Метод анализа: что это такое и как можно использовать

Понятие методологии

Определение 1

Методология — это совокупность принципов, методов, приемов, форм и средств организации теоретических и практических направлений деятельности в различных областях.

Методология выступает логическим способом организации деятельности, который предполагает ее целевое назначение, определение круга задач, выбором подходов и средств для ее продуктивной реализации.

Определение 2

Методологический подход – это совокупность, имеющихся знаний, навыков, понятийного аппарата, которым располагает исследователь, чтобы рассмотреть проблему с конкретной точки зрения.

Один методологический подход может базироваться на нескольких научных концепциях, теоретических учениях и понятиях, положениях. При этом концептуальная база исследования является одной.

Методология охватывает все направления деятельности. Естественно, что ни одно исследование не обходится без методологии. В этой связи, она включает в свой состав целевое назначение исследования, специфику его содержания, особенности функционирования и развития, объект исследования, а также предмет исследования.

Методология исследования включает в свой состав методы. Они предполагают особую организацию познавательной деятельности, которая состоит из постановки проблемы, выдвижения гипотезы ее разрешения и поиск путей, способов и приемов проверки верности, поставленной гипотезы, а также оценку результатов и выводы по всему, проведенному исследованию.

Методы научного исследования характеризуются многообразием и разносторонностью применения т.е. один и тот же метод может быть использован для различных направлений научных исследований. Применение комплекса методов в научном исследовании будет более продуктивным и повысит его качество.

Основными свойствами методов являются:

1. Обусловленность метода спецификой объекта исследования и познавательного процесса в целом;
2. Метод должен отвечать целевому назначению исследования;
3. Метод должен быть продуктивным, достоверным и качественным;
4. Приложение минимума усилий и достижения максимума результатов;
5. Простота и легкость в понимании и практическом использовании;
6. Экономичность по затратам ресурсов на реализацию метода.

Замечание 1

Методы помогают познавать действительность, исследовать процессы и явления. Методы, входящие в состав структуры методики, зависят от специфики научного исследования.

Что не следует брать в качестве научной основы исследования?

Сведения, которые берутся учеными в качестве научной основы собственного исследования, должны отвечать критериям научного знания. Существует фундаментальная наука, которая дает «пищу» для всех прикладных наук, и это тоже следует учитывать в выполнении научного исследования.

Когда я сама защищала кандидатскую диссертацию в Москве (2008 г.), я проживала с аспиранткой, которая рассказала мне о ситуации, случившейся у её знакомых (начинающих ученых) на предзащите. Один из присутствующих, когда в докладе была озвучена теоретическая основа, подошел и выхватил доклад из рук, разорвал его, бросил на пол и начал при всех его топтать. Можно себе представить, что докладчик при этом просто впал состояние шока. Разумеется, с таким финалом предзащита не прошла, и была назначена детальная экспертиза.

Дело в том, что существуют и абсолютно не научные публикации (лженаука), и публикации в научных журналах, которые выполнили интернет-тролли для того, чтобы проверить и снизить репутацию и статус научного журнала. Чего стоит только скандал со статьей «Корчеватель: Алгоритм типичной унификации точек доступа и избыточности», опубликованной в 2008 году как результат машинного перевода.

Понятно, что для докладчика и так большой стресс – выступление перед членами диссертационного совета, ведь все они имеют большой авторитет в науке, но использовать свою осведомленность о трудах и заслугах членов комиссии, чтобы «задобрить» их, крайне не рекомендуется. Особенно не следует указывать их труды в качестве «научной основы», если эти работы имеют отдаленное отношение к теме исследования. Все это «шито белыми нитками», и скорее произведет обратный эффект, чем приведет к одобрению вашей научной работы.

Обзор полезных ресурсов

• Перевод этой статьи на английский – Medium story
• Видеозапись лекции по мотивам этой статьи
• В первую очередь, конечно же, официальная документация Pandas. В частности, рекомендуем короткое введение 10 minutes to pandas
• Русский перевод книги «Learning pandas» + репозиторий
• PDF-шпаргалка по библиотеке
• Презентация Александра Дьяконова «Знакомство с Pandas»
• Серия постов «Modern Pandas» (на английском языке)
• На гитхабе есть подборка упражнений по Pandas и еще один полезный репозиторий (на английском языке) «Effective Pandas»
• scipy-lectures.org — учебник по работе с pandas, numpy, matplotlib и scikit-learn
• Pandas From The Ground Up – видео с PyCon 2015

Статья написана в соавторстве с yorko (Юрием Кашницким).

