может стать применение безопасного цикла создания продуктов, включая планирование, проектирование, разработку, тестирование. Такой подход позволяет на выходе получить решение с продуманной системой безопасности, которое не придется затем многократно “латать” из-за имеющихся уязвимостей.

В данной статье речь пойдет об одной из важных практик, применяемых на этапе тестирования, — статическом анализе кода.

Если при динамическом анализе кода программа анализируется в процессе её исполнения, то при статическом — в отсутствие такового. В большинстве случаев под статическим подразумевают анализ, осуществляемый с помощью автоматизированных инструментов исходного или исполняемого кода.

Исторически первые инструменты статического анализа (часто в их названии используется слово “lint”) применялись для поиска простейших дефектов программы. Они использовали простой поиск по сигнатурам, то есть обнаруживали совпадения с имеющимися сигнатурами из базы проверок. Такие инструменты применяются до сих пор и позволяют определять “подозрительные” конструкции в коде, которые могут вызвать падение программы при её выполнении.

Недостатков у этого метода немало. Основной состоит в том, что множество “подозрительных” конструкций в коде не всегда являются дефектами. В большинстве случаев такой код может быть синтаксически правильным и работать корректно. Соотношение “шума” и реальных дефектов в больших проектах может достигать 100:1. Таким образом, разработчику приходится тратить много времени на отсеивание шума, что отменяет плюсы автоматизированного поиска.

Тем не менее, несмотря на недостатки, инструменты данного типа используются и сегодня благодаря их простоте и низкой стоимости.

Инструменты статического анализа второго поколения в дополнение к простому поиску совпадений по шаблонам оснащены технологиями анализа, которые до этого применялись в компиляторах для оптимизации программ. Эти методы позволяли по анализу исходного кода составлять граф потока управления и граф потока данных, представляющие собой модель выполнения программы и модель зависимостей переменных от других переменных. Располагая данными, графы можно моделировать, определяя, как будет выполняться программа (по какому пути и с каким данными).

Поскольку программа состоит из множества функций и процедур модулей, которые могут зависеть друг от друга, недостаточно анализировать каждый файл по отдельности. Для полноценного межпроцедурного анализа необходимы все файлы программы и зависимости.

Основными достоинствами этого типа анализаторов являются меньшее количество “шума” за счет частичного моделирования выполнения программ и возможность обнаружения более сложных дефектов.

Для иллюстрации приведем процесс поиска уязвимостей инъекции кода и SQL-инъекции. Для их обнаружения находятся места в программе, откуда поступают недоверенные данные, например, GET-запрос протокола HTTP. Переменная, в которой хранятся данные из GET-запроса, помечается. В дальнейшем, если значения этой переменной присваиваются другой переменной (или проходит схожая операция), то эта другая переменная тоже помечается. Таким образом, в графе потока данных помечаются все переменные, которые зависят от недоверенного источника. Если помеченная переменная попадает в критичную системную функцию, которая отвечает за выполнение команды операционной системы (например, Runtime.exec в Java) или делает запрос к базе данных, то это означает потенциальную возможность внедрения кода или SQL-запроса.

Возможна и обратная ситуация, когда из доверенного источника, например, от переменных окружения данные поступают в недоверенный источник, например в генерируемую HTML-страницу. Это может означать потенциальную утечку информации.

Читать еще:  Анализ работы атп

Одним из недостатков такого анализа является то, что на пути выполнения программ сложно определить функции, которые осуществляют фильтрацию или валидацию значений. Поэтому большинство анализаторов включает набор стандартных системных функций фильтрации для языка и возможность задавать такие функции самостоятельно.

Нет общего мнения по поводу обязательного функционала третьего поколения инструментов статического анализа. Некоторые вендоры предлагают более тесную интеграцию в процесс разработки, использование SMT-решателей для точного определения пути выполнения программы в зависимости от данных.

Появилась также тенденция добавлять гибридный анализ, т. е. совмещенные функции статического и динамического анализа. У данного подхода есть несомненные плюсы: например, можно проверять существование уязвимости, найденной с помощью статического анализа, путем эксплуатации этой уязвимости. Недостатком же здесь может быть следующая ситуация. В случае ошибочной корреляции места, где не было доказано уязвимостей с помощью динамического анализа, возможно появление ложноотрицательного результата. Другими словами, уязвимость есть, но анализатор ее не находит.

Если говорить о результатах, то для оценки работы статического анализатора используются понятия и метода, и статистики. Как и в статистике, результаты анализа делятся на положительные, отрицательные, ложноотрицательные (дефект есть, но анализатор его не находит) и ложноположительные (дефекта нет, а анализатор нашёл его).

Для реализации эффективного процесса устранения дефектов важно отношение количества истинных дефектов ко всем найденным дефектам. Данную величину называют точностью. При невысокой точности соотношение истинных и ложноположительных дефектов оказывается большим, что так же как и в ситуации с большим количеством шума требует от разработчиков много времени на анализ результатов и фактически нивелирует плюсы автоматизированного анализа кода.

Аналогично, для поиска уязвимостей особенно важно отношение найденных истинных уязвимостей ко всем найденным — этот показатель и принято считать полнотой. Ненайденные уязвимости опаснее ложноположительного результата, так как могут нанести прямой ущерб бизнесу.

Довольно сложно в одном решении сочетать хорошую полноту и точность анализа. Инструменты первого поколения, работающие по простому совпадению шаблонов, могут показывать хорошую полноту анализа, но при этом низкую точность из-за ограничения технологий анализа. Благодаря тому, что второе поколение анализаторов может определять зависимости и пути выполнения программы, обеспечивается более высокая точность анализа при такой же полноте.

Несмотря на то что технологии развиваются непрерывно, автоматизированные инструменты до сих пор не заменяют полностью ручной аудит кода. Такие категории дефектов, как логические, архитектурные уязвимости и проблемы с производительностью, могут быть обнаружены только экспертом. Однако инструменты работают быстрее, позволяют автоматизировать процесс и стоят дешевле, чем работа аудитора. При внедрении статического анализа кода можно использовать ручной аудит для первичной оценки, поскольку это позволяет обнаруживать серьезные проблемы с архитектурой. Автоматизированные же инструменты должны применяться для быстрого исправления дефектов. Например, при появлении новой версии ПО.

Существует множество решений для статического анализа исходного кода. Выбор продукта зависит от поставленных задач. Если необходимо повысить качество кода, то вполне можно применять анализаторы первого поколения, использующие поиск по шаблонам. Если же нужно найти уязвимости в ходе реализации цикла безопасной разработки, логично использовать инструменты, анализирующие поток данных. Ну а если опыт внедрения средств статического и динамического анализа уже имеется, можно попробовать инструменты, основанные на гибридном анализе.

Автор статьи — старший исследователь департамента анализа кода в ERPScan (дочерняя компания Digital Security).

Анализ данных: используем методы статистического исследования

Анализ данных и статистика — вещи одного порядка. Если статистика первооснова и источник информации, то анализ данных — это инструмент для ее исследования, и зачастую анализ данных без статистики невозможен.

Статистика — это изучение любых явлений в числовой форме. Статистика используется анализом данных в количественных исследованиях. Противоположность им — качественные, описывающие ситуацию без применения цифр, в текстовом выражении.

Количественный анализ статистических данных проводится по интервальной шкале и по рациональной:

  • интервальная шкала указывает, насколько тот или иной показатель больше или меньше другого и дает возможность подобрать похожие по свойствам соотношения показатели,
  • рациональная шкала показывает, во сколько раз тот или иной показатель больше или меньше другого, но в ней содержатся только положительные значения, что не всегда будет отражать реальное положение дел.

Как используют Data Mining в компании Mail.ru?

Методы анализа статистических данных

В анализе статистических данных можно выделить аналитический этап и описательный. Описательный этап — последний, он включает представление собранных данных в удобном графическом виде – в графиках, диаграммах, дашбордах. Аналитический этап — это анализ, заключающийся в использовании одного из следующих методов:

  • статистического наблюдения – систематического сбора данных по интересующим характеристикам;
  • сводки данных, в которой можно обработать информацию после наблюдения; она описывает отдельные факты как часть общей совокупности или создает группировки, делит информацию по группам на основании каких-либо признаков;
  • определении абсолютной и относительной статистической величины; абсолютная величина придает данным количественные характеристики в индивидуальном порядке, в независимости от других данных; относительные величины описывают одни объекты или признаки относительно других;
  • метода выборки – использовании при анализе не всех данных, а только их части, отобранной по определенным правилам (выборка может быть случайной, стратифицированной, кластерной и квотной);
  • корреляционного и регрессионного анализа — выявляет взаимосвязи данных и причины, по которым данные зависят друг от друга, определяет силу этой зависимости;
  • метода динамических рядов — отслеживает силу, интенсивность и частоту изменений объектов и явлений; позволяет оценить данные во времени и дает возможность прогнозирования явлений.

Программное обеспечение для статистического исследования

Статистические исследования могут проводить маркетологи-аналитики:

Для качественного анализа статистических данных необходимо либо обладать знаниями математической статистики, либо использовать отчетно-аналитическую программу, либо не заниматься этим. Европейские компании давно осознали пользу big data для анализа больших данных, поэтому либо нанимают хороших аналитиков с математическим образованием, либо устанавливают профессиональное программное обеспечение для аналитиков-маркетологов. Ежедневный анализ в этих компаниях помогает им правильно организовывать закупку товаров, их хранение и логистику, корректировать количество персонала и их рабочие графики.

Читать еще:  Сущность методов анализа

Решения для автоматизации анализа данных позволяют работать с ними аналитикам-маркетологам. Сегодня есть решения, доступные даже небольшим компаниям, такие как Tableau. Их преимущества по сравнению с анализом, проведенным исключительно человеком:

  • невысокая стоимость внедрения (от 2000 рублей в месяц – на февраль 2018 года),
  • современное графическое представление анализа,
  • возможность мгновенно переходить от одного, более полного отчета, к другому, более детальному.

Хотите узнать, как провести анализ и сделать отчеты быстро?

Полезные статьи → Статистические методы анализа данных в решении практических задач (часть первая)

Опрос сотрудников, клиентов, потребителей, – это не просто сбор информации, а полноценное исследование. А целью всякого исследования является научно обоснованная интерпретация изученных фактов. Первичный материал необходимо обработать, а именно упорядочить и проанализировать. После опроса респондентов происходит анализ данных исследования. Это ключевой этап. Он представляет собой совокупность приемов и методов, направленных на то, чтобы проверить, насколько были верны предположения и гипотезы, а также ответить на заданные вопросы. Данный этап является, пожалуй, наиболее сложным с точки зрения интеллектуальных усилий и профессиональной квалификации, однако позволяет получить максимум полезной информации из собранных данных. Методы анализа данных многообразны. Выбор конкретного метода зависит, в первую очередь, от того, на какие вопросы мы хотим получить ответ. Можно выделить два класса процедур анализа:

  • одномерные (дескриптивные) и
  • многомерные.

Целью одномерного анализа является описание одной характеристики выборки в определенный момент времени. Рассмотрим более подробно.

Одномерные типы анализа данных

Количественные исследования

Дескриптивный анализ

Дескриптивные (или описательные) статистики являются базовым и наиболее общим методом анализа данных. Представьте, что вы проводите опрос с целью составления портрета потребителя товара. Респонденты указывают свой пол, возраст, семейное и профессиональное положение, потребительские предпочтения и т.д., а описательные статистики позволяют получить информацию, на основе которой будет строиться весь портрет. В дополнение к числовым характеристикам создаются разнообразные графики, помогающие визуально представить результаты опроса. Всё это многообразие вторичных данных объединяется понятием «дескриптивный анализ». Полученные в ходе исследования числовые данные наиболее часто представляются в итоговых отчетах в виде частотных таблиц. В таблицах могут быть представлены разные виды частот. Давайте рассмотрим на примере: Потенциальный спрос на товар

  1. Абсолютная частота показывает, сколько раз тот или иной ответ повторяется в выборке. Например, 23 человека купили бы предложенный товар стоимостью 5000 руб., 41 человек – стоимостью 4500 руб. и 56 человек – 4399 руб.
  2. Относительная частота показывает, какую долю данное значение составляет от всего объема выборки (23 человека – 19,2%, 41 – 34,2%, 56 – 46,6%).
  3. Кумулятивная или накопленная частота показывает долю элементов выборки, не превышающих определенное значение. Например, изменение процента респондентов, готовых приобрести тот или иной товар при уменьшении цены на него (19,2% респондентов готовы купить товар за 5000 руб., 53,4% — от 4500 до 5000 руб., и 100% — от 4399 до 5000 руб. ).

Наряду с частотами, дескриптивный анализ предполагает расчет различных описательных статистик. Соответствуя своему названию, они предоставляют основную информацию о полученных данных. Уточним, использование конкретной статистики зависит от того, в каких шкалах представлена исходная информация. Номинальная шкала используется для фиксации объектов, не имеющих ранжированного порядка (пол, место жительства, предпочитаемая марка и т.д.). Для подобного рода массива данных нельзя рассчитать каких-либо значимых статистических показателей, кроме моды — наиболее часто встречающегося значения переменной. Несколько лучше в плане анализа ситуация обстоит с порядковой шкалой. Здесь становится возможным, наряду с модой, расчет медианы – значения, разбивающего выборку на две равные части. Например, при наличии нескольких ценовых интервалов на товар (500-700 руб. руб., 700-900, 900-1100 руб.) медиана позволяет установить точную стоимость, дороже или дешевле которой потребители готовы приобретать или, наоборот, отказаться от покупки. Наиболее богатыми на все возможные статистики являются количественные шкалы, которые представляют собой ряды числовых значений, имеющих равные интервалы между собой и поддающихся измерению. Примерами подобных шкал могут служить уровень дохода, возраст, время, отводимое на покупки и т.д. В данном случае становятся доступными следующие информационные меры: среднее, размах, стандартное отклонение, стандартная ошибка среднего. Конечно, язык цифр является довольно «сухим» и для многих весьма непонятным. По этой причине дескриптивный анализ дополняется визуализацией данных путем построения различных диаграмм и графиков, как, например: гистограммы, линейные, круговые или точечные диаграммы.

Таблицы сопряженности и корреляции

Таблицы сопряженности – это средство представления распределения двух переменных, предназначенное для исследования связи между ними. Таблицы сопряженности можно рассматривать как частный тип дескриптивного анализа. В них также является возможным представление информации в виде абсолютных и относительных частот, графическая визуализация в виде гистограмм или точечных диаграмм. Наиболее эффективно таблицы сопряженности проявляют себя в определении наличия взаимосвязи между номинальными переменными (например, между полом и фактом потребления какого-либо продукта). В общем виде таблица сопряженности выглядит так. Зависимость между полом и пользованием страховыми услугами

Статистический анализ данных

На основе представленных в таблице данных и можно делать выводы о наличии/отсутствии взаимосвязи между исследуемыми переменными. Для более точного выявления наличия связи между переменными используют разные статистические критерии. Наиболее часто применяются такие, как:

  • критерий Хи-квадрат (χ2);
  • коэффициент сопряженности;
  • критерий лямбда;
  • коэффициент R Спирмена;
  • критерий корреляции Пирсона и др.

Правильный выбор критерия является решающим шагом для получения корректных результатов. Поэтому, если перед вами стоит задача проведения статистического анализа и интерпретация его результатов, но вы не чувствуете уверенности – лучше обратиться к специалистам сервиса Анкетолог, чтобы не получить неправильные выводы, не приближающие к решению проблемы.

По вопросам расчета индексов:

Телефон: +7 (383) 203-49-99

Продолжение статьи «Статистические методы анализа данных для решения практических задач»: часть вторая и часть третья.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector