39 0 115KB
Cucuruzac Marcel Grupa 6 CIG
Referat Identificaţi şi comparaţi două aplicaţii pentru modelarea datelor Modelarea datelor este un proces analitic impus nu numai de nevoia de extragere a caracteristicilor obiectelor date ci deseori şi de necesitatea de a genera noi date din datele iniţiale. Extragerea caracteristicilor are ca finalitate estimarea vizuală a informaţiei cuprinsă în structuri complexe de date. Există foarte multe aplicaţii care modelează date , iar unele dintre cele mai cunoscute sunt : SPSS Statistics şi Microsoft Office Excel. SPSS este un produs software care este folosit pentru o mare varietate de analize statistice , care include colectarea datelor , pregătirea, modelarea şi analiza acestora. Pe parcursul timpului SPSS a devenit unul dintre programele statistice cele mai folosite în cercetarea de piaţă . În comparaţie cu Microsoft Office Excel , SPSS este mai rapid şi mai uşor de utilizat şi este creat special pentru analize statistice. Deşi Microsoft Excel şi SPSS au un aspect similar , SPSS este un câştigător clar atunci când vine vorba de analiza datelor , deoarece acest software are : acces mai uşor şi mai rapid la funcţiile de bază o gamă largă de diagrame şi grafice acces mai rapid la testele statistice SPSS oferă o mai bună organizare a producţiei . În SPSS, producția este de obicei păstrată separat de date într-un fișier , care este diferit de fișierul în care sunt stocate datele. Când utilizăm SPSS, nu trebuie să ne facem griji cu privire la suprascrierea informaţiilor sau orice alt accident. Chiar dacă Microsoft Excel este un software bun pentru organizarea de date, software-ul de statistică ca SPSS vă poate furniza în profunzime, analiza datelor rapid și precis .
Bibliografie : 1. Dumitru Oprea ;Gabriela Meşniţă;Florin Dumitriu, Analiza sistemelor informaţionale , ed. Universităţii Alexandru Ioan Cuza , Iasi, 2015 2. http://cs.upm.ro/_users/cursuri_on_line/CD/VIZUAL/MODELAREA %20DATELOR.HTM 3. https://blog.outsource2india.com/microsoft-excel-vs-spss-statistics-software-usemarket-research