Код уровня управления в статистике: Коды Росстата. Узнать коды статистики по ИНН или ОГРН. Получить коды статистики онлайн и распечатать Уведомление.

Содержание

ОКОГУ по ИНН | Как узнать ОКОГУ для ООО и ИП по ИНН онлайн? — Контур.Бухгалтерия

Для систематизации и учета информации о хозяйствующих субъектах государство сформировало классификаторы. Они упрощают обработку данных, присваивая коды предприятиям. Один из классификаторов — ОКОГУ. В статье расскажем, что такое ОКОГУ, для чего он нужен, и как его получить. 

Что такое ОКОГУ

ОКОГУ — это общероссийский классификатор органов государственной власти и управления. Классификатор включает коды всех органов госвласти. Коды ОКОГУ нужны для идентификации государственных органов, но это не значит, что ИП и юрлица не могут его получить. Они присваиваются организациям, по которым ведется статистическое наблюдение. ОКОГУ присваивается:

  • федеральным госорганам;
  • муниципальным органам;
  • органам самоуправления на местах и избирательным комиссиям;
  • субъектам хозяйствования, которые являются объектами статистического наблюдения;
  • межгосударственным органам управления.

Зачем нужен ОКОГУ

На государственном уровне органы власти — такие же субъекты, как и организации, и их тоже нужно контролировать. Классификатор ОКОГУ помогает упорядочить и систематизировать информацию об органах управления и упрощает понимание подчиненности и ответственности властных структур.

Как и другие организации, зарегистрированные в налоговой, органы власти включаются в единый госреестр. С помощью ОКОГУ их легко идентифицировать и проще вести статистический учет.

Структура ОКОГУ

Структура классификатора имеет иерархический характер, то есть отражает порядок подчинения органов управления. Подчиненность определяется на основании Конституции, федеральных законов и Указа Президента «О структуре органов исполнительной власти». Код включает 7 знаков, первый из них зависит от объекта кодирования. Выделяют 5 групп объектов:

Органы госвласти:

  1. Президент, законодательная, исполнительная и судебная власть РФ. Другие федеральные органы и Центробанк.
  2. Органы госвласти регионов.
  3. Органы местного самоуправления.
  4. Предприятия и организации, по которым ведется статистическое наблюдение (банки, академии, фонды, госкорпорации). Группировки хозсубъектов и общественных объединений, необходимые для статистического учета.
  5. Межгосударственные органы управления.

Для нас интересны коды из 4 группы, а именно группировки хозсубъектов. Большинству организаций присваивается код 4210014, ИП — 4210015. Росстат отвечает за ведение и разработку изменения для ОКОГУ. Все проекты изменений, предварительно вносятся на рассмотрение в Росстандарт.

Как узнать свой ОКОГУ для ООО и ИП

Коды статистики нужны при внесении изменений в учредительные документы, смене руководителя, открытии филиала или по запросу требовательных контрагентов. Также уведомления с кодами из Росстата нужны для получения допусков и разрешений.

Статистические коды должны выдаваться в форме письменного уведомления при регистрации предприятия. Однако ИП на практике почти никогда их не получают. В число кодов статистики входят коды ОКПО, ОГРН, ОКТМО, ОКФС, ОКОПФ, ОКАТО и, конечно, ОКОГУ. Узнать свои коды статистики можно в территориальном отделении налоговой службы или управлении Росстата, оставив официальный запрос. Ответ на запрос дадут в течение 5 дней.

Для получения кодов нужно представить паспорт, доверенность, копию устава, свидетельство о госрегистрации и выписку из государственного реестра. При первом обращении уведомление выдается бесплатно, обращаясь повторно, придется заплатить. Юридические компании тоже оказывают услуги по предоставлению кодов статистики. Они берут на себя подачу заявления, получение уведомления и передачу его ИП. За услугу берется небольшая плата, она подходит для занятых предпринимателей, так как все выполняется без вашего присутствия.

Как узнать код ОКОГУ по ИНН онлайн

Есть возможность получить коды статистики абсолютно бесплатно и в кратчайшие сроки, воспользовавшись интернетом. Всегда обращайте внимание на надежность информационного ресурса. Рекомендуется пользоваться официальными сайтами госорганов. Все органы власти имеют сайты, которые оснащены базами данных.

Получить код ОКОГУ по ИНН можно на официальном сайте Росстата по следующему адресу http://statreg.gks.ru/. Для получения информации нужно ввести один из известных реквизитов: ИНН, ОГРН или ОКПО — и ввести контрольный код. Регистрация не требуется. В результате будет сформировано уведомление, содержащее коды статистики, такое же выдается при регистрации.

Имейте в виду, что полученные онлайн уведомления не имеют печати и подписи и носят справочный характер.

Автор статьи: Елизавета Кобрина.

Веб-сервис для малого бизнеса Контур.Бухгалтерия поможет отправлять статистические отчеты и безопасно вести бизнес. Первые 14 дней работы в сервисе — бесплатны. Вы можете вести учет, отправлять отчетность, начислять зарплату и получать консультации наших экспертов.

Коды статистики

Расшифровка кодов ОК ТЭИ

Общероссийский классификатор предприятий и организаций ОКПО 00083534  —
Общероссийский классификатор объектов административно — территориального деления ОКАТО 45277556000 г Москва, Северный административный округ, район Беговой
Общероссийский классификатор территорий муниципальных образований ОКТМО 45334000 Муниципальные образования города Москвы Беговое
Общероссийский классификатор органов государственной власти и управления ОКОГУ 1326055 Федеральное агентство воздушного транспорта
Общероссийский классификатор видов экономической деятельности ОКВЭД 75.11.11 Деятельность федеральных органов государственной власти, кроме полномочных представителей Президента Российской Федерации и территориальных органов федеральных органов исполнительной власти
Общероссийский классификатор форм собственности ОКФС 12 Федеральная собственность
Общероссийский классификатор организационно правовых форм ОКОПФ 72 Бюджетные учреждения

PDF-файл, размер 685.69 kB

Коронавирус — Статистика по странам [23.12.2021]

Здесь представлена информация по общему количеству зараженных, умерших, больных, выздоровевших в разных странах мира. На отдельной странице представлены дополнительные данные о количестве тестирований, а также о процентах инфицирования в этих странах. Данные доступны для тех стран, которые сообщают статистику по коронавирусной инфекции COVID-19.

Таким образом, на данный момент количество стран (а также автономных территорий), в которых обнаружен коронавирус, составило в общей сложности 222.

Коронавирус: статистика по странам

Распространение вируса по планете влияет на все сферы деятельности, и на мировую экономику в том числе. Ниже — что по этому поводу говорят аналитические компании Deloitte, PwC United States и JP Morgan.

Deloitte: что будет с продуктовыми компаниями

Согласно аналитическому отчету компании, потенциальное долгосрочное влияние на розничную торговлю продуктами питания будет заключаться в следующем:

— переключение клиентов на онлайн-продажи и доставку. Повышенное воздействие вируса на людей старше 50 лет привело к появлению новых пользователей старшего возраста в онлайн-моделях продуктовых магазинов и доставки. Этот сдвиг в поведении потребителей будет сохраняться и после пандемии;

— перестройка цепочки поставок и инновации. Внезапный сдвиг в предпочтениях каналов поставок в сочетании с перебоями в продажах и нехваткой возможностей у продуктовых игроков электронной коммерции создали среду, готовую к инновациям и новым участникам. Цепочки поставок необходимо будет перестроить, так как изменения, появившиеся в результате пандемии, будут оказывать более долгосрочный эффект на все отрасли;

— появление класса «ключевых» работников. Обеспечение здоровья и непрерывности цепочки поставок продуктов питания во время вспышки болезни привели к созданию нового класса «ключевых» работников: от сотрудников магазинов до водителей грузовиков. В результате безопасность цепочки поставок, взаимоотношения с поставщиками и управление персоналом стали еще более важными не только для розничных продавцов, но и для правительств и общества в целом;

— повышенный интерес к товарам новой категории. На протяжении 24+ месяцев после эпидемии мы можем наблюдать сохранение спроса на такие категории товаров, как йогурт, витамины, санитайзеры, средства личной гигиены, туалетные принадлежности и дезинфицирующие средства;

— социальный капитал и лояльность через социальные медиа. Социальные медиа становятся мощным инструментом общения с клиентами и партнерами в условиях кризисной ситуации. Социальный капитал от доверия, полученного во время кризиса, может иметь долгосрочное влияние на лояльность клиентов.

PwC United States: что делать представителям банковского сектора

В аналитическом центре PwC United States считают, что компаниям, выпускающим кредитные карты, следует учесть риск стремительного роста задолженностей по кредитам при кризисномом планировании. Такие выводы в компании сделали на основании данных о кризисе 2008−2009 года.

Данные, опубликованные в декабре 2008 года показывают, что уровень просроченной задолженности по кредитным картам в США составлял 2,6% по сравнению с показателем 6,8% во втором квартале 2009 года, в разгар финансового кризиса.

В этой ситуации аналитики советуют кредиторам:

— решать проблемы заемщиков, связанные как с новыми, так и с текущими заявками на кредит. Клиенты уже спрашивают: могу ли я закрыть свой кредит онлайн, не посещая физический офис? Нужна ли мне оценка для рефинансирования? Что произойдет, если мой кредитный рейтинг изменится между моментом моего предварительного одобрения и закрытием кредита? Могу ли я получить краткосрочный кредит, пока мой доход не стабилизируется? Что произойдет, если мне нужно отложить закрытие кредита из-за ограничений на поездки или карантина?

— обеспечить защиту сотрудников. Вопросы, которые возникают у сотрудников банковской сферы уже сейчас: Могу ли я работать дома, если школа моего ребенка закрывается? Существуют ли временные меры для сотрудников, которые обычно не работают дома? Как насчет защиты сотрудников, необходимых для поддержания физических операций?

JP Morgan: прогноз экономического урона для мира и Украины в частности

По прогнозам американского финансового холдинга JP Morgan, последствиями распространения COVID-19 в экономическом секторе станет сокращение ВВП на две четверти в США (-10% и -25%) и в европейской зоне (-15% и -22%).

В прогноз было заложено предположение, что мировая экономика восстановится во второй половине 2020 года.

Нашли свой код любви: в омских ЗАГСах свадебный бум

Всё дело в магическом сочетании цифр: дата зеркальная и будет красиво смотреться в свидетельстве о браке. А ещё возлюбленные верят в волшебную силу чисел. По их мнению, особенные комбинации работают как талисман и защищают погоду в доме от всех невзгод.

Обычно красивые даты бронируют за несколько месяцев до, но кому-то они достаются совершенно случайно. Расскажем, что стоит за этими числами: мифы или действительно благоприятная для совместной жизни мистика.

Сегодня в ЗАГСе царит непривычное для вторника оживление. Магия цифр (21.12.2021) очаровала 16 пар. Однако далеко не все решили устраивать пышное торжество. Например, супруги Ковалёвы. Кстати, вопреки убеждению, что только женщины питают слабость к свадебным суевериям, в этой паре инициатором бракосочетания именно в этот день стал муж.

Свадьба — это праздник, который, пожалуй, больше других окутан тайнами и суевериями. Некоторые выбирают дату, опираясь на гороскопы, числа, дни недели, месяцы и даже времена года. Так, например, народные поверья гласят, что свадьба в апреле принесёт молодоженам неустойчивый брак. Тогда как декабрь сулит супругам неувядающую любовь.

«Каждый для себя это определяет сам. Для некоторых это очень важно, для некоторых это просто красивое число зеркальное. Но разводов не меньше в эти даты. Самое главное, чтобы жили дольше, совместная жизнь была благополучная, а красивые даты — это уже личное дело каждого», — поделилась заместитель начальника центрального отдела управления ЗАГС Олеся Сливенко.

По словам молодожёнов Александра и Татьяны Шелковкиных, желанная многими комбинация чисел им досталась совершенно случайно.

«Это, наверное, всё-таки судьба. Всё-таки что-то взаимосвязанное. Ну и, конечно, эта дата будет запоминаться, потому что она вот такая волшебная», — рассказали Александр и Татьяна.

В волшебство даты верят и нумерологи. Говорят, у пар, расписавшихся сегодня, есть все шансы встретить золотую свадьбу.

«Единица — это лидерские качества. То есть хорошо с сегодняшнего дня начинать отсчёт какого-то нового лидерского проекта, какой-то своей темы, какого-то своего дела. А двойка — это карта партнёрских отношений. То есть хорошо работать ещё и в коллективе. Можно только пожелать им всего доброго, потому что здесь и лидерские позиции, две единицы, соединились и стали парой, двойкой. Создали союз, создали партнёрские отношения. Думаю эти отношения обречены на успех», — отметила астролог, нумеролог Юлианна Оржеховская.

Подбирать красивую дату для свадьбы или нет, дело личное. Ведь куда важнее дальнейшее семейное счастье, на которое числа повлиять вряд ли смогут.



Добавить в избранные источники Яндекс.Новостей

Подписаться на канал Яндекс.Дзен

Подписаться на канал Телеграм


Kaspersky Threats — KLA12385

Обновлено: 16/12/2021

Дата обнаружения

14/12/2021

Уровень угрозы

High

Описание

Multiple vulnerabilities were found in Microsoft Developer Tools. Malicious users can exploit these vulnerabilities to execute arbitrary code, spoof user interface, gain privileges.

Below is a complete list of vulnerabilities:

  1. A remote code execution vulnerability in Visual Studio Code WSL Extension can be exploited remotely to execute arbitrary code.
  2. A remote code execution vulnerability in Visual Studio Code can be exploited remotely to execute arbitrary code.
  3. A spoofing vulnerability in Microsoft PowerShell can be exploited remotely to spoof user interface.
  4. A spoofing vulnerability in Visual Studio Code can be exploited remotely to spoof user interface.
  5. A remote code execution vulnerability in Bot Framework SDK can be exploited remotely to execute arbitrary code.
  6. A spoofing vulnerability in Microsoft BizTalk ESB Toolkit can be exploited remotely to spoof user interface.
  7. An elevation of privilege vulnerability in ASP.NET Core and Visual Studio can be exploited remotely to gain privileges.

Пораженные продукты

ASP.NET Core 3.1
Microsoft BizTalk ESB Toolkit 2.3
ASP.NET Core 5.0
Microsoft BizTalk ESB Toolkit 2.4
Visual Studio Code
Microsoft BizTalk ESB Toolkit 2.2
ASP.NET Core 6.0
PowerShell 7.2

Решение

Install necessary updates from the KB section, that are listed in your Windows Update (Windows Update usually can be accessed from the Control Panel)

Первичный источник обнаружения

CVE-2021-43907
CVE-2021-43891
CVE-2021-43896
CVE-2021-43908
CVE-2021-43225
CVE-2021-43892
CVE-2021-43877

Оказываемое влияние

?

ACE 

[?]

PE 

[?]

SUI 

[?]

Связанные продукты

Microsoft Visual Studio

KB list

5009301

Узнай статистику распространения уязвимостей в твоем регионе

Kaspersky Threats — KLA12386

Обновлено: 16/12/2021

Дата обнаружения

14/12/2021

Уровень угрозы

Critical

Описание

Multiple vulnerabilities were found in Microsoft Apps. Malicious users can exploit these vulnerabilities to execute arbitrary code, spoof user interface.

Below is a complete list of vulnerabilities:

  1. A remote code execution vulnerability in Microsoft Office app can be exploited remotely to execute arbitrary code.
  2. A spoofing vulnerability in Windows AppX Installer can be exploited remotely to spoof user interface.

Пораженные продукты

Microsoft Office app
Windows AppX Installer

Решение

Install necessary updates from the KB section, that are listed in your Windows Update (Windows Update usually can be accessed from the Control Panel)

Первичный источник обнаружения

CVE-2021-43905
CVE-2021-43890

Оказываемое влияние

?

ACE 

[?]

SUI 

[?]

Связанные продукты

Microsoft Office
Узнай статистику распространения уязвимостей в твоем регионе

Количество ДТП в Московской области снизилось на 9% по итогам 11 месяцев 2021 года

21 дек. 2021 г., 15:00

С января по ноябрь 2021 года на дорогах Московской области количество ДТП уменьшилось на 9% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Статистика аварийности показывает, что применение комплексов фотовидеофиксации в местах концентрации ДТП существенно повысило уровень БДД по всем основным показателям

Дубненское информагентство

Однако, несмотря на снижение количества аварий, отмечается рост тяжести последствий от ДТП – за январь-ноябрь 2021 года в ДТП погибло на 3% больше человек, чем за аналогичный период в прошлом году.

Такая статистика связана со сложной ситуацией на «бетонках», где происходит больше всего встречных столкновений. Автомобильные дороги А-107 и А-108 стали антилидерами по смертности в результате лобовых столкновений среди трасс в Подмосковье.  49% всех погибших на этих дорогах – жертвы столкновений.

Общий рост тяжести последствий обусловлен ездой на высоких скоростях, а также высоким грузовым трафиком, при котором большое количество ДТП происходит с участием грузовых ТС.

Тревожной остается ситуация с ростом числа погибших пешеходов на региональных и муниципальных дорогах. В ноябре отмечен годовой пик – 15 пешеходов погибли на региональных трассах. На муниципальных дорогах по итогам ноября погибли 12 пешеходов, что более чем в 2,5 раза выше среднемесячного показателя, в 4 раза больше показателей ноября 2020 года и в 1,5 раза ноября 2019 года.

— Для улучшения этой грустной статистики муниципальным и региональным властям необходимо комплексно подойти к вопросу безопасности пешеходов на дорогах и принять соответствующие решения. Безусловно, улучшению показателей будет способствовать мера по снижению максимальной разрешенной скорости в населенных пунктах и в зонах пешеходных переходов. Сами пешеходы также должны соблюдать требованиям ПДД в части безопасного поведения на дороге – быть более внимательными и использовать световозвращающие элементы, особенно в темное время суток, – подчеркнула директор общественной организации «Союз безопасности дорожного движения» Светлана Заболоцкая.

Источник: http://indubnacity.ru/novosti/gorodskaya_sreda/kolichestvo-dtp-v-moskovskoy-oblasti-snizilos-na-9-po-itogam-11-mesyacev-2021-goda1

Как написать код производственного уровня в Data Science? | Венкатеш Паппакришнан, доктор философии

dreamstime / Scyther5

Способность писать код производственного уровня — один из востребованных навыков для роли специалиста по данным — будь то опубликовано явно или нет. Для программиста, ставшего специалистом по обработке данных, это может показаться несложной задачей, поскольку он, возможно, уже отточил свои навыки в разработке кодов производственного уровня и несколько раз внедрял их в производство.

Эта статья предназначена для тех, кто плохо знаком с написанием кода производственного уровня и заинтересован в его изучении, например, только что окончивших университеты или любых профессионалов, которые занялись наукой о данных (или планируют осуществить переход).Для них написание кода производственного уровня может показаться сложной задачей.

Я дам вам советы о том, как написать код производственного уровня и применить его на практике. Вам не обязательно быть специалистом в области науки о данных, чтобы овладеть этим навыком.

1. Сохраняйте модульность

Это в основном метод разработки программного обеспечения, рекомендуемый любому инженеру-программисту. Идея здесь состоит в том, чтобы разбить большой код на небольшие независимые разделы (функции) в зависимости от его функциональности. Это состоит из двух частей.

(i) Разбейте код на более мелкие части, каждая из которых предназначена для выполнения определенной задачи (может включать подзадачи)

(ii) Сгруппируйте эти функции в модули (или файлы Python) в зависимости от удобства использования. Это также помогает оставаться организованным и упрощает сопровождение кода.

Первый шаг — разложить большой код на множество простых функций с определенными входами (и входными форматами) и выходами (и выходными форматами). Как упоминалось ранее, каждая функция должна выполнять одну задачу, такую ​​как очистка выбросов в данных, замена ошибочных значений, оценка модели, вычисление среднеквадратичной ошибки (RMSE) и т. Д.Постарайтесь разделить каждую из этих функций на выполнение подзадач и продолжайте до тех пор, пока ни одна из функций не сможет быть разбита дальше.

Низкоуровневые функции — самые основные функции, которые не подлежат дальнейшей декомпозиции. Например, вычисление RMSE или Z-оценки данных. Некоторые из этих функций можно широко использовать для обучения и реализации любого алгоритма или модели машинного обучения.

Функции среднего уровня — функция, которая использует одну или несколько функций низкого уровня и / или другие функции среднего уровня для выполнения своей задачи.Например, очищает выбросы, функция использует функцию вычислить Z-оценку , чтобы удалить выбросы, только сохраняя данные в определенных границах, или функцию error , которая использует вычислить RMSE, функцию для получения значений RMSE.

Функции высокого уровня — функция, которая использует одну или несколько функций среднего уровня и / или функций низкого уровня для выполнения своей задачи. Например, функция обучения модели, которая использует несколько функций, таких как функция для получения случайно выбранных данных, функция оценки модели, функция метрики и т. Д.

Заключительные шаги — сгруппировать все функции низкого и среднего уровня, которые будут полезны для более чем одного алгоритма, в файл Python (может быть импортирован как модуль) и все другие функции низкого и среднего уровня. это будет полезно только для рассматриваемого алгоритма в другом файле Python. Все высокоуровневые функции должны находиться в отдельном файле Python. Этот файл python определяет каждый шаг в разработке алгоритма — от объединения данных из разных источников до окончательной модели машинного обучения.

Не существует жесткого правила для выполнения вышеуказанных шагов, но я настоятельно рекомендую вам начать с этих шагов и затем разработать свой собственный стиль.

2. Регистрация и приборы

Каротаж и приборы (LI) аналогичны черным ящикам в самолетах, которые регистрируют все события в кабине. Основная цель LI — записывать полезную информацию из кода во время его выполнения, чтобы помочь программисту, главным образом, отлаживать, если что-то пойдет не так, а также улучшить производительность кода (например, сократить время выполнения).

В чем разница между каротажем и инструментами?

(i) Ведение журнала — Записывает только важную информацию, такую ​​как критические сбои во время выполнения, и структурированные данные, такие как промежуточные результаты, которые позже будут использоваться самим кодом. На этапах разработки и тестирования допустимы несколько уровней ведения журнала, такие как отладка, информация, предупреждение и ошибки. Однако избегайте их любой ценой во время производства.

Ведение журнала должно быть минимальным и содержать только информацию, требующую человеческого внимания и немедленного обращения .

(ii) Инструментарий — записей вся остальная информация, не включенная в журнал, которая поможет нам проверить шаги выполнения кода и при необходимости поработать над улучшением производительности. Здесь всегда лучше иметь больше данных, чтобы анализировать как можно больше информации.

Для проверки шагов выполнения кода — мы должны записывать такую ​​информацию, как имя задачи, промежуточные результаты, пройденные шаги и т. Д. Это поможет нам проверить результаты, а также подтвердить, что алгоритм следовал намеченным шагам.Недействительные результаты или странно работающий алгоритм не могут вызвать критическую ошибку, которая может быть обнаружена при регистрации. Следовательно, крайне важно записывать эту информацию.

Для повышения производительности — мы должны записывать время, затраченное на каждую задачу / подзадачу, и память, используемую каждой переменной. Это поможет нам улучшить наш код, внося необходимые изменения, оптимизируя код для более быстрой работы и ограничивая потребление памяти (или выявляя утечки памяти, которые часто встречаются в Python).

Инструментарий должен записывать всю остальную информацию, не включенную в журнал, которая поможет нам проверять шаги выполнения кода и работать над улучшением производительности.Лучше иметь больше данных, чем меньше.

3. Оптимизация кода

Оптимизация кода подразумевает как уменьшенную временную сложность (время выполнения), так и меньшую сложность пространства (использование памяти). Сложность времени / пространства обычно обозначается как O (x), также известная как Представление Big-O , где x — это доминирующий член в полиноме, взятом во времени или пространстве. Сложность во времени и пространстве является метрикой для измерения эффективности алгоритма .

Например, допустим, у нас есть вложенный цикл для размером n каждый, каждый запуск которого занимает около 2 секунд, за которым следует простой цикл для , который занимает 4 секунды на каждый запуск. Тогда уравнение для потребления времени можно записать как

Затраченное время ~ 2 n² + 4 n = O (n² + n) = O (n²)

Для представления Big-O мы должны отбросить недоминантные члены (как он будет незначительным, так как n стремится к inf ), а также коэффициенты.Коэффициенты или коэффициенты масштабирования игнорируются, поскольку у нас меньше контроля над этим с точки зрения гибкости оптимизации. Обратите внимание, что коэффициенты в абсолютном времени относятся к произведению количества для циклов и времени, затраченного на каждый прогон, тогда как коэффициенты в O (n² + n) представляют собой количество для циклов (1 двойная для петли и 1 одиночный для петли ). Мы снова должны исключить члены более низкого порядка из уравнения. Следовательно, Big-O для вышеуказанного процесса — O (n²).глубина)). Попробуйте заменить как можно больше циклов на модулями или функциями python, которые обычно сильно оптимизированы с помощью возможного кода C, выполняющего вычисления, вместо python, чтобы сократить время выполнения.

Я настоятельно рекомендую вам прочитать раздел о «Большом О» в Взлом интервью по кодированию Гейл МакДауэлл. Фактически, попробуйте прочитать всю книгу, чтобы улучшить свои навыки программирования.

4. Модульное тестирование

Модульное тестирование — автоматизирует тестирование кода с точки зрения функциональности

Перед запуском в производство ваш код должен пройти несколько этапов тестирования и отладки.Обычно бывает три уровня — разработка, постановка и продакшн. В некоторых компаниях перед производством будет уровень, точно имитирующий среду производственной системы. В коде не должно быть очевидных проблем, и он должен уметь обрабатывать потенциальные исключения, когда он попадает в рабочую среду.

Чтобы иметь возможность идентифицировать различные проблемы, которые могут возникнуть, нам необходимо протестировать наш код в соответствии с различными сценариями, разными наборами данных, различными граничными и угловыми случаями и т. Д. Неэффективно выполнять этот процесс вручную каждый раз, когда мы хотим протестировать code, который будет происходить каждый раз, когда мы вносим серьезные изменения в код.Следовательно, выберите модульное тестирование, которое содержит набор тестовых примеров, и его можно выполнять всякий раз, когда мы хотим протестировать код.

Мы должны добавить различные тестовые примеры с ожидаемыми результатами, чтобы протестировать наш код. Модуль модульного тестирования просматривает каждый тестовый пример один за другим и сравнивает выходные данные кода с ожидаемым значением. Если ожидаемые результаты не достигаются, тест не проходит — это ранний индикатор того, что код выйдет из строя при развертывании в производственной среде. Нам нужно отладить код, а затем повторять процесс, пока все тестовые примеры не будут очищены.

Чтобы упростить нашу жизнь, в python есть модуль unittest для реализации модульного тестирования.

5. Совместимость с экосистемой

Скорее всего, ваш код не будет отдельной функцией или модулем. Он будет интегрирован в экосистему кода компании, и ваш код должен работать синхронно с другими частями экосистемы без каких-либо недостатков / сбоев.

Например, предположим, что вы разработали алгоритм для предоставления рекомендаций.Поток процесса обычно состоит из получения последних данных из базы данных, обновления / генерации рекомендаций, сохранения их в базе данных, которая будет считываться интерфейсными фреймворками, такими как веб-страницы (с использованием API), для отображения рекомендуемых элементов пользователю. Простой! Это похоже на цепь: новое звено цепи должно сцепиться с предыдущим и следующим звеном цепи, иначе процесс не удастся. Точно так же каждый процесс должен работать должным образом.

