Успевайте заказать остекление

ПО СТАРЫМ ЦЕНАМ!!!

Демонтаж старого балкона - бесплатно!

Почему захламление чердаков подвалов балконов и лоджий


Захламлённый балкон – источник пожарной опасности

  • Округ
  • Префектура
  • План мероприятий
  • Справочные телефоны
  • Районы, муниципальные округа
  • ЦЕНТРЫ ГОСУДАРСТВЕННЫХ УСЛУГ "МОИ ДОКУМЕНТЫ"
  • Депутаты
  • Деятельность
  • Капремонт
  • ЖКХ
  • Программа реновации
  • Строительство, транспорт, публичные слушания
  • Публичные слушания
  • Электронные общественные обсуждения
  • Экономика
  • Городские парковки
  • БЛАГОУСТРОЙСТВО НА СРЕДСТВА ОТ ПЛАТНЫХ ПАРКОВОК
  • Торговля и услуги
  • Социальная сфера
  • Индустрия зимнего отдыха
  • Государственные бюджетные учреждения ВАО
  • Парки и зеленые зоны
  • Правопорядок
  • Пресс-центр. Мультимедиа
  • Местные СМИ
  • Справочник округа
  • Земельно-имущественные торги
  • ПРОТИВОДЕЙСТВИЕ КОРРУПЦИИ
    • Нормативные правовые акты в сфере противодействия коррупции
    • Антикоррупционная экспертиза
    • Методические материалы
    • Формы, бланки
    • Сведения о доходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
      • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера за 2019 год
      • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера за 2018 год
      • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера за 2017 год
      • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера за 2016 год
      • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера за 2015 год
      • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера за 2014 год
      • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера за 2014 год
      • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера за 2012 год
      • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера за 2011 год
      • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера за 2010 год
    • Деятельность комиссии по соблюдению требований к служебному поведению и урегулированию конфликта интересов
    • Планы, обзоры, отчеты
    • Обратная связь для сообщений о фактах коррупции
  • Электронная приемная
  • Реализация объектов гаражного назначения
  • Противодействие терроризму
  • Росреестр
  • Безопасность
  • ФНС сообщает
  • Государственная ветеринарная служба
  • 75-Я ГОДОВЩИНА ПОБЕДЫ
  • Внутренний финансовый аудит

Все о балконах: Словарь терминов

Судя по всем страницам Pinterest и фотографиям в Интернете, посвященным балконам в наши дни - роскошным, запасным, абсурдно навороченным - живописные насесты сейчас как никогда популярны для покупателей и продавцов жилья.

Конечно, в этих романтических платформах нет ничего нового: Принц Уильям впервые публично поцеловал свою новую невесту, Кейт Миддлтон , на одной в Букингемском дворце, и Шекспир, скрещенный со звездами любовник Джульетта тосковала по Ромео , когда она стояла на своем.

Сейчас массы падают в обморок от самого этого архитектурного элемента. Прочтите этот последний выпуск Learning the Lingo , чтобы узнать о множестве различных типов балконов, с которыми вы можете столкнуться как покупатель дома, или подумайте о добавлении в качестве владельца дома.

часы

Накопление на крепости замка Кастельно, Аквитания, Франция.

Sémhur / Wikipedia

Этот древний предшественник современного балкона показывает, что эти атрибуты на самом деле уходят корнями в войну, а не в любовь.Час представлял собой деревянные леса, которые возникли как «противоосадное устройство 11 века» на внешних стенах замка. Они были покрыты шкурой животных или, ммм, навозом, чтобы отразить взбирающихся захватчиков и защитить защитников замка, когда они бросали камни (или еще больше навоза) на повстанцев внизу. Сегодняшние балконы, конечно же, предназначены для гораздо более изысканных целей и содержат значительно меньше навоза.

Искусственный

Подделка? Oui, c'est!

балконstore.com

Эти балконы на самом деле представляют собой не более чем украшение в виде перил, прикрепленных к фасаду дома.Абсолютно нет внешнего пространства - нет пригодного настила, нада - чтобы на него можно было надеть хоть пяток. Хотя некоторые могут утверждать, что искусственные балконы не имеют реальной пользы, нельзя сбрасывать со счетов фактор привлекательности.

Снаружи они создают иллюзию балкона, а не очень искусные перила, сделанные из чего угодно, от стекла до кованого железа, не позволяют вам упасть, когда вы распахиваете окно. Думайте об искусственных балконах как о чутье для ваших внешних стен.

