Сообщение о фактах текущих событиях прогнозах и теориях это
Обновлено: 06.07.2024
Цельность произведения проявляется в таких элементах драматургии, как тема, идея и композиция.
Если раньше отсутствие монтажа, еле заметное изображение никого не смущали на первых порах. Сегодняшняя телепередача — это сложнейшая композиция, красочная, зрелищная; это многокамерная съемка; это участие в передаче различных городов, разных стран и континентов. Завтра уровень телевизионной техники позволит сделать кратчайшим путь от замысла передачи к ее воплощению, от создателей передачи к зрителю.
Вчера телевизионной драматургии — это драматургия реально, вне телевидения происходящих событий, в первую очередь трансляция спектаклей, концертов, спортивных матчей. Сегодня формы драматургии телепередач гибки и многообразны. Это и поиски новых жанров, часто основанных на сочетании художественной условности, авторского вымысла и документальной достоверности; это синтез искусств, поиски единства слова, изображения и музыки — того единства, о котором мечтали многие художники.
Критерии телепередач.
Передача имеет право на эфир, если отвечает хотя бы одному (а лучше нескольким) из следующих параметров:
– вызывает сопереживание зрителя;
– вызывает соучастие в игровой ситуации (например, репортер на улице задает вопрос: представьте, что вы поймали золотую рыбку и имеете право загадать желание. );
– имеет эстетическую ценность.
Егоров В. Телевидение: теория и практика; Кузнецов Г. Журналист на экране; Станиславский К. Сочинения в 8 т.; Кузнецов "Так работают журналисты ТВ".
Все о технологии Process Mining — кейсы, термины, решения и аналитика. Российский и зарубежный опыт от группы экспертов ProcessMi
Предиктивная аналитика – это множество методов анализа текущих и/или прошедших данных или событий для прогнозирования. Основывается на применении статистики, анализа и теории игр.
Наиболее близким к предикативной аналитике (ее еще называют прогнозной, предикативной или предсказательной) является Data Mining, где частично используются похожие приёмы. Ядро всех используемых методов – задача определения параметров, которые влияют на прогнозируемые события. Такие задачи называют предикторами, а их совокупность составляет модель прогнозной аналитики. Подобная модель способна с определенной степенью вероятности предсказать некое будущее событие/явление.
Содержание
История
Спустя двадцать лет крупные компании и исследовательские центры начали монетизацию предиктивной аналитики при помощи нелинейного программирования, что стало основой предсказания погоды и решения логистических задач на определение кратчайшего пути. С семидесятых начинается основной виток популярности методов. На сегодняшний момент прогнозная аналитика – одно из наиболее важных направлений корпоративной бизнес-аналитики, которая решает широкий спектр самых разных задач.
Виды предиктивной аналитики
Из-за акцента на определении связей между историческими данными и прогнозом будущего на их основе используется один или несколько предикторов. Если заданные требования более высокие, то применяться могут расширенные методы. Основные среди них – с контролируемым и неконтролируемым обучением.
Предполагается, что модель будет строиться по уже имеющимся данным и выходящим результатам, т.е. известны предикторы и итоги, на которые они влияют. Контролируемое обучение состоит из:
Регрессия. Самый популярный вид предиктивной аналитики. Во время регрессии применяется количественная переменная, т.е. цена продажи автомобиля будет зависеть от ряда предикторных переменных: марки, трансмиссии, привода, цвета, внешнего вида, состояния салона и т.д. Взаимосвязь между ценой и всеми предикторами будет лежать в основе модели. Есть несколько видов регрессии, среди них – многомерная линейная, полиномиальная, регрессионные деревья.
Классификация. Здесь нашла применение так называемая категориальная вариация ответа. Например, уровень дохода. Его можно условно разделить на три группы: низкий, средний и высокий. Классификатор изучит полученный набор данных, где в каждом наблюдении будет присутствовать информация о переменной и предикторах.
Например, исследуется уровень доходов лиц, которые отсутствуют в исходном наборе данных, по характеристикам возраста, пола и профессии. Аналитик сначала изучает весь набор данных, заданный алгоритм вычисляет комбинации, связанные с уровнем дохода, создавая так называемый обучающий набор. Затем алгоритм рассматривает другие наблюдения, где нет информации о доходе. В итоге, основываясь на классификации учебного набора данных, новым наблюдениям задается классификация: 64-летний мужчина, руководитель департамента информационной безопасности, будет отнесен к группе с высоким уровнем дохода.
Классификация делится на несколько видов: логистическая регрессия, случайные леса и др.
Моделирование идет по входящим данным. Вывод подбирается уже в процессе.
Программные инструменты
Рынок предлагает большой выбор инструментов предиктивной аналитики. Основное отличие в функционале: одни предназначены для процесса моделирования, другие – для интерпретации моделей.
(от греч. πρόγνωσις – знание наперед) – определение тенденций и перспектив развития тех или иных процессов на основе анализа данных об их прошлом и нынешнем состоянии. В отличие от предвидения научного, П. решает, как правило, более узкие практич. задачи. Наиболее общим методом П. является экстраполяция динамич. рядов взаимно сопряженных процессов и их балансовый анализ по состоянию на заданный момент времени в будущем. Напр., демография, прогнозы определяют тенденции движения населения путем экстраполяции динамики рождаемости и смертности, иммиграции и эмиграции и оценки их баланса на ряд лет или десятилетий вперед. П. предваряет планирование, к-рое решает задачи определения путей и способов достижения определ. цели на основе результатов П.