Об­ра­зо­ва­ние. Шесть ша­гов на пути к Data Sci­en­tist

Путь к этой про­фес­сии тру­ден: невоз­мож­но овла­деть все­ми ин­стру­мен­та­ми за месяц или даже год. При­дёт­ся по­сто­ян­но учить­ся, де­лать ма­лень­кие шаги каж­дый день, оши­бать­ся и пытать­ся вновь.

Шаг 1. Ста­ти­сти­ка, ма­те­ма­ти­ка, ли­ней­ная ал­геб­ра

Для се­рьез­но­го по­ни­ма­ния Data Sci­ence по­на­до­бит­ся фундамен­таль­ный курс по тео­рии ве­ро­ят­но­стей (математический ана­лиз как необ­хо­ди­мый ин­стру­мент в теории ве­ро­ят­но­стей), ли­ней­ной ал­геб­ре и ма­те­ма­ти­че­ской ста­ти­сти­ке.

Фун­да­мен­таль­ные ма­те­ма­ти­че­ские зна­ния важ­ны, что­бы анали­зи­ро­вать ре­зуль­та­ты при­ме­не­ния ал­го­рит­мов об­ра­бот­ки дан­ных. Силь­ные ин­же­не­ры в ма­шин­ном обучении без та­ко­го об­ра­зо­ва­ния есть, но это ско­рее ис­клю­че­ние.

Что по­чи­тать

«Эле­мен­ты ста­ти­сти­че­ско­го обу­че­ния», Тре­вор Ха­сти, Ро­берт Тиб­ши­ра­ни и Дже­ром Фрид­ман — если по­сле уче­бы в универси­те­те оста­лось мно­го про­бе­лов. Классические разделы ма­шин­но­го обу­че­ния пред­став­ле­ны в тер­ми­нах матема­ти­че­ской статисти­ки со стро­ги­ми ма­те­ма­ти­че­ски­ми вычис­ле­ни­я­ми.

«Глу­бо­кое обу­че­ние», Ян Гуд­фел­лоу. Луч­шая кни­га о математи­че­ских прин­ци­пах, ле­жа­щих в ос­но­ве ней­рон­ных сетей.

«Ней­рон­ные сети и глу­бо­кое обу­че­ние», Май­кл Ниль­сен. Для зна­ком­ства с основны­ми прин­ци­па­ми.

Пол­ное ру­ко­вод­ство по ма­те­ма­ти­ке и ста­ти­сти­ке для Data Science. Кру­тое и нескучное по­ша­го­вое ру­ко­вод­ство, ко­то­рое по­мо­жет сори­ен­ти­ро­вать­ся в ма­те­ма­ти­ке и ста­ти­сти­ке.

Вве­де­ние в ста­ти­сти­ку для Data Sci­ence по­мо­жет по­нять централь­ную пре­дель­ную тео­ре­му. Оно охва­ты­ва­ет генеральные со­во­куп­но­сти, вы­бор­ки и их рас­пре­де­ле­ние, содер­жит по­лез­ные ви­део­ма­те­ри­а­лы.

Пол­ное ру­ко­вод­ство для на­чи­на­ю­щих по ли­ней­ной ал­геб­ре для спе­ци­а­ли­стов по ана­ли­зу дан­ных. Всё, что необ­хо­ди­мо знать о ли­ней­ной ал­геб­ре.

Ли­ней­ная ал­геб­ра для Data Sci­en­tists. Ин­те­рес­ная ста­тья, знако­мя­щая с ос­но­ва­ми ли­ней­ной ал­геб­ры.

Шаг 2. Про­грам­ми­ро­ва­ние

Боль­шим пре­иму­ще­ством бу­дет зна­ком­ство с ос­но­ва­ми програм­ми­ро­ва­ния. Вы може­те немно­го упро­стить себе задачу: нач­ни­те изу­чать один язык и сосредоточьтесь на всех ню­ан­сах его син­так­си­са.