У каждого процесса будут четко определенные требования к вводу и выводу, ожидаемое время отклика и многое другое.Если и когда другие модули запрашивают обновленные рекомендации (с веб-страницы), ваш код должен возвращать ожидаемые значения в желаемом формате за приемлемое время. Если результаты представляют собой неожиданные значения (предложение покупать молоко, когда мы делаем покупки электроники), нежелательный формат (предложения в виде текста, а не изображений) и неприемлемое время (никто не ждет минут, чтобы получить рекомендации, по крайней мере, в наши дни ) — подразумевает, что код не синхронизирован с системой.

Лучший способ избежать такого сценария — обсудить с соответствующей командой требования до того, как мы начнем процесс разработки.Если команда недоступна, просмотрите документацию по коду (скорее всего, вы найдете там много информации) и сам код, если необходимо, чтобы понять требования.

6. Контроль версий

Git — система контроля версий — одна из лучших вещей, которые произошли за последнее время для управления исходным кодом. Он отслеживает изменения, внесенные в компьютерный код. Возможно, существует много существующих систем контроля / отслеживания версий, но Git широко используется по сравнению с любыми другими.

Простыми словами, процесс «изменить и зафиксировать». Я слишком упростил это. В этом процессе очень много шагов, таких как создание ветки для разработки, локальная фиксация изменений, извлечение файлов с удаленного компьютера, отправка файлов в удаленную ветку и многое другое, которые я собираюсь предоставить вам для самостоятельного изучения.

Каждый раз, когда мы вносим изменения в код, вместо сохранения файла под другим именем мы фиксируем изменения, то есть перезаписываем старый файл новыми изменениями с помощью связанного с ним ключа.Обычно мы пишем комментарии каждый раз, когда вносим изменения в код. Допустим, вам не нравятся изменения, сделанные в последней фиксации, и вы хотите вернуться к предыдущей версии, это можно легко сделать с помощью ссылочного ключа фиксации. Git настолько мощный и полезный для разработки и сопровождения кода.

Возможно, вы уже поняли, почему это важно для производственных систем и почему необходимо изучать Git. У нас всегда должна быть возможность вернуться к более старой стабильной версии на случай, если новая версия выйдет из строя.

7. Читаемость

Код, который вы пишете, должен быть легко усваиваемым и другими, по крайней мере, для ваших товарищей по команде. Более того, даже вам будет сложно понять свой собственный код через несколько месяцев после написания кода, если не соблюдаются надлежащие соглашения об именах.

(i) Соответствующие имена переменных и функций

Имена переменных и функций должны быть понятными. Когда кто-то читает ваш код, ему должно быть легко найти, что содержит каждая переменная и что делает каждая функция, по крайней мере, до некоторой степени.

Совершенно нормально иметь длинное имя, в котором четко указаны его функции / роль, а не короткие имена, такие как x, y, z и т. Д., Которые являются расплывчатыми. Старайтесь не превышать 30 символов для имен переменных и 50–60 символов для имен функций.

Раньше стандартная ширина кода составляла 80 символов на основе стандарта IBM, который полностью устарел. Теперь, согласно стандартам GitHub, это около 120. Установив 1/4 ограничения ширины страницы для имен персонажей, мы получим 30, что достаточно долго, но не заполняет страницу.Имена функций могут быть немного длиннее, но, опять же, не должны занимать всю страницу. Таким образом, установив ограничение в 1/2 ширины страницы, мы получим 60.

Например, переменная для среднего возраста азиатских мужчин в выборке данных может быть записана как mean_age_men_Asia , а не age или x . Аналогичный аргумент применим и к именам функций.

(ii) Строка документа и комментарии

Помимо соответствующих имен переменных и функций, важно иметь комментарии и примечания везде, где это необходимо, чтобы помочь читателю понять код.

Строка документа — Функция / класс / модуль. Первые несколько строк текста внутри определения функции, которые описывают роль функции вместе с ее входами и выходами. Текст следует заключить в 3 двойные кавычки.

def :

“” ”” ””

return

Комментарии — могут быть размещены в любом месте кода, чтобы проинформировать читателя о действии / роли конкретный раздел / строку.Потребность в комментариях будет значительно уменьшена, если мы дадим соответствующие имена переменным и функциям — код будет, по большей части, самоочевидным.

Проверка кода:

Несмотря на то, что это не прямой шаг к написанию кода производственного качества, проверка кода вашими коллегами поможет улучшить ваши навыки программирования.

Никто не пишет безупречный компьютерный код, если не имеет опыта более 10 лет. Всегда есть возможности для улучшения.Я видел профессионалов с многолетним опытом написания ужасного кода, а также стажеров, которые получали степень бакалавра с выдающимися навыками программирования — вы всегда можете найти того, кто лучше вас. Все зависит от того, сколько часов кто-то вкладывает в обучение, практику и, самое главное, улучшение этого конкретного навыка.

Я знаю, что люди лучше вас всегда существуют, но не всегда можно найти их в вашей команде, только с теми, с кем вы можете поделиться своим кодом.Возможно, вы лучший в своей команде. В этом случае можно попросить других в команде протестировать ваш код и оставить отзыв. Несмотря на то, что они не так хороши, как вы, что-то могло ускользнуть от ваших глаз, что они могли бы заметить.

Проверка кода особенно важна, когда вы находитесь на ранних этапах своей карьеры. Это значительно улучшило бы ваши навыки программирования. Пожалуйста, следуйте инструкциям ниже для успешной проверки вашего кода.

(i) После того, как вы завершите написание кода со всеми этапами разработки, тестирования и отладки.Убедитесь, что вы не упускаете глупых ошибок. Затем любезно попросите своих коллег о проверке кода.

(ii) Отправьте им ссылку с кодом. Не просите их просматривать несколько скриптов одновременно. Спросите их по очереди. Комментарии, которые они дают для первого сценария, возможно, применимы и к другим сценариям. Убедитесь, что вы применили эти изменения к другим сценариям, если это применимо, перед отправкой второго сценария на рассмотрение.

(iii) Дайте им неделю или две на то, чтобы прочитать и протестировать ваш код для каждой итерации.Также предоставьте всю необходимую информацию для тестирования вашего кода, такую ​​как примеры входных данных, ограничения и т. Д.

(iv) Встретьтесь с каждым из них и получите их предложения. Помните, что вам не обязательно включать все их предложения в свой код, выбирайте те, которые, по вашему мнению, улучшат код, по вашему усмотрению.

(v) Повторяйте, пока вы и ваша команда не останетесь довольны. Попробуйте исправить или улучшить свой код на первых нескольких итерациях (максимум 3–4), иначе это может создать плохое впечатление о возможностях вашего кода.

Надеюсь, эта статья была полезной и вам понравилось ее читать.

Я хотел бы прочитать ваш отзыв.

Нижний предел контроля — обзор

Одномерный статистический контроль процесса

Одномерный метод SPC выполняет статистические тесты для одной переменной процесса за раз. Обнаружение неисправностей SPC осуществляется с помощью различных диаграмм статистического контроля. Они включают графики Шухарта (Shewhart, 1931), графики экспоненциально взвешенных скользящих средних, EWMA и графики совокупных сумм, CUSUM (Woodward and Goldsmith, 1964).

Диаграммы Шухарта: Диаграммы Шухарта — это графики переменной процесса x в реальном времени. Когда несколько наблюдений могут быть записаны одновременно, как в случае автономного лабораторного анализа, тогда диаграммы Шухарта представляют собой графики среднего (x¯), диапазона (R) и стандартного отклонения (S) набора данных из n наблюдений. Статистическая гипотеза состоит в том, что среднее значение и стандартное отклонение должны оставаться такими же, как среднее значение μ и стандартное отклонение σ нормальных рабочих данных. Верхний контрольный предел (UCL) и нижний контрольный предел (LCL) рассчитываются путем указания уровня значимости α.В случае построения графика переменной процесса x в реальном времени, предполагая, что x следует нормальному распределению, и предполагая, что UCL и LCL покрывают 99,7% нормальных рабочих данных, UCL и LCL определяются как

(5) UCL = μ + 3σLCL = μ ‐ 3σ

Для выборок с количеством наблюдений n, UCL и LCL для x¯ определены как:

(6) UCLonx¯: x¯¯ + AR¯LCLonx¯: x¯¯ ‐ AR¯

где x¯¯ — среднее арифметическое x¯, а R¯ — среднее арифметическое R. UCL и LCL для R определены как:

(7) UCLonR: D1R¯LCLonR: D2R¯

Values A, D 1 и D 2 могут быть получены из статистических таблиц.Отметим, что значения μ ± 3σ могут существенно отличаться от x¯¯ ± AR¯.

CUSUM Charts: CUSUM график отображает накопленную статистику на регулярной основе. Обычная форма накопленной статистики включает саму отслеживаемую переменную, ее отклонение от эталонного значения, ее отклонение от ожидаемого значения и ее последовательное различие. Пусть S n будет кумулятивной суммой в момент времени n, а X — интересующей статистикой, CUSUM можно описать следующим уравнением:

(8) Sn = X + Sn-1

Целью использования CUSUM является для обнаружения изменений в статистике мониторинга.Следовательно, при использовании диаграмм CUSUM мы не заботимся о том, упадет ли накопленная сумма статистики за фиксированные UCL и LCL. Настоящее беспокойство вызывает наклон или отклонение между последовательными точками данных. По этой причине определение контрольных пределов CUSUM не является UCL и LCL. Предел управления CUSUM выражается в виде маски наложения. Он определяет максимальное статистически допустимое отклонение предыдущих точек данных. Если предыдущие точки выпадают из маски, говорят, что процесс не находится под статистическим контролем.Это означает заметное изменение динамики процесса из-за серьезного нарушения или обнаружения неисправности.

Диаграмма EWMA: Диаграмма экспоненциально-взвешенного скользящего среднего (EWMA) представляет собой взвешенный график статистики переменной процесса, обычно самой переменной процесса x или выборочного среднего x¯, с добавлением веса w , 0 ≤ w ≤ 1 на самой последней точке данных и коэффициент забвения 1 — w на последней статистике.

Предполагая, что информация, которая должна быть отображена, равна Z , EWMA может быть представлена ​​следующей формулой:

(9) Zn + 1 * = w * Zn + 1 + 1-W * Zn *

, где Z n + 1 — это необработанная информация в момент времени (n + 1), а Z n + 1 — это информация EWMA в момент времени (n + l).В особом случае, когда w = 1, EWMA будет такой же, как статистика Шухарта.

UCL и LCL EWMA можно рассчитать по формуле:

(10) UCL = μ + 3δ * w2 − w0.5LCL = μ − 3δ * w2 − w0.5

, где μ — среднее значение Z и δ — стандартное отклонение Z .

МКБ — МКБ-10-CM — Международная классификация болезней, (переход на МКБ-10-CM / PCS

Министерство здравоохранения и социальных служб (HHS) обязало все организации, подпадающие под действие Закона о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA), все должны перейти на новый набор кодов для электронных транзакций здравоохранения 1 октября 2015 г. .

Что это?

Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) санкционировала публикацию 10-й внешней редакции Международной классификации болезней (МКБ-10), которая была внедрена для кодирования и классификации смертности на основании свидетельств о смерти в США в 1999 году. В США была разработана Клиническая модификация (МКБ-10). 10-CM) для медицинских диагнозов на основе МКБ-10 ВОЗ и CMS разработали новую Систему кодирования процедур (ICD-10-PCS) для стационарных процедур. ICD-10-CM заменяет ICD-9-CM, тома 1 и 2, а ICD-10-PCS заменяет ICD-9-CM, volume 3.

Как это влияет на организации, не участвующие в программе HIPAA, и организации общественного здравоохранения?

Коды

ICD-9-CM в настоящее время являются краеугольным камнем классификации болезней, травм, обращений за медицинской помощью и стационарных процедур в условиях заболеваемости. Должностные лица общественного здравоохранения США на федеральном уровне, уровне штата и на местном уровне полагаются на получение данных в кодировке ICD-9-CM от организаций, подпадающих под действие HIPAA, для проведения многих мероприятий, связанных с заболеваниями. Программы CDC используют коды ICD-9-CM для проведения эпиднадзора (например, наблюдения за хроническими заболеваниями и травмами, обращением за медицинской помощью, нежелательными явлениями, связанными с оказанием медицинской помощи), для списков выявленных случаев для выявления случаев рака, подлежащих регистрации, и определенных врожденных дефектов и инвалидности, и предоставить файлы данных общего пользования для публичного анализа.Некоторые программы извлекают информацию из медицинских карт пациентов и присваивают коды, а одна программа CDC использует коды ICD-9-CM для возмещения претензий.

  • Основной пользователь кодов ICD включает медицинский персонал, такой как врачи и медсестры, а также медицинские кодировщики, которые присваивают коды ICD-9-CM дословной или абстрактной диагностической или процедурной информации и, таким образом, являются создателями кодов ICD. . Коды ICD-9-CM используются для различных целей, включая статистику, а также для выставления счетов и возмещения убытков.
  • Вторичный пользователь кодов ICD-9-CM — это тот, кто использует уже закодированные данные из больниц, поставщиков медицинских услуг или планов медицинского страхования для проведения эпиднадзора и / или исследовательской деятельности. Общественное здравоохранение в значительной степени является вторичным пользователем закодированных данных.

Зачем менять?

Периодические пересмотры МКБ-9-КМ отражают изменения в области медицины и здравоохранения. В США МКБ-9-СМ используется с 1979 года, и он недостаточно надежен, чтобы удовлетворить потребности здравоохранения в будущем.Контент больше не является клинически точным и содержит ограниченные данные о медицинских состояниях пациентов и стационарных процедурах в больницах, количество доступных кодов ограничено, а структура кодирования слишком строгая. США не могут напрямую сравнивать данные диагностики заболеваемости с данными о смертности в штатах и ​​на национальном уровне, поскольку данные о смертности уже переведены в наборы кодов МКБ-10. Кроме того, большинство развитых стран уже перешли на наборы кодов МКБ-10, поэтому США не могут сравнивать U.Данные диагностики заболеваемости S. на международном уровне.

