Материал: Математические методы системного анализа и управления информационно-вычислительными, управляющими и сетевыми системами. Проскурин Д.К., Сысоев Д.В

ВЫПУСК № 3-4 (17-18), 2019

ISSN 2618-7167

Тест

До эксперимента,

После эксперимента,

t

p

X±m

X±m

Бег 20 м. лицом вперёд (с.)

48,14±0,3

46,89±0,4

1,0

<0,04

Челночный бег 4х9 м. (с.)

11,59±0,6

10,37±0,4

1,2

<0,06

3 кувырка вперёд (с.)

39,8±0,6

37,8 ±0,5

0,9

<0,06

Обводка 3-х стоек с после-

дующим ударом по воро-

14,83±0,19

13,71±0,18

1,1

<0,05

там способом «Метёлочка»

Таблица 2

Анализ результатов предварительного и итогового тестирования юных хоккеистов

в контрольной группе (9 – 11 лет)

Тест

До эксперимента,

После эксперимента,

t

p

X±m

X±m

Бег 20 м. лицом вперёд (с.)

49,64±0,2

48±0,2

0,3

<0,1

Челночный бег 4х9 м. (с.)

11,21±0,7

11,81±0,6

0,7

<0,6

3 кувырка вперёд (с.)

40,1±0,9

39,4 ±0,9

0,1

<0,07

Обводка 3-х стоек с

последующим ударом по

14,88±0,21

14,89±0,24

0

<0,01

воротам способом

«Метёлочка»

Таблица 3

Изменение КС в экспериментальной группе (n = 12)

№ п/п

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Общее функциональное состояние в экспериментальной группе (ЭГ)

до

50

50

55

55

50

50

50

51

43

50

40

45

после

60

65

70

60

70

70

70

65

73

75

70

65

Определение достоверности изменений с помощью критерия Вилкоксона

разница

10

15

15

5

20

10

20

14

30

25

30

20

модуль

10

15

15

5

20

10

20

14

30

25

30

20

ранги

5

10

10

1

12

5

5

5

5

10

5

5

сумма ран-

гов (-)

сумма ран-

гов (+)

78

z = 15 (при p = 0,05), z = 8 (при p = 0,01) 0 < 5, следовательно, p < 0,01

№ п/п

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Общее функциональное состояние в контрольной группе

до

50

50

55

55

50

60

55

55

65

60

60

55

после

60

65

60

60

55

60

65

65

75

65

70

65

Определение достоверности изменений с помощью критерия Вилкоксона

разница

10

5

5

5

5

0

10

10

10

5

10

10

модуль

10

5

5

5

5

0

10

10

10

5

10

10

ранги

5

10

10

1

12

5

5

5

5

10

5

5

сумма ран-

гов (-)

сумма ран-

гов(+)

78

z = 15 (при p = 0,05), z = 8 (при p = 0,01) 0 < 5, следовательно, p < 0,01

По критерию Вилкоксона (Б.А. Ашмарин, 1978)

ВЫПУСК № 3-4 (17-18), 2019

ISSN 2618-7167

Эксмо, 2016. – 288 с.

«Издательский центр «ЮМЭКС», 2009. –

3. Майоров Б.А. Хоккейные перекрёст-

104 с.

ки. Откровения знаменитого форварда

6. Широ Ф. Тренировка юных хоккеи-

[Текст] / Б.А. Майоров. – М.: Э, 2016. –320 с.

стов [Текст] / Ф. Широ пер. с англ., под об-

4. Михалёв С.М. Тренер золотой мечты

щей ред. Д.И. Кунаева. – М.: ООО «Изда-

[Текст] / С.М. Михалёв. – М.: Эксмо, 2008. –

тельство АСТ», 2003. – 199 с.

426 с.

7. Ковалёв А.В. АК – 27. Тренировка в

5. Воробьёв В.Г. Богатыри земли Кур-

хоккее [Текст] / А.В. Ковалёв. – М.: Человек,

ской [Текст] / В.Г. Воробьёв. – Курск. – МУ

2007. – 288 с.

