9.Живайкина А.А. Система философских взглядов К.Д. Кавелина / автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата философских наук / Саратовский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского. Саратов, 2010.
УДК 004
Рыбанов А.А., кандидат технических наук, доцент заведующий кафедрой «Информатика и технология
программирования» Волжский политехнический институт
Россия, г. Волжский Глазунов А.Д. студент
4 курс, факультет «Инженерно-экономический факультет»
Волжский политехнический институт
Россия, г. Волжский ЭКСПЕРТНАЯ ОЦЕНКА ПРОГРАММНЫХ ПРОДУКТОВ ДЛЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ПРОПУСКОВ В МАССИВАХ ДАННЫХ В статье рассмотрены понятия и представлены результаты сравнительного анализа по методу Саати программных продуктов для восстановления пропусков в массиве данных.
Ключевые слова: пропуски в массиве данных, метод Саати.
Rybanov AA, Ph.D., Associate Professor, Head of Department Head of the Department "Computer technology and programming"
Volzhsky Polytechnical Institute Russia, Volzhsky Glazunov A.D. student
4 year, the faculty of "Engineering and the Faculty of Economics"
Volzhsky Polytechnical Institute Russia, Volzhsky EXPERT EVALUATION OF SOFTWARE PRODUCTS FOR
RESTORING PASSES IN DATA MATERIALS The article deals with concepts and presents the results of a comparative analysis using the Saati method of software products for recovering omissions in an array of data.
Keywords: omissions in the data array, Saati method. Причинами появления пропусков в массивах данных являются невозможность получения или обработки, искажение или сокрытие информации. Для восстановления пропущенных значений в массиве данных используются различные программные средства, позволяющие производить импутирование их различными алгоритмами.
В данной статье проведен анализ программных продуктов (DeductorStudio, SPSS Statistics, MS Excel, Stata, SAS/ETS Software)
позволяющих восстанавливать пропущенные значения, и определенны их весовые коэффициенты критериев качества методом Саати [1,4].
Основываясь на потребностях пользователей по отношению к программным средствам, позволяющим производить импутирование, были выбраны следующие показатели в качестве критериев для сравнительного анализа аналогов программ:
1. А1 - Набор алгоритмов восстановления
2. А2 - Точность восстановления данных
3. А3 - Скорость восстановления данных
4. А4 - Формат входных данных
5. А5 - Простота работы с ПО
Используя аналитическую иерархическую процедуру Саати, определим вес каждого критерия качества [3,6,7]. Правила заполнения матрицы парных сравнений представлены в таблице 1.
Таблица 1. Значения коэффициентов матрицы парных сравнений
Хц Значение
1 /-ый иу'-ый критерий примерно равноценны
3 /-ый критерий немного предпочтительнее у'-го
5 /-ый критерий предпочтительнееу'-го
7 /-ый критерий значительно предпочтительнее у'-го
9 /-ый критерий явно предпочтительнее у'-го
Матрица парных сравнений, средние геометрические и веса критериев представлены в таблице 2.
Таблица 2. Матрица парных сравнений, средние геометрические и
А1 А2 А3 А4 А5 Среднее геометрическое Веса критериев
А1 1 3 5 7 9 3,94 0,50
А2 1/3 1 5 5 7 2,26 0,29
А3 1/5 1/5 1 3 5 0,90 0,11
А4 1/7 1/5 1/3 1 7 0,58 0,07
А5 1/9 1/7 1/5 1/7 1 0,21 0,03
Сумма 7,89 1,00
Диаграмма весовых коэффициентов для критериев А1, А2, А3, А4, А5 представлена на рисунке 1.
Весовые коэффициенты критериев качества
■ I laGop алгоритмом восстановления ■ Точность восстановлений данных
■ Сноростъ восстановления данных ■ Формат входных данных
■ Простота работы с ПО
Рисунок 1. Весовые коэффициенты критериев качества
Проведем проверку матрицы парных сравнений на непротиворечивость. Суммы столбцов матрицы парных сравнений:
R1=1,79; R2= 4,54; R3= 11,53; 16,14; R5=29.
Рассчитаем вспомогательную величину L, просуммировав произведения сумм столбцов матрицы и весовые коэффициенты: L = 5,48. Индекс согласованности ИС = (L-N)/(N-1) = 0,12.
Величина случайной согласованности для размерности матрицы парных сравнений: СлС = 1,12. Отношение согласованности ОС=ИС/СлС = 0,11. не превышает 0.2, поэтому уточнение матрицы парных сравнений не требуется.
Используя полученные коэффициенты, определим интегральный показатель качества для следующих программных продуктов, направленных на восстановление пропусков в данных:
1. DeductorStudio;
2. SPSS Statistics;
3. MS Excel;
4. Stata;
5. SAS/ETS Software.
Выберем категориальную шкалу от 0 до 7 (где 0 - качество не удовлетворительно, 7 - предельно достижимый уровень качества) для функциональных возможностей выбранных программ [4,8].
Значения весовых коэффициентов ai, соответствующие функциональным возможностям аналогов программ:
1. Набор алгоритмов восстановления: a1 = 0,50;
2. Точность восстановления данных: a2 = 0,29;
3. Скорость восстановления данных: a3 = 0,11;
4. Формат входных данных: a4 = 0.07;
5. Простота работы с ПО: a5 = 0.03;
где = 1.
По выбранной шкале определим количественные значения функциональных возможностей Ху (таблица 3) и вычислим интегральные показатели качества для выбранных программ.
аблица 3. Интегральные показатели качества.
Критерии Весовые коэффициент ы Программные продукты Базовые значения
Беёис1»г БШёю ЗРББ 81ай811С8 МБ Ехсе1 Б1а1а БАБ/ЕТБ БоЙжаге
Наборалгоритм ов восстановления 0,50 7 7 1 5 5 5,00
Точность восстановления данных 0,29 6 6 3 4 5 4,80
Скорость восстановления данных 0,11 6 7 4 4 5 5,20
Формат входных данных 0,07 6 6 2 5 4 4,60
Простота работы с ПО 0,03 5 5 6 4 4 4,80
Интегральные показатель качества Q 6,47 6,58 2,13 4,57 4,90 4,93
где О^ТР^Х - интегральный показатель качества для у-го программного продукта.
Построим лепестковую диаграмму интегрального показателя качества каждого программного продукта (рисунок 2).
Deductor Studio
7.00
6,00/V
5ii N.
>4.00 ^
/ 3,00
SAS/ETS Software / 2,00 ^ SPSS Statistics
1,00
0,00 у
Stata MS Excel
Рисунок 2. Лепестковая диаграмма интегральных показателей
качества программ
Значения характеристик функциональных возможностей (критериев) представлены в виде лепестковой диаграммы на рисунке 3.
Chart Title
• Набор алгоритмов восстановпения • Точность восстановления данных
• Скорость восстановления данных —•—Форматвходных данных
• Простота работы с ПО
DeductorStudio
7,00 Ä
SAS/ETS Software / (ООО \
/2,00 OO^SPSS Statistics
1,00
k 0,00
Stata MS Excel
Рисунок 3. Лепестковая диаграмма значений функциональных
характеристик
Сравнительный анализ программных продуктов для восстановления пропусков в массиве данных показал, что из всех программных аналогов только DeductorStudio и SPSS Statistics имеют значение интегрального показателя качества, превышающий базовое значение, а у остальных программных аналогов оно оказалось ниже. Так же анализ показал, что DeductorStudio и SPSS Statistics надо улучшать показатели по таким
критериям как: «Точность восстановления данных» и «Формат входных данных».
Предлагаемая методика экспертной оценки программных продуктов позволила количественно оценить их качество с точки зрения уровня реализуемых функций и выявила функции, которые не удовлетворительно реализованы в некоторых рассматриваемых программных продуктах.
Использованные источники:
1.Богушенков А.С., Рыбанов А.А. Разработка и исследование алгоритмов автоматизированной системы учета и поиска информации по пакетам труб на основе технологии QR-кода // Молодой ученый. 2015. № 4 (84). С. 4752.
2.Кондрацкий Д.Е., Рыбанов А.А. Исследование методов и алгоритмов автоматизированной системы оценки альтернативных вариантов методом Т.Саати // NovaInfo.Ru. 2016. Т. 3. № 46. С. 107-116.
3.Рыбанов А. Определение весовых коэффициентов сложности тем учебного курса на основе алгоритма Саати // Педагогические измерения. 2014. № 4. С. 21-28.
4.Рыбанов А.А., Макушкина Л.А. Технология определения весовых коэффициентов сложности тем дистанционного курса на основе алгоритма Саати // Открытое и дистанционное образование. 2016. № 1 (61). С. 69-79.
5.Сова Е. В., Рыбанов А. А. Сравнительный анализ библиотек генерации отчётов в веб-ориентированных информационных системах // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. -
2012. -№ 7. -C. 167.
6.Рыбанов А.А., Усмонов М.С.О., Попов Ф.А., Ануфриева Н.Ю., Бубарева О.А. Информационные системы и технологии // Научный редактор: И. А. Рудакова/ Центр научной мысли (г. Таганрог). Москва, 2013. Том Часть 4 Информационные системы и технологии.
7.Морозов А.О., Рыбанов А.А. Экспертная оценка программных продуктов для расчета метрических характеристик физической схемы базы данных // Современные научные исследования и инновации. 2015. № 1-1 (45). С. 97102.
8.Rybanov A.A. Set of criteria for efficiency of the process forming the answers to multiple-choice test items. Turkish Online Journal of Distance Education.
2013. Vol. 14, No. 1, 75-84