Více

Jak zahrnout a formátovat více řádků v inforview z cartoDB

Jak zahrnout a formátovat více řádků v inforview z cartoDB


Viděl jsem podobné otázky zodpovězené, ale nepodařilo se mi najít nic vhodného.

Mám nějaké budovy a když kliknu na budovu, chci název a webové stránky společností v ní. Mám tedy dotaz, který slučuje informace z mé tabulky budov a mé firemní tabulky a tento dotaz často vrací více než jeden řádek s více sloupci (alespoň název společnosti a web).

Snažím se použít vlastní editor HTML, ale když použiji značku Moustache k volání výsledku, dostanu pouze první řádek. Jak mohu získat přístup k informacím v následujících řádcích?

Všimněte si, že jsem se také pokusil použít agregované řetězce, jak bylo navrženo někde jinde, ale to není dost dobré, protože chci také další sloupce a rozhodnout o pořadí a formátování ... pokud na něj nemohu použít některé funkce pro manipulaci s řetězci z HTML, Je to možné?

Také jsem viděl některé soubory CartoDB.js, ale to se používá na webu, který zobrazí mapu, ale nemám k němu přístup. Poskytnu odkaz cartoDB, aby byla mapa vložena na jiný web.


Jak jsme diskutovali v komentářích, přístup by agregoval data do jednoho řádku. Pokročilejší řešení by bylo dělat dotaz a poté přidávat výsledky, které jsou vráceny jako JSON ve vlastním infowindow (vyžaduje CartoDB.js), ale šablona Mustache získá pouze první řádek přidružený k geometrii (rozumí geometrii je ve výchozím nastavení souvisí pouze s jedním řádkem).


Jak zahrnout a formátovat více řádků v inforview z cartoDB - Geografické informační systémy

Toto je třetí příspěvek v naší pokračující sérii o vizualizacích dat. První dva zahrnovali průvodce výběrem správných vizualizací pro vaše data a průvodce přípravou tabulky pro datové vizualizace. V tomto výukovém programu vám & rsquoll ukážeme, jak připravit tabulku na základní mapování.

  • Co jsou to údaje o poloze
  • Různé základní výrazy údajů o poloze
  • Rozdíl mezi jednoduchými grafy map, číselnými grafy, barevnými grafy a teplotními mapami (a různými kombinacemi těchto prvků)
  • Některé základní osvědčené postupy pro mapování (například kolik bodů se má na mapě zobrazit kdykoli)

Připraven? Soubor? Nechte & rsquos přeměnit tuto tabulku na ostře vypadající mapu.

Vaše tabulka už může být mapou

Ve společnosti Silk je jednou vizualizací, kterou často řešíme, mapa. Žádné překvapení. Mapy jsou výkonné a užitečné. Každý má ve svých telefonech mapy. Zprávy používají mapy k zobrazení geografického aspektu článků. Ano, mapy vyjadřují umístění, ale lze je také použít k tomu, aby řekly mnohem víc. Můžete umístit obrázek nebo video na bod umístění, abyste přidali kontext a podpořili interakci. Pomocí mapy můžete ukázat, jak něco konkrétního ovlivňuje umístění, a to zobrazením změn dat v průběhu času nebo před a po informacích. Můžete naprogramovat mapu tak, aby zobrazovala satelitní snímky s překryvy.

Jedná se o poměrně pokročilé postupy mapování nebo GIS. (GIS je zkratka pro Geographic Information Services - jinak známá jako mapování). Naštěstí je vytvoření základní a dokonce i střední úrovně mapy možné za méně než hodinu bez zkušeností na řadě výkonných, ale snadno použitelných mapových služeb. Některé z těchto služeb zahrnují CartoDB, Google Maps a vlastní mapovací funkce Silk.co & rsquos.

Věřte tomu nebo ne, všechny mapy se skládají z jádra jednoduché tabulky. Jak všichni víte, tabulka je tabulka. Díky tomu je zcela zřejmé, že mapa a tabulka jsou si mnohem bližší příbuzní, než by se původně mohlo zdát. Ano, můžete přejít do pokročilejších forem mapování, které vyžadují tzv. & Ldquoshapefiles & rdquo nebo & ldquohexagonal binning & rdquo. Ale dole pod tím vším je vaše tabulka. Stále sledujete?

Základy: Jak formátovat sloupec tabulky pro mapování

Veškeré mapování začíná místem. Takže ve vaší tabulce musí být alespoň jeden sloupec s informacemi o poloze, abyste mohli vytvořit mapu. Různé mapovací stroje mohou tyto informace vyhledávat automaticky nebo můžete tyto informace určit ručně. Ale minimálně potřebujete údaje o poloze v jednom souvislém a konzistentním sloupci tabulky, abyste mohli vytvořit mapu.

Trochu zřejmé? Ano, ale & hellipthere existuje několik způsobů, jak vyjádřit polohu. Trochu jsme to popsali v našem předchozím příspěvku na blogu o přípravě vašeho listu pro vizualizace, takže si zde rekapituluji. Nejjednodušší typ informací o poloze, který si lidé mohou přečíst, je prostý text. Můžeme použít prostý text k popisu země, města, čísla ulice a PSČ nebo prefekta. Kombinace těchto prvků vám obecně poskytne podrobnější grafy polohy. Příklady viz níže:

  • USA = mapové špendlíkové obrázky do středu USA
  • Kalifornie, USA nebo CA, USA = mapové špendlíkové obrázky do středu Kalifornie, USA
  • San Francisco, Kalifornie USA = mapové špendlíky vynesené do centra San Franciska v Kalifornii v USA
  • 156 Second Street, San Francisco, CA = mapové výkresy na konkrétní adresu na Second Street v San Francisku
  • 94941, Kalifornie = mapové obrázky k tomuto PSČ v Kalifornii

Můžete tedy vytvořit velmi základní mapu polohy s kterýmkoli z těchto typů údajů o poloze. Ještě jednu věc, kterou je třeba zvážit - možná budete chtít vytvářet mapy, které zobrazují různé úrovně podrobností. Můžete například vytvořit mapu, která zobrazuje informace o adrese pro prodejní tým nebo pro kupce domů, ale také agregovat tyto informace do PSČ, kraje, státu nebo země.

Pokud tomu tak je, pravděpodobně budete potřebovat jiný sloupec pro každou úroveň podrobností, kterou chcete zobrazit. (Pokročilejší mapovací software to dokáže pomocí informací ze stejného sloupce, ale ne ze všech). Poté můžete vybrat sloupec, který chcete použít pro mapování.

S tímto hedvábím můžete skutečně hrát, abyste viděli některé rozdíly. Pokud kliknete na & ldquoExplore & rdquo a vyhledáte rozbalovací nabídku & ldquolocation & rdquo, můžete vybrat & ldquostate & rdquo, & ldquocountry & rdquo nebo & ldquoregion & rdquo, abyste viděli různá zobrazení stejné tabulky pomocí různých sloupců dat. (Poznámka: Toto je v Silku ruční proces. Jiný mapovací software, který automaticky získává údaje o poloze, může vyžadovat další konfiguraci a změny v nastavení).

Pamatujte také, že mapovací software může být snadno zaměnitelný. Například:

  • & ldquoOrange, USA & rdquo může být město Orange v New Jersey nebo Orange County v Kalifornii
  • & ldquoGeorgia & rdquo je někdy uznáván jako stát a někdy jako země
  • & ldquoWashington & rdquo je obvykle rozpoznán jako město a ne stát, takže je třeba přidat & ldquoWashington State & rdquo k popisu, který neobsahuje jiné identifikační údaje, jako je PSČ nebo poštovní adresa.
  • PR je zkratka pro Portoriko a stát Paran & aacute v Brazílii.

Protože v USA a na světě je tolik míst, byli byste překvapeni, kolik jmen sdílí. Udělejte tedy své údaje o poloze co nejunikátnější a přitom je udržujte na úrovni podrobností, kterou chcete zobrazit.

