Современные технологии обработки информации

Содержание

 

Введение…………………………………………………………………………………...4

1. Постановка задачи ………………………………….............………….………………5

2. Основные понятия Microsoft Office Excel ……………………………….……….…..7

3.Моделирование……………………………………………………………………….....9

4.Обработка данных метеостанции……………………………………………………..12

Заключение……………………………………………………………………………….23

Список использованных источников…………………………………………………...24

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

 

 

Современные технологии обработки информации часто  приводят к тому, что возникает  необходимость представления данных в виде таблиц. Для табличных расчетов характерны относительно простые формулы, по которым производятся вычисления, и большие объемы исходных данных. Такого рода расчеты принято относить к разряду рутинных работ, для  их выполнения следует использовать компьютер. Электронная таблица позволяет хранить в табличной форме большое количество исходных данных, результатов, а также связей между ними. При изменении исходных данных все результаты автоматически пересчитываются и заносятся в таблицу. Электронные таблицы не только автоматизируют расчеты, но и являются эффективным средством моделирования различных вариантов и ситуаций. Меняя значения исходных данных, можно следить за изменением получаемых результатов и из множества вариантов решения задачи выбрать наиболее приемлемый. Одной из программ, позволяющей работу с электронными таблицами является Microsoft Office Excel.

Таким образом, целью моей работы является: изучение основных средств и функций Microsoft Office Excel и использование их для решения практической задачи.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

  • Рассмотреть практическую задачу и определить, что необходимо найти
  • Рассмотреть основные понятия Microsoft Office Excel
  • Разработать модель решения практической задачи
  • Осуществить обработку данных с помощью Microsoft Office Excel
  • Сделать выводы

 

 

 

 

 

1 Постановка  задачи

 

Метеостанция  — совокупность различных приборов для метеорологических измерений (наблюдения за погодой).

Различают аналоговые и цифровые метеорологические  станции.

На классической (аналоговой) метеостанции имеется:

  • термометр для измерения температуры
  • барометр для измерения давления
  • гигрометр для измерения влажности воздуха
  • анемометр для измерения скорости ветра
  • флюгер для измерения направления ветра

В узком  смысле метеостанция - учреждение, проводящее метеорологические наблюдения. Основным официальным метеостанциям мира присвоены синоптические индексы. В России большинство метеостанций находятся в ведении Росгидромета.

В зависимости  от объема наблюдений и работ метеостанции подразделяются на 3 разряда. Метеорологические станции 1-го разряда осуществляет наблюдения, обработку данных и управление работой метеостанций 2-го и 3-го разряда, а также обеспечивают организации и предприятия сведениями о метеорологических условиях и материалами по климату. Метеорологические станции 2-го разряда проводят наблюдения, обрабатывают и передают данные по результатам наблюдений. Метеорологические станции 3-го разряда проводят наблюдения по сокращенной программе. Кроме того существуют метеообсерватории, проводящие наблюдения по расширенной программе, и напротив, временные метеопосты. Сегодня в России сохранились лишь 156 станций с непрерывными наблюдениями в течение всего ХХ в.

В данной работе нам необходимо обработать данные метеостанции за 5 лет.

Наиболее  удобно расположить данные в виде следующей таблицы, где представлена информация о количествах осадков в течение каждого месяца за пять лет.

 

 

\Количество осадков

 

(в мм)

    

Месяц

2000 год

2001 год

2002 год

2003 год

2004 год

За 5 лет

январь

37,2

34,5

8

28,1

17,2

  

февраль

11,4

51,3

1,2

11,2

41,4

  

март

16,5

20,5

3,8

13,8

26,5

  

апрель

19,5

26,9

11,9

21,9

9,5

  

май

11,7

45,5

66,3

46,3

31,7

  

июнь

129,1

71,5

60

69

89,1

  

июль

57,1

152,9

50,6

59,6

77,1

  

август

43,8

96,6

145,2

155,2

143,8

  

сентябрь

85,7

74,8

79,9

69,9

75,7

  

октябрь

86

14,5

74,9

24,9

38,67

  

ноябрь

12,5

21

56,6

36,6

16,5

  

декабрь

21,2

22,3

9,4

19,4

23,2

  
             

Итого

           

Максимум

            

Минимум

            

Среднемесячной

            

Отклонение 
от среднего

            

 

Обработку данных удобнее всего проводить в  табличном процессоре Microsoft Office Excel. С помощью Microsoft Office Excel, используя  средство обобщения данных «Сводные таблицы», мы сможем получить итоговые данные по годам и за 5 лет, а также рассчитать другие неизвестные значения, приведенные в таблице. Затем, необходимо сделать выводы по результатам расчетов и построить диаграмму количества осадков по годам.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2 Основные понятия Microsoft Office Excel

 

Электронные таблицы (табличные процессоры) — прикладное программное обеспечение общего назначения, предназначенное для обработки различных данных, представимых в табличной форме.