При вы­бо­ре язы­ка об­ра­ти­те вни­ма­ние на Python. Во-пер­вых, он иде­а­лен для новичков, его син­так­сис от­но­си­тель­но прост. Во-вто­рых, Python мно­го­функ­ци­о­на­лен и вос­тре­бо­ван на рынке тру­да.

Что по­чи­тать

«Ав­то­ма­ти­за­ция ру­тин­ных за­дач с по­мо­щью Python: практическое ру­ко­вод­ство для на­чи­на­ю­щих». Прак­ти­че­ское ру­ко­вод­ство для тех, кто учит­ся с нуля. До­ста­точ­но про­честь гла­ву «Ма­ни­пу­ли­ро­ва­ние стро­ка­ми» и вы­пол­нить практические за­да­ния из нее.

Codecad­emy — здесь вы на­учи­тесь хо­ро­ше­му об­ще­му синтакси­су.

Лег­кий спо­соб вы­учить Python 3 — бле­стя­щий ма­ну­ал, в котором объ­яс­ня­ют­ся основы.

Dataquest по­мо­жет осво­ить син­так­сис.

The Python Tu­to­r­ial — офи­ци­аль­ная до­ку­мен­та­ция.

По­сле того, как изу­чи­те ос­но­вы Python, по­зна­комь­тесь с основ­ны­ми биб­лио­те­ка­ми:

• Numpy : до­ку­мен­та­ция —  ру­ко­вод­ство
• Scipy : до­ку­мен­та­ция  —  ру­ко­вод­ство
• Pan­das :  до­ку­мен­та­ция  —  ру­ко­вод­ство

Ви­зу­а­ли­за­ция:

• Mat­plotlib :  до­ку­мен­та­ция  —  ру­ко­вод­ство
• Seaborn : до­ку­мен­та­ция  —  ру­ко­вод­ство

Ма­шин­ное обу­че­ние и глу­бо­кое обу­че­ние:

• SciKit-Learn:  до­ку­мен­та­ция  —  ру­ко­вод­ство
• Ten­sor­Flow : до­ку­мен­та­ция  —  ру­ко­вод­ство
• Theano : до­ку­мен­та­ция  —  ру­ко­вод­ство
• Keras:  до­ку­мен­та­ция  —  ру­ко­вод­ство

Об­ра­бот­ка есте­ствен­но­го язы­ка:

NLTK — до­ку­мен­та­ция  —  ру­ко­вод­ство

Web scrap­ing (Ра­бо­та с web):

Beau­ti­ful­Soup 4 — до­ку­мен­та­ция  —  ру­ко­вод­ство

Справочная информация

ДокументыЗаконыИзвещенияУтверждения документовДоговораЗапросы предложенийТехнические заданияПланы развитияДокументоведениеАналитикаМероприятияКонкурсыИтогиАдминистрации городовПриказыКонтрактыВыполнение работПротоколы рассмотрения заявокАукционыПроектыПротоколыБюджетные организацииМуниципалитетыРайоныОбразованияПрограммыОтчетыпо упоминаниямДокументная базаЦенные бумагиПоложенияФинансовые документыПостановленияРубрикатор по темамФинансыгорода Российской Федерациирегионыпо точным датамРегламентыТерминыНаучная терминологияФинансоваяЭкономическаяВремяДаты2015 год2016 годДокументы в финансовой сферев инвестиционной

Виды методов исследования

Методы эмпирического уровня:

• наблюдение;
• интервью;
• анкетирование;
• опрос;
• собеседование;
• тестирование;
• фотографирование;
• счет;
• измерение;
• сравнение.

С помощью этих методов исследовательской работы изучаются конкретные явления или процессы, на основе которых формируются гипотезы, делается анализ и формулируются выводы.

Методы экспериментально-теоретического уровня:

• эксперимент;
• лабораторный опыт;
• анализ;
• моделирование;
• исторический;
• логический;
• синтез;
• индукция;
• дедукция;
• гипотетический.

Эти методы исследования помогают не только собрать факты, но и проверить их, систематизировать, выявить неслучайные зависимости и определить причины и следствия.

Методы теоретического уровня:

• изучение и обобщение;
• абстрагирование;
• идеализация;
• формализация;
• анализ и синтез;
• индукция и дедукция;
• аксиоматика.

Эти методы исследования позволяют производить логическое исследование собранных фактов, вырабатывать понятия и суждения, делать умозаключения и теоретические обобщения.

Бизнес и финансы

БанкиБогатство и благосостояниеКоррупция(Преступность)МаркетингМенеджментИнвестицииЦенные бумагиУправлениеОткрытые акционерные обществаПроектыДокументыЦенные бумаги — контрольЦенные бумаги — оценкиОблигацииДолгиВалютаНедвижимость(Аренда)ПрофессииРаботаТорговляУслугиФинансыСтрахованиеБюджетФинансовые услугиКредитыКомпанииГосударственные предприятияЭкономикаМакроэкономикаМикроэкономикаНалогиАудитМеталлургияНефтьСельское хозяйствоЭнергетикаАрхитектураИнтерьерПолы и перекрытияПроцесс строительстваСтроительные материалыТеплоизоляцияЭкстерьерОрганизация и управление производством

Качественные методы исследования

Методы, объединённые в этой группе, направлены на выявление качественных характеристик изучаемых явлений, чтобы на их основе мы могли раскрыть глубинные механизмы различных процессов в обществе, включая влияние средств массовой информации на сознание отдельного человека или определённые черты восприятия информации различными слоями населения. Основная область применения качественных методов – маркетинговые и социологические исследования.

Рассмотрим важнейшие методы этой группы.

• Глубинное интервью. В отличие от обыкновенного интервью, которое относится к эмпирическому виду, здесь мы говорим о такой беседе, где недостаточно краткого ответа «да» или «нет», но требуются развернутые, аргументированные ответы. Часто глубинное интервью проводится в форме свободной беседы в неформальной обстановке по заранее составленному плану, а его цель заключается в исследовании убеждений, ценностей и мотивации респондентов.
• Экспертное интервью. От глубинного аналога эта беседа отличается тем, что в роли респондента выступает эксперт, компетентный в интересующей сфере. Обладая знанием о специфических сторонах изучаемого явления, он высказывает ценное мнение и существенно способствует научному исследованию. Часто в беседах подобного рода участвуют представители власти, работники вузов, руководители и сотрудники организаций.
• Фокус-групповые дискуссии. Здесь беседа происходит не один на один, а с фокус-группой, состоящей из 10-15 респондентов, которые имеют непосредственное отношение к изучаемому явлению. Во время дискуссии её участники делятся личным мнением, опытом и восприятием предложенной темы, а на основе их высказываний составляется «портрет» социальной группы, к которой относится состав фокус-группы.

Расшифровка норм биохимического анализа крови у взрослых в таблице

Иными словами, для получения наиболее полной картины, отражающей здоровье человека, лабораторную диагностику необходимо повторить минимум дважды. Исследования рекомендуется проводить в одной лаборатории. Это для того, чтобы исключить погрешность приборов и получить максимально точный результат.

Запрещается самостоятельная интерпретация полученных данных для самодиагностики и выбора метода лечения. Подобная тактика приводит к возможному ухудшению состояния здоровья и осложнениям.

Расшифровка результатов биохимии крови у взрослых и нормы показателей представлены в таблице.

Пол	Возраст	Референсные значения
АЛАТ (Ед/л)
—	0-1 год	До 55
1-8 лет	До 30
8-18 лет	До 40
Муж.	Старше 18 лет	До 41
Жен.	До 33
АСАТ (Ед/л)
—	0-4 года	До 56
4-8 лет	До 60
8-15 лет	До 40
15-18 лет	До 38
Мужчина	Старше 18 лет	До 40
Женщина	До 32
Сахар (ммоль/л)
—	До 15 лет	3,4 — 5,7
Старше 15 лет	4,3 — 6,4
Беременные женщины	—	4,0 — 5,2
Креатинин (мкмоль/л)
—	0-1 месяц	20-70
До 12 месяцев	17-40
1-3 года	20-35
3-5 лет	28-44
5-8 лет	30-55
8-10 лет	35-67
10-13 лет	45-73
13-15 лет	47-73
Мужчина	Старше 15 лет	60-110
Женщина	45-80
Мочевина (ммоль/л)
—	До 4 лет	1,6-6
4-15 лет	2,7-6,5
15-20 лет	3-7,7
Мужчина	20-55 лет	3,5 -7,5
Старше 55 лет	3 – 9,5
Женщина	20-55 лет	2,5 – 7
Старше 55 лет	3,5 – 7,3
Общий белок (г/л)
—	До полугода	45-75
До 1 года	50-76
1-3 года	55-75
3-18 лет	62-85
Старше 18 лет	65-85
Билирубин общий (мкмоль/л)
—	До 1 дня	25-150
1-3 дня	55-200
1 неделя	25-207
Старше 6 дней	3,6-20
Холестерол (ммоль/л)
—	Любой	3-5,5

Что может влиять на результат?

Необходимо учитывать, что незначительное однократное отклонение результатов от нормальных значений не является диагностически значимым. Это может быть обусловлено активностью ферментов печени после употребления алкоголя. Многие из рассматриваемых критериев изменяются в течение суток на фоне принимаемой пищи или лекарственных средств

Диагностическую ценность имеет значительное (минимум в 1,5 раза) устойчивое отклонение от референсных значений, при подборе которых важно учитывать пол, возраст и фазу менструального цикла

Часто встречаются вопросы о том, что вызывает колебание глюкозы в крови? В норме минимальное содержание глюкозы отмечается сразу после пробуждения, однако, после завтрака критерий должен принимать нормальные значения. Значительное повышение глюкозы вызывают некоторые продукты, например, кофе, пицца, конфеты, чипсы. Помимо сахарного диабета отклонение глюкозы от нормы может свидетельствовать о гормональном сбое, патологиях поджелудочной железы, а также о заболеваниях печени.

Холестерин также изменяется на протяжении суток. На его величину влияет курение, употребление животных жиров. А также генетическая предрасположенность, а также приём стероидных и гормональных лекарств.

Показатели липидного обмена остаются повышенными от 5 до 10 раз после приёма пищи в течение нескольких часов. Установлено, что у одного и того же человека, данный критерий на протяжении месяца может отклоняться примерно на 40 % без каких-либо заболеваний. А белковый обмен зависит не только от рациона, но и от физических нагрузок

Поэтому крайне важно соблюдать все правила подготовки перед сдачей биоматериала

Расшифровка расширенного обследования

Нормальные показатели расширенного биохимического анализа крови человека приведены в таблице.

Пол	Возраст	Референсные значения
Панкреатическая амилаза (Ед/л)
—	До 1 года	До 8
1-10 лет	До 30
10-18 лет	До 40
Старше 18 лет	До 55
Гамма-ГТ (Ед/л)
—	меньше 7 дней	До 180
менее полугода	До 200
меньше 1 года	До 35
1-3 года	До 20
3-6 лет	До 25
6-15 лет	До 18
Мужчина	15-18 лет	До 45
Старше 18 лет	10-70
Женщина	15-18 лет	До 32
Старше 18 лет	6-45
Ионы железа (мкмоль/л)
Мужчина	меньше 1 месяца	5,5-20
До 1 года	5-19,8
1-4 года	5-16,5
4-8 лет	4,5-21
8-10 лет	5-17,5
10-13 лет	5-20
13-16 лет	4,8-19,7
16-18 лет	5-25
Старше 18 лет	10-30
Женщина	До 1 месяца	5-23
менее 1 года	4,5-23
1-4 года	4,5-18
4-8 лет	5-17
8-10 лет	5,5-19
10-13 лет	6-19,5
13-16 лет	5,5-20
16-18 лет	6-18,5
Старше 18 лет	6,5-27
Ионы кальция (ммоль/л)
—	До 10 дней	2-2,5
До 2 лет	2,2-2,8
2-10 лет	2,2-2,5
10-18 лет	2-2,6
18-55 лет	2,1-2,5
55-90 лет	2,2-2,65
Старше 90 лет	2-2,4
Триглицериды (ммоль/л)
—	Любой	0-0,25
Щелочная фосфатаза (Ед/л)
—	менее 2 недель	80-250
менее 1 года	120-470
1-10 лет	140-335
10-13 лет	130-420
Мужчина	13-15 лет	115-470
15-17 лет	80-335
17-19 лет	55-150
Старше 19 лет	40-135
Женщина	13-15 лет	60-255
15-17 лет	50-120
17-19 лет	45-90
Старше 19 лет	35-105

Метод ИФА в анализе крови

Иммуноферментный анализ (ИФА) крови – это лабораторное определение в крови антител и антигенов. Данный метод анализа бывает качественным (показывает отсутствие или наличие антигенов и антител) или количественным (определяет количество антител или антигенов).

На чем же основан данный метод анализа крови? В случае попадания в организм человека чужеродных микроорганизмов (антигенов) его иммунная система начинает вырабатывать к ним антитела (иммуноглобулины). Это специфические белки, которые имеют способность связываться с определенным антигеном, образовывая комплекс антиген-антитело. Такой комплекс во время проведения ИФА метода анализа крови определяют качественно и количественно.

Расшифровка

В расшифровке анализа крови методом ИФА различают антитела трех классов – иммуноглобулины IgA, IgM и IgG. Они появляются в крови в разные промежутки времени от момента инфицирования.

Иммуноглобулины IgM появляются в крови самыми первыми, примерно на пятые сутки после начала болезни. Определить антитела этого класса можно в течение 5-8 недель  с момента инфицирования, после чего они исчезают. Также иммуноглобулины класса IgM часто вырабатываются в период обострения хронического заболевания.

Иммуноглобулины класса IgG можно выявить ИФА методом анализа крови через 3-4 недели от попадания инфекции в организм. После этого они могут оставаться в крови на протяжении нескольких месяцев или лет. Если две пробы, последовательно взятые через две недели, показывают повышение количества иммуноглобулинов IgG, можно говорить о текущем инфекционном заболевании или реинфекции (повторное инфицирование той же инфекцией после выздоровления). Данный класс антител обеспечивает иммунитет после вакцинации или перенесенной болезни.

Согласно расшифровке анализа крови методом ИФА через 2-4 недели после заражения или обострения болезни в крови определяются иммуноглобулины класса IgA. Большее количество данных антител находится в секрете слизистых оболочек, а около 20% их циркулирует в крови человека. Исчезают иммуноглобулины IgA из кровотока через 2-8 недель после излечения. Их исчезновение является критерием выздоровления. В случае, когда после окончания болезни ИФА метод анализа крови выявил наличие антител класса IgA, говорят о хроническом течении инфекционного заболевания.

Приведем расшифровку анализа крови методом ИФА, в которой (+) означает положительный результат, (-) означает отрицательный результат.

• IgA (-), IgM (-),  IgG (-) – иммунитет к инфекции отсутствует.
• IgA (-), IgM (-), IgG (+) – наличие постинфекционного или поствакцинального иммунитета.
• IgA (+), IgM (+), IgG (+) – острая инфекция.
• IgA (-), IgM (+), IgG (-) – острая инфекция.
• IgA (+), IgM (+), IgG (+) – хроническая инфекция в стадии обострения.
• IgM (-) – выздоровление.

Применение

ИФА метод анализа крови дает возможность определять не только содержание отдельных белков (антител, гормонов, ферментов), но также их взаимодействие. Кроме того, с помощью данного метода исследования крови можно определять специфичность нужных антител, следить за их образованием, идентифицировать белки. Все это дает возможность врачу не только диагностировать заболевание, но и следить за процессом его протекания, контролировать эффективность проводимой терапии.

Метод ИФА активно применяют в диагностике вирусов: возбудителей гриппа и парагриппа, аденовируса, энтеровируса, риновируса, метапневмовируса, коронавируса.

Эмпирические методы исследования

Этот вид основан на эмпирическом, то есть чувственном восприятии, а также на измерении с помощью приборов. Это важный компонент научных исследований во всех областях знаний от биологии до физики, от психологии до педагогики. Он помогает определять объективные законы, в соответствии с которыми происходят изучаемые явления.

Приведённые ниже эмпирические методы исследования в курсовой работе и прочих студенческих трудах вполне можно назвать основными или универсальными, потому что они актуальны для абсолютно всех областей познания.

Изучение разнообразных источников информации. Это не что иное, как элементарный сбор информации, то есть этап подготовки к написанию магистерской диссертации или курсовой работы. Сведения, на которые вы будете опираться, можно брать из книг, прессы, нормативно-правовых актов и, наконец, из интернета

При поиске информации следует помнить, что не все находки являются достоверными (особенно в интернете), поэтому при выборке сведений следует отнестись к ним критически и обращать внимание на подтверждение и сходство материалов из разных источников.
Анализ полученных сведений. Это этап, который идёт следом за сбором информации

Недостаточно просто найти нужный материал, нужно ещё и тщательно проанализировать его, проверить на логичность, достоверность и актуальность.
Наблюдение. Этот метод представляет собой целенаправленное и внимательное восприятие изучаемого явления с последующем сбором информации. Чтобы наблюдение принесло желаемые плоды, необходимо подготовиться к нему заранее: составить план, набросать факторы, требующие особого внимания, чётко определиться со сроками и объектами наблюдения, подготовить таблицу, которую вы будете заполнять в процессе работы.
Эксперимент. Если наблюдение – это скорее пассивный метод исследования, то эксперимент характеризуется вашей активной деятельностью. Для проведения опыта или серии опытов вы создаёте определённые условия, в которые помещаете предмет исследования. Далее вы наблюдаете за реакцией предмета и фиксируете результаты опытов в виде таблицы, графика или диаграммы.
Опрос. Этот метод помогает глубже заглянуть в изучаемую проблему, задавая конкретные вопросы вовлечённым в неё людям. Опрос применяется в трёх вариациях: это интервью, беседа и анкетирование. Первые два вида устные, а последний – письменный. После выполнения опроса нужно чётко сформулировать его результаты в виде текста, диаграммы, таблицы или графика.

Примеры задач, эффективно решаемых при помощи MapReduce

Word Count

Начнём с классической задачи – Word Count. Задача формулируется следующим образом: имеется большой корпус документов. Задача – для каждого слова, хотя бы один раз встречающегося в корпусе, посчитать суммарное количество раз, которое оно встретилось в корпусе.

Решение:

Раз имеем большой корпус документов – пусть один документ будет одной входной записью для MapRreduce–задачи. В MapReduce мы можем только задавать пользовательские функции, что мы и сделаем (будем использовать python-like псевдокод):

Функция map превращает входной документ в набор пар (слово, 1), shuffle прозрачно для нас превращает это в пары (слово, ), reduce суммирует эти единички, возвращая финальный ответ для слова.

Обработка логов рекламной системы

Второй пример взят из реальной практики Data-Centric Alliance.

Задача: имеется csv-лог рекламной системы вида:

Решение:

Функция map проверяет, нужна ли нам данная запись – и если нужна, оставляет только нужную информацию (город и размер платежа). Функция reduce вычисляет финальный ответ по городу, имея список всех платежей в этом городе.

Важность саморазвития в области статистики

Даже если вы не осваивали специальность, предполагающую необходимость работы со статистическими данными, не знаете способов, которыми их можно обрабатывать и исследовать, это не значит, что соответствующая информация недоступна. К счастью, каждый может самостоятельно рассмотреть все эффективные методы анализа, применяемые в статистике, понять, какой из них больше подходит для конкретной ситуации.

Чтобы оценить важность изучения указанных материалов, достаточно рассмотреть, где в повседневной жизни мы можем применять статистические исследования:

·оценка рациональности применения семейного бюджета. Для этого в любом случае придется учитывать статистику доходов и расходов, чтобы уравновесить эти две статьи;

·применение разных диет с целью похудения. Здесь тоже не обходится без простых методов статистики. Вам понадобится знать, насколько удается похудеть с тем или иным рационом, чтобы подобрать оптимальную программу питания для максимально быстрого получения ожидаемого результата;

·профессиональные занятия спортом — еще одна область, где без статистики не обойтись. Здесь нужно учитывать количество калорий, получаемых за день, затрачиваемую на тренировках энергию, результаты занятий. Чтобы понимать, насколько эффективной оказывается выбранная программа, придется проводить хотя бы самые простые подсчеты;

·контроль собственного здоровья. Здесь применяются самые простые методы анализа данных. Например, для статистики вы можете записывать показатели ЧСС, артериального давления, продолжительность сна и т.д. Такое исследование поможет выбрать оптимальный жизненный ритм;

Как видите, статистические данные – это то, с чем практически каждый из нас сталкивается каждый день. И чтобы их применение было максимально эффективным, нужно знать, какие существуют методы анализа.

Отметим, что разобраться в этой теме сможет каждый желающий – тот, кто занимается саморазвитием, стремится к самосовершенствованию.

Категории методов анализа в химии

Такие способы применяются для различных целей и задач. Исходя из этого, они классифицируются на определенные категории.

Так, выделяют следующие количественные методы анализа в химии:

• физические;
• классические;
• физико-химические.

Физические методы в химии

Первая категория предполагает проведение анализа, который базируется на измерении физических параметров веществ или растворов, что подвергаются конкретному исследованию. Такой метод имеет три направления. Это:

1. Рефрактометрия. Ее суть заключается в измерении величин показателя преломления.
2. Поляриметрия. В данном случае производится измерение показателей оптического вращения.
3. Флуориметрия. Такой метод способствует установлению интенсивности выделения излучения.

Данная категория отличается экспрессностью, низким пределом определения, объективностью полученных данных и возможностью автоматизации процесса. Применение подобных методов не всегда возможно, так как для этого требуется эксплуатация сложной аппаратуры.

Классические методы в химии

Вторая категория способов заключается в том, что при их использовании предполагается прохождение различных видов реакций. Они могут образовываться в различных составах. Это, к примеру, растворы, газы, тела. Данная группа также имеет свою классификацию.

Так, необходимо выделить следующие методы:

1. Гравиметрический метод. Такой способ еще получил название весового. В данном случае предполагается точное определение массы отдельного компонента в составе или веществе, которые подвергаются исследованию.
2. Титриметрический или, как его еще называют, объемный метод. Проводятся строгие измерения количества реагента, имеющего известную концентрацию. Он непосредственно взаимодействует с определяемым веществом. Стоит отметить, что при этом их количества являются эквивалентными.
3. Газовый метод. Суть данного анализа заключается в следующем. Осуществляется измерение объема газа. При этом образование последнего происходит в результате химической реакции. Следует отметить, что он также может поглощаться.

Это наиболее популярные методы, которые и на сегодняшний день продолжают развиваться и совершенствоваться.

Физико-химические методы в химии

Что касается третьей группы, то в данном случае задачи такого анализа сводятся к измерению величин физических параметров исследуемых систем, которые появляются или изменяются в ходе химических реакций. Для них свойственен низкий предел обнаружения, но при этом скорость их исполнения является очень высокой.

Практически все количественные методы анализа в химии требуют применения определенных приборов.

Основные процессы и аппараты химической технологииСистемы водоочистки и водоподготовкиКакие отрасли входят в состав химической промышленности

Советы по использованию метода анализа для научных исследований

После проработки данных для анализа составьте план дальнейшей деятельности, указав в нем аспекты, которые требуется разобрать.

В плане желательно отметить, на каких аспектах нужно обострить внимание, а какие можно описать лаконичнее. Любой анализ начинается с детального, основательного изучения объекта или его отдельного аспекта

Любой анализ начинается с детального, основательного изучения объекта или его отдельного аспекта.

Полноценное использование сравнительного приема возможно только на основе детального изучения всех объектов, подлежащих сравнению.

Выбранную тактику анализа (см. выше) нельзя менять до конца разбора, иначе потеряется логика исследования;

Анализ должен содержать выводы, очень важно проследить, чтобы они не противоречили предыдущим рассуждениям автора. На первый взгляд метод анализа может показаться достаточно сложным для использования, на самом деле он очень удобный, главное – понять принципы построения разборов

На первый взгляд метод анализа может показаться достаточно сложным для использования, на самом деле он очень удобный, главное – понять принципы построения разборов.

В этом видео вы узнаете о других методах научного исследования:

Метод осаждения

Количественный анализ осаждения основан на химической реакции определяемого компонента с реагентом-осадителем с образованием малорастворимого соединения, которое отделяют, затем промывают и прокаливают (высушивают). На финише выделенный компонент взвешивают.

Например, при гравиметрическом определении ионов Ва2+ в растворах солей как осадитель используют серную кислоту. В результате реакции образуется белый кристаллический осадок BaSO₄ (осажденная форма). После прожарки этого осадка формируется так называемая гравиметрическая форма, полностью совпадающая с осажденной формой.

При определении ионов Са2+ осадителем может быть оксалатная кислота. После аналитической обработки осадка осажденная форма (СаС₂О₄) превращается в гравиметрическую форму (СаО). Таким образом, осажденная форма может как совпадать, так и отличаться от гравиметрической формы по химической формуле.