РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ВИЗУАЛИЗАЦИИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ ПО РАБОТЕ УВД АК
|
1. Анализ и определение основных элементов системы визуализации
статистических данных 8
1.1. Анализ существующих пакетов прикладных программ статистической
обработки данных 8
1.2. Обзор методов статистического прогнозирования 15
1.3. Изучение технологий для реализации системы визуализации 20
2. Формирование концептуальной модели для визуализации данных 29
2.1. Выделение функций реализации 29
2.2. Выбор и обоснование математического аппарата 31
2.3. Обработка исходных данных, построение таблиц в СУБД 34
2.4. Разработка интерфейса пользователя 37
3. Анализ статистических данных УВД АК за 2020 ГОД 42
3.1. Примеры работы системы для анализа отделов УВД 42
3.2. Работа системы в режиме прогнозирования 47
3.3. Анализ результатов работы системы визуализации 51
Заключение 54
Библиографический список 56
Приложение А 59
статистических данных 8
1.1. Анализ существующих пакетов прикладных программ статистической
обработки данных 8
1.2. Обзор методов статистического прогнозирования 15
1.3. Изучение технологий для реализации системы визуализации 20
2. Формирование концептуальной модели для визуализации данных 29
2.1. Выделение функций реализации 29
2.2. Выбор и обоснование математического аппарата 31
2.3. Обработка исходных данных, построение таблиц в СУБД 34
2.4. Разработка интерфейса пользователя 37
3. Анализ статистических данных УВД АК за 2020 ГОД 42
3.1. Примеры работы системы для анализа отделов УВД 42
3.2. Работа системы в режиме прогнозирования 47
3.3. Анализ результатов работы системы визуализации 51
Заключение 54
Библиографический список 56
Приложение А 59
РЕФЕРАТ
Тема выпускной работы: «Разработка информационной системы визуализации статистических данных по работе УВД АК».
Цель работы - построение и реализация информационной системы инфографики для отображения статистики УВД по районам Алтайского края.
Предмет исследования - система инфографики для визуального представления статистических показателей работы УВД АК.
Объект исследования - процессы анализа, прогнозирования и представления статистической информации.
В результате исследования решены следующие задачи: выполнен сравнительный анализ существующих систем с подобными возможностями с целью формирования требований к будущей системе; проведен сравнительный анализ статистических методов прогнозирования с целью определения оптимального (оптимальных) для данного исследования; определен язык представления данных, СУБД для хранения предоставленных ресурсов; выбран язык и среда для реализации интерфейса к СУБД; выделены основные функции для будущей системы визуализации данных, проанализированы предоставленные статистические данные с целью выделения основных сущностей, связей, с последующим построением схемы данных; разработана и реализована информационная система.
Объем работы 61 страница, количество рисунков - 16, таблиц - 9, приложений - 1, 21 использованный источник литературы.
Ключевые слова: визуализация данных, статистическое
прогнозирование, статистический анализ, графическое представление, картограмма, диаграмма, автоматизация.
Самым важным этапом любого научного исследования является статистический анализ данных. В течение многих десятилетий только специалисты, имеющие большой опыт и серьезную предварительную подготовку, могли работать над анализом данных. В настоящее время статистическая обработка данных поднялась на новый уровень. Благодаря непрекращающейся разработке пакетов прикладных программ, исследователь уже может и не иметь математической профессиональной подготовки, ему достаточно грамотно оперировать статистическими понятиями и выбирать верный метод анализа данных [8, 10].
Представление материалов с использованием методов визуализации данных является одним из основополагающих платформ для качественного восприятия и понимания информации. Именно подобные технологии с каждым годом приобретают все большую актуальность для анализа, обработки и интерпретации информации. Использование графических изображений делает процесс изучения объектов и явлений более наглядным. Методы визуализации данных помогают улучшить понимание и восприятие нового изучаемого материала, а также обеспечить минимизацию усилий по выполнению когнитивных задач в сравнении с текстовым представлением данных. При этом графическое представление информации позволяет произвести анализ данных в эстетичном и удобочитаемом формате.
На сегодняшний день рынок коммерческих статистических продуктов предлагает большой выбор пакетов с самыми разными возможностями и функциями. Все пакеты прикладных программ, реализующие обработку статистических данных, можно разделить на профессиональные, популярные и специализированные. Профессиональные пакеты имеют широкий выбор методов анализа данных. Популярные или полупрофессиональные пакеты прикладных программ универсальны в своем применении, предоставляя возможность использования большого количества функций. Специализированные программы ориентированы на узкую область применения.
Актуальность темы исследования обусловлена высокой ценой и технической сложностью существующих прикладных программ построения инфографики. Подобные программы чаще всего относятся к ресурсоёмкому и наукоемкому программному обеспечению, которое требует длительной настройки под конкретную предметную область. Разрабатываемая информационная система предоставляет необходимый набор возможностей обработки и представления статистических данных, а интуитивный интерфейс быстрое и эффективное внедрение в рабочий процесс.
Цель выпускной квалификационной работы - построение и реализация информационной системы инфографики для отображения статистики УВД по районам Алтайского края.