При работе с табличными процессорами создаются  документы, которые называют электронными таблицами. Такие таблицы можно просматривать, изменять, записывать на носители для хранения, распечатывать на принтере.

Рабочим полем табличного процессора является экран дисплея, на котором электронная таблица представляется в виде прямоугольника, разделенного на строки и столбцы. Строки нумеруются сверху вниз. Столбцы обозначаются слева направо. На экране виден не весь документ, а только часть его. Документ в полном объеме хранится в оперативной памяти. Для работы с таблицей используется табличный курсор, — выделенный прямоугольник, который можно поместить в ту или иную клетку. Минимальным элементом электронной таблицы, над которым можно выполнять те или иные операции, является такая клетка, которую чаще называют ячейкой. Каждая ячейка имеет уникальное имя (идентификатор), которое составляется из номеров столбца и строки, на пересечении которых располагается ячейка.

Следующий объект в таблице — диапазон ячеек. Его можно выделить из подряд идущих ячеек в строке, столбце или прямоугольнике. При задании диапазона указывают его начальную и конечную ячейки, в прямоугольном диапазоне — ячейки левого верхнего и правого нижнего углов. Наибольший диапазон представляет вся таблица, наименьший — ячейка.

Иногда  электронная таблица может быть составной частью листа, листы, в свою очередь, объединяются в книгу.

Ячейки  в электронных таблицах могут  содержать числа (целые и действительные), символьные и строковые величины, логические величины, формулы (алгебраические, логические, содержащие условие).

Управление  работой электронной таблицы  осуществляется посредством меню команд:

  • формирование электронной таблицы;
  • управление вычислениями;
  • режим отображения формул;
  • графический режим;
  • работа электронной таблицы как базы данных.

Режим управления вычислениями. Все вычисления начинаются с ячейки, расположенной на пересечении первой строки и первого столбца электронной таблицы. Вычисления проводятся в естественном порядке, т.е. если в очередной ячейке находится формула, включающая адрес еще не вычисленной ячейки, то вычисления по этой формуле откладываются до тех пор, пока значение в ячейке, от которого зависит формула, не будет определено. При каждом вводе нового значения в ячейку документ пересчитывается заново, — выполняется автоматический пересчет. В большинстве табличных процессоров существует возможность установки ручного пересчета, т.е. таблица пересчитывается заново только при подаче специальной команды.

Режим отображения  формул задает индикацию содержимого клеток на экране. Обычно этот режим выключен, и на экране отображаются значения, вычисленные на основании содержимого клеток.

Графический режим дает возможность отображать числовую информацию в графическом виде: диаграммы и графики. Это позволяет считать электронные таблицы полезным инструментом автоматизации инженерной, административной и научной деятельности.

В качестве базы данных можно использовать список (набор строк таблицы, содержащий связанные данные). При выполнении обычных операций с данными, например, при поиске, сортировке или обработке данных, списки автоматически распознаются как базы данных.

Таким образом, Microsoft Office Excel является многофункциональной, удобной программой обработки данных, имеющей множество преимуществ.

3 Моделирование

Общие задачи обработки данных

  • сбор данных
    • оценка качества данных
  • ввод данных в различные информационные системы
    • автоматический ввод данных
    • ручной ввод данных
      • контроль и исправление ошибок ручного ввода
  • накопление данных
  • хранение накопленных данных, в том числе:
    • длительное хранение данных
      • надёжность хранения данных
    • учёт и инвентаризация данных
    • сортировка данных
    • классификация данных
  • доступ к данным
    • поиск нужных данных в накопленных массивах данных
    • контроль доступа и защита данных
  • передача данных и обмен данными:
    • упаковка данных
    • маркировка данных
    • надёжность передачи данных
  • представление данных, как то:
    • наглядные представления данных:
      • текстовое представление данных
      • табличное представление данных
      • графическое представление данных
      • визуальное представление данных

Модель  — это некий новый объект, который  отражает существенные особенности  изучаемого объекта, явления или  процесса.

Метод – систематизированная совокупность действий для решения определенной задачи.

Процесс построения модели называется моделированием.

Основной  задачей процесса моделирования  является выбор наиболее адекватной к оригиналу модели и перенос  результатов исследования на оригинал. Существуют достаточно общие методы и способы моделирования. При построении моделей используют два принципа: дедуктивный (от общего к частному) и индуктивный (от частного к общему).

Компьютерная  модель - это модель реального процесса или явления, реализованная компьютерными  средствами.

Информационная  модель - набор величин, содержащий необходимую информацию об объекте, процессе, явлении.

Главной задачей компьютерного моделирования  выступает построение информационной модели объекта, явления. Модель, представленная в виде информации, описывающая свойства объекта, является описанием объекта на естественном языке. Информация представлена некоторым заранее оговоренным способом.

После определения  объекта изучения строится модель. При построении модели выделяют основные, доминирующие факторы, отбрасывая второстепенные. Выделенные факторы перекладывают  на понятный машине язык. Строят алгоритм, программу.

Когда программа  готова, проводят компьютерный эксперимент  и анализ полученных результатов  моделирования при вариации модельных  параметров. И уже в зависимости  от этих выводов делают нужные коррекции  на одном из этапов моделирования: либо уточняют модель, либо алгоритм, либо точнее, более корректнее, определяют объект изучения.

Модель  полезна, когда она хорошо согласуется  с реальностью. Но модели могут предсказывать  и те вещи, которые не произойдут, а некоторые свойства действительности модель может и не прогнозировать. Тем не менее, полезность модели очевидна, в частности, она помогает понять, почему происходят те или иные явления.

Дадим определение  некоторым величинам, которые нам  потребуется найти в задаче.

Среднее значение — числовая характеристика множества чисел или функций; — некоторое число, заключённое между наименьшим и наибольшим из их значений, центр, относительно которого идет разброс остальных значений.

Средняя величина - это обобщающий показатель статистической совокупности, который  погашает индивидуальные различия значений статистических величин, позволяя сравнивать разные совокупности между собой.

Отклонение - наиболее распространенный показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания.

Погрешность измерения — оценка отклонения измеренного  значения величины от её истинного  значения. Погрешность измерения  является характеристикой (мерой) точности измерения.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4 Обработка  данных метеостанции

 

Чтобы осуществить  обработку данных метеостанции, рассчитать все требуемые значения, мы воспользуемся программой Microsoft Office Excel. Для этого рассмотрим основные ее функции, которые понадобятся нам для решения задачи.

  1. Функция «СУММ»

Суммирует все числа в интервале ячеек.

СУММ(число1;число2; ...)

Число1, число2, ...  — от 1 до 255 аргументов, для которых требуется определить итог или сумму.

Замечания

  • Учитываются числа, логические значения и текстовые представления чисел, которые непосредственно введены в список аргументов. См. ниже первый и второй примеры.
  • Если аргумент является массивом или ссылкой, то учитываются только числа в массиве или ссылке. Пустые ячейки, логические значения и текст в массиве или ссылке игнорируются. См. ниже третий пример.
  • Аргументы, которые представляют собой значения ошибок или текст, не преобразуемый в числа, вызывают ошибку.
  1. Функция «МАКС»

Возвращает наибольшее значение из набора значений.

МАКС(число1;число2; ...)

Число1, число2,...  — от 1 до 255 чисел, среди которых требуется найти наибольшее.

Замечания

  • Аргументы должны быть либо числами, либо содержащими числа именами, массивами или ссылками.
  • Учитываются логические значения и текстовые представления чисел, которые введены непосредственно в список аргументов.
  • Если аргумент является массивом или ссылкой, то в нем учитываются только числа или ссылки. Пустые ячейки, логические значения и текст в массиве или ссылке игнорируются.
  • Если аргументы не содержат чисел, функция МАКС возвращает значение 0 (ноль).
  • Аргументы, которые являются значениями ошибки или текстами, не преобразуемыми в числа, приводят в возникновению ошибок.
  • Если в ссылку в качестве части вычислений необходимо добавить логические значения и текстовые представления, воспользуйтесь функцией МАКСА.
  1. Функция «МИНА»

Возвращает наименьшее значение в списке аргументов.

МИНА (значение1;значение2;...)

Значение1, значение2,...  — от 1 до 255 значений, среди которых требуется найти наименьшее.

Замечания

  • Аргументами могут быть: числа; имена; массивы или ссылки, содержащие числа; текстовые представления чисел, логические значения (например, ИСТИНА или ЛОЖЬ) в ссылке.
  • Если аргументом является массив или ссылка, учитываются только значения массива или ссылки. Пустые ячейки и текст в массиве или ссылке игнорируются.
  • Аргументы, содержащие значение ИСТИНА интерпретируются как 1, аргументы, содержащие текст или значение ЛОЖЬ, интерпретируются как 0 (ноль).
  • Аргументы, которые являются значениями ошибки или текстами, не преобразуемыми в числа, приводят к возникновению ошибок.
  • Если аргументы не содержат значений, функция МИНА возвращает значение 0 (ноль).
  • Если в ссылку в качестве части вычисления не требуется добавлять логические значения и текстовые представления, воспользуйтесь функцией МИН.

 

  1. Функция «СРЗНАЧ»

Возвращает среднее арифметическое своих аргументов.

СРЗНАЧ(число1; число2; ...)

Число1, число2, ...   — от 1 до 255 аргументов, для которых вычисляется среднее.

Замечания

  • Аргументы могут быть либо числами, либо именами, массивами или ссылками, содержащими числа.
  • Учитываются логические значения и текстовые представления чисел, которые непосредственно введены в список аргументов.
  • Если аргумент, который является массивом или ссылкой, содержит текст, логические значения или пустые ячейки, то такие значения игнорируются; однако ячейки, которые содержат нулевые значения, учитываются.
  • Аргументы, являющиеся значениями ошибок или текстом, которые не могут быть преобразованы в числа, вызывают ошибки.
  • Если логические значения и текстовые представления чисел необходимо включить в ссылку в качестве части расчета, используйте функцию СРЗНАЧА.

Функция СРЗНАЧА оценивает степень централизации данных — расположение центра группы чисел в статистическом распределении. Существует три способа оценки степени централизации:

Среднее значение   — это среднее арифметическое, рассчитанное путем сложения группы чисел и деления на количество этих чисел.

Медиана   — это число, которое находится в середине группы является серединой множества чисел; значения половины чисел в группе чисел больше медианы, значения другой половины — меньше.

Мода   — это число, которое встречается наиболее часто в группе чисел.

При симметричном распределении множества чисел эти величины оценки степени централизации равны. При ассиметричном распределении множества чисел они могут отличаться.

Вычисляя средние значения ячеек, следует учитывать различие между пустыми ячейками и ячейками, содержащими нулевые значения, особенно если не установлен флажок Отображать нули в ячейках с нулевыми значениями в разделе Работа с приложениями Office (раздел категории Дополнительно диалогового окнаПараметры Excel в меню Файл). Пустые ячейки не учитываются, но нулевые значения учитываются.

  1. Функция «СТАНДОТКЛОН»

Оценивает стандартное отклонение по выборке.

Стандартное отклонение — это мера того, насколько широко разбросаны точки данных относительно их среднего.

СТАНДОТКЛОН(число1; число2; ...)

Число1, число2,...   — от 1 до 255 числовых аргументов, соответствующих выборке из генеральной совокупности. Вместо аргументов, разделенных точкой с запятой, можно использовать массив или ссылку на массив.

Замечания

  • Функция СТАНДОТКЛОН предполагает, что аргументы являются только выборкой из генеральной совокупности. Если данные представляют всю генеральную совокупность, то стандартное отклонение следует вычислять с помощью функции СТАНДОТКЛОНП.
  • Стандартное отклонение вычисляется с использованием «n-1» метода.
  • Аргументы могут быть либо числами, либо содержащими числа именами, массивами или ссылками.
  • Учитываются логические значения и текстовые представления чисел, которые непосредственно введены в список аргументов.
  • Если аргумент является массивом или ссылкой, то учитываются только числа. Пустые ячейки, логические значения, текст и значения ошибок в массиве или ссылке игнорируются.
  • Аргументы, которые представляют собой значения ошибок или текст, не преобразуемый в числа, вызывают ошибку.
  • Чтобы включить логические значения и текстовые представления чисел в ссылку как часть вычисления, используйте функцию СТАНДОТКЛОНА.

С помощью рассмотренных алгоритмов и функций, проведем обработку данных некоторой метеостанции за 5 лет. Для обработки данных воспользуемся программой Microsoft Office Excel.

1)Данные по метеостанции возьмем из таблицы, которая дана в задании.

2)Далее поместим эту таблицу в Microsoft Office Excel (см. «Рисунок 1 – Таблица исходных данных»).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рисунок 1 –  Таблица исходных данных

 

3) Сначала, рассчитаем суммарное количество осадков, выпавших в течение 5-ти лет, за каждый месяц. Для этого, поместим курсор в ячейку G2 и воспользуемся функцией СУММ, сложив значения ячеек B2:F2. Таким образом, мы получим суммарное количество осадков, выпавших в Январе в каждом из рассматриваемых годов (см. «Рисунок 2 – Ежемесячное количество осадков за 5 лет»). Так, растянув ячейку G2, содержащую формулу, мы получим, что каждая ячейка G2:G13 содержит подобные формулы, для расчета суммарного количества осадков за каждый месяц.


 

Рисунок 2 – Ежемесячное количество осадков за 5 лет

 

4) Далее, с помощью этой же функции, рассчитаем суммарное количество осадков, выпавших в каждом рассматриваемом году. Поместим курсор в ячейку В15. Найдем с помощью функции СУММ сумму осадков, выпавших в каждом месяце 2000 года, то есть сумму значений ячеек B2:B13, тем самым рассчитав выпавшее количество осадков в 2000 году.

Затем, аналогичным  образом, растянув ячейку В15, содержащую формулу, мы получим, что каждая ячейка В15:G15 содержит подобные формулы, для расчета суммарного количества осадков за каждый год и, в том числе, за 5 лет (см. «Рисунок 3 – Суммарное ежегодное количество осадков»).


 

 

 

 

 

 

Рисунок 3 – Суммарное ежегодное количество осадков

5) Следующим этапом станет расчет максимального месячного значения выпадения осадков за каждый год, в том числе и максимального значения суммарного выпадения осадков за каждый месяц в течение 5 лет.

Для этого, воспользуемся функцией МАКС. Напишем  формулу в ячейку В16 и рассчитаем максимальное значение среди ячеек B2:B13. Затем, ячейку с формулой растянем на ячейки С16:G16. Таким образом, найдем максимальное значение выпавших осадков в каждом, отдельно взятом году, и максимальное значение суммарного месячного объема выпадения осадков

(см. «Рисунок 4 – Максимальное ежегодное количество осадков»).


 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рисунок 4 – Максимальное ежегодное количество осадков

 

6) Чтобы рассчитать минимальное месячное значение выпадения осадков за каждый год, в том числе и минимальное значение суммарного выпадения осадков за каждый месяц в течение 5 лет, воспользуемся формулой МИНА.

Напишем формулу в ячейку В17 и рассчитаем минимальное значение среди ячеек B2:B13. Затем, ячейку с формулой растянем на ячейки С17:G17. Таким образом, найдем минимальное значение выпавших осадков в каждом, отдельно взятом году, и минимальное значение суммарного месячного объема выпадения осадков (см. «Рисунок 5 – Минимальное ежегодное количество осадков»).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рисунок 5 – Минимальное ежегодное количество осадков

 

7)Далее, необходимо рассчитать среднее месячное значение количества выпавших осадков за каждый год. А также среднее значение суммарного  ежемесячного количества осадков за 5 лет.

Используя функцию  СРЗНАЧ, чтобы решить поставленную задачу, найдем среднее значение ячеек  В2:В13. Ячейку с формулой  В18 растянем на ячейки С18:G18.

(см. «Рисунок 6 – Среднее месячное значение количества выпавших осадков за каждый год»).


 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рисунок 6 – Среднее месячное значение количества

выпавших  осадков за каждый год

 

8) Последним этапом в обработке данных метеостанции является нахождение стандартного отклонения от среднего значения. Нам нужно узнать, насколько широко происходит разброс значений количества выпавших ежемесячно осадков в течение года от его среднего значения.

Чтобы не считать отклонение от среднего значения в каждом месяце, и затем только находить среднее значение отклонения среди полученных результатов, удобнее всего воспользоваться функцией СТАНДОТКЛОН, которая единовременно выполнит все эти действия. Запишем формулу в ячейку В19, чтобы найти стандартное отклонение значений ячеек В2:В13 от среднего значения, рассчитанного в ячейке В18. Затем растянем эту формулу на ячейки  С19:G19.

(см. «Рисунок 7 – Стандартное отклонение количества выпавших осадков за каждый год от среднего значения»).

 


 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рисунок 7 – Стандартное отклонение количества выпавших осадков

за каждый год от среднего значения

 

Так, мы рассчитали искомое отклонение количества выпавших осадков от среднего значения в каждом году по отдельности, а также стандартное  отклонение от среднего значения ежемесячного количества осадков, выпадающего в  определенный месяц  в течение 5 лет. Результат последнего находится  в ячейке G19.