Ложь

Этот фальшивый балкон в Лиссабоне - настоящий порту-дразнить.

LUke1138 / iStock

Да, есть разница между faux и false , когда речь идет о балконах. На ложном балконе есть перила и - крохотная палуба, обычно глубиной от 4 до 6 дюймов. Так как эти выступы, также называемые «балконетами», ограничены и не увеличивают площадь дома, их можно легко установить в уже существующих домах. И хотя узкая колода не может выдержать пару обнимающихся королевских особ, она идеально подходит для таких, как ароматный сад с травами, чтобы помочь перенести немного природы на улицу.

Эти причудливые штрихи стоят от 220 до 4000 долларов, в зависимости от того, хотите вы алюминий или кованое железо.

Джульетта

Балкон Джульетты

Дуг Колдвелл / Википедия

Пожалуй, самый популярный тип ложного балкона - Джульетта. Шекспир не упоминает о молодом Капулетти, стоящем на балконе, когда Ромео спрашивает: «Какой свет проникает через то окно?» Однако в традиционных постановках спектакля Джульетта всегда падала в обморок на этом маленьком насесте.

Прозвище Джульетта обычно используется для обозначения небольших, невыступающих террас, часто состоящих из застекленной двери с неглубокими перилами снаружи.

Французский

Французский балкон во Франции

pidjoe / iStock

Другой популярный стиль ложного балкона получил свое название от французских дверей, которые открываются на небольшую террасу и любой пейзаж, лежащий внизу. Знаменитый пример можно увидеть в картине Эдуара Мане «Балкон», выставленной в парижском Музее Орсе.

Правда

Действительно красивый балкон

Astronaut Images / Getty Images

Что общего у папы и Evita ? Склонность обращаться к публике с настоящих балконов. Для нас с вами это балкон с просторной террасой, на которой можно разместить шезлонги, чтобы наблюдать за закатом, потягивая вино.

Поскольку настоящий балкон обычно выходит за пределы второго этажа здания или выше, обычно здесь также есть прекрасный вид, например, южная лужайка, видимая с балкона Трумэна Белого дома.

Эти открытые пространства - прекрасный способ размыть интерьер и экстерьер дома. По данным журнала Remodeling Magazine, один из основных люксов считается шикарным обновлением.

Хотя цены сильно различаются в зависимости от материала и размера, средний скромный четырехфутовый деревянный дом обойдется вам как минимум от 15 до 20 долларов за квадратный фут. Конечно, очарование балкона сложно передать наличными, но, по крайней мере, в Нью-Йорке это добавление может добавить тысячи к запрашиваемой цене.

Антресоль

Мезонин-балкон внутри

KatarzynaBialasiewicz / iStock

Антресольный этаж, определяемый как небольшой этаж между двумя основными в здании, также представляет собой тип балкона, предназначенный для внутри дома.Обычно это большая площадка или площадка, выходящая из стены, окруженная защитными перилами.

То, что по сути является уютным лофтом, также является популярным местом для домашнего офиса или укромного уголка, идеально подходящего для небольшого выдвижного дивана для гостей. Новаторские дизайнеры Чарльз и Рэй Имз добавили еще один в свой особняк в Калифорнии, и с тех пор мы его догоняем.

Лоджия

Лоджия

Де Агостини / Г.Andreini / Getty Images

Хотя на первый взгляд лоджия может выглядеть как балкон, на самом деле это особая архитектурная особенность. Традиционно не на первом этаже, создавая иллюзию балкона, лоджия выделяется крышей и несущей конструкцией. Балкон подвешен к зданию и не имеет верхнего покрытия, а лоджия является частью здания и делит крышу.

Прекрасный пример - дворец Дожей в Венеции, Италия.

.

Балкон | архитектура | Britannica

Балкон , внешнее расширение верхнего этажа здания, огражденное до высоты около трех футов (одного метра) сплошной или пронизанной ширмой, балясинами ( см. Также балюстраду ) или перилами . В период средневековья и Возрождения балконы поддерживались карнизами, сделанными из последовательных рядов каменной кладки, или большими деревянными или каменными кронштейнами. С XIX века стали обычным делом опоры из чугуна, железобетона и других материалов.

балкон Балкон на здании ратуши в Изерлоне, Гер. Asio otus

Балкон служит для увеличения жилой площади и расширения возможностей для занятий в доме без сада или лужайки. Во многих многоквартирных домах балкон частично утоплен, чтобы обеспечить как солнечный свет, так и укрытие или тень. (В классической архитектуре балкон, который полностью утоплен или покрыт собственной крышей, описывается как лоджия; [ qv ].) В жарких странах балкон позволяет большему движению воздуха внутри здания, так как двери открываются на него. обычно имеют жалюзи.

От классического Рима до викторианской эпохи балконы общественных зданий были местами, откуда можно было произносить речи или призывать толпы. В Италии, где есть бесчисленные балконы и лоджии, наиболее известен балкон Святого Петра в Риме, откуда папа дает свое благословение.

В исламских странах верующих призывают на молитву с верхнего балкона минарета. В японской архитектуре, основанной на деревянных конструкциях, балкон предусмотрен вокруг каждого или части каждого этажа.

Получите эксклюзивный доступ к контенту нашего 1768 First Edition с подпиской. Подпишитесь сегодня

Внутренние балконы, также называемые галереями, были построены в готических церквях для размещения певцов. В средние века залы большего размера предназначались для менестрелей. С развитием театра в стиле Ренессанс в зрительном зале были построены балконы с наклонным полом, позволяющие все большему количеству зрителей иметь четкий вид на сцену.

.

5 алгоритмов кластеризации, которые необходимо знать ученым | Джордж Сейф

Кластеризация - это метод машинного обучения, который включает в себя группировку точек данных. Учитывая набор точек данных, мы можем использовать алгоритм кластеризации для классификации каждой точки данных в определенную группу. Теоретически точки данных, которые находятся в одной группе, должны иметь схожие свойства и / или функции, тогда как точки данных в разных группах должны иметь очень разные свойства и / или функции. Кластеризация - это метод обучения без учителя и распространенный метод статистического анализа данных, используемый во многих областях.

В Data Science мы можем использовать кластерный анализ, чтобы получить ценную информацию из наших данных, увидев, в какие группы попадают точки данных, когда мы применяем алгоритм кластеризации. Сегодня мы рассмотрим 5 популярных алгоритмов кластеризации, которые необходимо знать специалистам по данным, а также их плюсы и минусы!

Кластеризация K-средних

K-средних, вероятно, самый известный алгоритм кластеризации. Его преподают на многих вводных курсах по науке о данных и машинному обучению. Это легко понять и реализовать в коде! Посмотрите рисунок ниже для иллюстрации.

Кластеризация K-средних
  1. Для начала мы сначала выбираем несколько классов / групп для использования и случайным образом инициализируем их соответствующие центральные точки. Чтобы определить количество используемых классов, полезно быстро взглянуть на данные и попытаться выделить какие-либо отдельные группы. Центральные точки - это векторы той же длины, что и каждый вектор точек данных, и обозначены буквами «X» на рисунке выше.
  2. Каждая точка данных классифицируется путем вычисления расстояния между этой точкой и центром каждой группы, а затем классификации точки в группе, центр которой находится ближе всего к ней.
  3. На основе этих классифицированных точек мы повторно вычисляем центр группы, взяв среднее значение всех векторов в группе.
  4. Повторите эти шаги для заданного количества итераций или до тех пор, пока центры групп не будут сильно меняться между итерациями. Вы также можете выбрать случайную инициализацию групповых центров несколько раз, а затем выбрать прогон, который, похоже, обеспечил наилучшие результаты.

K-Means имеет то преимущество, что он довольно быстр, поскольку все, что мы на самом деле делаем, это вычисляем расстояния между точками и центрами групп; очень мало вычислений! Таким образом, он имеет линейную сложность O ( n ).

С другой стороны, у K-Means есть несколько недостатков. Во-первых, вы должны выбрать количество групп / классов. Это не всегда тривиально, и в идеале с алгоритмом кластеризации мы хотели бы, чтобы он выяснял это за нас, потому что его цель - получить некоторое представление о данных. K-средство также начинается со случайного выбора центров кластеров и, следовательно, может давать разные результаты кластеризации при разных прогонах алгоритма. Таким образом, результаты могут быть неповторимыми и непротиворечивыми.Другие кластерные методы более последовательны.

K-Medians - это еще один алгоритм кластеризации, связанный с K-средними, за исключением того, что вместо пересчета центральных точек группы с использованием среднего мы используем медианный вектор группы. Этот метод менее чувствителен к выбросам (из-за использования медианы), но намного медленнее для больших наборов данных, так как сортировка требуется на каждой итерации при вычислении медианного вектора.