Задачи исследования:
1. Выполнить сравнительный анализ существующих систем с подобными возможностями с целью формирования требований к будущей системе.
2. Провести сравнительный анализ статистических методов
прогнозирования с целью определения оптимального (оптимальных) для данного исследования.
3. Определить язык представления данных, СУБД для хранения предоставленных ресурсов, языка и среды для реализации интерфейса.
4. Выделить основные функции системы визуализации.
5. Проанализировать и обработать предоставленные данные, выделить сущности, связи и построить схему данных.
6. Разработать и реализовать информационную систему.
Объектом исследования являются процессы анализа,
прогнозирования и представления статистической информации.
Предмет исследования - система инфографики для визуального представления статистических показателей работы УВД АК.
Практическая значимость работы состоит в том, разработанная система позволяет разрешить ряд проблем, связанных с представлением и анализом численных показателей работы отделов УВД Алтайского края. Возможности визуализации данных способствуют повышению скорости и эффективности как первичной, так и углубленной обработки информации. А встроенные методы прогнозирования предоставляют возможность делать выводы не только основываясь на реальных, но уже прошедших результатах, но и на математически обоснованных прогнозах показателей раскрываемости отделов.
Научная новизна заключается в разработке метода визуализации путём внедрения комплексной обработки данных методами ранжирования и статистического прогнозирования.
Тема выпускной работы: «Разработка информационной системы визуализации статистических данных по работе УВД АК».
Цель работы - построение и реализация информационной системы инфографики для отображения статистики УВД по районам Алтайского края.
Предмет исследования - система инфографики для визуального представления статистических показателей работы УВД АК.
Объект исследования - процессы анализа, прогнозирования и представления статистической информации.
В результате исследования решены следующие задачи: выполнен сравнительный анализ существующих систем с подобными возможностями с целью формирования требований к будущей системе; проведен сравнительный анализ статистических методов прогнозирования с целью определения оптимального (оптимальных) для данного исследования; определен язык представления данных, СУБД для хранения предоставленных ресурсов; выбран язык и среда для реализации интерфейса к СУБД; выделены основные функции для будущей системы визуализации данных, проанализированы предоставленные статистические данные с целью выделения основных сущностей, связей, с последующим построением схемы данных; разработана и реализована информационная система.
Объем работы 61 страница, количество рисунков - 16, таблиц - 9, приложений - 1, 21 использованный источник литературы.
Ключевые слова: визуализация данных, статистическое
прогнозирование, статистический анализ, графическое представление, картограмма, диаграмма, автоматизация.
Самым важным этапом любого научного исследования является статистический анализ данных. В течение многих десятилетий только специалисты, имеющие большой опыт и серьезную предварительную подготовку, могли работать над анализом данных. В настоящее время статистическая обработка данных поднялась на новый уровень. Благодаря непрекращающейся разработке пакетов прикладных программ, исследователь уже может и не иметь математической профессиональной подготовки, ему достаточно грамотно оперировать статистическими понятиями и выбирать верный метод анализа данных [8, 10].
Представление материалов с использованием методов визуализации данных является одним из основополагающих платформ для качественного восприятия и понимания информации. Именно подобные технологии с каждым годом приобретают все большую актуальность для анализа, обработки и интерпретации информации. Использование графических изображений делает процесс изучения объектов и явлений более наглядным. Методы визуализации данных помогают улучшить понимание и восприятие нового изучаемого материала, а также обеспечить минимизацию усилий по выполнению когнитивных задач в сравнении с текстовым представлением данных. При этом графическое представление информации позволяет произвести анализ данных в эстетичном и удобочитаемом формате.
На сегодняшний день рынок коммерческих статистических продуктов предлагает большой выбор пакетов с самыми разными возможностями и функциями. Все пакеты прикладных программ, реализующие обработку статистических данных, можно разделить на профессиональные, популярные и специализированные. Профессиональные пакеты имеют широкий выбор методов анализа данных. Популярные или полупрофессиональные пакеты прикладных программ универсальны в своем применении, предоставляя возможность использования большого количества функций. Специализированные программы ориентированы на узкую область применения.
Актуальность темы исследования обусловлена высокой ценой и технической сложностью существующих прикладных программ построения инфографики. Подобные программы чаще всего относятся к ресурсоёмкому и наукоемкому программному обеспечению, которое требует длительной настройки под конкретную предметную область. Разрабатываемая информационная система предоставляет необходимый набор возможностей обработки и представления статистических данных, а интуитивный интерфейс быстрое и эффективное внедрение в рабочий процесс.
Цель выпускной квалификационной работы - построение и реализация информационной системы инфографики для отображения статистики УВД по районам Алтайского края.
Задачи исследования:
1. Выполнить сравнительный анализ существующих систем с подобными возможностями с целью формирования требований к будущей системе.
2. Провести сравнительный анализ статистических методов
прогнозирования с целью определения оптимального (оптимальных) для данного исследования.
3. Определить язык представления данных, СУБД для хранения предоставленных ресурсов, языка и среды для реализации интерфейса.
4. Выделить основные функции системы визуализации.