Pro mírně pokročilejší mapování použijte & ldquolatitude, longitude & rdquo

Můžete také použít hodnoty zeměpisné šířky a délky. Tato dvě čísla jsou všeobecně přijímána napříč mapováním jako způsoby, jak přesně vykreslit umístění na blogu. Toto je nejpřesnější způsob vykreslení bodu na mapě. Bod zeměpisné šířky je svislá orientace na zeměkouli. Zeměpisná délka je vodorovná orientace na zeměkouli. Položili jsme & ldquo + & rdquo nebo & ldquo- & rdquo vedle lat nebo dlouhého čísla, abychom ukázali, zda je bod nad nebo pod rovníkem (pro zeměpisnou šířku) nebo na východ nebo západ od Grand Meridian (zeměpisná délka).

Každý mapovací systém bude přijímat lat-long čísla, i když ne vždy ve stejných formátech. Někteří dávají přednost dvěma číslům odděleným čárkami. Některým se líbí, že jsou v různých sloupcích v tabulce. Bohužel tato čísla pro vás a pro mě nemají smysl, aniž byste měli spoustu zkušeností s mapováním. Díky tomu je velmi obtížné je ručně upravovat.

Pokud se na vašem bodu na mapě zobrazují lat-long čísla, je to pro vaše uživatele docela matoucí. Vidí dva dlouhé řetězce čísel a diví se, co to znamená. I když se rozhodnete nepoužívat lat-long (většina začátečníků se tomu vyhýbá), pochopení jeho fungování je užitečné. To & rsquos, protože každý mapovací program, který dokáže vytvořit mapu s prostým textem, převádí tyto informace na lat-long body a poté je umisťuje na mapu.

Bubliny, barvy a teplo - přidání více informací na vaši mapu

Všichni víme, že tabulky jsou uspořádány do sloupců a řádků. Údaje o poloze máte v jednom nebo více sloupcích. Každý řádek pak odpovídá bodu umístění. Některý mapovací software nemůže snadno zpracovat více řádků se stejnými údaji o poloze. Například několik projektů Kickstarter v San Francisku v Kalifornii jsou všechny různé řádky v tabulce, ale mají stejné hodnoty umístění.

Pokud je to klíčová součást vašich požadavků na mapování, ujistěte se, že používáte mapový program, který to může podporovat. Ne všechny mapovací systémy navíc usnadňují zobrazení vyskakovacího obrázku, když uživatel klikne na místo. Přidáním obrázků je vaše mapa mnohem silnější připojením fotografií k místům. To může být obzvláště silné, když je osoba na fotografii.

Ve vašem řádku jsou pravděpodobně další data, která lze použít, aby byla vaše mapa zajímavější. U většiny jednoduchého mapovacího softwaru můžete hodnotě řádku přiřadit barvu. Například na této mapě projektů Kickstarter vidíte, že každému bodu je přiřazena barva odpovídající poli projektu. To funguje nejlépe pro text, ale může to fungovat i pro čísla (nebo ještě lépe pro rozsahy čísel).

Můžete také použít libovolné číslo na řádku k vytvoření čísla nebo bublinového vykreslení. Na této mapě se projekty s větším financováním zobrazují jako větší bubliny. Některý mapovací software (například Silk) může agregovat číselné hodnoty pro stejné místo. Jiní to nedělají. Zde je mapa top 10 technologických projektů Kickstarteru, pokud jde o přislíbené dolary.

Jedním z nejlepších způsobů, jak použít mapu, je zobrazit rozsah hodnot jako rozsah intenzity barev. Lidské oko tyto rozsahy vnímá pěkně. Je to úžasný způsob, jak ukázat jemné rozdíly ve smysluplném formátu. Zde je dobrý příklad tepelné mapy od Guardianu, která ukazuje nejchudší a nejbohatší regiony Spojeného království. (Poznámka: toto je něco, co Silk nedělá právě teď, ale udělá to v blízké budoucnosti).

Doporučení pro spletité tabulky a mapy

Mapy jsou jedním z nejlepších a jedním z nejvíce zneužívaných typů vizualizace dat. Zde je několik základních věcí, které vám pomohou zabránit tomu, aby vaše mapy byly relevantní a čitelné. Můžete je také použít na své tabulky.

  • Na špendlíky mapy neumísťujte příliš mnoho textu. Tento text je téměř nemožné číst na mobilních zařízeních a vypadá přeplněně. Pokud vytváříte z tabulky, nezapomeňte upravit obsah sloupců určených jako text odstavce.
  • Nedávejte na jednu mapu příliš mnoho míst. Mnoho, mnoho kolíků, které sedí vedle sebe nebo na sebe, má za následek naprostý chaos. Může také dojít k selhání vašeho smartphonu uživatele nebo rsquos, protože většina map je vytvářena živě, když si uživatel stáhne mapová data. Obvykle to zvládnete přidáním filtrů nebo nějakým způsobem omezíte počet míst. Obecně platí, že je třeba se dívat na více než 100 bodů na mapě.
  • Nepoužívejte příliš mnoho barevných štítků. Například použití více než 15 barevných štítků obvykle znamená, že štítky označujete ve více odstínech stejné barvy. Rozdíl je obtížný. Pak můžete chtít sloučit podobné hodnoty v tabulce (například & ldquosoftware & rdquo a & ldquoapp & rdquo), aby byly vaše barevné štítky lépe čitelné.
  • Nepoužívejte vykreslování čísel, pokud existují velmi velké rozdíly mezi hodnotami vykreslenými na místě. Dokážete si představit, že byste se pokusili vidět obraz o šířce 2 pixely a obraz o šířce 1 milion pixelů? Větší obrázek by přemohl menší. To platí také pro číselné grafy. Podobně příliš malý rozsah bude mít za následek bublinové grafy, které jsou příliš podobné, aby ukázaly rozdíly. Z tohoto důvodu někdy doporučujeme použít hrubé hodnoty k zobrazení velikosti grafu nebo procentuálních změn pomocí číselných řad.

Děkujeme za přečtení a vyzkoušejte Silk pro mapování!

Doufejme, že vám tento průvodce pomohl začít přemýšlet o základním mapování. Když se naučíte vytvářet mapy z tabulek, naučíte se jednu z nejužitečnějších aplikací pro Excel nebo Tabulky Google, jak vyndat vaše data z formátu tabulky a proměnit je v něco, co každý pozná. Pokud máte dotazy nebo zpětnou vazbu, dejte nám vědět. Jako vždy rádi pomůžeme, pokud máte otázky, jak používat Silk pro mapování. Napište nám e-mail nebo ping na Twitteru.


Označení formuláře pro odeslání údajů

kde budete požádáni o své jméno, e-mailovou adresu, kompletní řadu kódů značek, kterou jste obdrželi (například AABC500-999, AXYZ300-349), počet přijatých / použitých značek a zobrazí se tlačítko k vyhledání a nahrání souboru z tvůj počítač.

Pokud nemůžete zadat svá data do tabulky, ale přesto chcete svůj list nahrát jako soubor PDF nebo jiný soubor s obrázkem, pojmenujte jej ve formátu: tagyear-firstname-lastname spolu s příslušnou příponou pro daný typ souboru (.pdf pro soubory PDF a .jpg nebo .png pro jiné obrazové soubory) a postupujte podle zbývajících pokynů výše.

Vaše údaje prosím zasílejte pouze jednou metodou (nejlépe online). To znamená, že pokud zadáte své údaje online, neposílejte prosím poštou také své listy.

Označení panovníci pozorovaní nebo získaní ve Spojených státech, Kanadě a severním Mexiku („domácí vymáhání“) jsou často nalezeni lidmi, kteří nejsou obeznámeni s programem značení Monarch Watch. Jsou přesměrováni, aby zadali informace o obnovení (kompletní kód značky, datum, umístění a kontaktní informace) prostřednictvím Formulář pro obnovení značky Monarch Watch aby mohl být přidán do naší databáze.

Většina obnovených značek je získána z centrálního Mexika. Na začátku každého roku navštěvujeme přezimující weby, zejména El Rosario a Sierra Chincua, kde nakupujeme značky od průvodců a členů ejido. Poměr neoznačených a označených panovníků je poměrně vysoký a v průměru trvá několik hodin, než se každá značka nachází mezi mrtvými motýly na stezkách a pod stromy pokrytými panovníkem. Za každou značku platíme přibližně 5 USD, přiměřená kompenzace za čas a energii vynaloženou na jejich vyhledání.

Obnovení značky Monarch Watch

& # x2022 Obnova značky ze středního Mexika (hlášeno od 1994-2021)
Tento seznam je ve výchozím nastavení seřazen podle sezóny přehledu (2020–1993) a poté podle kódu značky.