Кластеризация со средним сдвигом

Кластеризация со средним сдвигом - это алгоритм на основе скользящего окна, который пытается найти плотные области точек данных.Это алгоритм на основе центроидов, означающий, что цель состоит в том, чтобы найти центральные точки каждой группы / класса, который работает путем обновления кандидатов на центральные точки, чтобы они были средними точками в скользящем окне. Эти окна кандидатов затем фильтруются на этапе постобработки для устранения почти дубликатов, формируя окончательный набор центральных точек и их соответствующих групп. Посмотрите рисунок ниже для иллюстрации.

Кластеризация среднего сдвига для одного скользящего окна
  1. Чтобы объяснить средний сдвиг, мы рассмотрим набор точек в двумерном пространстве, как на иллюстрации выше.Мы начинаем с круглого скользящего окна с центром в точке C (выбранной случайным образом) и радиусом r в качестве ядра. Среднее смещение - это алгоритм подъема в гору, который включает итеративное смещение этого ядра в область с более высокой плотностью на каждом шаге до сходимости.
  2. На каждой итерации скользящее окно смещается в сторону областей с более высокой плотностью за счет смещения центральной точки на среднее значение точек внутри окна (отсюда и название). Плотность внутри скользящего окна пропорциональна количеству точек внутри него.Естественно, при переходе к среднему значению точек в окне он будет постепенно перемещаться в области с более высокой плотностью точек.
  3. Мы продолжаем сдвигать скользящее окно в соответствии со средним значением, пока не будет направления, в котором сдвиг может вместить больше точек внутри ядра. Посмотрите на рисунок выше; мы продолжаем перемещать круг, пока не перестанем увеличивать плотность (т.е. количество точек в окне).
  4. Этот процесс шагов с 1 по 3 выполняется с множеством скользящих окон, пока все точки не окажутся внутри окна.Когда несколько скользящих окон перекрываются, сохраняется окно, содержащее наибольшее количество точек. Затем точки данных группируются в соответствии со скользящим окном, в котором они находятся.

Иллюстрация всего процесса от начала до конца со всеми скользящими окнами показана ниже. Каждая черная точка представляет собой центр тяжести скользящего окна, а каждая серая точка - это точка данных.

Весь процесс кластеризации среднего сдвига

В отличие от кластеризации K-средних, нет необходимости выбирать количество кластеров, поскольку средний сдвиг автоматически обнаруживает это.Это огромное преимущество. Тот факт, что центры кластера сходятся к точкам максимальной плотности, также весьма желателен, поскольку это довольно интуитивно понятно для понимания и хорошо подходит для естественного управления данными. Недостатком является то, что выбор размера / радиуса окна «r» может быть нетривиальным.

Пространственная кластеризация приложений с шумом на основе плотности (DBSCAN)

DBSCAN - это кластерный алгоритм на основе плотности, аналогичный среднему сдвигу, но с несколькими заметными преимуществами.Посмотрите еще одну красивую картинку ниже, и приступим!

DBSCAN Smiley Face Clustering
  1. DBSCAN начинается с произвольной начальной точки данных, которая не была посещена. Окрестность этой точки выделяется с использованием расстояния epsilon ε (все точки, которые находятся в пределах расстояния ε, являются точками окрестности).
  2. Если в этой окрестности имеется достаточное количество точек (согласно minPoints), то запускается процесс кластеризации, и текущая точка данных становится первой точкой в ​​новом кластере.В противном случае точка будет помечена как шум (позже эта зашумленная точка может стать частью кластера). В обоих случаях эта точка помечается как «посещенная».
  3. Для этой первой точки в новом кластере точки в пределах ее окрестности расстояния ε также становятся частью того же кластера. Эта процедура приведения всех точек в окрестности ε к одному кластеру затем повторяется для всех новых точек, которые были только что добавлены в группу кластеров.
  4. Этот процесс шагов 2 и 3 повторяется до тех пор, пока не будут определены все точки в кластере i.e все точки в пределах ε окрестности кластера были посещены и помечены.
  5. Как только мы закончим с текущим кластером, новая непосещенная точка извлекается и обрабатывается, что приводит к обнаружению следующего кластера или шума. Этот процесс повторяется до тех пор, пока все точки не будут отмечены как посещенные. Поскольку в конце этого процесса все точки были посещены, каждая точка будет помечена как принадлежащая кластеру или являющаяся шумом.

DBSCAN обладает некоторыми большими преимуществами по сравнению с другими алгоритмами кластеризации.Во-первых, он вообще не требует определенного количества кластеров. Он также определяет выбросы как шумы, в отличие от среднего сдвига, который просто помещает их в кластер, даже если точки данных сильно отличаются. Кроме того, он может довольно хорошо находить кластеры произвольного размера и произвольной формы.

Главный недостаток DBSCAN заключается в том, что он не работает так же хорошо, как другие, когда кластеры имеют разную плотность. Это связано с тем, что установка порогового значения расстояния ε и minPoints для идентификации точек соседства будет изменяться от кластера к кластеру при изменении плотности.Этот недостаток также возникает с данными очень большого размера, поскольку снова становится сложно оценить пороговое значение расстояния ε.

Кластеризация ожидания – максимизации (EM) с использованием гауссовских моделей смеси (GMM)

Одним из основных недостатков K-средних является наивное использование среднего значения для центра кластера. Мы можем понять, почему это не лучший способ решения задач, посмотрев на изображение ниже. С левой стороны человеческому глазу совершенно очевидно, что есть два круглых кластера с разным радиусом 'с одним и тем же средним значением.K-средние не справятся с этим, потому что средние значения кластеров очень близки друг к другу. K-среднее также не работает в тех случаях, когда кластеры не являются круговыми, опять же в результате использования среднего в качестве центра кластера.

Два случая отказа для К-средних.

Гауссовские модели смеси (GMM) дают нам больше гибкости, чем К-средние. В случае GMM мы предполагаем, что точки данных распределены по Гауссу; это менее ограничительное предположение, чем утверждение, что они являются круговыми с использованием среднего. Таким образом, у нас есть два параметра для описания формы кластеров: среднее значение и стандартное отклонение! Если взять пример в двух измерениях, это означает, что кластеры могут принимать любую эллиптическую форму (поскольку у нас есть стандартное отклонение как по осям x, так и по y).Таким образом, каждое гауссово распределение относится к одному кластеру.

Чтобы найти параметры гауссианы для каждого кластера (например, среднее значение и стандартное отклонение), мы будем использовать алгоритм оптимизации, называемый ожиданием – максимизацией (EM). Взгляните на рисунок ниже, как иллюстрацию подгонки гауссиан к кластерам. Затем мы можем приступить к процессу кластеризации ожидания – максимизации с использованием GMM.

EM-кластеризация с использованием GMM
  1. Мы начинаем с выбора количества кластеров (как это делает K-Means) и случайной инициализации параметров гауссова распределения для каждого кластера.Можно попытаться дать хорошую оценку начальных параметров, также быстро взглянув на данные. Хотя обратите внимание, как видно на графике выше, это не на 100% необходимо, поскольку гауссианы начинают как очень плохие, но быстро оптимизируются.
  2. Учитывая эти гауссовы распределения для каждого кластера, вычислите вероятность того, что каждая точка данных принадлежит определенному кластеру. Чем ближе точка находится к центру Гаусса, тем больше вероятность, что она принадлежит этому кластеру. Это должно иметь интуитивный смысл, поскольку с распределением Гаусса мы предполагаем, что большая часть данных находится ближе к центру кластера.
  3. На основе этих вероятностей мы вычисляем новый набор параметров для гауссовых распределений, чтобы максимизировать вероятности точек данных в кластерах. Мы вычисляем эти новые параметры, используя взвешенную сумму позиций точек данных, где веса - это вероятности принадлежности точки данных к этому конкретному кластеру. Чтобы объяснить это наглядно, мы можем взглянуть на рисунок выше, в частности на желтый кластер в качестве примера. Распределение начинается случайным образом на первой итерации, но мы видим, что большинство желтых точек находятся справа от этого распределения.Когда мы вычисляем сумму, взвешенную по вероятностям, даже несмотря на то, что рядом с центром есть некоторые точки, большинство из них находятся справа. Таким образом, естественно, что среднее значение распределения смещается ближе к этому набору точек. Мы также можем видеть, что большинство точек расположены «сверху-справа-снизу-слева». Поэтому стандартное отклонение изменяется, чтобы создать эллипс, который больше соответствует этим точкам, чтобы максимизировать сумму, взвешенную по вероятностям.
  4. Шаги 2 и 3 повторяются итеративно до сходимости, когда распределения не сильно меняются от итерации к итерации.

Использование GMM дает два ключевых преимущества. Во-первых, GMM намного больше гибких с точки зрения кластерной ковариации , чем K-средних; из-за параметра стандартного отклонения кластеры могут принимать любую форму эллипса, а не ограничиваться кругами. K-средние фактически являются частным случаем GMM, в котором ковариация каждого кластера по всем измерениям приближается к нулю. Во-вторых, поскольку GMM используют вероятности, они могут иметь несколько кластеров на точку данных. Итак, если точка данных находится в середине двух перекрывающихся кластеров, мы можем просто определить ее класс, сказав, что она принадлежит X-процентов к классу 1 и Y-процентам к классу 2.То есть GMM поддерживают смешанное членство .

Агломеративная иерархическая кластеризация

Алгоритмы иерархической кластеризации делятся на 2 категории: нисходящие и восходящие. Восходящие алгоритмы обрабатывают каждую точку данных как единый кластер вначале, а затем последовательно объединяют (или агломерат ) пары кластеров, пока все кластеры не будут объединены в единый кластер, содержащий все точки данных. Таким образом, восходящая иерархическая кластеризация называется иерархической агломеративной кластеризацией или HAC .Эта иерархия кластеров представлена ​​в виде дерева (или дендрограммы). Корень дерева - это уникальный кластер, который собирает все образцы, а листья являются кластерами только с одним образцом. Перед тем, как перейти к шагам алгоритма, посмотрите рисунок ниже.

Агломеративная иерархическая кластеризация
  1. Мы начинаем с обработки каждой точки данных как одного кластера, т.е. если в нашем наборе данных есть X точек данных, то у нас есть X кластеров. Затем мы выбираем метрику расстояния, которая измеряет расстояние между двумя кластерами.В качестве примера мы будем использовать среднее значение связи , которое определяет расстояние между двумя кластерами как среднее расстояние между точками данных в первом кластере и точками данных во втором кластере.
  2. На каждой итерации мы объединяем два кластера в один. Два кластера, которые необходимо объединить, выбираются как кластеры с наименьшей средней связью. То есть, согласно выбранной нами метрике расстояния, эти два кластера имеют наименьшее расстояние между собой и, следовательно, наиболее похожи и должны быть объединены.
  3. Шаг 2 повторяется до тех пор, пока мы не достигнем корня дерева, то есть у нас есть только один кластер, содержащий все точки данных. Таким образом, мы можем выбрать, сколько кластеров мы хотим в конце, просто выбрав, когда прекратить объединение кластеров, то есть когда мы перестанем строить дерево!

Иерархическая кластеризация не требует от нас указывать количество кластеров, и мы даже можем выбрать, какое количество кластеров выглядит лучше всего, поскольку мы строим дерево. Кроме того, алгоритм нечувствителен к выбору метрики расстояния; все они, как правило, работают одинаково хорошо, тогда как с другими алгоритмами кластеризации выбор метрики расстояния имеет решающее значение.Особенно хороший вариант использования методов иерархической кластеризации - это когда базовые данные имеют иерархическую структуру, и вы хотите восстановить иерархию; другие алгоритмы кластеризации не могут этого сделать. Эти преимущества иерархической кластеризации достигаются за счет более низкой эффективности, поскольку она имеет временную сложность O (n³) , в отличие от линейной сложности K-средних и GMM.

.

5 Методы сбора данных для получения количественных и качественных данных

В эпоху, когда «информация - сила», то, как мы собираем эту информацию, должно быть одной из наших главных забот, верно? Кроме того, какой из множества методов сбора данных лучше всего подходит для ваших конкретных нужд?

Каким бы ни был ответ на два приведенных выше вопроса, одно можно сказать наверняка: будь вы бизнесом, организацией, агентством, предпринимателем, исследователем, студентом или просто любопытным человеком, сбор данных должен быть одним из ваших главных приоритетов.

Бесплатные шаблоны: 11 шаблонов для сбора данных викторин и опросов

Тем не менее, необработанная информация не всегда должна быть особенно полезной. В конце концов, без надлежащего контекста и структуры это всего лишь набор случайных фактов и цифр. Однако если вы систематизируете, структурируете и анализируете эти данные, у вас есть мощное «топливо» для принятия решений.

Итак, зачем мы собираем данные?

Зачем собирать данные

Сбор данных определяется как «процесс сбора и измерения информации об интересующих переменных установленным систематическим образом, который позволяет отвечать на запросы, задавать вопросы исследования, проверять гипотезы и оценивать результаты.”

Существует множество причин для сбора данных, но здесь я сосредоточусь в первую очередь на вопросах, связанных с бизнесом и маркетингом:

  • Помогает узнать больше о своих клиентах
  • Это позволяет вам обнаруживать тенденции в том, как люди меняют свое мнение и поведение с течением времени или в различных обстоятельствах.
  • Он позволяет сегментировать вашу аудиторию на разные группы клиентов и направлять различные маркетинговые стратегии в каждую из групп в зависимости от их индивидуальных потребностей.
  • Облегчает принятие решений и повышает качество принимаемых решений.
  • Это помогает решать проблемы и улучшать качество вашего продукта или услуги на основе полученных отзывов

Прежде чем мы углубимся в различные техники и методы сбора данных, давайте кратко проведем различие между двумя основными типами данных - количественными и качественными.

Количественные и качественные данные

Количественные данные

Этот тип данных имеет дело с объектами, которые поддаются измерению и могут быть выражены числами или числами, или с использованием других значений, выражающих количество. При этом количественные данные обычно выражаются в числовой форме и могут представлять размер, продолжительность, продолжительность, количество, цену и так далее.

Количественное исследование, скорее всего, даст ответы на такие вопросы, как кто? когда? где? что? а сколько?

Вопросы количественного опроса в большинстве случаев являются закрытыми и создаются в соответствии с целями исследования, что позволяет легко преобразовывать ответы в числа, диаграммы, графики и таблицы.

Данные, полученные с помощью методов сбора количественных данных, можно использовать для проверки существующих идей или прогнозов, изучения ваших клиентов, измерения общих тенденций и придания значимости. Например, вы можете использовать его, чтобы измерить успех вашего продукта и какие аспекты могут нуждаться в улучшении, уровень удовлетворенности ваших клиентов, чтобы узнать, продаются ли ваши конкуренты лучше вас, и так далее.

Поскольку методы сбора количественных данных часто основаны на математических расчетах, полученные таким образом данные обычно считаются более объективными и надежными, чем качественные.Некоторые из наиболее распространенных методов сбора количественных данных включают опросы и анкеты (с закрытыми вопросами).

По сравнению с качественными методами количественные методы обычно дешевле, и таким образом сбор данных занимает меньше времени. К тому же, благодаря довольно высокому уровню стандартизации, намного проще сравнивать и анализировать результаты, полученные с помощью методов сбора количественных данных.

Качественные данные

В отличие от количественных данных, которые имеют дело с числами и цифрами, качественные данные носят описательный характер, а не числовые.Качественные данные, как правило, трудно измерить как количественные, и их можно получить путем наблюдения, открытого опроса или вопросов интервью.

Качественное исследование, скорее всего, даст ответы на такие вопросы, как «почему?» и как?"

Как?

Как уже упоминалось, методы сбора качественных данных, скорее всего, будут состоять из открытых вопросов и описательных ответов с небольшой числовой стоимостью или без нее. Качественные данные - отличный способ понять мысли и поведение вашей аудитории (возможно, те, которые вы определили с помощью количественного исследования, но не смогли проанализировать более подробно).

Данные, полученные с использованием методов сбора качественных данных, можно использовать для поиска новых идей, возможностей и проблем, проверки их ценности и точности, формулирования прогнозов, более подробного изучения определенной области и объяснения чисел, полученных с использованием методов сбора количественных данных.

Поскольку методы сбора количественных данных обычно не включают числа и математические вычисления, а скорее связаны со словами, звуками, мыслями, чувствами и другими данными, не поддающимися количественной оценке, качественные данные часто рассматриваются как более субъективные, но в то же время они позволяет глубже понять.

Некоторые из наиболее распространенных методов сбора качественных данных включают открытые опросы и анкеты, интервью, фокус-группы, наблюдения, тематические исследования и так далее.

Методы сбора данных

Методы сбора количественных данных

1. Закрытые опросы и онлайн-викторины

Закрытые опросы и онлайн-викторины основаны на вопросах, которые дают респондентам заранее определенные варианты ответов. Есть два основных типа закрытых опросов - на основе категориальных опросов и на основе вопросов с интервалом / соотношением.

Категориальные вопросы обследования можно разделить на дихотомические («да / нет»), вопросы с несколькими вариантами ответов или вопросы с флажками, на которые можно ответить простым «да» или «нет» или определенной частью заранее определенной информации.

Вопросы с интервалом / соотношением, с другой стороны, могут состоять из вопросов с рейтинговой шкалой, шкалой Лайкерта или матричных вопросов и включать в себя набор заранее определенных значений для выбора по фиксированной шкале. Чтобы узнать больше, мы подготовили руководство по различным типам вопросов закрытого опроса.

Опять же, эти типы методов сбора данных - отличный выбор, если вы хотите получить простые и легко анализируемые подсчеты, например, «85% респондентов заявили, что опросы являются эффективным средством сбора данных» или «56% мужчин и 61 человек. % женщин приняли участие в опросе в этом году »(отказ от ответственности: сфабрикованная статистика).

Вот пример закрытого вопроса для опроса изображений, созданного с помощью LeadQuizzes:

Если вы хотите создать что-то подобное самостоятельно, вот руководство по созданию собственного опроса.А вот несколько предустановленных шаблонов опросов, которые можно использовать прямо сейчас.

Методы сбора качественных данных

2. Открытые опросы и анкеты

В отличие от закрытых опросов и анкет. Основное различие между ними заключается в том, что закрытые опросы предлагают заранее определенные варианты ответов, из которых респондент должен выбирать, в то время как открытые опросы дают респондентам гораздо больше свободы и гибкости при предоставлении ответов.

Вот пример, который лучше всего иллюстрирует разницу:

При создании открытого опроса помните о длине опроса, количестве и сложности вопросов. Вам необходимо тщательно определить оптимальное количество вопросов, поскольку ответы на открытые вопросы могут потребовать много времени и усилий, а вы не хотите перегружать своих респондентов.

По сравнению с закрытыми опросами, одним из методов сбора количественных данных, результаты открытых опросов труднее собирать и анализировать из-за того, что нет универсальных вариантов ответа на выбор.

3. Интервью 1 на 1

Индивидуальные (или личные) интервью - один из наиболее распространенных методов сбора данных в качественных исследованиях. Здесь интервьюер собирает данные непосредственно от интервьюируемого. Поскольку это очень личный подход, этот метод сбора данных идеально подходит, когда вам нужно собрать очень персонализированные данные.

В зависимости от ваших конкретных потребностей, собеседование может быть неформальным, неструктурированным, разговорным и даже спонтанным (как если бы вы разговаривали со своим другом) - в этом случае обработка полученных данных труднее и требует много времени - или может быть частично структурированным и стандартизированным до определенной степени (если вы, например, задаете ту же серию открытых вопросов).

4. Фокус-группы

Метод сбора данных в фокус-группах - это, по сути, метод интервью, но вместо того, чтобы проводиться один на один, мы проводим групповое обсуждение.

Если ресурсы для интервью один на один ограничены (будь то люди, деньги или время) или вам нужно воссоздать определенную социальную ситуацию, чтобы собрать данные об отношении и поведении людей, могут прийти фокус-группы. очень кстати.

В идеале фокус-группа должна состоять из 3-10 человек плюс модератор.Конечно, в зависимости от цели исследования и того, для чего будут использоваться полученные данные, должны быть некоторые общие знаменатели для всех членов фокус-группы.

Например, если вы проводите исследование по реабилитации девочек-подростков, употребляющих наркотики, все члены вашей фокус-группы должны быть девочками, выздоравливающими от наркозависимости. Другие параметры, такие как возраст, образование, занятость, семейное положение, не обязательно должны совпадать.

5. Прямое наблюдение

Прямое наблюдение - один из самых пассивных методов сбора качественных данных.Здесь сборщик данных занимает позицию участия, наблюдая за обстановкой, в которой находятся объекты их наблюдения, делая заметки, видео / аудиозаписи, фотографии и т. Д.

Из-за того, что прямое наблюдение предполагает участие в исследовании, оно может привести к предвзятости в исследовании, поскольку участие может повлиять на отношение и мнение исследователя, что усложняет им сохранение объективности. Кроме того, тот факт, что исследователь тоже является участником, может повлиять на естественность действий и поведения субъектов, которые знают, что за ними наблюдают.

Заключение

Выше я представил вам 5 различных методов сбора данных, которые помогут собрать все необходимые количественные и качественные данные. Несмотря на то, что я классифицировал методы по типу данных, которые вы, скорее всего, получите, многие из использованных выше методов можно использовать для получения как качественных, так и количественных данных.

Как вы могли заметить, опросы

особенно эффективны при сборе данных обоих типов, в зависимости от того, структурируете ли вы свои вопросы как открытые или закрытые.

Если вы хотите создать свой собственный опрос сейчас, просто нажмите кнопку ниже, чтобы получить доступ к нашим бесплатным шаблонам опросов!

.

Смотрите также