5. Проанализировать и обработать предоставленные данные, выделить сущности, связи и построить схему данных.
6. Разработать и реализовать информационную систему.
Объектом исследования являются процессы анализа,
прогнозирования и представления статистической информации.
Предмет исследования - система инфографики для визуального представления статистических показателей работы УВД АК.
Практическая значимость работы состоит в том, разработанная система позволяет разрешить ряд проблем, связанных с представлением и анализом численных показателей работы отделов УВД Алтайского края. Возможности визуализации данных способствуют повышению скорости и эффективности как первичной, так и углубленной обработки информации. А встроенные методы прогнозирования предоставляют возможность делать выводы не только основываясь на реальных, но уже прошедших результатах, но и на математически обоснованных прогнозах показателей раскрываемости отделов.
Научная новизна заключается в разработке метода визуализации путём внедрения комплексной обработки данных методами ранжирования и статистического прогнозирования.
В данной работе мы рассмотрели некоторые языки программирования с поддержкой графических библиотек, среды разработки, а также средства управления базами данных. Для реализации системы визуализации был выбран языки C#, Python и среда разработки Visual Studio.
Используя метод семантического моделирования были выделены основные структуры данных, построена модель, состоящая из шести сущностей: «Преступления», «Отделы», «Районы», «Преступления в
отделах», «Преступления в районах», «Года».
Для системы была построена база данных, содержащая статистическую информацию по работе УВД АК за 12лет и реализованная в российской СУБД PostgreSQL 10.0. База удовлетворяет требованиям третьей нормальной формы. Импорт данных происходил с помощью разработанного модуля для автоматического переноса данных в СУБД.
Анализ выявил необходимый набор функций для системы визуализации: построение точечных картограмм и диаграмм, просмотр статистической информации по работе отделов, вывод результатов анализа данных методами математической статистики, внедрение методов статистического прогнозирования.
Для реализации модуля прогнозирования статистических данный были выбраны следующие методы: метод скользящей средней, метод простого экспоненциального сглаживания, метод двойного экспоненциального сглаживания, а также линейная регрессия. С их помощью был построен прогноз результатов работы отделов УВД АК на 2021 календарный год. Полученные данные также добавлены в реализованную базу данных.
С учетом предоставленных требований к продукту была реализована система визуального представления статистической информации по работе отделов УВД Алтайского края. Программный модуль приложения разработан согласно «Клиент-серверной» технологии и позволяет в
многопользовательском режиме получать доступ к актуальной информации.
54
Возможности приложения предполагают работу в четырех режимах. Первый режим - импорт статистических данных, представленных в виде структурированных таблиц формата «.xlsx». Второй режим - графическое представление данных (построение картограмм, гистограмм и круговых диаграмм) с выводом результатов математической статистики. Третий режим - вывод информации по работе отдельных подразделений, имеющей аналитический характер. Четвертый режим - вывод результатов статистического прогнозирования данных.
Разработанная система визуализации была протестирована на статистических данных УВД Алтайского края каждого год последних 12 лет. В течение ряда экспериментальных запросов, все режимы работы предоставляли верные результаты анализа информации, корректное построение графиков.
Используя метод семантического моделирования были выделены основные структуры данных, построена модель, состоящая из шести сущностей: «Преступления», «Отделы», «Районы», «Преступления в
отделах», «Преступления в районах», «Года».
Для системы была построена база данных, содержащая статистическую информацию по работе УВД АК за 12лет и реализованная в российской СУБД PostgreSQL 10.0. База удовлетворяет требованиям третьей нормальной формы. Импорт данных происходил с помощью разработанного модуля для автоматического переноса данных в СУБД.
Анализ выявил необходимый набор функций для системы визуализации: построение точечных картограмм и диаграмм, просмотр статистической информации по работе отделов, вывод результатов анализа данных методами математической статистики, внедрение методов статистического прогнозирования.
Для реализации модуля прогнозирования статистических данный были выбраны следующие методы: метод скользящей средней, метод простого экспоненциального сглаживания, метод двойного экспоненциального сглаживания, а также линейная регрессия. С их помощью был построен прогноз результатов работы отделов УВД АК на 2021 календарный год. Полученные данные также добавлены в реализованную базу данных.
С учетом предоставленных требований к продукту была реализована система визуального представления статистической информации по работе отделов УВД Алтайского края. Программный модуль приложения разработан согласно «Клиент-серверной» технологии и позволяет в
многопользовательском режиме получать доступ к актуальной информации.
54
Возможности приложения предполагают работу в четырех режимах. Первый режим - импорт статистических данных, представленных в виде структурированных таблиц формата «.xlsx». Второй режим - графическое представление данных (построение картограмм, гистограмм и круговых диаграмм) с выводом результатов математической статистики. Третий режим - вывод информации по работе отдельных подразделений, имеющей аналитический характер. Четвертый режим - вывод результатов статистического прогнозирования данных.
Разработанная система визуализации была протестирована на статистических данных УВД Алтайского края каждого год последних 12 лет. В течение ряда экспериментальных запросов, все режимы работы предоставляли верные результаты анализа информации, корректное построение графиков.