Níže jsou k dispozici certifikáty pro obnovení značky jako soubory PDF, které si můžete stáhnout, vyplnit údaje o značce a vytisknout pro zobrazení. Certifikáty jsou určeny k tisku na standardní list 8-1 / 2 x 11 & quot (US Letter):

Certifikát Tagger: & nbsp & nbsp & nbspOsvědčení reportéra:

Část nákladů na značkovací soupravy se pokouší pokrýt úsilí obnovy. Pokud je však v zimovištích vysoká úmrtnost, je také vysoký počet obnovených prostředků a náklady na nákup značek přesahují tyto prostředky. Daňově odečitatelné příspěvky do Monarch Watch, které vám pomohou vyrovnat náklady spojené s provozováním značkovacího programu, jsou vždy vítány a velmi oceňovány:

Pokud byste raději poslali příspěvek v daru nebo máte nějaké dotazy, navštivte Giving in Support of Monarch Watch.

Děkuji za vaší podporu!

DODATEČNÉ INFORMACE

KDY ZAČÍNÁ ZNAČENÍ?

Značkování by mělo začít na začátku až polovině srpna severně od 45N zeměpisné šířky (např. Minneapolis), koncem srpna na jiných místech severně od 35N (např. Oklahoma City, Fort Smith, Memphis, Charlotte) a v září a začátkem října v oblastech jižně od 35N zeměpisné šířky .

TERMÍNY MIGRACE MIGRACE

Následující tabulka poskytuje obecné vodítko pro to, kdy by měl být na každé zeměpisné šířce pozorován dobrý počet panovníků. Tyto předpovědi jsou odvozeny ze zpráv Monarch Watch, pozorování z první ruky a záznamů tisíců označených motýlů, které byly v průběhu let obnoveny. Záznam migrace na konkrétních místech pro daný rok se může od tohoto celkového vzorce lišit, ale ukázalo se, že je pozoruhodně konzistentní, když je považován za fenomén velkého rozsahu. Jako takový má fenologii a je předvídatelný. Všimněte si, že jsme použili střed jako předpokládané datum, nikoli jako průměr. Nemáme dostatek informací o toku migrace, abychom vytvořili průměr. Distribuce migrantů se dále nejeví jako normální křivka ve tvaru zvonu, ale jako křivka, která je silně posunuta doleva. Proto jsme při odhadu doby vrcholové hojnosti použili 12denní interval se 7 dny před středem a 4 dny po středě.

Jak bylo uvedeno výše, jedná se o obecný vzorec. Je pravděpodobné, že bude pozměněno povětrnostními vzory, které zpomalují, jako je silný jihozápadní vítr, nebo urychlí migraci, jako je řada rychle se pohybujících studených front přicházejících ze severozápadu. Podobně bude pravděpodobně změněn způsob migrace podél pobřeží v důsledku silného čelního větru nebo bouří, které mají za následek zametání monarchů směrem k pobřeží na zadní straně front.

STŘEDNÍ BODY A ŠPIČKY MIGRACE MONARCH LATITUDOU

Zeměpisná šířka Střed Vrchol v hojnosti panovníka
49 26. srpna 18. - 30. srpna
47 1. září 24. srpna - 5. září
45 6. září 29. srpna - 10. září
43 11. září 3. - 15. září
41 16. září 8. - 20. září
39 22. září 14 .-- 26. Září
37 27. září 19. září - 1. října
35 2. října 24. září - 6. října
33 7. října 29. září - 11. října
31 12. října 4. – 16. Října
29 18. října 10. - 22. října
27 23. října 15. - 27. října
25 28. října 20. října - 1. listopadu
23 4. listopadu 27. října - 8. listopadu
21 11. listopadu 3. - 15. listopadu
19.4* 18. listopadu 10. - 22. listopadu

* Tato zeměpisná šířka představuje obecnou blízkost přezimujících kolonií. Kolonie monarchy v El Rosario je obvykle otevřena pro veřejnost kolem 18. listopadu.

MOTÝLOVÉ SÍTĚ

Kvalitní motýlkové sítě jsou k dispozici v obchodě Monarch Watch Shop (položka č. 120003 shop.monarchwatch.org nebo 1-800-780-9986). Otevření jakékoli sítě by mělo mít průměr 12 "nebo více a taška na síť by měla být alespoň 24" hluboká, aby umožnila zachycení motýlů na konci sítě, aniž by je poškodila. Pytle na síť mohou být vyrobeny z různých materiálů, ale je vhodné zvolit průhledné materiály, které se nebudou snadno trhat, protože síť je přehazována vegetací. Síť by měla být také dostatečně malá, aby se panovníci nebyli schopni volně kroutit.

ZACHYCENÍ MONARCHU

Během letu je obtížné chytit monarchy. Nejlepší je najít panovníky, kteří se živí květinami nebo úkryty, pozdě v den nebo brzy ráno, abyste maximalizovali své úsilí.S motýlkovou sítí v ruce se přibližujte pomalu (pokud je to možné zezadu), protože náhlý pohyb vyleká motýly k letu. Rychle zametejte síť dopředu a překlopte konec brašny přes rukojeť, abyste zachytili motýla hluboko v brašně. Sbalte konec brašny, aby se křídla motýla zavřela přes jeho záda. Položte palec a ukazováček na přední hranu křídel (z vnějšku sítě) a poté se natáhněte do sítě, abyste pevně uchopili hrudník a odstranili motýla pro označení.

UCHOVÁVÁNÍ ŽIVÝCH MONARCHŮ

Pokud je shromážděno více panovníků, než je možné okamžitě označit, mohou být uloženi do papírové trojúhelníkové nebo skleněné obálky (obálka razítka). Chcete-li skladovat déle než několik hodin, tj. Přes noc nebo až 2 dny, vložte obálku do plastové krabice nebo zipového sáčku v chladničce. Chladná teplota zpomalí jejich aktivitu. Ujistěte se, že motýly chraňte před sluncem, než je ochladíte. Aby motýli nevyschli a neumírali, vložte do nádoby vlhký papírový ručník.

IDENTIFIKACE RODU DOSPĚLÝCH MONARCHŮ

Jakmile se seznámíte s dospělými monarchy, určení pohlaví je relativně snadné. Muži mají zvětšený váček uprostřed podél žíly, která je přímo pod buňkou discal na zadním křídle (viz níže). U druhů úzce souvisejících s panovníkem je to zdroj feromonů používaných při námluvách. Zdá se, že sáčky nejsou u monarchy funkční. Samicím tyto vaky chybí a zdá se, že mají silnější žíly než muži - to je vlastně jen rozdíl v pigmentaci. Po důkladném vyšetření se muži a ženy také výrazně liší v anatomii na špičce břicha.

ZADNÍ NEBO DIVOKÉ MONARCHY?

V našem datovém listu označování se ptáme, zda byl označený monarcha chován nebo divoce. Pro účely označování dat by dospělí monarchové chovaní z vajíčka, larev nebo kukly měli být považováni za ZADNÍ (R) a monarchové odchovaní jako dospělí motýli by měli být označeni jako DIVOKÉ (W). Také by vás mohl zajímat článek „Označování divokých a chovaných panovníků: Osvědčené postupy“ zveřejněný 9. července 2019 prostřednictvím blogu Monarch Watch Blog.

NEJLEPŠÍ POSTUPY COVID-19

Pandemie Covid-19 způsobila, že jsme si všichni znovu promysleli, jak postupujeme při našich běžných činnostech. Monarch Watch doufá, že tento rok najdete způsob, jak označit monarchy. Označování lze provádět bezpečně a my potřebujeme, abyste byli v bezpečí. Při označování noste masku a udržujte vzdálenost nejméně 6 stop, pokud k vám přistoupí lidé, kteří nejsou členy vaší nejbližší rodiny. Pokud označujete přátele nebo jiné, povzbuzujte všechny, aby nosili masky a udržovali také společenský distancování. Především si užívejte zážitek a buďte v bezpečí.


Jak zahrnout a formátovat více řádků v inforview z cartoDB - Geografické informační systémy

Momentálně si prohlížíte archivovanou verzi Topic Physical Data Models. Pokud byly publikovány aktualizace nebo revize, najdete je na Fyzické datové modely.

Konstrukce v rámci konkrétní implementace softwaru pro správu databází řídí vývoj fyzického datového modelu, který je produktem procesu návrhu fyzické databáze. Fyzický datový model dokumentuje, jak se mají data ukládat a přistupovat k nim na úložném médiu počítačového hardwaru. Fyzický datový model je závislý na konkrétních datových typech a indexovacích mechanismech používaných v softwaru systému pro správu databáze. Datové typy, jako jsou celá čísla, reálná čísla, řetězce znaků a mnoho dalších, mohou vést k různým strukturám úložiště. Mechanismy indexování, jako jsou regionální stromy a hash funkce a další, vedou k rozdílům ve výkonu přístupu. Možnosti modelování fyzických dat o datových typech a mechanizmech indexování souvisejících se strukturami úložiště zpřesňují podrobnosti návrhu fyzické databáze. Datové typy spojené se strukturami ukládání polí, záznamů a souborů společně s přístupovými mechanismy k těmto strukturám podporují (omezují) výkon návrhu databáze. Protože veškerý software běží pomocí operačního systému, musí být struktury implementace polí, záznamů a souborů převedeny do konstrukcí operačního systému, aby mohly být implementovány. Všechny struktury úložiště jsou tedy závislé na operačním systému a konkrétním hardwaru, který je hostitelem softwaru pro správu dat.

Poslední verze záznamu „Fyzické datové modely“ může být citována jako:

Nyerges, T. (2017). Fyzické datové modely. The Geographic Information Science & amp Technology Body of Knowledge (1st Quarter 2017 Edition), John P. Wilson (ed.). doi: 10.22224 / gistbok / 2017.1.1

Tato položka byla poprvé zveřejněna 24. února 2017.

Starší verze „Fyzických modelů“ jsou k dispozici v následujících vydáních:

Datový model. Existuje mnoho definic datového modelu, ale existují dva hlavní pohledy. Nejkomplexnější definice datového modelu pochází od Edgara Codda (1980): Datový model se skládá ze tří složek: 1) datové struktury, 2) operace s datovými strukturami a 3) omezení integrity pro operace a struktury. Druhá perspektiva vychází z Jamese Martina (1976) a dalších, kteří vyvinuli myšlenku datových (základních) strukturních diagramů. Jako takový je v souladu s první složkou vyjádřenou Coddem (1980) a v této jednoduchosti je popularizovanější verzí. Používáme zde popularizovanější verzi. Druhá a třetí složka Codda (1980) jsou však nezbytné pro úplné pochopení toho, jak se z dat a odvození dat stávají informace.

Fyzický datový model. Překlad logického modelu do fyzických úložných struktur a přístupových mechanismů k dosažení výkonu v konkrétním softwaru pro správu databáze. (Simsion a Witt 2005, s. 17)

Jednu z nejkomplexnějších definic datového modelu poskytl Edgar Codd (1980) deset plus let poté, co vytvořil relační datový model (Codd 1970). Coddův zájem pramenil z vyjasnění logického charakteru datového modelu, na rozdíl od jeho fyzické implementace. Stejně jako při charakterizaci koncepčních a logických datových modelů nalezených v samostatných položkách GIS & ampT Body of Knowledge je z pohledu návrhu databáze běžnějším a populárnějším chápáním datového modelu to, že definuje strukturu a zamýšlený význam dat (západ 2011 , s. 5). Coddův (1980, s. 112) podrobnější pohled však charakterizuje datový model, který se skládá ze tří složek: 1) soubor typů datových struktur (stavební kameny jakékoli databáze, která odpovídá tomuto modelu) 2) soubor operátorů nebo odvozovací pravidla, která lze použít na jakékoli platné instance datových typů uvedených v (1), k načtení nebo odvození dat z kterékoli části těchto struktur v libovolné požadované kombinaci 3) soubor obecných pravidel integrity, která implicitně nebo explicitně definovat sadu konzistentních stavů databáze nebo změny stavu nebo obojí - tato pravidla mohou být někdy vyjádřena jako pravidla insert-update-delete. Perspektiva, kterou nabízí West (2011), je v zásadě první složkou, kterou nabízí Codd (1980). V tomto popisu fyzikálních datových modelů zdůrazňujeme příspěvek k pohledu, který poskytli Martin (1976) a West (2011). Poukazujeme však na to, že Coddova (1980) definice poskytuje další pohled zvláště užitečný pro pochopení návrhu softwaru pro správu dat kromě návrhu databáze.

V souladu s využitím datových modelů popisuje datové modelování proces návrhu databáze složený z vytváření koncepčních, logických a fyzických datových modelů za účelem vytvoření plně implementovatelného návrhu databáze. Fyzický datový model je vyvinut pro třetí ze tří úrovní na základě návrhu logického datového modelu a právě tento fyzický datový model je tématem této položky v GIS & ampT Body of Knowledge. Fyzický datový model dále charakterizuje popis konstrukcí logického datového modelu z hlediska implementace relevantní pro konkrétní software pro správu dat. Přidává informace o strukturách úložiště plus podrobnosti o přístupu k datům, které umožňují a / nebo omezují výkon. Fyzický datový model je operační model charakterizující databázi pracující v softwarovém a hardwarovém prostředí zvoleném pro implementaci.

Všechny softwarové balíčky systému pro správu databází (DBMS) do nich vkládají fyzický datový model jako rozšíření logického datového modelu, a tedy i formalismus, na kterém je logický datový model založen. Položka GIS & ampT BoK pro logický datový model popisuje několik typů logických datových modelů, např. relační, graf, objektově orientovaný. S ohledem na tuto perspektivu je jasné, proč je software pro správu dat povolen a omezen logickým modelem, který řídí dostupné možnosti. Tabulky, objekty, pole atributů a vztahy datových logických struktur jsou implementovány jako struktury fyzického ukládání dat s mechanismy přístupu k datům pro primární a cizí klíče. Logické operace a jejich fyzická implementace se používají k odvození logických struktur a jejich uložení z hlediska úložných struktur. Pravidla integrity omezují struktury a operace v logickém i fyzickém smyslu.

V 90. letech mnoho designérů softwaru GIS bagatelizovalo jednoduché, ale robustní struktury relačního modelu pro logickou organizaci dat (Codd 1970). Relační tabulky se sloupci pro pole atributů a řádky s instancemi pro entity podporují duplicitu geoprostorových dat, které charakterizují logické vztahy, např. topologické vztahy. Více nedávno, aby se zabránilo duplicitě v geoprostorovém kontextu, vývojáři relačních datových modelů rozšířili datové typy tak, aby zahrnovaly abstraktní datové typy dostatečně expresivní pro geoprostorové struktury. Kromě toho se k vytvoření logické prostorové struktury pro pokročilé aplikace používá další software, který se nazývá úložiště objektů, čímž se rozšiřuje schopnost strukturování relačního modelu. Datový model geodatabáze společnosti Esri používá tuto strategii, kde se relační model používá k ukládání instancí souřadnic dat na fyzické úrovni. Tato změna v přístupu přišla s příchodem „odstupňovaného“ designu softwaru, který zavedl flexibilitu reprezentace na logické úrovni při zachování robustních implementačních struktur, zejména když je pro podporu víceuživatelských databázových prostředí nutná správa podnikových dat.

Jak již bylo zmíněno dříve, rozdíly mezi softwarem DBMS v kontextu GIS lze připsat rozdílu v logickém modelu, pokud jde o typy logických prostorových dat (datové struktury), odpovídající operace a pravidla, která jsou implementována za účelem zachování integrity pro generování informací. I v rámci typů však mohou existovat další rozdíly mezi způsobem, jakým každý softwarový systém implementuje základní datové typy, např. Celá čísla, reals a řetězce znaků. Právě tyto rozdíly činí databáze fyzicky odlišnými. Například i v prostředí geodatabáze prostorového datového motoru (více uživatelů) Esri, kde může více platforem DBMS implementovat geodatabázi, se geodatabáze, i když jsou podobné na logické úrovni, liší na fyzické úrovni, protože psaní je implementováno odlišně. Kromě toho je mnoho logických tabulek v relačním modelu často uloženo v jednom (nebo velmi málo) fyzických souborech (operační systém), aby se urychlil výkon implementace. Každý z nich to však dělá svým vlastním způsobem, díky kterému je implementace speciální pro konkrétní software. Tyto rozdíly ve formátování fyzických souborů mohou umožnit různé úrovně výkonu pro stejnou logickou reprezentaci dat.