Математич. теория П. была создана Н. Винером. Количеств. П., носящее статистич. характер, тесно связано с качественным. Общая достоверность прогноза зависит не только от полноты статистич. информации, но и от правильности выделения осн. тенденций развития. Результаты П. одной группы процессов могут служить критериями при П. другой группы. Напр., прогнозы научно-технич. прогресса используются в экономич. П.
Усложнение обществ. процессов требует развития комплексного П., объединяющего методы и достижения специализированных прогнозов. Овладение методикой комплексного науч. П. является одной из актуальных задач коммунистич. строительства. В ряде случаев довольствуются краткосрочными прогнозами (до года), техника к-рых получила, напр., развитие в "программированной экономике" зап.-европ. стран. Но все чаще в условиях не только социализма, но и капитализма проявляется потребность в долгосрочных прогнозах экономики. Такие прогнозы опираются на ряд допущений, напр. отсутствие мировой термоядерной войны. Но даже с такими допущениями прогнозы даются на неск. уровнях (напр., высоком, среднем и низком), причем "вилка" между высоким и низким уровнями оценок получается очень большой.
Комплексное П. развития производит. сил, научно-технич. прогресса, демографич. и природных ресурсов становится общепризнанной предпосылкой планирования экономики и научного управления развитием общества. Оптимальные условия для этого дает социалистич. организация общества.
Лит.: Маркс К., Послесловие ко 2 изд. "Капитала", Маркс К. и Энгельс Ф., Соч., 2 изд., т. 23; Ленин В. И., Набросок плана научно-технических работ. Апрель 1918, Соч., 4 изд., т. 27; Φролов В. Α., Вторжение в тайны погоды, Л., 1962; Ландсберг Г. Г., Φишман Л. Л., Фишер Дж. Л., Ресурсы США в будущем, пер. с англ., т. 1–2, М., 1965; Techniques of economic forecasting. Organization for economic cooperation and development, N. Y.–P.–L., 1965.
Философская Энциклопедия. В 5-х т. — М.: Советская энциклопедия . Под редакцией Ф. В. Константинова . 1960—1970 .
Вот вам различия.
Точно так же вы могли бы сказать, что по факту, каждый раз, когда вы роняете карандаш, он падает на пол, но наука оставляет место для бесконечно малой вероятности, что этого может и не произойти (например, в условиях невесомости).
Гипотеза — это предварительное объяснение наблюдения, которое можно проверить. Это только отправная точка для дальнейшего расследования. Любое наблюдение обычно сопровождается множеством гипотез. Если вы заметили, что лебедь белый, ваша гипотеза может заключаться в том, что он окрашен, или его перья выцвели на солнце, или его перьям просто не хватает пигмента. Затем вы можете исследовать все эти гипотезы и найти ту, которая больше всего подтверждается доказательствами, если таковые имеются.
На протяжении всей истории было много гипотез о том, почему предметы падают, когда вы их роняете. Аристотель полагал, что это происходит потому, что материальные объекты имеют тенденцию падать по направлению к центру Вселенной, а центром Вселенной древние греки считали Землю. Ньютон рассуждал, что все связанные с Землей предметы должны притягиваться к Земле, но также все планеты должны притягиваться другими планетами, и так далее для каждого объекта во Вселенной. Его гипотеза состояла в том, что все это происходит благодаря силе притяжения, которую он назвал гравитацией.
В науке закон — это подробное описание какого-то явления естественного мира, обычно с участием математики. Закон всемирного тяготения Ньютона, приведенный выше, описывает с впечатляющей точностью, как материя ведет себя. Это позволяет легко предсказать, как поведет себя Луна, если она будет очень большой и близкой к своей планете, а не такой, какая она сейчас — очень маленькая и далекая. Закон все это описывает, но не объясняет почему.
Теория — это объяснение каких-то явлений мира природы, которые подтверждены фактами, проверены гипотезами и законами. Выше приведенная цитата — упрощенный вариант общей теории относительности Эйнштейна. Ньютон сказал, что сила притяжения между двумя объектами зависит от их массы и расстояния между ними; Эйнштейн сказал, что притяжение происходит потому, что масса каждого объекта буквально искажает ткань Вселенной, и чем больше масса, тем больше искажение.
Но, как уже было сказано, наука никогда не говорит ничего со 100-процентной уверенностью. Теория Эйнштейна не работает, когда вы применяете ее к квантовой механике, которая имеет дело с поведением крошечных субатомных частиц. В результате многие ученые выдвигают новые гипотезы о гравитации. Но это не значит, что Эйнштейн был неправ. Общая теория относительности объясняет подавляющее большинство наших наблюдений, и каждый раз, когда ученые пытались доказать, что она ошибочна, они терпели неудачу. В этом сила научной теории: она построена на достаточно прочном основании, так что, даже если вы обнаружите в ней несколько трещин, вы можете быть уверены, что структура в целом устоит.
Читайте также: