Question

Наведіть приклади опрацювання даних​

Answer 1

Ответ:

З метою зберігання, передавання, опрацювання, захисту повідомлень часто змінюють спосіб їх подання.

Усні повідомлення записують на папері, замінюючи звуки людської мови літерами алфавіту. При цьому виконується збереження повідомлень. Під час розмови по телефону звуки перетворюються на електричні сигнали. Це робить можливим передавання повідомлень на великі відстані. Розв’язуючи задачу на уроці математики, слова, що позначають числа, записують цифрами, а математичні операції – спеціальними знаками. Це спрощує виконання операцій з опрацювання повідомлень. Для захисту змісту повідомлень від сторонніх осіб проводять шифрування, замінюючи літери в тексті повідомлення іншими літерами, числами або умовними позначеннями.

Код (лат. codex – книга) – система умовних знаків, сигналів для передавання, опрацювання та збереження повідомлень.

 

Кодування повідомлень — це процес перетворення за певними правилами одного подання набору даних в інший. Під час кодування повідомлення відбувається зміна вигляду повідомлення без зміни його змісту.

Кодування – це перетворення повідомлень у зручну для передавання, зберігання опрацювання форму.

Декодування – це перетворення закодованого повідомлення у форму, прийнятну для приймача.

Объяснение:

Answer 2

Звісно, ось кілька прикладів опрацювання даних в різних сферах:

1. Аналіз соціальних мереж: Припустимо, у вас є великий набір даних з Twitter, який містить повідомлення користувачів. Ви можете провести аналіз настроїв, знаходячи найпоширеніші хештеги, виявляючи сентимент (позитивний, негативний, нейтральний) для кожного повідомлення, та будуючи графіки залежності між популярністю хештегів та сентиментом.

2. Аналіз даних про продажі: Якщо ви маєте дані про продажі товарів, ви можете здійснити аналіз популярності товарів за періодом, виявити найкращі часи для рекламних акцій, вивчити зв'язок між ціною та кількістю проданих одиниць, а також виявити сезонні тенденції.

3. Медичний аналіз даних: При аналізі медичних даних можна вивчати взаємозв'язки між показниками здоров'я, виявляти фактори, які сприяють ризику виникнення певних захворювань, та розробляти прогнозні моделі для діагностики на ранній стадії.

4. Обробка природних мов: Використовуючи дані текстових документів, можна створити модель для автоматичної категоризації текстів, витягувати ключові слова або фрази, виконувати семантичний аналіз для розуміння змісту тексту.

5. Геопросторовий аналіз: Здійснюючи аналіз географічних даних, ви можете візуалізувати розподіл певних явищ на мапі, вивчити рухи або зміни у географічних зонах, аналізувати транспортні потоки тощо.

6. Фінансовий аналіз: Обробляючи дані з фінансових ринків, можна аналізувати коливання цін акцій, прогнозувати тенденції ринку, виявляти зв'язки між фінансовими показниками компаній.

7. Аналіз відгуків користувачів: Ви можете вивчати відгуки користувачів про ваші продукти або послуги, визначати популярність, ідентифікувати проблеми та вимоги клієнтів.

Ці приклади демонструють широкий спектр можливостей опрацювання даних в різних галузях.