- •Технологии обработки информации. Вопросы к экзамену 2025 - 2026 уч. Год
- •Часть 1
- •2. Передача данных в прологе внутри одного предложения, из одного предложения в другое. Передача данных через логическое «или». Условия передачи данных. Примеры. Обобщение.
- •3. Процедуры пролога. Главная процедура. Сопоставление. Понятие возврата при переборе. Условия возникновения возврата при переборе. Примеры. Обобщение
- •Особенности:
- •5. Алгоритм разработки нерекурсивных правил (действие и результат каждого шага). Пример на основе индивидуального задания лр 1.
- •Формирование и тестирование исходных данных
- •6. Рекурсия списков. Виды различных действий над списками при однократном рекурсивном обращении из правой части правила в левую. Примеры.
- •8. Пошаговое выполнение программы объединения двух списков в третий. Схематичное изображение. Пример.
- •9 . Передача данных при рекурсии в прямом и обратном направлении. Условия передачи данных. Схематичное изображение. Пример. Обобщение.
- •11. Виды отсечений, их назначения и свойства. Как определить цвет отсечения в программе с разными видами отсечений? Примеры.
- •15. Поиск путей в графе: как завершается формирование пути (при списке ветвей, при списке узлов)? Фрагменты примеров.
- •16. Стратегии поиска. Классификация. Параметры. Сравнение стратегий.
- •20. Поиск в ширину. Какие исходные и промежуточные данные требуются дополнительно для организации алгоритма по сравнению с поиском в глубину? Графический пример.
- •Начальная вершина
- •Целевая вершина
- •23. Поиск по критерию близости к цели. Какие исходные и промежуточные данные требуются дополнительно для организации алгоритма по сравнению с поиском в глубину? Графический пример.
- •24. Поиск по критерию цены пути. Какие исходные и промежуточные данные требуются дополнительно для организации алгоритма по сравнению с поиском близости к цели? Графический пример.
- •Часть 2
- •26. Нейронные сети (нс). Область эффективного применения. Классификации нс по виду решаем6ых задач, по виду структур, по методам обучения.
- •27. Структура искусственного нейрона. Виды структур нс. Параметры, характеризующие структуру нс.
- •28. Какие параметры структуры нс в многослойном персептроне и как определяются по виду исходных данных для обучения? На основе чего происходит уточнение остальных параметров структуры? Пример.
- •29. Режимы функционирования нс (многослойного персептрона). Назначение и задачи каждого из режимов. Переход из одного режима в другой на примере пакета нс Wizard.
- •30. Обучения нс на основе дельта-правила: назначение, область применения, алгоритм, расчетные соотношения, пример однократного расчета данных по алгоритму.
- •35. Прогнозирование на основе нс в многослойном персептроне. Примеры решаемых задач. Алгоритм подготовки исходных данных для обучения и применения. Пример фрагмента исходных данных.
- •37. Данные и знания. Основные понятия. Примеры. Как осуществляется выбор модели знаний для описания ситуации.
- •38. Семантические сети. Структура. Технология разработки. Пример формирования семантической сети и получения от нее знаний.
- •39. Фреймы. Структура. Технология разработки. Пример формирования модели на основе фреймов и получения от неё знаний.
- •42. Этапы разработки эс. Наименование и основной результат каждого этапа. Исполнители каждого этапа.
- •44. Автономные агенты. Обобщенная структура. Классификация агентов и внешней среды.
- •45. Комбинационный агент. Последовательностный агент. Отличия. Примеры.
- •46. Целенаправленный агент. Целевыбирающий агент. Отличия. Примеры.
- •47. Хранилище данных. Назначение. Дополнительные возможности хд по сравнению с субд. Структура данных в хд. Место хранения данных в хд. Формирование и заполнение хранилища.
- •48. Семантический слой. Назначение. Состав. Кто и в какой последовательности их формирует? Примеры.
- •49. Куб, "звезда" и "снежинка". Назначение. Связь с семантическим слоем. Примеры.
47. Хранилище данных. Назначение. Дополнительные возможности хд по сравнению с субд. Структура данных в хд. Место хранения данных в хд. Формирование и заполнение хранилища.
ХД– специально организованная БД, предназначенная для самостоятельной работы пользователя без применения SQL и администратора, чтобы пользователь смог на основе данных, содержащихся в хранилище, строить различные зависимости (т.е зависимости, которые он четко сформулировать пока не может, не знает что и от чего зависит)
Основная задача ХД – оперативная обработка данных (т.е. часто изменяющаяся, не имеющая четких пониманий, что ищем), тем временем как задача БД – сохранение данных.
Требования к ХД:
Упрощенная схема данных
Графический интерфейс (вместо SQL)
Данные должны соответствовать из БД
Дополнительные возможности по сравнению с СУБД:
Пользователь работает без SQL и может для себя строить различные зависимости.
ХД построено для интерпретации графических и числовых данных (OLAP-обработка)
В чем качественное отличие ХД от СУБД:
В БД если пользователь хочет получить зависимости, он должен четко сформулировать свой запрос, т.е работает со стационарными запросами (остаются неизменными для длительного использования).
@ с бухгалтером, который по формуле рассчитывает зп/ продажа товара/ поступление товара
В ХД пользователь исследует, как факты (например, продажи) зависят от разных измерений (например, региона, времени, категории товара). Он сам выбирает, какие измерения и значения учитывать, формируя сценарии анализа. Запросы при этом динамические (т.е. нет конкретной формулы), а промежуточные результаты могут использоваться сразу, не доводясь до окончательной формы.
@ анализ продаж с учётом разных факторов.
Структура:
В качестве структуры данных выбирается семантический слой или метаданные (похож на дерево или проводник)
Место хранения данных:
В БД данные содержатся в таблицах, а в ХД - весь процесс, включая все данные, хранится в многомерных кубах. Многомерность куба обеспечивается за счет того, что есть многомерные измерения и меры для фактов.
1 куб = 1 процесс = 1 пользователь ( у каждого пользователя свои кубы)
Каждый куб содержит данные об одном процессе (=действии), а 1 процесс может управляться одним пользователем. Каждый процесс (аналог функции) состоит из измерений (аргументы) и фактов (значений функций). На измерение и факт делит пользователь (хочет получить зависимость фактов от измерений)
Атрибут измерения - дополнительная характеристика измерения, которая введена для удобства отображения (таблица, график) для пользователя.
Атрибут процесса - параметр, характеризующий экземпляр процесса (нужно для того, чтобы отличить один процесс от другого)
Факт - количественные данные, подлежащие анализу.
Ссылка на измерение - связь между 2 и более измерениями.
Например, процесс - продажа товара. Атрибут процесса - накладная при получении товара. Измерение - товар. Атрибут измерения - цвет, вес, размер. Факт - объем продаж 1000 единиц.
Формирование и заполнение ХД (всё делается по заявке пользователя):
Формируется на основе БД по заявке пользователя, Администратор уточняет какие данные занести в ХД и определяет что является измерениями, что фактом (пользователь описывает, аналитик заносит)
Спроектировать структуру хранилища. Необходимо создать таблицы, разделить данные на измерения, атрибуты, факты и выделить процесс.
Создание хранилища. Создаем пустое хранилище и отражаем спроектированную структуру из 1 пункта в нем. Задаем имя, метку (название объекта, которое видит пользователь, работающий с хд) и тип данных. После создания структуры ХД оно представляет собой пустой файл с настроенным семантическим слоем и оно готово к загрузке данных.
Проектирование процессов. Наполнение ХД первичной информацией. Импортируем данные из текстовых файлов, производим обработку (очистка/ преобразование формата), после загружаем в ХД. Первоначально импортируются измерения, соблюдая иерархию, после процесс.
Импорт. Построение отчета - Способ получения данных в разрезе года/месяца
