Способы структурирования информации

Структурирование информации — это

Виды

Иерархическая структура

Иерархические данные — это структура информации, в которой элементы связаны друг с другом отношениями «родитель-ребенок» в общей древовидной структуре. Данные как семейное дерево: бабушки, дедушки, родители, дети и внуки образуют иерархию связанных между собой данных. Обычно такая структура используется для представления организационной схемы, проекта с задачами или таксономии языковых терминов.

В иерархических данных каждый из этих узлов-«детей» имеет только одного «родителя», но у каждого родителя может быть несколько детей. Первый узел, находящийся на вершине иерархии, называется корневым узлом. Когда необходимо получить информацию, все дерево сканируется от корневого узла вниз. Поскольку все дерево необходимо сканировать каждый раз, когда пользователь делает запрос, это делает систему негибкой и медленной. Современные базы данных эволюционировали и стали использовать несколько иерархий над одними и теми же данными для более быстрого и удобного поиска.

Структура данных организации имеет жизненно важное значение. Для того чтобы предприятие могло вводить информацию, обрабатывать ее, извлекать и хранить, выбор типа структуры данных является абсолютно необходимым.

В бизнесе папки имеют логичные названия отделов. В этих отделах папки могут быть упорядочены по финансовым кварталам или другим логичным способом, применимым к данному бизнесу. Затем внутри них отдельные файлы имеют описательные названия, часто с датами или версиями, записанными в определенном формате. Все это хранится в альфа-порядке. Это означает, что, когда сотруднику нужно получить доступ к определенному файлу, он легко найдет то, что ему нужно.

Огромное ограничение науки о данных в целом заключается в том, что, хотя мир изменчив и трехмерен, компьютеры воспринимают его как плоский и неизменный. В то время как люди знают, что существует 200 пород собак и 200 разновидностей змей, компьютер просто знает, что существует 400 предметов. Структура данных необходима для группировки, доступа, обработки и представления данных в интерпретируемом компьютером виде.

Реляционная структура

Наиболее распространенная модель данных, в которой данные группируются в отношения. Набор переменных группируется в категории true, false или null. Затем элементы данных объединяются с другими элементами, имеющими общие переменные и атрибуты. Группы связываются между собой отношениями. Эта группа элементов похожа на ту группу. В отличие от иерархической структуры, которые ограничены своей природой «один ко многим», в реляционной могут существовать отношения «многие ко многим». В реляционных базах данных используется язык структурированных запросов (SQL), стандартный язык запросов.

Реляционная модель отлично подходит для поддержания согласованности данных в разных экземплярах. Например, если клиент снимает деньги в банкомате, это изменение будет отражено в балансе на телефонном приложении. Это делает ее отличной для обеспечения корректности нескольких экземпляров данных в различных системах.

В отличие от иерархической структуры, в ней данные хранятся не в древовидной структуре, а в таблицах.

Сетевая структура

Сетевая структура, как и реляционная, была создана для устранения недостатков, присущих иерархическим моделям баз данных. В сетевой структуре информации дочерний элемент может быть связан с несколькими родителями, хотя они называются владельцами и членами.

Эта модель поддерживает целый ряд отношений и является гораздо более гибкой, чем иерархические модели. Однако они гораздо сложнее, что затрудняет их управление и поддержку. Она все еще не так гибка, как реляционные модели данных, и не все отношения могут быть точно смоделированы и связаны с владельцами и членами.

Файловая структура

Хотя диски работают медленно, они обеспечивают огромную емкость при меньших затратах, чем память. Кроме того, они сохраняют информацию, хранящуюся на них, даже если их выключить. Основной движущей силой при разработке файловых структур является медленное время доступа к диску и его огромная энергонезависимая емкость.

Файловая структура — это совокупность представлений информации в файлах. Она также представляет собой набор операций для доступа к данным. Она позволяет приложениям читать, записывать и изменять данные. Файловые структуры также могут помочь найти данные, соответствующие определенным критериям.

Основная цель — минимизировать количество обращений к диску для получения нужной информации.

Хорошая файловая структура должна:

1. Быстрый доступ к большому объему.
2. Сокращать количество обращений к диску.
3. Управлять ростом за счет разделения коллекций.

Разрабатывать файловые структуры, отвечающие этим целям, относительно легко, если файлы никогда не меняются. Однако, когда файлы меняются, растут или уменьшаются, разработать файловые структуры, которые могут обладать этими качествами, становится сложнее.

Поскольку в 1950-х годах большинство файлов хранилось на ленте, доступ к ним был последовательным, а стоимость доступа росла прямо пропорционально размеру файла. По мере роста файлов и появления таких устройств хранения, как дисковые накопители, к файлам стали добавлять индексы. Эти индексы позволяли хранить список ключей и указателей в файле меньшего размера, в котором можно было быстрее выполнять поиск. Однако эти индексы имели то же самое последовательное поведение, и ими стало трудно управлять.

В начале 1960-х годов возникла идея применения древовидных структур. Поскольку деревья могут расти очень неравномерно по мере добавления и удаления записей пользователями, это приводит к длительному поиску.

Способы и методы

Упрощение

Упрощение — это представление информации в более простой и понятной форме, например, использование диаграмм, графиков, сводок и т.д., что упрощает восприятие и анализ данных. Такое представление данных облегчает их восприятие обычным человеком. Обычно выглядят привлекательно и впечатляюще, и многие газеты и журналы часто используют их для объяснения определенных фактов или явлений. Современные рекламные кампании также используют визуальные средства. Облегчают сравнение данных.
Универсальность — почти во всех областях знаний, таких как бизнес, экономика, социальные институты, управление и т. д. Поэтому они имеют универсальную приемлемость.

Существует несколько типов статистических графиков и диаграмм, каждый из которых по-своему отображает информацию, в том числе:

1. Линейные диаграммы.
2. Круговые диаграммы.
3. Гистограммы.
4. Диаграммы рассеяния.
5. Экспоненциальные графики.
6. Точечные графики.
7. Графики временных рядов.

Группировка

Группировка информации играет важную роль, когда нам приходится иметь дело с большими данными. Эта информация также может быть представлена с помощью пиктограммы или гистограммы. Данные, сформированные путем объединения отдельных наблюдений переменной в группы таким образом, чтобы таблица распределения частот по этим группам обеспечивала удобный способ обобщения или анализа данных, называются сгруппированными данными.

Для анализа данных можно настроить фильтры группировки по определенным параметрам.

1. Статус опроса: Не начато, начато и завершено.
2. Фильтр по дате: Для разделения участников опроса на основе даты их ответа на опрос.
3. Вопрос: Фильтры можно применять к любому конкретному вопросу.
4. Геолокация: Для разделения респондентов по их местоположению.
5. Тип устройства: Чтобы узнать тип устройства, использованного для ответа на опрос.
6. Язык: Чтобы разделить респондентов по их языку.

Сортировка

Сортировка — это упорядочивание информации согласно определенным критериям, таким как алфавитный порядок, числовое значение, дата и т.д.

Сортировка данных может быть выполнена несколькими быстрыми щелчками мыши. Использовать те же данные, но добавить столбец «Дата добавления», чтобы продемонстрировать сортировку по датам. Ниже представлена сортировка в алфавитном порядке по фамилии. Для этого сначала выбрать столбец, который надо отсортировать. Затем выбрать сортировку в одном из трех мест. Первое — это выпадающий список «Сортировка и фильтр» в правой части вкладки «Главная»:

Чтобы отсортировать фамилии в алфавитном порядке, нужно выбрать «Сортировать от А до Я» из выпадающего списка. Появится окно с вопросом, хотите ли вы расширить свой выбор. Нажмите «Да», чтобы другие столбцы также были отсортированы на основе сортировки выбранного столбца:

Источник: teachexcel.com

Классификация

Классификация информации — это присвоение категории информации, основанной на уровне чувствительности содержимого. Она помогает определить, какой объем средств защиты и контроля безопасности необходим для данных в зависимости от их классификации. Например, можно проанализировать все файлы и цифровые транзакции компании, классифицировать данные по категориям, а затем установить параметры для защиты каждой классификации.
Чтобы понять, как классификация данных может применяться к вашей роли или организации, задайте аналитические вопросы, чтобы определить, какие типы данных и в каком объеме создает, передает и хранит ваша компания:

1. Какую информацию компания собирает от покупателей, клиентов, продавцов и других субъектов бизнеса?
2. Какую информацию и данные создает компания, например файлы, электронные таблицы, профили клиентов и квитанции?
3. Каков уровень безопасности или чувствительности этих данных?
4. Какие стороны должны иметь доступ к вашим данным и как часто?
5. Какие цифровые записи ведет компания и как долго она хранит документы каждой категории?

Определенно, можно классифицировать данные по различным признакам, в зависимости от цели исследования:

1. Географическая.
2. Хронологическая.
3. Качественная: классифицируем данные в соответствии с их качествами или атрибутами. Следует помнить, что атрибут является качественным по своей природе, т. е. мы не можем измерить атрибут в количественных терминах, таких как 5, 1, 2 и т.д.

Эта квалификация бывает двух типов:

1. Простая: разделяем на две группы. В одной группе есть элементы данных, которые демонстрируют качество, в другой — нет. Очевидно, это также известно как классификация по дихотомии. Примерами классов могут быть образованные-необразованные, мужчины-женщины и так далее.
2. Сложная: классифицируем данные по более чем одной характеристике атрибута. Это означает, что если мы классифицируем данные на две группы по одному признаку, то эти две группы делятся еще на две по другому признаку. В результате может существовать множество уровней классификационных пар с более чем двумя классами. Например, классификация данных об учениках в классе в соответствии с их полом, а затем по оценкам.

Принципы

1. Цельность: информация должна быть структурирована таким образом, чтобы вся система была целостной, а элементы состыковывались между собой легко и естественно.
2. Четкость: быть ясной и понятной для пользователей, чтобы они могли легко ориентироваться и находить нужные данные.
3. Гибкость: структура должна быть гибкой и адаптивной, способной учитывать изменения в информации и новые требования.
4. Оптимизация доступности и использования данных, учитывая специфику их хранения и обработки.
5. Расширяемость: можно внедрять новые элементы и связи без существенных изменений.
6. Контролируемость: предусматривает возможность управления и контроля за структурой, чтобы обеспечить ее целостность и актуальность.

Примеры

Иерархическая структура

Источник: vsavm.by

Файловая структура

Источник: ppt-online.org

Линейная диаграмма
На линейной диаграмме можно изобразить различные величины с помощью линий разной длины. Кроме того, эти линии могут быть как горизонтальными, так и вертикальными. Кроме того, между удачными линиями есть равномерный промежуток. Ее можно использовать, когда количество элементов очень велико. Вот пример:

Доходы 10 рабочих за определенную неделю были записаны, как показано ниже. Изобразите эти данные на линейной диаграмме.

Схема выглядит следующим образом:

Источник: toppr.com

Пример анализа группировок

Предприятия используют геокодирование для расширения рынка. Возьмем международную сеть ресторанов быстрого питания или кофейную компанию, желающую расширить свой бизнес за счет открытия магазина в новой стране. Компания проводит опрос среди населения этой страны и собирает данные о геолокации на основе полученных ответов. Геокодирование помогает компании создавать группы и анализировать ответы из разных мест и по разным демографическим группам. Это помогает получить более точные данные о клиентах, чтобы направить их на нужную аудиторию.