Fyzický datový model rozšiřuje a prohlubuje strukturování logických dat o fyzické úložné struktury související s poli, záznamy a soubory implementovanými v softwaru. Protože veškerý software běží na operačním systému, musí být pole, záznamy a soubory přeloženy na úroveň operačního systému, aby mohly být implementovány. Všechny struktury úložiště jsou tedy závislé na operačním systému a konkrétním hardwaru, který je hostitelem softwaru pro správu dat.

3.1 Datové typy pro datová pole

Fyzický datový model používá dobře definované formáty datových typů, které jsou často jedinečné pro implementaci softwaru DBMS, i když se mezi softwarovými implementacemi ne zcela liší. Například v následující tabulce je uveden seznam datových typů implementovaných v systému pro správu databáze PostgreSQL.

Tabulka 1. Vybrané datové typy PostgreSQL

Bitový řetězec s pevnou délkou
Kde velikost je délka bitového řetězce.


Co je Google BigQuery?

Google BigQuery je cloudová analytická databáze vytvořená pro obrovské datové sady, jako je GDELT & # 8217s. Využívá infrastrukturu Google & # 8217s k povolení interaktivních dotazů SQL proti mnohametabajtovým datovým souborům a archivům s desítkami bilionů řádků. Dotazy se odesílají prostřednictvím rozhraní REST API a vyjadřují se ve standardním SQL, který lze rozšířit pomocí uživatelsky definovaných funkcí JavaScriptu pro pokročilé dotazy. Několik set terabajtů nových dat (dávková a streamovaná) každý den načtou zákazníci do BigQuery, kteří jsou okamžitě k dispozici pro dotazování. Tisíce procesorů mohou být využity na jeden dotaz, což vrací rychlé výsledky bez nutnosti indexování nebo dělení dat.


Úvod do internetových GIS a geoprostorových webových služeb

  • Úvod do internetového GIS: V rámci projektu možná budeme chtít umístit na web nějaké interaktivní mapy. Pro přehled internetových technologií a možností GIS používáme sadu powerpointových snímků ze třídy Fall GIS, 11.520. Tyto snímky byly původně sestaveny pro internetový sešit GIS vyvinutý profesorem Zhong-Ren Pengem (z U. Wisconsinu, Milwaukee) a mnou (Joe Ferreira) pro použití na seminářích, které jsme učili pro neziskovou asociaci městských a regionálních informačních systémů (URISA). Verze snímků 11.520 obsahuje některé doplňky od profesora Mikea Flaxmana a je k dispozici na adrese: http://mit.edu/11.520/www10/lectures/internet_gis08_slides.pdf.
  • Úvod do geoprostorových služeb: Doporučujeme vám zkontrolovat zbytek spolu s poznámkami k přednáškám o GIS Web Services z jiné třídy: http://mit.edu/11.520/www10/lectures/lecture_webgis_intro.html a související laboratorní cvičení: http: // mit .edu / 11.520 / www10 / labs / lab8 / lab8.html Dozvíme se o něco více, až přijde čas na projekt, abychom některé z našich výsledků umístili na web.
    • MassGIS: http://mass.gov/mgis
      • K výše uvedeným vrstvám MassGIS lze přistupovat jako k webovým službám WMS a WFS kompatibilním s OGC, jak je vysvětleno v poznámkách k přednášce z minulého týdne a na tomto webu MassGIS: https://wiki.state.ma.us/confluence/display/massgis/Home
      • Ukázková adresa URL požadující obrázek WMS (mapa ulice) pomocí webových služeb MassGIS: (zkuste vložit do prohlížeče):
        • Zde je odkaz použitý (výše) pro přístup k vrstvě GISDATA_EOTMAJROADS_ARC hlavních silnic.
        • Nástroje pro mapování webu
          • Po jarních prázdninách Mike Foster představí nástroje Leaflet a CartoDB, které usnadní vytváření webových mapovacích služeb
          • Před úterý 29. března v laboratoři proveďte výukový program DUSPViz, „Webové stránky - část 1: Úvod do webových stránek, HTML a CSS“:
          • vyberte * z travel_time_1994 kde con_time & gt80
          • 11 řádků za 22 milisekund

          Jak zahrnout a formátovat více řádků v inforview z cartoDB - Geografické informační systémy

          Společnost VAERS přijímá zprávy o nežádoucích příhodách a reakcích, ke kterým dojde po očkování. Poskytovatelé zdravotní péče, výrobci vakcín a veřejnost mohou zasílat zprávy do VAERS. I když je velmi důležité při monitorování bezpečnosti vakcín, samotné zprávy VAERS nelze použít k určení, zda vakcína způsobila nebo přispěla k nežádoucí události nebo nemoci. Zprávy mohou obsahovat informace, které jsou neúplné, nepřesné, náhodné nebo neověřitelné. Většina zpráv pro VAERS je dobrovolných, což znamená, že jsou předmětem předsudků. To vytváří specifická omezení toho, jak lze data použít vědecky. Údaje ze zpráv VAERS by měly být vždy interpretovány s ohledem na tato omezení.

          Silnou stránkou VAERS je, že má národní rozsah a může rychle poskytnout včasné varování před bezpečnostním problémem vakcíny. Jako součást multisystémového přístupu CDC a FDA k monitorování bezpečnosti vakcín po povolení je VAERS navržen tak, aby rychle detekoval neobvyklé nebo neočekávané vzorce nežádoucích účinků, známé také jako „bezpečnostní signály“. Pokud je ve VAERS nalezen bezpečnostní signál, lze provést další studie bezpečnostních systémů, jako je projekt CDC Vaccine Safety Datalink (VSD) nebo projekt Clinical Immunization Safety Assessment (CISA). Tyto systémy nemají stejná omezení jako VAERS a mohou lépe posoudit zdravotní rizika a možné souvislosti mezi nežádoucími účinky a vakcínou.

          • Poskytovatelům vakcín se doporučuje, aby společnosti VAERS hlásili jakékoli klinicky významné zdravotní problémy po očkování, bez ohledu na to, zda si myslí, že příčinou byla vakcína.
          • Zprávy mohou obsahovat neúplné, nepřesné, náhodné a neověřené informace.
          • Samotný počet hlášení nelze interpretovat ani použít k dosažení závěrů o existenci, závažnosti, frekvenci nebo míře problémů souvisejících s vakcínami.
          • Údaje VAERS jsou omezeny na zprávy o nežádoucích účincích vakcín obdržené mezi rokem 1990 a posledním datem, pro které jsou údaje k dispozici.
          • Údaje VAERS nepředstavují všechny známé informace o bezpečnosti vakcíny a měly by být interpretovány v kontextu jiných vědeckých informací.

          Data VAERS mají svá omezení. Zpráva pro VAERS neznamená, že vakcína způsobila nežádoucí účinek, pouze že k nežádoucímu účinku došlo nějakou dobu po očkování. Přečtěte si více o interpretaci dat VAERS na Další informace: Omezení dat.

          Výskyt: Hlášení nežádoucích účinků po imunizaci (AEFI) předložené systému hlášení nežádoucích účinků vakcín. Charakteristiky události zahrnují hlášené příznaky, typ vakcíny, název a výrobce, počet dní mezi očkováním a nežádoucím účinkem, datum očkování, datum hlášení, zda byla událost považována za závažnou, jak byl výsledek události kategorizován, zda se pacient uzdravil a věková skupina pacienta, pohlaví a domovský stav.

          Populace: Všechny osoby hlásící nežádoucí účinky po očkování, hlášení přijatá od června 1990 do minulého pátku. Zprávy jsou aktualizovány každý týden a zahrnují zprávy zpracované do předchozího pátku.