Наборы кодов ICD-10-CM / PCS улучшат качество данных для:

  • Отслеживание состояния здоровья населения (осложнения, анатомическое расположение)
  • Улучшенные данные для эпидемиологических исследований (тяжесть заболевания, сопутствующие заболевания)
  • Измерение результатов и оказание помощи пациентам
  • Принятие клинических решений
  • Выявление мошенничества и злоупотреблений
  • Разработка платежных систем / обработка претензий

Отличия кодового набора

Коды ICD-9-CM сильно отличаются от кодовых наборов ICD-10-CM / PCS:

  • В МКБ-10-PCS кодов процедур почти в 19 раз больше, чем в томе 3 МКБ-9-CM
  • В МКБ-10-CM почти в 5 раз больше диагностических кодов, чем в МКБ-9-CM
  • В МКБ-10 вместо числовых категорий используются буквенно-цифровые
  • Порядок некоторых глав был изменен, некоторые заголовки были переименованы, а условия сгруппированы иначе

Рисунок 1.Ключевые различия между наборами кодов ICD-9-CM и ICD-10-CM и ICD-10-PCS.

Срок перехода

Переход на наборы кодов ICD-10-CM / PCS вступит в силу 1 октября 2015 года, и все пользователи перейдут на новые наборы кодов в тот же день.

Для вторичных пользователей это означает, что данные, которые вы получаете, будут закодированы в ICD-10-CM / PCS, начиная с 1 октября 2015 года. Некоторые коды ICD-9-CM все еще будут циркулировать в системе для услуг, предоставленных до дата перехода.

Польза для здоровья населения от новых кодовых наборов

Хотя переход на наборы кодов ICD-10-CM / PCS будет значительным изменением, новая система кодирования имеет значительные преимущества перед ICD-9-CM. Вот некоторые заслуживающие внимания преимущества:

Более простое сравнение данных о смертности и заболеваемости

В настоящее время США являются единственной промышленно развитой страной, все еще использующей коды МКБ-9-КМ для данных о заболеваемости, хотя мы уже перешли на МКБ-10 для оценки смертности.Это серьезно ограничивает прямое сравнение данных диагностики заболеваемости в США с данными о смертности штата и страны в США, а также ограничивает международную сопоставимость болезней. Когда США перейдут на наборы кодов МКБ-10 для заболеваемости и процедур, это позволит обеспечить более прямое сопоставление данных о заболеваемости в США с данными о смертности в США, а также позволит сравнивать данные о заболеваемости в США с международными данными о заболеваемости.

Повышенное качество данных

Детализация ICD-10-CM и ICD-10-PCS значительно улучшена по сравнению с ICD-9-CM и позволит более точно определять состояния здоровья.Он также предоставляет более точные данные для измерения и отслеживания использования медицинских услуг и качества ухода за пациентами.

  • Более высокий уровень детализации в новых наборах кодов включает латеральность, серьезность и сложность болезненных состояний, что позволит более точно идентифицировать и отслеживать конкретные состояния.
  • Терминология и классификация болезней теперь соответствуют новым технологиям и современной клинической практике.
  • Травмы, отравления и внешние причины гораздо более подробно описаны в МКБ-10-CM, включая степень тяжести травм, а также то, как и где они произошли.Расширения также используются для предоставления дополнительной информации для многих кодов травм.
  • Триместр беременности обозначается кодами МКБ-10-КМ в главе о беременности, родах и послеродовом периоде.
  • Послеоперационные коды расширены и теперь различают интраоперационные и постоперационные осложнения.
  • Есть новые концепции, которых не было в МКБ-9-СМ, такие как недостаточная дозировка, группа крови, шкала комы Глазго и уровень алкоголя.
Руководство пользователя по анализу и фильтрации

| Дедуз

Функции рабочего пространства Analysis

Войдите в рабочую область анализа, нажав кнопку «Анализировать» в строке главного меню Dedoose:

Рабочая область Analyze предлагает ряд «наборов» диаграмм, основанных на различных аспектах базы данных проекта.Наборы организованы в систему папок, поэтому можно легко найти диаграммы, таблицы или графики, которые вы ищете, в зависимости от насущных потребностей вашей работы. Вот пример диаграмм из набора «Смешанные методы».

Меню диаграммы смешанных методов рабочего пространства Dedoose Analyze

Также стоит отметить, что ряд диаграмм, таблиц и графиков будет отображаться в нескольких наборах в «Выбор диаграмм» в зависимости от аспектов базы данных, представленных в визуальном элементе.Например, диаграмма «Выдержки на документ» появится как в папках «Диаграммы документов», так и в папках «Выдержки диаграмм».

Аналитические диаграммы, таблицы и графики

Рабочая область Dedoose Analyze предлагает широкий спектр визуализаций данных. Эти визуализации можно использовать для изучения общей природы ваших данных, понимания того, как система кода была применена к качественному содержанию, и выявления закономерностей вариации качественных данных и действий по кодированию в подгруппах.Визуальные эффекты можно экспортировать, чтобы облегчить представление результатов исследования, а также в виде фильтров или окон для более глубокого изучения результатов. Эти диаграммы, таблицы и графики разработаны так, чтобы быть максимально информативными, интуитивно понятными и прозрачными. Их можно использовать в различных комбинациях и гибко адаптировать для решения конкретных вопросов исследования. Наконец, у большинства визуальных элементов есть множество опций, которые можно найти в верхнем правом углу дисплея, поэтому ищите значки, чтобы поменять формат отображения, развернуть вид, экспортировать, включить количество субкодов…

ПРОЗРАЧНОСТЬ?

В основе всех аспектов дизайна Dedoose лежит прозрачность.Наша цель — обеспечить, чтобы все пользователи могли быстро научиться плавно перемещаться по Dedoose и легко получить доступ к функциям, входным данным, задачам управления и анализа. Примечательно, что в Центре анализа и во всем Dedoose каждый столбец, кусок пирога, пузырек и ячейка в таблице является «ГОРЯЧИМ», т. Е. Динамически связан с лежащими в основе качественными данными. Один щелчок по аспекту визуального элемента вызывает соответствующий качественный контент, представленный полосой / фрагментом / пузырьком / ячейкой.Оттуда вы можете исследовать дальше, чтобы более глубоко понять природу качественного контента или экспорта для использования при подготовке рукописи или презентации.

Расширение и экспорт диаграммы

В Dedoose есть два общих элемента управления в заголовке панели для экспорта и просмотра диаграммы в полноэкранном режиме:

  • При нажатии кнопки «Во весь экран» диаграмма разворачивается для облегчения просмотра
  • При нажатии кнопки «Экспорт» создается файл MS Excel с гистограммами, таблицами или графиками и активируются запросы на загрузку и сохранение файла на локальном компьютере — просто следуйте инструкциям, и у вас есть версия диаграммы для Excel. и все основные данные для дальнейшего анализа или представления.

Введение в диаграммы, таблицы и графики Dedoose

Опять же, хотя ряд визуализаций данных будет отображаться в нескольких наборах в «Выбор диаграмм», мы вводим здесь ключевые типы, прежде чем перейти к более подробному описанию того, что можно найти в каждой из диаграмм / таблиц / графиков. .

Графики частот

Диаграммы на этом снимке экрана представляют относительное количество отрывков, созданных в каждом медиафайле.Напоминаем, что каждая полоса на этом дисплее «горячая», и при простом щелчке мыши сразу же открываются и представлены лежащие в основе отрывки для облегчения интерпретации графического изображения.

Пример: количество выдержек x таблица материалов

_ * Таблицы частот *

Следующий снимок экрана является примером одной из многих таблиц частот Dedoose. В этой таблице представлена ​​частота, с которой каждый код (столбцы) применялся к отрывку в каждом медиафайле (строках).

Пример: Таблица приложений кода

Таблицы, подобные этим, полезны для визуализации того, как система кода применялась к медиафайлам / данным. Хотя может показаться, что легко вспомнить образец закодированного контента в каждом конкретном случае, вспомнить интервью №1 после работы с интервью №2–10 очень сложно. Более того, члены команды не могут быть знакомы с работой, проделанной другими. Новые шаблоны применения кодовой системы могут сыграть важную роль в анализе и интерпретации данных.Именно в этих обстоятельствах представление данных, как в этой таблице «Код по документу», может быть полезным. Помните, что щелчок по ячейке в таблице приведет к появлению основного содержимого для дальнейшего рассмотрения, а итоговая строка и столбец позволят извлекать партии отрывков по носителю или коду. Также обратите внимание, что частота отображается в цветовом спектре — красные чаще, а синие меньше, поэтому ваш глаз быстро переместится туда, где происходит действие. Шаблоны здесь могут помочь увидеть, как концептуальная структура, которую вы представили в своей системе кода / тегов, была применена (или отображена) к вашим исходным данным.

Соотношения дескрипторов

Диаграммы соотношения дескрипторов

представляют относительные числа каждой подгруппы для каждого из полей дескрипторов типа списка (категорий). Эти визуализации облегчают понимание вариаций внутри выборки проекта и могут служить фильтрами или окнами для данных, предоставленных определенной подгруппой, для сегментации или анализа, специфичного для подгруппы.

Пример: диаграмма соотношений дескрипторов

Применение кода по дескрипторным диаграммам

Диаграммы полей «Применение кода по дескрипторам» (включая динамические дескрипторы, которые предназначены для поддержки анализа изменений качественных данных с течением времени) имеют ряд опций и могут быть одними из наиболее полезных визуализаций для анализа, интерпретации и коммуникации. презентация результатов исследования.По сути, эти диаграммы представляют количество отрывков, которые были связаны с конкретным кодом отдельно для каждой подгруппы в поле дескриптора. В приведенном ниже примере мы видим диаграммы для каждого кода, показывающие относительное количество отрывков, помеченных конкретным кодом отдельно для подгрупп на основе групп полей дескриптора «Основной основной язык»: «Двуязычный», «Английский» и «Испанский». ‘

Выпадающее меню позволяет немедленно изменить конфигурацию диаграмм, выбрав любой из полей типа списка или сгруппированного числа или дескриптора даты / времени в проекте.

Пример: коды x таблица дескрипторов

Другие важные элементы управления для этих диаграмм можно найти в подзаголовке панели с переключателями рядом с раскрывающимся меню для переключения диаграммы с относительного количества выдержек на применяемые средние веса (если они используются) вместе с флажками для ‘Попадание / Пропустить, «Количество субкодов», «Нормализовать» и «%». По умолчанию отмечены флажки «Нормализовать» и «%».

  • Опция Hit / Miss (по умолчанию — «выкл») переключает диаграмму на отображение, представляющее количество наблюдений в каждой подгруппе с одним или несколькими отрывками, помеченными конкретным кодом
  • Параметр «Счетчик субкодов» (по умолчанию «выкл») по существу служит для «свертывания дерева кодов», таким образом включая отрывки, помеченные всеми корневыми кодами И подчиненными кодами (дочерний, внучатый,…) в визуальном элементе.Например, если код родитель-ребенок имеет дочерние коды, связанные с ним в дереве, все отрывки, закодированные с помощью разговора родитель-ребенок ИЛИ любой из дочерних кодов, будут включены в таблицу для кода
  • разговора родитель-ребенок.
  • Нормализация Опция (по умолчанию «вкл») регулирует каждую полосу на основе относительного количества наблюдений в каждой подгруппе (см. Ниже процедуру нормализации). Проще говоря, графическое представление частоты применения кода по подгруппам относительно бессмысленно, если в каждой подгруппе имеется неравное количество отдельных случаев.Например, в этом исследовании группа «Испанский» по «Основному родному языку» непропорционально велика (составляет 64% от общей выборки). Отключение настройки нормализации может привести к ошибочной визуализации. Ниже приведена та же диаграмма, что и выше, с отключенной нормализацией:

Пример: Коды x Таблица дескрипторов с выключенной нормализацией

Эта «ненормализованная» диаграмма, по сравнению с оригиналом, по всей видимости, предполагает заметно высокую частоту отрывков, закодированных «Letter Recognition» для испанской группы.Следовательно, нормализованные диаграммы обеспечивают более непредвзятую точку зрения на базовые данные.

  • Флажок «%» преобразует диаграмму из представления сырых подсчетов в представление процентной основы, как показано на следующем снимке той же диаграммы с деактивированным процентным представлением:

Пример: Коды x Необработанные значения таблицы дескрипторов

Дескриптор по дескриптору по коду Приложение / Весовые диаграммы

Диаграмма «Дескриптор по дескриптору по коду» / весовая диаграмма имеет множество вариантов для более глубокого изучения различий в подгруппах населения.Эти «вложенные» или «перекрестные» диаграммы отображения позволяют анализировать качественные данные и действия по кодированию / взвешиванию на основе двух полей дескрипторов. В приведенном ниже примере показан средний вес, присвоенный отрывкам, закодированным как «Читает мать» на «Основном родном языке» в подгруппах «Статус работы матери». Эти диаграммы могут выявить различия в ценности, настроениях, важности, качестве и т. Д. (Все, что вы использовали для представления с помощью системы взвешивания) на различных уровнях в общей популяции.В этом примере мы видим интересный паттерн взаимодействия с вариациями уровней качества чтения основного воспитателя в зависимости от родного языка и рабочего статуса (т. Е. Отрывки в целом оценивались выше для неработающих мам, которые говорят на двух языках или говорят по-английски, но полностью или мамы, работающие неполный рабочий день, говорящие по-испански).