УДК 004.853

Воронежский государственный технический университет,

Voronezh State Technical University,

Магистрант С.В. Коноплёв, E-mail: ser-14@mail.ru

Student Master’s S.V. Konoplyov, E-mail: ser-14@mail.ru

Россия, г. Воронеж

Russia, Voronezh

что не удобно для прикладного использова-

ходом к обработке данных, то коммерческое

ния [2].

Большинство

графических интер-

ПО статистического анализа – профессио-

фейсов для R являются частью других ана-

нальным (для статистиков), то очевиден и

литических платформ — Weka, Rapid Miner,

третий подход – от предметной области, т. е.

KNIME и некоторых офисных пакетов. По-

прикладных задач для которых непосред-

этому, несмотря на широкие возможности и

ственно возникла потребность в анализе

большой количество примеров и инструк-

данных, т. е. рабочих процеcсов (workflow).

ций, язык R в основном используется в про-

В современной теории информацион-

фессиональной деятельности Data Scientist.

ных систем рабочий процесс определяется

Альтернативной R стал язык програм-

как описание потока задач для получения

мирования общего назначения Python. Он

конечного результата. В узком смысле – это

более востребован, чем R, и по обзорам 2019

автоматизированное проведение документов

года является самым популярным языком

или элементов информации через последова-

программирования. В Data Scienсе он играет

тельность действий или задач, связанных с

роль прикладного интерфейса для множества

бизнес-процессом автоматизируемой дея-

статистических библиотек и программ,

тельности. Рабочие процессы используются

написанных на других языках программиро-

для согласованного управления общими биз-

вания. Но его использование все равно тре-

нес-процессами в организации, привязывая

бует наличия элементарных навыков про-

бизнес - логику к элементам информации

граммирования, что делает невозможным его

или данным [4]. В этом контексте, бизнес-

применение врачами, педагогами, геологами

логика рассматривается как набор инструк-

и в других не инженерных профессиях.

ций для выбора и контроля выполнения дей-

В общественных науках используются

ствий с тем или иным документом или его

коммерческие пакеты статистического ана-

элементом.

лиза данных – SPSS (IBM Corporation), STA-

Все современные информационные си-

TISTICA (StatSoft Inc), Minitab (

Minitab,

стемы организаций проектируются на основе

Inc.)

, Stata (StataCorp), которые предостав-

моделирования бизнес-процессов, а инфор-

ляют пользователю разнообразные инстру-

мационная технология, лежащая в их основе,

менты статистического анализа, методов

составляет рабочий процесс. Этот подход

машинного обучения, визуальной аналитики

стал применим и к данным [5]. В связи с

и имеют удобный интуитивно понятный ин-

этим стали актуальны визуальные среды для

терфейс

пользователя

с

интерактивными

анализа данных позволяющие организовать

подсказками и

подробными справочными

сложные аналитические процессы без непо-

руководствами. Что обеспечивает их широ-

средственного написания кода. Они позво-

кую популярность в медико-биологических,

ляют пользователям без специальной подго-

химических и других научных исследова-

товки, не имеющих навыков программиро-

ний [3]. Коммерческое программное обеспе-

вания, использовать готовые шаблоны рабо-

чение статистического анализа имеет под-

чих процессов и адаптировать их под свои

держку встроенных языков программирова-

задачи, создавая необходимые для конкрет-

ния, что обеспечивает им универсальность и

ных прикладных задач системы обработки

максимальную

гибкость

использования в

данных. Использование визуального пред-

любых задачах. Но их использование в про-

ставления потока задач процесса обработки

ектной и научной работе не всегда возможно

данных не только обладает простотой и ин-

в виду их дорогой лицензии, что опять огра-

туитивной понятностью, но является ин-

ничивает их область применения – только в

струментом документирования. Нет необхо-

профессиональной сфере.

димости читать код, потому что визуальное

Если использования языка программи-

представление само по себе дает пользовате-

рования можно считать компьютерным под-

лю информацию о том, какие действия были

ВЫПУСК № 3-4 (17-18), 2019

ISSN 2618-7167

выполнены. Все это позволяет создавать ши-

языке программирования Java, и предлагает

рокий спектр удобных, многократно исполь-

расширенную аналитику через готовые шаб-

зуемых шаблонов анализа данных для раз-

лоны. Это позволяет экспериментировать с

личных сфер применения. Эта концепция

огромным количеством произвольно вло-

привела к развитию аналитических плат-

женных операторов, которые подробно опи-

форм моделирования

рабочих

процессов

саны в XML-файлах и выполнены с графиче-

анализа данных для научных исследований

ским пользовательским интерфейсом Rapid

(scientific workflow system) [6]. Ключевое

Miner. По лицензии AGPL доступна

предположение, лежащее в основе всех си-

RapidMiner Studio Free Edition, ограниченная

стем научных рабочих процессов, заключа-

одним логическим процессом, до 10000 еди-

ется в том, что сами исследователи смогут

ниц данных, коммерческая версия – от 5000

использовать систему рабочих процессов для

долларов.

разработки своих приложений на основе ви-

Свободное программное обеспечение

зуальных схем.

для анализа данных и машинного обучения

Рабочий процесс анализа данных пред-

Weka [9] на Java создано в Университете

ставляется в виде ориентированный ацикли-

Уаикато (Новая Зеландия) и распространяет-

ческий граф (DAG) в узлах которого нахо-

ся по лицензии GNU GPL. Weka представля-

дятся конкретные методы обработки данных.

ет собой набор средств визуализации и алго-

Каждое направленное ребро рабочего про-

ритмов для интеллектуального анализа дан-

цесса обычно представляет собой связь меж-

ных и решения задач прогнозирования, вме-

ду выходными данными одного приложения

сте с графической пользовательской оболоч-

и входными данными следующего. Последо-

кой для доступа к ним. Weka позволяет вы-

вательность таких ребер составляет поток

полнять подготовку данных, кластеризацию,

задач по анализу данных. Научные рабочие

классификацию, регрессионный анализ и ви-

процессы представляют собой средство, с

зуализацию результатов.

помощью которого исследователи могут мо-

Аналитическая платформа KNIME —

делировать, проектировать, выполнять, от-

это среда на базе Eclipse, первоначально раз-

лаживать, повторно конфигурировать и по-

работанная в 2006 году для анализа данных в

вторно запускать свои потоки анализа и ви-

фармацевтической отрасли [10]. С тех пор

зуализации данных [7].

она превратилась в платформу общего

Аналитические

платформы

научных

назначения для анализа данных с использо-

рабочих процессов могут быть использованы

ванием визуализации потока работ, форми-

для проведения исследований в различных

рования отчетов и интеграции с кодами на

сферах деятельности, не только благодаря

языках R и Python. KNIME позволяет поль-

множеству алгоритмов машинного обучения,

зователям визуально создавать потоки дан-

но и легкости многократного использования,

ных, выборочно выполнить этапы анализа, а

универсальности, простоты освоения и ис-

затем проверить результаты, модель и интер-

пользования. И основной критерий выбора

активные представления. Ядро версии уже

на сегодня – это открытость аналитической

включает в себя сотни модулей для интегра-

платформы.

ции данных (файл ввода/вывода, узлы базы

Обучающая среда Rapid Miner [8], ра-

данных, поддерживающие все системы об-

нее называемый YALE представляет набор

щего управления базами данных через JDBC

средств для экспериментов по машинной об-

или интерфейсы с SQLite, SQL Server,

работке и интеллектуальному анализу дан-

MySQL, PostgreSQL, Vertica и H2), преобра-

ных, которая используется как для исследо-

зование данных (фильтр, конвертер, развет-

вательских, так и для реальных задач интел-

витель, сумматор), а также обычно исполь-

лектуального анализа данных. Это система с

зуемые методы статистики, интеллектуаль-

открытым исходным кодом. Она написана на

ного анализа данных, машинного обучения и