            Osoba a místo
        • Stáří
        • Sex
        • Stát / území
          Charakteristika události:
        • Příznaky - klasifikovány pomocí Medical Dictionary for Regulatory Activities (MedDRA)
        • Kategorie události - popisuje výsledek události
        • Obnoveno - označuje, zda se pacient zotavil
        • Vážné - označuje, zda byla událost klasifikována jako vážná
        • Interval nástupu - počet dní po očkování, kdy se objevily příznaky
        • Dny v nemocnici - počet dnů hospitalizace
        • Vaccine Administered By - veřejná, soukromá, jiná, vojenská, pracovní, lékárna, senior, škola, neznámá agentura
        • Vakcína zakoupená - veřejná, soukromá, jiná, vojenská, neznámá agentura
        • Verze formuláře zprávy - vše, VAERS-1, VAERS 2.0
        • VAERS ID - jedinečné identifikační číslo pro tuto událost
        • Číslo projektu výrobce / imm - číslo projektu výrobce / imunizace, je-li k dispozici
          Charakteristika vakcíny:
        • Vakcínové výrobky - typ a název vakcíny
        • Výrobci - výrobci vakcín
        • Dávka vakcíny - počet dávek vakcíny podaných pro vakcínu
        • Šarže vakcíny - číslo šarže vakcínového produktu
          Textová pole z formuláře VAERS:
        • Popis nepříznivé události
        • Laboratorní data
        • Aktuální nemoc
        • Nežádoucí účinky po předchozích očkováních
        • Léky v době očkování
        • Historie / Alergie
          Charakteristiky data:
        • Rok a měsíc očkováno
        • Vykázán rok a měsíc
        • Byla přijata zpráva o roce a měsíci
        • Rok a měsíc nástupu nežádoucí příhody
        • Rok a měsíc smrti
        • Přečtěte si prosím následující témata:

          Další informace najdete v následujících tématech:
          Rychlý návod
          Krok 1: Uspořádejte rozložení tabulky
          Krok 2: Vyberte příznaky
          Krok 3: Vyberte charakteristiky vakcíny
          Krok 4: Vyberte místo, věk a pohlaví
          Krok 5: Vyberte další charakteristiky události
          Krok 6: Hledání textových polí
          Krok 7: Vyberte data, kdy byla událost nahlášena
          Krok 8: Vyberte data, kdy byla zpráva přijata
          Krok 9: Vyberte data očkování
          Krok 10: Vyberte data nástupu nepříznivé zdravotní události
          Krok 11: Vyberte data úmrtí
          Krok 12: Další možnosti

          • Chcete-li mapovat svá data, musíte pro seskupení výsledků vybrat geografickou polohu jako „By-Variable“, například State.

          Vyberte až pět proměnných, které slouží jako klíče pro seskupení dat. Můžete například vybrat seskupit (shrnout, stratifikovat, indexovat) svá data podle roku očkovaných a podle závažných, abyste mohli porovnat počet závažných a nezávažných hlášení každý rok.

          • Výchozí měřítka jsou počty a procenta z celkového počtu. Celkový počet událostí, které odpovídají vašim kritériím dotazu, se také zobrazuje na kartě Výsledky v oblasti zpráv nad tabulkou.
          • O volitelných opatřeních:
            Pokud si přejete odeslat položky z textových polí ve formuláři zprávy VAERS, zaškrtněte políčka v části Nepovinná opatření v části 1 na kartě Požadavek. Pokud požadujete některá z volitelných opatření, musíte výsledky seskupit podle VAERS ID. Pokud tak učiníte, počty a procenta jsou ve výchozím nastavení deaktivována. Počty a procenta můžete zobrazit pomocí nabídky „Rychlé možnosti“ na kartě Výsledky.
          • O grafech:
            Nemůžete vytvářet grafy, pokud vaše data obsahují více než dvě By-proměnné.
          • O mapách:
            Chcete-li vytvořit mapu, musíte požadovat data s proměnnou geografického umístění, například State, jako „By-Variable“. Poté klikněte na kartu Mapa.

          Sloupec Hlášené události zobrazuje souhrnný počet nebo četnost výskytu vybraných kategorií v požadavku na data. Například když jsou data seskupena podle příznaků, pak sloupec Hlášené události zobrazuje počet výskytů konkrétního příznaku ve zprávách zahrnutých v požadavku na údaje, což neznamená, že se jedná o počet osob postižených příznakem, ani celkový počet jedinečných událostí. Toto je počet případů, kdy je konkrétní příznak zmíněn ve zprávách o událostech.

          • Události a zprávy nejsou stejné. Například jedna událost má jednu „primární“ nebo počáteční zprávu a může mít také několik následných nebo následných zpráv. Od ledna 2011 jsou v datech zahrnuty pouze primární přehledy.
          • Některé položky mohou mít více než 1 výskyt v každé jednotlivé zprávě o události, například Symptomy, Vakcínové produkty, Výrobci a Kategorie událostí. Pokud jsou data seskupena podle kterékoli z těchto položek, může počet ve sloupci Hlášené události překročit celkový počet jedinečných událostí. Pokud se zobrazí procenta, pak v takových případech přidružené procento celkových jedinečných přehledů událostí překročí 100%. Například počet zmíněných příznaků pravděpodobně překročí počet hlášených událostí, protože mnoho hlášení obsahuje více než 1 příznak. Pokud se v jedné sestavě vyskytne více než 1 příznak, pak je procento příznaků k jedinečným událostem více než 100%. Další informace najdete v tématu více zmínek.

          Sloupec Procent ukazuje procento případů tohoto řádku ve srovnání s celkovým počtem jedinečných událostí ve vašem dotazu. Počet jedinečných událostí je uveden v záhlaví sloupce.

          • Procenta mohou přesáhnout 100% z celkového počtu jedinečných událostí. Například počet zmíněných Příznaků pravděpodobně překročí počet hlášených událostí, protože mnoho hlášení obsahuje více než 1 Příznak. Pokud se v jedné sestavě vyskytne více než 1 příznak, pak je procento příznaků k jedinečným událostem více než 100%. Mezi položky, které mohou mít více výskytů v libovolné jednotlivé zprávě o události, patří Symptomy, Vakcínové produkty, Výrobci a Kategorie událostí. Pokud jsou data seskupena podle těchto položek, pak souhrnné součty a související procenta mohou překročit počet jedinečných událostí. Další informace najdete v tématu více zmínek.
          • Při výběru libovolného volitelného opatření musíte seskupit podle ID VAERS.
          • Jsou-li zobrazeny volitelné míry, počty a procenta jsou ve výchozím nastavení deaktivována. Počty a procenta můžete zobrazit pomocí nabídky „Rychlé možnosti“ na kartě Výsledky.
          • Limit pro počet řádků vrácených v jakékoli jednotlivé sadě výsledků je nižší, pokud výsledky obsahují volitelná textová pole, kvůli velikosti těchto polí. Aktuální limit pro výsledky s volitelnými měřítky je 10 000 řádků. Pokud váš požadavek přesahuje limit, můžete zkusit kritéria zúžit. Například spusťte samostatné dotazy pro každý požadovaný rok dat nebo pro každé pohlaví.

          Zadejte libovolný požadovaný popis, který se zobrazí jako nadpis s vašimi výsledky.

          Vyberte konkrétní příznaky dotazu. Kódování zpráv VAERS vyžaduje pečlivou interpretaci. Veškerý narativní text převzatý z původních zpráv VAERS je klasifikován podle konceptů MedDRA (Medical Dictionary for Regulatory Activities). Příznaky představují zdravotní stav (y) v popisu nepříznivé události a laboratorních datech z formuláře zprávy VAERS.

          • Vyberte příznaky popisující nežádoucí účinky. Výchozí výběr jsou všechny příznaky.
          • Můžete vyhledat odpovídající slovo a zobrazit podrobnosti popisující příznaky spojené s konkrétním kódem MedDRA. Viz Jak mohu použít vyhledávač? pro pomoc.
            Tipy:
            • Klepněte na kartu Hledat nad seznamem příznaků, které chcete vyhledat.
            • Jakmile vyberete položku v seznamu, kliknutím na kartu Podrobnosti nad seznamem zobrazíte podrobnosti o vybraných položkách.
            • Nechte pole prázdné nebo použijte * Všechny * k výběru všech hodnot.
            1. Pomocí horního tlačítka „Přesunout“ vložte termíny pro horečku do horního pole v části „Vybrat záznamy“ vlevo.
            2. Pomocí druhého tlačítka „Přesunout“ vložte výrazy pro vyrážku do druhého pole označeného „A některá z těchto položek“.
            3. Chcete-li přidat další skupinu, klikněte na tlačítko „Přidat další sekci“ pod políčky.
            1. Klikněte na odkaz pro Pokročilý režim (pokud je povolen JavaScript).
            2. Zadejte kód do pole Výběr, jeden kód na každý řádek. Do polí můžete také vložit text.
            • Každému hlášení události lze přiřadit více kódů MedDRA představujících popsané příznaky.
            • Doporučuje se pečlivá interpretace přiřazených kódů. Pomocí funkce Finder's Search můžete najít všechny kódy spojené s vaším zájmem tím, že prohledáte text jak na štítku, tak v popisu.
              • Například zpráva kódovaná pro „Infection Bacterial“ nemusí být kódována také pro „Infection“, tedy požadavky na všechny zprávy s hodnotou kódu „Infection“ INFECT nebudou zahrnovat tyto zprávy pouze kódované na hodnotu INFECT_BACT.
              • Kódy příznaků jsou jedinečné, štítky a popisy však nejsou jedinečné. Kliknutím na kartu Podrobnosti ve vyhledávači zobrazíte rozdíly. Například následující popisky příznaků mají dva různé kódy:
                1. Štítek: FUNNY FEELING
                  1. Kód: LIGHTHEADEDNESS_ [IN_CONTEXT]
                    Popis: FUNNY FEELING
                  2. Kód: MALAISE_ [IN_CONTEXT] Popis: FUNNY FEELING
                2. Štítek: FEVER
                  1. Kód: HORUČKA
                    Popis: DRUG FEVER, FEBRILE REACTION, FEVER, FEVER NEONATAL, TEPLÁ VÝROBA ZVÝŠENÁ, HYPERPYREXIA, HYPERTHERMIA, PYREXIA, REAKČNÍ FEBRILE, TEPLOTA, ZVÝŠENÍ TEPLOTY
                  2. Kód: CONVULSIONS Popis: RYCHLE
                3. Štítek: HEPATICKÁ NEOPLASIE
                  1. Kód: NEOPL_LIVER
                    Popis: JÁTRA ADENOMA, HEPATICKÝ NEOPLASM, HEPATICKÝ NEOPLASM BENIGN, LIVER TUMOR, NEOPLASM LIVER, TUMOR LIVER
                  2. Kód: CARCINOMA_LIVER
                    Popis: CARCINOMA LIVER, LIVER CARCINOMA
              1. Vakcínové výrobky - typ vakcíny a vakcína
              2. Výrobci - výrobci vakcín
              3. Dávka vakcíny - počet dávek vakcíny podaných pro vakcínu
              4. Šarže vakcíny - číslo šarže výrobce pro vakcínový produkt

              Vyberte konkrétní typ (y) vakcíny a názvy pro dotaz. Tyto produkty jsou organizovány podle typu vakcíny. Vaše data jsou omezena na vybraná kritéria.

              • Horní nebo první úroveň hierarchie jsou typy vakcín. Nejprve vyberte položku z prvního seznamu typů vakcín, poté klikněte na tlačítko Rozbalit ve vyhledávači a zobrazte názvy vakcín pro tento typ vakcíny.
              • Klepněte na kartu Hledat a zadejte slovo nebo frázi, abyste našli odpovídající typy a názvy vakcín.
              • Pokud znáte kód typu vakcíny nebo názvu, klikněte na Rozšířený režim a jednoduše zadejte kód do pole, jeden kód na každý řádek. (Pokročilý režim je k dispozici, pouze když je povolen JavaScript.)
              • Viz Jak mohu použít vyhledávač? a nápověda Finder Tool pro další rady.
              • Zpráva o události může být spojena s více vakcínovými produkty, protože pacient mohl dostat více než jednu vakcínu.
              • Vesmír možných vakcínových produktů se může s každou aktualizací dat měnit, aby zahrnoval nové typy vakcín a názvy, které dříve nebyly hlášeny. Chcete-li vidět vesmír vakcínových produktů v daném okamžiku, seskupte požadavek na údaje podle typu vakcíny a podle názvu.
              • S účinností od vydání zpráv z listopadu 2012 zpracovaných do 14. října 2012 byly v datech revidovány názvy a kódy vakcín. Vakcíny proti chřipce jsou uvedeny podle značek. Pokud chcete vyhledávat zprávy podle chřipkové sezóny, omezte nebo seskupte podle data vakcinace.
              • Při exportu dat se v samostatných sloupcích zobrazuje popisek i kód pro každou hodnotu.

              Pro dotaz vyberte výrobce vakcínových produktů. Vaše data jsou omezena na vybraná kritéria.

              • Zpráva o události může být spojena s více vakcínovými produkty, a tedy s výrobci, protože pacient mohl dostat více než jednu vakcínu.
              • Vesmír možných výrobců vakcín se může s každou aktualizací dat měnit, aby zahrnoval nové výrobce, kteří dříve nebyli hlášeni. Chcete-li vidět svět výrobců vakcín v daném okamžiku, seskupte žádost o údaje podle výrobce.
              • Při exportu dat se v samostatných sloupcích zobrazuje popisek i kód pro každou hodnotu.

              Vyberte hodnoty, kolik dávek vakcíny pacient dostal. Vaše data jsou omezena na vybraná kritéria.

              • Zpráva o události může zahrnovat více vakcínových produktů, a tedy více hodnot dávek vakcíny, protože pacient mohl dostat více než jednu vakcínu.
              • Každá vakcína uvedená ve zprávě o události má hodnotu dávky. Seskupte výsledky podle vakcínového produktu a podle dávky vakcíny, abyste viděli tuto asociaci. Chcete-li zobrazit přidružení pro každou událost, seskupte výsledky podle VAERS ID, vakcínového produktu a dávek vakcíny.
              • Při exportu dat se v samostatných sloupcích zobrazuje popisek i kód pro každou hodnotu. Jedná se o tyto štítky a kódy: Kód a štítek dávky vakcíny ->
                KódOznačení
                11 dávka
                22 dávky
                33 dávky
                44 dávky
                55 dávek
                66 dávek
                7+7 nebo více dávek
                UnkNeznámý
                NANelze použít

              Omezte své údaje na specifikovaná čísla šarží vakcíny.

              • Zadejte úplné nebo částečné identifikátory, jeden na řádek, do pole a vyžádejte si údaje omezené na události se shodnými čísly šarží vakcíny.
              • U všech událostí ponechte pole prázdné.
              • Zadejte „ŽÁDNÝ“, chcete-li omezit data na tyto události bez čísla šarže vakcíny.
              • Zpráva o události může být spojena s více vakcínovými produkty, a tedy s více čísly šarží vakcín, protože pacient mohl dostat více než jednu vakcínu.
              • Čísla šarží vakcíny nejsou jedinečná. S konkrétním číslem šarže může být spojeno více než jeden vakcínový produkt a více než jeden výrobce. Například čísla šarží vakcín 0745B a 0758K jsou spojena s událostmi, které označují POLIO VIRUS, ORAL (ORIMUNE) od společnosti LEDERLE LABORATORIES a VARICELLA (VARIVAX) od společnosti MERCK & CO. INC. Čísla šarží vakcín 0970R, 1008M a 1180H jsou každá spojená se 2 různými vakcínami, MEASLES + MUMPS + RUBELLA (MMR II) a MEASLES + MUMPS + RUBELLA (VIRIVAC) od jediného výrobce, MERCK & CO. INC.
              • Chcete-li zobrazit čísla šarží vakcíny související s konkrétním vakcínovým produktem a výrobcem, seskupte výsledky podle čísla šarže, výrobce a vakcíny. Existuje více než 88 000 odlišných čísel šarží, takže byste měli také omezit kritéria dotazu v nějakém jiném ohledu, jako je zadání místa nebo časového období.
              • Můžete také zadat „ŽÁDNÝ“, chcete-li omezit svá data na události, u kterých nebylo uvedeno žádné číslo šarže.
              • U některých událostí bylo v poli Číslo šarže vakcíny uvedeno „neznámé“. Tyto události jsou zobrazeny jako hlášené s „neznámým“ a nejsou překódovány tak, aby zobrazovaly „NONE“ jako hodnotu.

              Vyberte všechny hodnoty nebo libovolnou kombinaci hodnot a vyžádejte si data omezená na vybraná kritéria.