Пример: Дескриптор x Дескриптор x Диаграмма веса кода

Код Вес Частота по полю дескриптора

Диаграмма частоты весов кода по полям дескрипторов позволяет сосредоточить внимание на распределении весовых коэффициентов кода по категориям полей дескрипторов.Следующий пример основан на коде «Чтение матерью» и поле дескриптора «Общий домашний язык». Полученная диаграмма показывает кластеры отрывков, помеченных как «Читает мама» по весовой шкале и разбитых по подгруппам поля дескриптора родного языка. Эти дисплеи могут помочь передать сложные шаблоны и обеспечить легкий доступ к подмножествам отрывков, отвечающим определенным критериям подгруппы и уровня веса.

Пример: Код Вес Частота x Таблица полей дескриптора

Диаграммы «Частота кода веса по полям дескрипторов» являются ярким примером того, как смешанные методы могут выявить важные закономерности в исследовательских данных.Хорошо спроектированные системы кодовых весов «основаны» на лежащих в основе качественных данных — они основаны на определенных исследователем вариациях в выборке. Когда такие системы четко определены и надежно применяются, они:

  • Помогите создать четкие иллюстрации того, как закодированный качественный контент распределяется по системе взвешивания
  • Представляет количественное распределение случаев в выборке по приложениям кода, т. Е. Определение и раскрытие шаблонов конкретного приложения кода в выборке, обеспечивая как числовую информацию о случаях, основанную на содержании кода, так и «обоснованную» оценку каждого уровня весовая система
  • Раскрыть вариацию подгруппы дескрипторов во взвешивании, присвоенном каждому приложению кода
  • Предоставляет числовые представления качественного контента, который можно экспортировать для использования в другом количественном анализе.

Вес кода по пузырьковому графику дескриптора

Весовой код по пузырьковым диаграммам дескриптора позволяет четырехмерное исследование и представление данных проекта. Эти графики основаны на средних весах, связанных с выбранными кодами по выбранным подгруппам полей дескрипторов.

Пример: средний вес кода x поле дескриптора Пузырьковая диаграмма

В приведенном выше примере из исследования характеристик отеля, признанных желательными в зависимости от возраста и уровня дохода, кружки представляют разные группы доходов.Размер пузырьков представляет собой средний вес кода, связанный с применением кода «Близость», который применялся, когда близость была упомянута как желательная характеристика, и взвешивания, чтобы указать на сообщаемый уровень важности. По осям X и Y показаны средние веса, связанные с применением кодов «Сложность» и «Стоимость» соответственно. Выделенный кружок указывает на то, что респонденты, сообщающие о годовом доходе более 250 000 долларов, при принятии решений об отелях сообщают об относительно низком значении «Стоимость», умеренном значении для «Изощренности» и высокой важности «Интимности» по сравнению с другими группами уровня дохода.

Везде, где системы веса / рейтинга кода используются вместе с активностью приложения кода (например, для индексации различий в важности, силе, настроении, ценности, качестве…), эти графики могут быстро выявить сложные многомерные отношения между переменными в подгруппах. Наконец, эти графики легко модифицируются с помощью раскрывающихся меню, передаются огромные объемы информации и могут использоваться для доступа к отрывкам, представленным определенным кружком, или в качестве фильтров для дальнейшего анализа.

Частота кода по пузырьковому графику дескриптора

Частота кода по пузырьковым диаграммам дескриптора позволяет четырехмерное исследование и представление данных проекта на основе частоты, с которой конкретные коды применялись к отрывкам в выбранных подгруппах полей дескрипторов.

Пример: частота кода по пузырьковой диаграмме дескриптора

В приведенном выше примере из исследования характеристик отеля, признанных желательными в зависимости от возраста и уровня дохода, кружки представляют разные группы годового дохода.Размер пузырьков представляет частоту, с которой код «Стоимость» применялся к отрывкам в каждой подгруппе. Оси X и Y представляют частоту, с которой применялись коды «Роскошь» и «Тепло» соответственно. Выделенный кружок указывает на то, что по сравнению с другими группами доходов респонденты, сообщающие о годовом доходе более 250 тыс. Долларов США, относительно чаще обсуждают вопросы роскоши и стоимости при оценке отелей, а вопросы теплоты — относительно реже.

Как и в случае веса кода с помощью пузырьковых диаграмм дескрипторов, эти визуальные элементы могут быстро выявить сложные многомерные отношения между переменными в подгруппах и обеспечить быстрый доступ к основному качественному содержанию.

Вы также можете просмотреть нашу Артикул на графике этого типа.

Матрица совпадений кодов

Таблица совпадения кодов предоставляет информацию о том, как система код / ​​тег использовалась во всех отрывках из проекта. Эта симметричная матрица код за кодом представляет частоты, для которых все пары кодов применялись к одному и тому же фрагменту и, по умолчанию, к перекрывающимся фрагментам. Такое отображение может отображать как ожидаемые, так и неожиданные шаблоны, в которых два кода использовались (или не использовались) вместе.Эти шаблоны показывают, как концепции, связанные с вопросами исследования и представленные системой кодов, объединяются в естественную схему (то есть когнитивные структуры, которые помогают систематизировать и интерпретировать информацию), активируемые участниками исследования, когда они сообщают о теме, представленной кодами проекта.

Что это говорит нам о наших данных, исследовательских вопросах и о том, как респонденты естественным образом связывают концепции, которые мы изучаем, когда мы обнаруживаем, что эти коды «A» и «B» совпадают с относительно низкой частотой по сравнению с кодами «A» и ‘C’? Dedoose упрощает процесс решения подобных вопросов быстро и с различными атрибутами, чтобы удовлетворить потребности различных предпочтений исследователя.Также важно отметить, что при включении подсчетов для перекрывающихся отрывков значения ячеек представляют «совпадения» для отрывков, закодированных как соответствующими кодами, так и отрывком с одним из кодов, который перекрывается с отрывком, закодированным с другим кодом. Эту функцию можно отключить, сняв флажок «Включить перекрывающиеся выдержки» в правом верхнем углу панели.

Пример: матрица совпадений кодов

Например, выделенная ячейка в приведенной выше таблице указывает, что 16 отрывков или перекрывающихся отрывков были закодированы как с кодами «Прочтение другими», так и «Распознавание букв».Относительно высокая частота этой пары указывает на то, что, когда участники думают и сообщают об одной из концепций, они часто обсуждают мысли о другой. Такое сочетание предполагает, что общая схема, включающая обе концепции, активируется по мере того, как участники формулируют свои ответы. Детализация основных качественных данных (щелчком по ячейке и просмотром отрывков) обеспечивает более глубокое понимание отчетов участников и естественных закономерностей в их мыслительных процессах.

Наблюдение за образцами того, как применялась система кода, может пролить свет на широкий спектр связей в пределах (а) характера концептуальной основы, представленной вашей системой кода / тегов, и того, как она применялась, и (б) природы самих данных . Подобные закономерности зачастую невозможно заметить или понять в процессе кодирования. Однако на этапе анализа эти закономерности могут быть чрезвычайно ценными для обнаружения и понимания того, как респонденты естественным образом обсуждают эти концепции в сочетании и как исследователи будут обсуждать эти организационные принципы по мере того, как они понимают и представляют свои выводы.

Код Таблицы статистики веса

Таблицы статистики веса кода предлагают еще одно средство изучения и понимания деятельности по кодированию в проекте. В этих таблицах отображаются основные подсчеты и, при необходимости, статистические данные о том, как веса каждого кода были распределены между приложениями кода. Ячейки подсчета приложений также являются отличным средством для активации специфичного для кода фильтра или получения всех отрывков, связанных с кодом, для дальнейшего изучения.

Пример: Таблица статистики веса кода

Поле дескриптора по полю дескриптора

Диаграмма «Поле дескриптора по полю дескриптора» представляет собой перекрестный анализ относительной частоты членов в каждой подгруппе, построенный для двух полей дескрипторов — одно вложено в другое. Например, на снимке экрана ниже вы видите график «Статус работы отца» и «Группа изменения чтения данных ПК». Результат анализа: хи-квадрат = 3.79 с 4 степенями свободы — статистически несущественная зависимость. Этот непараметрический статистический анализ обычно сообщается при описании популяции участников исследовательского проекта и при обнаружении того, как популяция может иметь взаимодействующие характеристики, которые следует идентифицировать и учитывать при интерпретации результатов исследования.

Пример: поле дескриптора по таблице полей дескриптора

Код График распределения веса: График распределения веса / рейтинга кода Dedoose предлагает как визуальное представление того, как отрывки были распределены по определенному измерению, так и доступ к подмножествам отрывков путем нажатия на конкретный сегмент.Непрерывные числа, подобные этим, обычно описываются частотой точек данных вдоль распределения и характеристиками, представляющими центральную тенденцию и дисперсию, включая:

  • Количество дел (л)
  • Среднее или среднее значение
  • Медиана (значение, обозначающее точку, в которой 50% случаев выпадают выше и ниже)
  • Mode (значение, которое появляется чаще всего)
  • Минимальное значение
  • Максимальное значение
  • Диапазон значений
  • Стандартное отклонение и
  • Дисперсия.

Изучение этой информации может помочь вам понять (и сообщить), как вы использовали систему оценки веса / рейтинга для закодированных отрывков. Вы можете контролировать количество сегментов с помощью ползунка во всплывающем окне Dedoose, а затем исследовать фрагменты в каждом кластере, просто щелкая сегмент, чтобы открыть связанные фрагменты. В приведенном ниже примере кода Dedoose мы видим график в диапазоне от 0 до 150 миллионов с 5 сегментами, группирующими подмножества значений по диапазону, а также меры центральной тенденции и дисперсии, расположенные в нижней части всплывающего окна.

Есть два способа активировать панель распределения веса кода в Dedoose. Сначала через панель «Коды».

  1. На панели «Коды» щелкните значок «изменить» код, который появляется при наведении курсора на код и
  2. Нажмите кнопку «График распределения» во всплывающем окне «Изменить код».

Примечание: Кнопка «График распределения» будет отображаться только для кодов с активированной системой веса / рейтинга, и вы также можете идентифицировать коды с активированными весами / рейтингами по темному контуру вокруг их цветного маркера на панели «Коды».

Второй способ активировать всплывающее окно — через рабочую область анализа:

  1. Перейдите на вкладку «Анализ» в строке главного меню
  2. Щелкните значок «Таблицы кодов» «+», чтобы открыть папку «Таблицы кодов».

Корреляция поля дескриптора

График распределения номеров дескрипторов

Поле дескриптора T-Test T-тест поля дескрипторов, известный за пределами Dedoose как t-тест независимых выборок, проверяет нулевую гипотезу об отсутствии разницы между двумя независимыми выборками. Нулевая гипотеза — это вывод, когда не происходит ничего, что мы могли бы подтвердить статистически. Когда мы находим статистически значимые различия, мы «отвергаем нулевую гипотезу» и заключаем, что есть существенные доказательства того, что эти две группы различаются.

Дескриптор ANOVA

Фильтрация данных

Dedoose предлагает множество подходов к фильтрации ваших данных. Аналитические потребности большинства пользователей, большую часть времени или все время, будут полностью удовлетворены простым использованием автоматически созданных и интерактивных визуализаций данных, доступных в рабочей области Dedoose Analyze.Визуальные эффекты позволяют легко обнаруживать и исследовать закономерности в своих данных, а затем углубляться в детали, чтобы лучше понять богатые качественные истории, которые живут под поверхностью. Однако для тех, кто хочет сосредоточить анализ на определенных подмножествах данных, не отвлекаясь от других аспектов базы данных, Dedoose предлагает мощные возможности фильтрации всей базы данных.

Или vs И фильтрация:

Фильтрация может включать в себя два основных оператора в Dedoose: операции фильтрации «или» и «и».Фильтр отношения «Или» используется, когда вы хотите разыграть более широкую сеть, которая может включать несколько целевых подмножеств. В качестве простого примера рассмотрим данные, которые активны по умолчанию… все или полное представление набора данных. Если вы хотите ограничиться отрывками, помеченными одним или несколькими подмножествами кодов, вы можете сделать следующее:

  1. Щелкните вкладку «Набор данных»
  2. Щелкните вкладку «Коды»
  3. Нажмите Фильтр Нет
  4. Проверьте интересующие коды
  5. Выйти из селектора данных
  6. Перейдите на вкладку Excerpts
  7. Вы увидите набор отрывков, к которым применен первый код ИЛИ второй код ИЛИ третий ИЛИ…

Отношение «и» обычно определяет более узкие наборы данных.Например, вы хотите узнать, какой вклад в ваш набор данных внесли участники из Испании И женщины. В этом случае существует связь «И» между параметрами дескриптора для женского и испанского языка. Вот один из способов сделать это:

  1. Щелкните вкладку Excerpts
  2. Перейдите в раздел «Столбцы» в левом верхнем углу
  3. Откройте папку Fields
  4. Проверьте поля «Пол» и «Язык»
  5. Перейдите в раздел «Фильтры» слева внизу
  6. Откройте папки, которые появляются для выбранных вами полей
  7. Отметьте женщину в папке «Пол»
  8. Отметьте испанский язык в папке «Язык»

Активными останутся только те отрывки, которые были предоставлены женщинами, которые сообщили, что говорят по-испански.

Фильтрация с помощью средства проверки выбора диаграммы

Есть два основных подхода к активации фильтров в Dedoose. Самый простой подход — отфильтровать с помощью обозревателя выбора диаграммы, активируемого после щелчка по некоторому аспекту аналитической визуализации. Например, следующая серия снимков иллюстрирует этот процесс.

  1. Получение всех отрывков из семей, сообщающих о наличии детей мужского пола, щелкнув часть «Мужской» на круговой диаграмме соотношения дескрипторов в рабочей области анализа:

  1. При нажатии «Сделать активным набор» в средстве просмотра выбора диаграмм активируется фильтр, поэтому весь последующий анализ будет сосредоточен только на отрывках из семей, сообщающих о наличии детей мужского пола.На следующем снимке показано влияние этого фильтра:

    а. Единственные активные данные в кодах по дескрипторам гистограммы г. Значок «Набор данных» в строке главного меню заштрихован красным, что свидетельствует о том, что фильтр активен. г. Значок «воронка» появляется в заголовке диаграммы, который служит переключателем для просмотра всех данных или только отфильтрованных данных при активном фильтре

То же изображение после щелчка по значку воронки для переключения фильтра в положение «выключено»

Когда активен какой-либо фильтр, весь последующий анализ сосредоточен только на данных, удовлетворяющих критериям фильтра.Таким образом, при таком подходе три кнопки со ссылкой на «Активный набор» в нижней части всплывающего окна Chart Selection Reviewer позволяют фильтровать всю базу данных на основе поднабора данных, представленных в списке. Помимо простой активации фильтра, как в примере, можно также добавить или удалить другие подмножества в / из активного фильтра с помощью кнопок «Добавить в / Удалить из активного набора».

Отрывок, фильтрация рабочей области:

Рабочая область Excerpts позволяет использовать более сложные параметры фильтрации, чем где-либо еще в Dedoose, поскольку вы можете фильтровать определенные выдержки в дополнение к категориям, в которые они попадают.Стоит отметить разницу между фильтрацией в рабочей области «Выдержки» и рабочей области набора данных. В рабочей области «Выдержки» фильтрацию можно выполнять с помощью одной или нескольких операций «и» итеративным способом (что затем позволяет добавлять операции «или» к создаваемому общему фильтру). Это означает, что: а. после того, как каждый раунд фильтрации установлен, единственные отображаемые данные будут соответствовать всем критериям фильтрации; и б. добавление дополнительных операций «и» позволяет включать операции «или».Это, например, «мужчины и высокий доход» ИЛИ «мужчины и средний доход». В отличие от вкладки «Набор данных», которая может фильтровать только с помощью одной операции «и / или». Это означает, что любой заданный фрагмент данных, который вы хотите включить в общий фильтр, должен соответствовать только одному из этапов фильтрации, чтобы получить окончательный результат.

  1. Щелкните вкладку Excerpts
  2. Перейдите в раздел «Столбцы» в левом верхнем углу
  3. Откройте раздел «Коды и поля»
  4. Выберите поле или код, который вы хотите отфильтровать по
  5. Перейдите в раздел «Фильтры» слева внизу
  6. Откройте интересующее вас поле или папку с кодами
  7. Щелкните True или выберите интересующую вас категорию
  8. Нажмите Выбрать все
  9. Нажмите Make Set
  10. Ваш набор создан

Для добавления дополнительных фильтров:

  1. Нажмите кнопку Показать все элементы в правом верхнем углу
  2. Применить любые другие фильтры
  3. Нажмите Выбрать все
  4. Нажмите «Добавить», чтобы установить
  5. Нажмите кнопку Показать только активные элементы

Фильтрация из рабочей области анализа:

Помимо различных подсчетов и визуального отображения распределений для вашего набора данных, рабочее пространство «Анализ» создает наборы отрывков, которые может быть очень сложно определить вручную.Например, фрагменты, которые частично совпадают с фрагментами определенного кода. К счастью, вы также можете создавать наборы данных из них!

  1. Щелкните вкладку «Анализ»
  2. Откройте интересующий вас график
  3. Щелкните по интересующей вас части диаграммы
  4. Появится обзор выбора диаграммы
  5. Нажмите одну из кнопок в правом нижнем углу:
    • Make Active Set — удаляет любой текущий набор данных и устанавливает фрагменты кода в качестве текущего набора данных.
    • Добавить в активный набор — добавляет выдержки к текущему набору данных.
    • Удалить из активного набора — удаляет выдержки из текущего набора данных.

Фильтрация дерева кодов:

Фильтрация кодов через список кодов позволяет вам выбирать отдельные коды и удалять их, добавлять или устанавливать их в качестве активных наборов данных в Dedoose. Обычно достаточно фильтрации через раздел «Коды» на вкладке «Набор данных», поскольку он удаляет другие коды из поля зрения, однако, если вас интересует, как вспомогательные коды перекрываются с набором выбранных вами кодов, это правильный путь.

  1. Щелкните вкладку «Главная» или перейдите в любое рабочее пространство, где отображается список кодов.
  2. Перейти к списку кодов.
  3. Наведите указатель мыши на код, который вы хотите отфильтровать или отфильтровать.
  4. Щелкните появившийся значок предложения.
  5. Нажмите одну из кнопок в правом нижнем углу:

Активировать набор — удаляет любой текущий набор данных и устанавливает фрагменты кода в качестве текущего набора данных. Добавить в активный набор — добавляет отрывки к текущему набору данных. Удалить из активного набора — удаляет выдержки из текущего набора данных.

Фильтрация через рабочую область набора данных

Хотя фильтрация с помощью ярлыков диаграмм, таблиц и графиков удовлетворяет многим потребностям, рабочая область Dedoose Data Set Workspace обслуживает тех, кому требуется более сложный запрос к базе данных, и тех, кто желает сохранить фильтры для дальнейшего использования. На снимке ниже показано всплывающее окно «Выбор данных», активируемое щелчком по значку рабочей области набора данных.

В рабочей области набора данных фильтр может быть определен на основе любого объекта в базе данных, включая дескрипторы, медиа, пользователей и коды.При создании фильтров следует помнить о двух важных вещах:

  1. Выдержки являются центром всей фильтрации, поэтому помните, что конечной целью является сужение до подмножества отрывков, отвечающих определенным критериям, поможет в создании четких и полезных фильтров
  2. Когда фильтр был активирован, он будет оставаться на месте до тех пор, пока он не будет изменен или деактивирован нажатием кнопки «Очистить текущий набор» в рабочей области набора данных или выходом из приложения Dedoose.

Определение фильтра

Итак, что представляет собой сложный запрос? Опять же, фильтрация в Dedoose может включать критерии из дескрипторов, носителей, пользователей и / или кодов, и единственное внимание уделяется активации или деактивации отрывков.Многие пользователи знакомы с использованием логических операторов при определении запроса к базе данных. Здесь мы рассмотрим пример из наших данных, чтобы проиллюстрировать, как определить и активировать более сложный запрос в Dedoose. Представим, что мы хотим сузить наш активный набор до тех отрывков, которые соответствуют следующим критериям:

  1. Закодировано «Чтение матерью» И / ИЛИ «Чтение другими»
  2. Из семей, которые сообщают, что общий домашний язык = двуязычный ИЛИ испанский
  3. Семьи, сообщающие о статусе работы отца = полный рабочий день ИЛИ неполный рабочий день И
  4. Семьи, которые сообщают, что этническая принадлежность = латиноамериканец.

Настройка этого несколько сложного запроса относительно прозрачна при работе в рабочей области Dedoose Select Data Workspace, и, несмотря на то, что существуют разные подходы к настройке одного и того же запроса, наиболее просто сделать это за счет базового использования функций SuperMegaGrid для изоляции и активации интересующие данные.

Примечание : для ясности при работе в SuperMegaGrid мы рекомендуем очистить все столбцы, кроме интересующих, перед фильтрацией, и вы увидите папки для каждого, появившиеся на панели «Фильтрация» И «Деактивировать все» для более перспективного подхода. для установки критериев для тех отрывков, которые вы собираетесь активировать.

Вот шаги:

  1. Войдите в рабочее пространство Dedoose «Набор данных», щелкнув значок бинокля в строке главного меню Dedoose
  2. Перейдите на вкладку «Коды», нажмите «Нет фильтра», чтобы очистить все, а затем выберите только «Чтение матерью» и «Чтение другими».
  3. Перейдите на вкладку «Медиа», и здесь мы воспользуемся преимуществами SuperMegaGrid
  4. Нажмите «Снять отметку со всех» на панели «Столбцы», а затем выберите «Статус работы отца», «Этническая принадлежность» и «Общий домашний язык», поскольку это поле, относящееся к фильтру, который мы хотим создать.
  5. Нажмите «Деактивировать все», чтобы «отключить» все данные со всех носителей.
  6. На панели «Фильтры» откройте каждую папку и выберите те значения, которые вы хотите включить — в нашем примере: «Работающие отцы, работающие неполный рабочий день» или «Полный рабочий день», «испаноязычные» семьи и «испаноязычные» или «двуязычные». ‘Семьи на домашнем языке для фильтрации до средств массовой информации, соответствующих этим критериям
  7. Нажмите «Активировать все», чтобы «включить» все отрывки, соответствующие этим критериям, и фильтр был создан… см. Снимок ниже
  8. После активации вы можете щелкнуть вкладку «Набор данных», чтобы увидеть результаты фильтра. а.Посмотреть отрывки б. Откройте отрывки для полного просмотра c. Измените кодировку отрывков при открытии и d. Сохраните текущие критерии фильтрации в библиотеке сохраненных наборов данных для дальнейшего использования — выделив и загрузив из библиотеки
  9. Закройте всплывающее окно, и весь последующий анализ будет производиться только на этом подмножестве данных, ВКЛЮЧАЯ ВЫДЕРЖКИ, КОТОРЫЕ БУДУТ ПРОСМОТРЕТЬ В ДОКУМЕНТАХ
  10. Закрытие Dedoose или возвращение на вкладку набора данных селектора данных и нажатие кнопки «Очистить текущий набор» служит для очистки фильтра.

На следующих снимках экрана показана диаграмма базового кода по дескрипторам с активной фильтрацией:

… и переключился на полный набор данных:

Сохранение фильтра базы данных

Независимо от сложности активированных фильтров, пользователи и исследовательские группы могут захотеть сохранить и повторно загрузить фильтры (запросы) базы данных, которые были определены для определенных целей.

Сохранение активного фильтра, который может быть полезен в будущем для просмотра или при добавлении новых данных в базу данных, также выполняется в рабочей области «Выбор данных».Чтобы сохранить фильтр — КОГДА ФИЛЬТР АКТИВЕН:

  1. Перейдите на вкладку «Набор данных»
  2. Нажмите «Сохранить текущий набор» на левой боковой панели.
  3. Введите заголовок и описание фильтра и нажмите «Отправить» для сохранения.

Повторная загрузка сохраненного фильтра

Повторная загрузка сохраненного фильтра (или запроса к базе данных) — это простая процедура в Dedoose, которая выполняется через рабочую область Data Selector. Чтобы повторно загрузить фильтр:

  1. Перейдите на вкладку «Набор данных»
  2. Найдите и выделите требуемый набор отфильтрованных данных на нижней панели
  3. Нажмите кнопку «Загрузить» в нижней части панели, чтобы активировать.

Деактивация / очистка фильтров

Фильтры деактивируются либо при выходе из приложения Dedoose, либо:

  1. Возврат к средству выбора данных
  2. Переход на вкладку «Наборы данных»
  3. Нажмите кнопку «Очистить текущий набор» на левой боковой панели.

Поиск по документам и выдержкам:

Поиск по документу и отрывкам позволяет вывести список элементов с определенной текстовой строкой для фильтрации элементов с интересующим термином или фразой.

Для поиска по содержанию документа:

  1. Щелкните вкладку Мультимедиа
  2. Щелкните Поиск документов …
  3. Введите интересующую вас текстовую строку
  4. Нажмите Enter

Для поиска по названию документа:

  1. Щелкните вкладку Мультимедиа
  2. Щелкните полосу фильтра заголовка
  3. Введите интересующую вас текстовую строку

Для поиска по выдержке:

  1. Щелкните вкладку Excerpts
  2. Щелкните Поиск отрывков…
  3. Введите интересующую вас текстовую строку
  4. Нажмите Enter

COVID-19: данные штата Мэн | Коронавирусная болезнь 2019 (COVID-19) | Программа эпидемиологического надзора за воздушно-капельными заболеваниями | MeCDC

Чрезвычайное положение

в штате Мэн закончилось 30 июня 2021 года. С 3 июля 2021 года Центр контроля заболеваний штата Мэн проводит расследование дел и отслеживает контакты с понедельника по пятницу. В результате данные о случаях COVID-19 будут обновлены до 9:30 со вторника по субботу. Данные по делу не будут обновляться в воскресенье и понедельник, а также в праздничные дни.Все данные являются предварительными и могут измениться, поскольку CDC штата Мэн расследует дела. Дополнительные сведения о данных см. В разделе «Подробнее о данных» ниже.

Центр контроля заболеваний штата Мэн сосредоточил свои усилия на отслеживании случаев COVID-19 среди лиц моложе 19 лет, старше 74 лет или тех, кто соответствует определенным другим критериям (включая госпитализацию, отнесение к меньшинству, определенное как инвалид, медицинский работник или лицо, оказывающее первую помощь, живущее или работающее в условиях скопления людей или связанное со школой или детским учреждением).В зависимости от доступных ресурсов и уровня дел, CDC штата Мэн может продолжить рассмотрение других дел, не соответствующих этим критериям.

Загрузить CSV-файлы с самыми последними совокупными данными по делу почтовый индекс (CSV), округ (CSV), возраст (CSV), пол (CSV), расы (CSV) и этническая принадлежность (CSV).

Загрузите CSV-файл с историческими данными по округам и датам.

Загрузите CSV-файл с показателями синдромных ворот наблюдения по дате.

Просмотрите полную панель мониторинга вакцинации против COVID-19 в штате Мэн.

Тенденции случаев заболевания COVID-19

Загрузить CSV-файлы с самыми последними совокупными данными по делу почтовый индекс (CSV), округ (CSV), возраст (CSV), пол (CSV), расы (CSV) и этническая принадлежность (CSV).

Загрузите CSV-файл с историческими данными по округам и датам.

Общее количество случаев COVID-19 по округам

Загрузите файл csv с самыми последними совокупными данными по округам.

Загрузите CSV-файл с историческими данными по округам и датам.

Мэн COVID-19 Открытие новых ворот Метрики

Общее количество случаев COVID-19 по почтовому индексу

Загрузите файл csv с самыми последними данными по кумулятивному делу по почтовому индексу.

Таблицы данных тестирования на COVID-19 и отслеживания контактов, использования больниц и демографии случаев

Просмотр таблицы данных отслеживания контактов (предупреждение Сары)

Отслеживание контактов (оповещение о Саре) Данные
Количество лиц, находящихся на мониторинге Общее количество лиц, поданных на регистрацию
7,367 185 514

Центр контроля заболеваний штата Мэн еженедельно обновляет данные отслеживания контактов.
Обновлено 16 декабря 2021 г., в 14:41.

Просмотр таблиц данных за предыдущие 14 и 28 дней

Скачать данные за предыдущие 14 и 28 дней (PDF)

Центр контроля заболеваний штата Мэн обновляет эти данные еженедельно.
Обновлено 16 декабря 2021 г., в 14:44.

Примечания к данным:

  1. Не все лаборатории сообщают результаты в CDC штата Мэн в электронном виде.Лаборатории, составляющие отчеты вручную, сообщают только о положительных результатах и ​​поэтому не учитываются при расчете процента положительности. Молекулярное тестирование включает ПЦР, изотермический и NAAT методы.
  2. Общее количество зарегистрированных обращений в отделения неотложной помощи / неотложной помощи.
  3. Процент обращений в отделения неотложной помощи / неотложной помощи по поводу симптомов гриппоподобного заболевания или диагноза при выписке из гриппа.
  4. Процент обращений в отделение неотложной помощи / неотложной помощи по поводу симптомов, подобных COVID-19, или диагноза при выделении COVID-19.

Просмотреть таблицу всех зарегистрированных тестов на COVID-19 в штате Мэн

С 1 июля 2021 года CDC штата Мэн будет обновлять данные о результатах теста на COVID-19 каждую неделю в четверг.

* Не все лаборатории сообщают результаты в CDC штата Мэн в электронном виде. Лаборатории, составляющие отчеты вручную, сообщают только о положительных результатах и ​​поэтому не учитываются при расчете процента положительности.

Молекулярное тестирование включает методы ПЦР, изотермические методы и методы NAAT.

Просмотр таблицы с текущими данными об использовании и пропускной способности больниц в штате Мэн на COVID-19

Просмотреть таблицу совокупных случаев COVID-19 по возрасту

Просмотреть таблицу совокупных случаев COVID-19 по расе и этнической принадлежности

Просмотреть таблицу совокупных случаев COVID-19 с разбивкой по полу

Просмотреть общее количество случаев прорыва вакцины COVID-19 в штате Мэн

случая COVID-19 среди лиц, прошедших полную вакцинацию, классифицируются как случаи прорыва вакцины.Человек считается полностью вакцинированным через 14 дней после получения последней дозы вакцины COVID-19. Случаи прорыва вакцины ожидаются с любой вакциной, а вакцины COVID-19, одобренные FDA, чрезвычайно безопасны и эффективны. Крупномасштабные клинические исследования показали, что вакцины от COVID-19 предотвращают заражение большинства людей COVID-19, но, как и все вакцины, они не на 100% эффективны. Несмотря на то, что некоторые вакцинированные люди все еще могут заболеть, данные этих исследований также показали, что вакцины от COVID-19 очень эффективны в предотвращении госпитализации и смерти от COVID-19.Это означает, что если вы заболеете после полной вакцинации, у вас все равно будет гораздо меньше шансов заболеть тяжелым заболеванием. Дополнительные / ревакцинальные дозы вакцины COVID-19, независимо от типа вакцины, не рассматриваются при классификации вакцинированного человека как «революционный случай». Пока собирается информация о дополнительных дозах / ревакцинациях, тот же подход используется для выявления случаев прорыва. Более подробную информацию об инфекциях COVID-19 после вакцинации можно найти на федеральном веб-сайте CDC.

Информацию о том, где сделать прививку в штате Мэн, можно здесь.

Эти цифры, вероятно, отражают заниженное количество случаев прорыва.

  • Общее количество зарегистрированных случаев прорыва вакцины: 18 990
  • Всего случаев COVID-19 с момента полной вакцинации жителей штата Мэн: 100 075
  • госпитализаций, связанных с COVID-19, среди переломных случаев: 484
  • госпитализаций, связанных с COVID-19, с момента первого свидания жители штата Мэн смогли быть полностью вакцинированы: 1928
  • смертей, связанных с COVID-19, среди случаев прорыва: 218
  • смертей, связанных с COVID-19 с момента первой даты полной вакцинации жителей штата Мэн: 722
  • Данные до 17 декабря 2021 г.

Госпитализация или смерть, связанная с COVID-19, определяется как результат заболевания, клинически совместимого с COVID-19, что подтверждается соответствующим лабораторным тестом. Необязательно, чтобы COVID-19 был основной причиной смерти или госпитализации.

Мэн CDC обновляет эти данные еженедельно.
Обновлено 17 декабря 2021 г. в 12:19.

Просмотреть отчет о секвенировании генома COVID-19

Просмотреть данные о COVID-19 и молодежи в штате Мэн

Подробнее о данных

Когда обновляются данные? Данные по делу обновляются со вторника по субботу.Другие источники данных могут иметь другие расписания обновлений.

23 июня 2020 года Центр контроля заболеваний штата Мэн изменил способ отображения дат случаев, смертей и госпитализаций. Теперь мы показываем события в тот день, когда они произошли, а не в день, когда нам сообщили о них. Во время расследования случаев мы узнаем вещи, которые помогают нам понять, когда произошли такие события, как госпитализация. Мы делаем это, чтобы дать общественности более полное представление о распространении COVID-19 в штате.

9 ноября 2020 года Центр контроля заболеваний штата Мэн изменил способ отображения дат случаев.Центр контроля заболеваний штата Мэн показывает случаи на дату начала расследования, а также случаи смерти и госпитализации в день, когда событие произошло.

До 25 ноября 2020 года Центр контроля заболеваний штата Мэн попытался провести несколько повторных звонков по каждому выявленному случаю COVID-19 в штате Мэн, чтобы оценить, завершился ли период их изоляции. С той даты Центр контроля заболеваний штата Мэн не проводил плановые контрольные звонки по каждому выявленному случаю, поэтому количество людей, завершивших изоляцию, намного меньше фактического числа.По состоянию на 31 марта 2021 года CDC штата Мэн больше не сообщает о полной изоляции в рамках ежедневного обновления данных.

Кто включен в данные? Данные касаются лиц, претендующих на проживание в штате Мэн, независимо от того, в каком штате они проходили тестирование или где они в настоящее время проживают. Например, человек, который заявляет о резидентстве в штате Мэн, но живет во Флориде, будет отображаться в этих данных, даже если он проживал во Флориде на момент болезни. В списках округов указано место жительства пациента, а не местонахождение больницы или места проведения тестирования.

Что такое подтвержденные случаи? Это количество людей, у которых РНК SARS-CoV-2 была обнаружена с помощью теста молекулярной амплификации (например, ПЦР) из любой утвержденной лаборатории.

Каковы вероятные случаи? Есть три способа соответствовать определению вероятного случая болезни:

  • Данное лицо находится в тесном контакте с подтвержденным случаем (как установлено в ходе эпидемиологического расследования) И имеет
    • Тяжелое респираторное заболевание с клиническими или рентгенологическими признаками пневмонии OR
    • По крайней мере, один из следующих симптомов:
      • Кашель
      • Одышка
      • Затрудненное дыхание
      • Новая потеря вкуса или запаха ИЛИ
    • Как минимум два из следующих симптомов:
      • Лихорадка (измеренная или зарегистрированная)
      • Озноб
      • Повторные тряски с ознобом
      • Мышечные боли
      • Головная боль
      • Боль в горле
      • Тошнота или рвота
      • Диарея
      • Усталость
      • Заложенность или насморк; ИЛИ
  • У человека был обнаружен SARS-CoV-2 с помощью теста на антиген в респираторном образце; ИЛИ
  • В свидетельстве о смерти человека указаны COVID-19 или SARS-CoV-2 в качестве причины смерти или серьезного состояния, способствующего смерти, без лабораторных доказательств SARS-CoV-2.

Что такое неопределенный тест? Неопределенный означает, что тест не дал однозначного отрицательного или положительного результата.

Что входит в число смертей? Смерть, связанная с COVID-19, определяется как смерть в результате заболевания, клинически совместимого с COVID-19, что подтверждается соответствующим лабораторным тестом. Между болезнью и смертью не должно быть периода полного выздоровления. Необязательно, чтобы COVID-19 был основной причиной смерти.

Какие есть ограничения? Подтвержденные данные относятся только к тем людям с положительными результатами тестов, что, вероятно, не соответствует истинному количеству случаев заболевания в штате Мэн. Людям, не относящимся к группе высокого риска, медицинские работники рекомендовали диагностировать COVID-19 на основании симптомов до 18 мая 2020 г. Об этих диагнозах не сообщается. Все данные являются предварительными и могут измениться, поскольку CDC штата Мэн расследует подтвержденные случаи.

Телеметрия кода Visual Studio

Visual Studio Code собирает данные телеметрии, которые используются, чтобы помочь понять, как улучшить продукт.Например, эти данные об использовании помогают отладить проблемы, такие как медленное время запуска, и расставить приоритеты для новых функций. Хотя мы ценим понимание, которое предоставляют эти данные, мы также знаем, что не все хотят отправлять данные об использовании, и вы можете отключить телеметрию, как описано в разделе «Отключение отчетов телеметрии». Вы также можете прочитать наше заявление о конфиденциальности, чтобы узнать больше.

Типы данных телеметрии

VS Code и эта страница относятся к трем различным типам данных в отношении телеметрии.

Отчеты о сбоях — отчеты о сбоях собирают диагностическую информацию при сбое VS Code и отправляют ее в Microsoft, чтобы помочь понять, почему произошел сбой и какие изменения необходимы для предотвращения сбоя в будущем.

Телеметрия ошибок — Телеметрия ошибок собирает информацию об ошибках, которые не приводят к сбою приложения, но являются неожиданными.

Данные об использовании — Данные об использовании собирают информацию о том, как функции используются и работают в VS Code, что помогает нам определять приоритеты будущих улучшений продукта.

Отключить отчеты телеметрии

С помощью пользовательской настройки telemetry.telemetryLevel вы можете управлять различными типами телеметрии, которые мы отправляем, с помощью одной настройки.Вот таблица различных типов данных, отправляемых с каждым значением телеметрии .telemetryLevel :

Отчеты о сбоях Ошибка телеметрии Данные об использовании
все
ошибка
авария
от

Например, если вы не хотите отправлять какие-либо данные телеметрии в Microsoft, вы можете установить телеметрию .telemetryLevel пользовательская настройка на выключена .

Из файла > Настройки > Настройки (macOS: Код > Настройки > Настройки ), найдите телеметрию и установите для параметра Telemetry: Telemetry Level значение off . Это заставит замолчать все события телеметрии из VS Code в будущем. Информация телеметрии могла быть собрана и отправлена ​​до момента, когда вы отключите эту настройку.

Если вы используете редактор JSON для своих настроек, добавьте следующую строку:

  "telemetry.telemetryLevel": "off"  

Расширения и телеметрия

VS Code позволяет добавлять в продукт функции путем установки расширений Microsoft и сторонних производителей. Эти расширения могут собирать собственные данные об использовании и не контролируются параметром telemetry.telemetryLevel . Обратитесь к документации по конкретному расширению, чтобы узнать о его отчетах по телеметрии и о том, можно ли его отключить.

Например, в расширении GitHub Pull Requests есть параметр, отключающий сбор данных телеметрии:

Выходной канал для событий телеметрии

Если вы хотите просматривать события телеметрии в VS Code по мере их отправки, вы можете включить трассировку, и она будет записывать события телеметрии. Установите уровень журнала на Trace с помощью команды Developer: Set Log Level … , а затем на панели вывода (⇧⌘U (Windows Ctrl + Shift + U, Linux Ctrl + K Ctrl + H)) выберите Журнал (телеметрия) из раскрывающегося списка.

При отслеживании событий телеметрии события также регистрируются в локальном файле telemetry.log , который можно просмотреть с помощью команды Developer: Open Log File … и выбора Telemetry из раскрывающегося списка.

Просмотр всех событий телеметрии

Если вы хотите просмотреть все возможные события телеметрии, которые может отправлять VS Code, вы можете использовать флаг --telemetry в интерфейсе командной строки. Это сгенерирует отчет JSON, который затем можно будет просмотреть в VS Code.Эти отчеты создаются для каждой сборки и не содержат телеметрии расширений, если автор расширения не добавит файл telemetry.json в свой корневой каталог сборки.

Например, запуск code --telemetry> telemetry.json && code telemetry.json создаст файл telemetry.json в вашем текущем рабочем каталоге, а затем откроет его в VS Code. Такой вывод нельзя передать по конвейеру, код --telemetry | код - , в зависимости от длины телеметрического отчета.

GDPR и код VS

Помимо поддержки Общего регламента по защите данных (GDPR), команда VS Code очень серьезно относится к конфиденциальности. Это касается и Microsoft как компании, и, в частности, команды VS Code.

Чтобы обеспечить соответствие GDPR, мы внесли несколько обновлений в VS Code, в том числе:

  • Упрощение отказа от сбора данных телеметрии путем размещения уведомления в продукте для всех существующих и новых пользователей.
  • Просмотр и классификация телеметрии, которую мы отправляем (задокументировано в нашей кодовой базе OSS).
  • Обеспечение наличия действующей политики хранения для любых данных, которые мы собираем, например аварийных дампов.

Короче говоря, мы много работали, чтобы поступать правильно для всех пользователей, поскольку эти методы применимы ко всем географическим регионам, а не только к Европе.

Один вопрос, который, как мы ожидаем, зададут люди, — это увидеть данные, которые мы собираем. Однако у нас нет надежного способа сделать это, поскольку VS Code не имеет возможности входа в систему, которая однозначно идентифицировала бы пользователя.Мы действительно отправляем информацию, которая помогает нам приблизиться к одному пользователю для диагностических целей (это основано на хэше сетевого адаптера сетевого адаптера на рабочем столе и случайно назначенном UUID в Интернете), но не гарантируется, что это будет уникальным. Например, виртуальные машины (ВМ) часто меняют идентификаторы сетевых адаптеров или выделяют их из пула. Этого метода достаточно, чтобы помочь нам при решении проблем, но он недостаточно надежен для «предоставления ваших данных».

Мы ожидаем, что наш подход будет развиваться по мере того, как мы узнаем больше о GDPR и ожиданиях наших пользователей.Мы высоко ценим данные, которые пользователи присылают нам, поскольку они очень ценны, а VS Code — лучший продукт для всех из-за этого. И снова, если вас беспокоит конфиденциальность, мы предлагаем возможность отключить отправку телеметрии, как описано в разделе «Отключение отчетов телеметрии».

Дополнительную информацию о том, как семейство Visual Studio приближается к GDPR, можно найти в разделе «Предметные запросы данных семейства Visual Studio для GDPR».

Управление онлайн-сервисами

Помимо отчетов о сбоях и телеметрии, VS Code использует онлайн-сервисы для различных целей, таких как загрузка обновлений продукта, поиск, установка и обновление расширений, синхронизация настроек или обеспечение поиска на естественном языке в редакторе настроек.Вы можете включить / выключить функции, которые используют эти службы.

Обратите внимание, что отключение этих функций не переводит VS Code в автономный режим. Например, если вы ищете расширения в представлении Extensions , VS Code по-прежнему будет искать в онлайн-магазине VS Code Marketplace. Настройки гарантируют, что VS Code не будет взаимодействовать с онлайн-сервисами без вашего запроса.

Из Файл > Настройки > Настройки (macOS: Код > Настройки > Настройки ) и введите тег @tag: usesOnlineServices .Это отобразит все настройки, которые контролируют использование онлайн-сервисов, и вы можете индивидуально включить или выключить их.

Примечание : расширения VS Code могут также использовать онлайн-сервисы и могут не предоставлять настройки для настройки использования этих онлайн-сервисов, или они могут не регистрировать свои настройки для отображения при поиске @tag: usesOnlineServices . Обратитесь к документации по конкретному расширению, чтобы узнать об использовании им онлайн-сервисов.

Веб-службы сторонних разработчиков, используемые VS Code

Встроенная поддержка npm для расширения VS Code отправляет запросы на https://registry.npmjs.org и https://registry.bower.io .

Встроенное расширение TypeScript и JavaScript Language Features запрашивает домен @types по адресу https://registry.npmjs.org .

Когда вы используете Developer: переключите Developer Tools или Developer: откройте Webview Developer Tools , VS Code может взаимодействовать с серверами Google для получения данных, необходимых для запуска Developer Tools.

Рекомендации по продлению

VS Code предоставляет рекомендации по расширению в зависимости от ваших типов файлов, вашего рабочего пространства и вашей среды. Рекомендации по типу файлов могут быть предварительно вычисленными или динамическими. Рекомендации по рабочему пространству и среде всегда вычисляются заранее.

Если вы хотите узнать, почему рекомендуется расширение, откройте страницу сведений о расширении. Вы можете найти причину рекомендации в заголовке страницы.

Предварительно рассчитанные рекомендации

VS Code собирает телеметрию о том, какие расширения активируются для каких типов файлов и для каких рабочих областей / папок.Определенные папки идентифицируются путем вычисления хэша каждого из пультов Git папки.

Мы используем эту информацию для предварительного вычисления анонимных рекомендаций. Предварительно рассчитанные рекомендации — это инструкции, в которых разъясняются условия, при которых следует рекомендовать расширение. Например, когда мы видим интересную корреляцию между двумя расширениями A и B, одна инструкция может быть такой: Рекомендовать расширение B, если пользователь установил расширение A, но не установило B.

Некоторые предварительно вычисленные рекомендации поставляются как часть продукта, в то время как дополнительные предварительно вычисленные рекомендации извлекаются во время выполнения из онлайн-службы Microsoft.VS Code независимо оценивает и выполняет предварительно вычисленные рекомендации, не отправляя информацию о пользователях в какие-либо онлайн-службы.

Динамические рекомендации

Когда вы открываете тип файла, для которого VS Code не имеет предварительно вычисленных рекомендаций, он запрашивает у Extension Marketplace расширения, которые заявляют, что они поддерживают этот тип файла. Если запрос возвращает расширения, которые у вас не установлены, VS Code предоставит уведомление.

Для авторов расширений

Если вы создали расширение VS Code, вы можете использовать инфраструктуру телеметрии VS Code для создания отчетов через модуль npm vscode-extension-telemetry.Этот модуль предоставляет расширениям единообразный способ сообщения телеметрии через Azure Monitor и Application Insights. Модуль учитывает решение пользователя о том, следует ли отправлять данные телеметрии через параметр telemetry.telemetryLevel .

Следуйте этому руководству, чтобы настроить Azure Monitor и получить ключ инструментария Application Insights.

Если вы предпочитаете не использовать модуль npm, рекомендуется, чтобы авторы расширений уважали выбор пользователя, используя API isTelemetryEnabled и onDidChangeTelemetryEnabled .

Кроме того, авторы телеметрии могут добавить файл telemetry.json в свой корневой каталог сборки, чтобы их телеметрия отображалась в дампе --telemetry , создаваемом VS Code.

Следующие шаги

08.12.2021

13 Управляющие структуры | Программирование на R для науки о данных

Посмотрите видео этого раздела

Управляющие структуры в R позволяют контролировать поток выполнения серия выражений R.В основном управляющие структуры позволяют поместите некоторую «логику» в свой R-код, а не просто всегда выполняйте один и тот же код R. Структуры управления позволяют вам реагировать на входы или функции данных и выполнять различные выражения R соответственно.

Обычно используемые управляющие структуры:

  • если и иначе : проверка условия и действия в соответствии с ним

  • для : выполнить цикл фиксированное количество раз

  • while : выполнить цикл , пока условие истинно

  • повторить : выполнить бесконечный цикл (для остановки необходимо выйти из него )

  • break : прервать выполнение цикла

  • следующий : пропустить взаимодействие цикла

Большинство управляющих структур не используются в интерактивных сеансах, но скорее при написании функций или более длинных выражений.Однако эти конструкции не обязательно использовать в функциях, и рекомендуется ознакомьтесь с ними, прежде чем мы углубимся в функции.

если иначе

Посмотрите видео этого раздела

Комбинация if else , вероятно, является наиболее часто используемым элементом управления. структура на R (или, возможно, на любом языке). Эта структура позволяет проверить условие и действовать в зависимости от того, истинно оно или ложный.

Для начала вы можете просто использовать оператор if .

  if (<условие>) {
        ## сделай что-нибудь
}
## Продолжить с оставшейся части кода  

Приведенный выше код ничего не делает, если условие ложно. Если у вас есть действие, которое вы хотите выполнить, когда условие ложно, тогда вам нужно пункт , еще пункт .

  if (<условие>) {
        ## сделай что-нибудь
}
еще {
        ## сделай что-нибудь еще
}  

Вы можете пройти серию тестов, следуя начальному , если с любым число иначе, если с.

  if (<условие1>) {
        ## сделай что-нибудь
} else if (<условие2>) {
        ## сделай что-нибудь другое
} еще {
        ## сделай что-нибудь другое
}  

Вот пример допустимой структуры if / else.

  ## Генерация однородного случайного числа
х <- runif (1, 0, 10)
if (x> 3) {
        у <- 10
} еще {
        у <- 0
}  

Значение y устанавливается в зависимости от того, x> 3 или нет.Этот выражение также может быть записано другим, но эквивалентным способом в R.

  y <- if (x> 3) {
        10
} еще {
        0
}  

Ни один из способов написания этого выражения не является более правильным, чем разное. Какой из них вы будете использовать, будет зависеть от ваших предпочтений и, возможно, те из команды, с которой вы, возможно, работаете.

Конечно, пункт else не нужен. У вас может быть серия предложений if, которые всегда выполняются, если их соответствующие условия верны.

  if (<условие1>) {

}

if (<условие2>) {

}  

для петель

Посмотрите видео этого раздела

Циклы For - это практически единственная конструкция цикла, которую вы можете потребность в R. Хотя иногда вы можете найти потребность в других типах циклов, по моему опыту анализа данных, я обнаружил очень мало ситуации, когда цикла for было недостаточно.

В R циклы for принимают переменную-интератор и присваивают ей последовательные значения из последовательности или вектора.Циклы For обычно используются для перебор элементов объекта (список, вектор и т. д.)

 > for (i in 1:10) {
+ печать (я)
+}
[1] 1
[1] 2
[1] 3
[1] 4
[1] 5
[1] 6
[1] 7
[1] 8
[1] 9
[1] 10  

Этот цикл принимает переменную i и на каждой итерации цикла дает ему значения 1, 2, 3,…, 10, выполняет код внутри фигурных фигурные скобки, а затем цикл завершится.

Следующие три цикла имеют одинаковое поведение.

 > x <- c ("a", "b", "c", "d")
>
> for (i in 1: 4) {
+ ## Распечатать каждый элемент 'x'
+ print (x [i])
+}
[1] "а"
[1] "б"
[1] "с"
[1] "d"  

Функция seq_along () обычно используется вместе с функцией for циклов, чтобы сгенерировать целочисленную последовательность на основе длины объект (в данном случае объект x ).

 > ## Сгенерировать последовательность на основе длины 'x'
> for (i in seq_along (x)) {
+ print (x [i])
+}
[1] "а"
[1] "б"
[1] "с"
[1] "d"  

Нет необходимости использовать переменную индексного типа.

 > for (буква в x) {
+ печать (буква)
+}
[1] "а"
[1] "б"
[1] "с"
[1] "d"  

Для однострочных петель фигурные скобки не обязательны.

 > for (i in 1: 4) print (x [i])
[1] "а"
[1] "б"
[1] "с"
[1] "d"  

Однако мне нравится использовать фигурные скобки даже для однострочных циклов, потому что таким образом, если вы решите расширить цикл до нескольких строк, вы не быть сожженным, потому что вы забыли добавить фигурные скобки (и у вас будет сгорел от этого).

Вложенный

на петли

для циклов могут быть вложены друг в друга.

  x <- матрица (1: 6, 2, 3)

for (i in seq_len (nrow (x))) {
        for (j in seq_len (ncol (x))) {
                print (x [i, j])
        }
}  

Вложенные циклы обычно необходимы для многомерных или иерархических структуры данных (например, матрицы, списки). Будьте осторожны с вложением хотя. Вложение за пределы 2–3 уровней часто затрудняет прочитать / понять код.Если вам понадобится большой количество вложенных циклов, вы можете разбить циклы, используя функции (обсуждаются позже).

в то время как петли

Посмотрите видео этого раздела

Циклы while начинаются с проверки условия. Если это правда, то они выполнить тело цикла. После выполнения тела цикла условие снова проверяется и так далее, пока условие не станет ложным, после из которого цикл выходит.

 > количество <- 0
> while (count <10) {
+ печать (количество)
+ count <- count + 1
+}
[1] 0
[1] 1
[1] 2
[1] 3
[1] 4
[1] 5
[1] 6
[1] 7
[1] 8
[1] 9  

Циклы while потенциально могут привести к бесконечным циклам, если они не записаны правильно.Используйте осторожно!

Иногда в тесте будет несколько условий.

 > г <- 5
> set.seed (1)
>
> while (z> = 3 && z <= 10) {
+ монета <- rbinom (1, 1, 0.5)
+
+ if (coin == 1) {## случайное блуждание
+ z <- z + 1
+} else {
+ z <- z - 1
+}
+}
> печать (z)
[1] 2  

Условия всегда оцениваются слева направо. Например, в приведенный выше код, если z было меньше 3, второй тест не были оценены.

повтор Петли

Посмотрите видео этого раздела

повтор запускает бесконечный цикл с самого начала. Эти не часто используется в приложениях для статистики или анализа данных, но они действительно имеют свое применение. Единственный способ выйти из цикла повтора - это звоните перерыв .

Одна из возможных парадигм может заключаться в итеративном алгоритме, в котором вы можете искать решение, и вы не хотите останавливаться, пока достаточно близко к раствору.В такой ситуации вы часто не знаю заранее, сколько итераций потребуется, чтобы получить «Достаточно близко» к раствору.

  x0 <- 1
тол <- 1e-8

повторение {
        x1 <- computeEstimate ()
        
        if (abs (x1 - x0)  

Обратите внимание, что приведенный выше код не будет запущен, если computeEstimate () функция не определена (я просто придумал ее для этого демонстрация).

Указанный выше цикл немного опасен, потому что нет гарантии, что он останавливаться. Вы можете попасть в ситуацию, когда значения x0 и x1 колеблются взад и вперед и никогда не сходятся. Лучше установить жесткий ограничить количество итераций, используя цикл для , а затем сообщить, достигнута ли конвергенция.

следующие , перерыв

следующий используется для пропуска итерации цикла.

  для (я в 1: 100) {
        if (i <= 20) {
                ## Пропустить первые 20 итераций
                следующий
        }
        ## Сделайте что-нибудь здесь
}  

break используется для немедленного выхода из цикла, независимо от того, что итерация, на которой может быть цикл.

  для (я в 1: 100) {
      печать (я)

      if (i> 20) {
              ## Остановить цикл после 20 итераций
              ломать
      }
}  

Сводка

  • Управляющие структуры, такие как для , при и для , позволяют управлять потоком программы R

  • Бесконечных циклов обычно следует избегать, даже если (вы верите) теоретически они верны.

  • Упомянутые здесь управляющие структуры в первую очередь полезны для написания программы; для интерактивной работы из командной строки функции «применить» полезнее.

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *