Рисунок 1. Система стандартизации данных. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ
Стандартизация данных и информации, которые были получены посредством той или иной технологии — это процесс формирования простых испытательных или стандартизованных шкал.
Основные задачи нормализации заключаются в следующем:
- сопоставлении итогов, полученных согласно одной из методик в различных обстоятельствах и различными учеными;
- сравнении сведений испытуемого с подборкой типичных данных.
Выборка системы стандартов данных предполагает категорию элементов, в которой фиксируются статистические сведения согласно методологии. Данная подборка не должна быть небольшого размера и непременно обязана включать совокупность информации, отражая ключевые свойства. Вследствие стандартизации разрабатываются испытательные общепризнанные характеристики. В дальнейшем проведение тестов направлено на подборку новых методов нормирования.
Практическая ценность стандартизации данных
Реализация стандартизации данных в производстве заключается в увеличении достоверности анализа фильтрационных и емкостных свойств различных коллекторов и на этой базе в повышении точности подсчета запасов, а также проектировании процесса разработки месторождений полезных ископаемых.
Предлагаемая методика обработки сведений на основе расширенных приемов системы стандартов в значительной мере увеличивает скорость начальной обработки, позволяет более эффективно применять инновационные технологии, положительно влияет на достоверность оценки характеристик, так как минимизирует воздействие субъективного критерия на качество интерпретации данных.
Решение проблемы необъективности результатов при обработке информации требует формирования универсальных средств преобразования исходных диаграмм в стабильный стандартный вид, практичный для новой пакетной обработки. Эти трансформации подразумевают разноплановые процедуры нормировки, стандартизации корректировки, калибровки и сертификации сведений.
Все методики в данном аспекте базируются на одних и тех же принципах, поэтому имеет смысл объединить их в один общий термин – комплексная типизация. Включение в стандартизированные шкалы математических уравнений по унификации сведений с учетом ряда технологических закономерностей, присущих определенному предмету, помогает специалистам получить высокое качество анализа данных при очень интенсивном режиме работы.
Формализация и стандартизация данных
Формализация полученных данных - это приведение их к одной унифицированной форме.
Такой процесс обеспечивает полноценную сопоставимость итогов различных научных исследований, увеличивает уровень их доступности для любых заинтересованных экспертов. В основе сертификации важной информации в основном лежит технология стандартизации. Это позволяет быстро оптимизировать весь этап обработки, свести к минимуму вероятные недочеты при последующих мероприятиях.
Все указанные процедуры были разработаны в целях обеспечения:
- безопасности реализуемой продукции, услуг и работ для окружающей среды, здоровья, жизни и имущества;
- информационной и технической совместимости, а также взаимозаменяемости товаров;
- качества готовых товаров, в соответствие с уровнем научного и технического развития;
- единства и точности измерений;
- экономии всех форм природных ресурсов;
- безопасности народных объектов с учетом возможности появления техногенных катастроф и иных чрезвычайных ситуаций;
- мобилизационной готовности и обороноспособности государства.
Все изложенные в Законе РФ о стандартизации положения должны выполняться в обязательном порядке при работе в области информационных технологий в здравоохранении и медицине. На сегодняшний день общеупотребительной практикой является стандартизация основных параметрических данных на основе общепринятого во всех европейских странах стандарта СИ. Для обмена модернизированными цифровыми сведениями внутри каждого учреждения и за его пределами выступает международный норматив SCP-ECG.
Стандартизованные шкалы
Стандартизация данных в настоящее время заключается в быстром создании тестовых шквал. При условии объективного распределения первичных сведений приведение различных технологий и методов сводится к единому показателю посредством грамотного построения шкалы стандартных коэффициентов или стандартизованной методики.
Указанная процедура отражает место любого значения признака общей совокупности и взаимозаменяемости данных, измеряя их вероятные отклонения от среднего арифметического параметра в единицах стандартных корректировок.
Сегодня выделяют такие типы основных шкал:
- Количественный - где среднее значение имеет смысл. Данная технология считается самой распространенной и эффективной в аспекте передачи информации.
- Категоризованный - предполагает сравнение всех показателей и применяется для обозначении различных групп объектов. В этом случае все существующие арифметические операции невозможно использовать, так как числа в ней всего лишь метки конкретных классов.
- Бинарный - отражают только одну категорию и не подходит для более комплексных систем в стандартизации данных.
Недостатком стандартизованных шкал считается наличие в них отрицательных значений.
Этот минус возможно преодолеть с помощью перехода к более удобным в обращении шкалам, которые строятся посредством комплексного преобразования нормализованных сведений. Для интервальных систем допустимо преобразование, где все действительные показатели определяются только удобством работы. Такие сенситограммы называются в науке преобразованными сертифицированными элементами. Таблицы приблизительных норм в форме стандартной оценки, имеют значение только для конкретного испытания, примененного к определенной подборке системы стандартов данных.
Распределение полученных оценок многих стандартизированных тестов будет записано в качестве нормальной кривой, разработанной специалистами для упрощения дальнейшей интерпретации оценок с помощью частичного преобразования их в числа, которые указывают относительное расположение элементов стандартизации.