              • Skupina „USA, území a neznámé“ zahrnuje všechny hodnoty umístění, s výjimkou „cizích“ umístění. Před vydáním dat ze dne 17. prosince 2009 byla tato skupina pojmenována „Spojené státy a území“ a tato skupina vylučovala jak „neznámá“, tak „zahraniční“ umístění.
              • Skupina „Zahraniční“ zahrnuje pacienty z jakéhokoli jiného místa, než které jsou zahrnuty v rozevíracím seznamu.
              • Skupina „Neznámý“ zahrnuje pacienty, u nichž není identifikován stát. Před zveřejněním údajů z 18. prosince 2020 zahrnovala kategorie „Neznámí“ pacienty, kteří nenahlásili svůj domovský stav.
              • Zjištěný stav pochází z formuláře hlášení VAERS. Od vydání údajů z 18. prosince 2020 je stav hlášen takto:
                • je identifikován domovský stav pacienta
                • pokud chybí domovský stav pacienta, je identifikován stav poskytovatele
                • pokud chybí stav pacienta a poskytovatele, je identifikován stav reportéra.

                Vyberte všechny hodnoty nebo libovolnou kombinaci hodnot a vyžádejte si data omezená na vybraná kritéria.

                • Věková skupina v době očkování se stanoví odečtením data narození pacienta od data očkování.
                • Při exportu dat se v samostatných sloupcích zobrazuje popisek i kód pro každou hodnotu. Jedná se o tyto štítky a kódy: Kód a štítek věkových skupin ->
                  KódOznačení
                  0& lt 6 měsíců
                  16-11 měsíců
                  1-21-2 roky
                  3-53-5 let
                  6-176-17 let
                  18-2918-29 let
                  30-3930-39 let
                  40-4940-49 let
                  50-5950-59 let
                  60-6460-64 let
                  65+65+ let
                  UNeznámý

                Vyberte všechny hodnoty nebo libovolnou kombinaci hodnot a vyžádejte si data omezená na vybraná kritéria.

                • Při exportu dat se v samostatných sloupcích zobrazuje popisek i kód pro každou hodnotu. Jedná se o tyto štítky a kódy: Sexuální kód a štítek ->
                  KódOznačení
                  Fženský
                  Mmužský
                  UNeznámý
                1. Kategorie události - popisuje výsledek události
                2. Obnoveno - označuje, zda se pacient uzdravil
                3. Vážné - označuje, zda byla událost klasifikována jako vážná
                4. Vaccine Administered By - veřejná, soukromá, jiná, vojenská, pracovní, lékárna, senior, škola, neznámá agentura
                5. Interval nástupu - počet dní po očkování, kdy se objevily příznaky
                6. Dny v nemocnici - počet dnů hospitalizace
                7. Verze formuláře - označuje verzi formuláře pro hlášení VAERS
                8. Vakcína zakoupená - veřejná, soukromá, jiná, vojenská, neznámá agentura
                9. VAERS ID - jedinečné identifikační číslo pro tuto událost. Pokud nechcete omezit svůj dotaz na konkrétní ID VAERS, ponechte toto pole prázdné.
                10. Číslo projektu výrobce / imm - číslo projektu výrobce / imunizace, je-li k dispozici. Pokud nechcete omezit svůj dotaz na konkrétní čísla projektů, ponechte toto pole prázdné.
                • Viz Jak mohu vybrat položky ze seznamu? pro pomoc s použitím seznamů.
                • Zobrazují se pouze primární zprávy (nikoli další nebo následné zprávy pro stejnou událost).
                • Chcete-li požadovat údaje pouze pro konkrétní události, zadejte do pole VAERS ID úplná nebo částečná ID VAERS, jedno na řádek. Můžete poslat žádost seskupenou podle ID VAERS, abyste viděli jedinečná identifikační čísla událostí.

                Vyberte všechny hodnoty nebo libovolnou kombinaci hodnot, chcete-li požadovat data omezená na vybraná kritéria.

                • Výsledek události je kategorizován do jedné nebo více z následujících možností: smrt, život ohrožující, trvalé postižení, vrozená anomálie nebo vrozená vada, hospitalizován, prodloužena stávající hospitalizace, návštěva pohotovosti / ordinace, pohotovost, návštěva ordinace a žádná z výše uvedeného. Upozorňujeme, že 30. června 2017 byly přidány následující tři kategorie: pohotovost (pouze), návštěva kanceláře (pouze), vrozená anomálie nebo vrozená vada.
                • Pokud jsou data seskupena podle kategorie událostí, je pravděpodobné, že počet kategorií uvedených ve sloupci Hlášené události překročí počet jedinečných událostí, protože jedna událost může spadat do více než kategorií. Například jediná zpráva může jako výsledek zmínit návštěvu pohotovosti a život ohrožující reakci.
                • Pokud jsou data seskupena podle kategorie událostí a pokud celkový počet hlášených událostí překročí celkový počet jedinečných hlášení o událostech, procentuální hodnoty zobrazené překročí 100%. Procenta jsou založena na celkovém počtu jedinečných událostí.
                • Při exportu dat se v samostatných sloupcích zobrazuje popisek i kód pro každou hodnotu. Jedná se o tyto štítky a kódy: Kód kategorie události a štítek ->
                  KódOznačení
                  DTHSmrt
                  LTŽivot ohrožující
                  DBLTrvalá invalidita
                  BDVrozená anomálie nebo vrozená vada *
                  HHospitalizován
                  HPHospitalizovaní, prodloužení
                  ER / OFNouzová místnost / návštěva kanceláře **
                  ERPohotovostní místnost*
                  ZNávštěva kanceláře *
                  ŽÁDNÝNic z výše uvedeného
                  * Tyto hodnoty jsou z formuláře hlášení VAERS 2.0,
                  aktivní 30. června 2017 do současnosti.
                  ** Tyto hodnoty jsou z formuláře hlášení VAERS-1,
                  aktivní 1. července 1990 až 29. června 2017.

                Vyberte všechny hodnoty nebo libovolnou kombinaci hodnot, chcete-li požadovat data omezená na vybraná kritéria.

                • Stav obnovy označuje, zda se pacient zotavil, nezotavil, zotavení není známo, nebo ve formuláři zprávy chybí informace o zotavení.
                • Toto pole pochází z pole 20 v aktuálním formuláři zprávy VAERS 2.0. Kolonka 20 je označena: „uzdravil se pacient z nežádoucích účinků?“ U údajů získaných z formuláře hlášení VAERS-1 je toto pole z pole 9 s označením: „Obnoven pacient.“
                • Při exportu dat se v samostatných sloupcích zobrazuje popisek i kód pro každou hodnotu. Jedná se o štítky a kódy: Kód stavu obnovení a štítek ->
                  KódOznačení
                  NNe
                  YAno
                  UNeznámý
                  MChybějící

                Vyberte všechny hodnoty nebo libovolnou kombinaci hodnot a vyžádejte si data omezená na vybraná kritéria.

                • Události jsou klasifikovány jako závažné, pokud je s událostí spojen některý z následujících výsledků: smrt, trvalé zdravotní postižení, ohrožení života, hospitalizace v nemocnici, prodloužená stávající hospitalizace, vrozená anomálie nebo vrozená vada. Před 30. červnem 2017 byly události klasifikovány jako závažné, když s událostí byl spojen některý z následujících výsledků: smrt, trvalé postižení, reakce ohrožující život nebo hospitalizace. Všimněte si, že vrozená anomálie nebo vrozená vada byla přidána 30. června 2017.
                • Při exportu dat se v samostatných sloupcích zobrazuje popisek i kód pro každou hodnotu. Jedná se o tyto štítky a kódy: Vážný stavový kód a štítek ->
                  KódOznačení
                  SERVážně
                  NSERNeseriózní

                Vyberte všechny hodnoty nebo libovolnou kombinaci hodnot a vyžádejte si data omezená na vybraná kritéria.

                • Byly přidány následující čtyři kategorie 30. června 2017: práce, farmacie, život seniorů, škola.
                • U událostí odeslaných pomocí formuláře hlášení VAERS 2.0 je vojenská hodnota zachycena pomocí rámečku 28.
                • Při exportu dat se v samostatných sloupcích zobrazuje popisek i kód pro každou hodnotu. Jedná se o tyto štítky a kódy: Spravováno kódem a štítkem ->
                  KódOznačení
                  HOSPODAVeřejnost
                  PVTSoukromé
                  OTHjiný
                  WRKPráce
                  PHMLékárna
                  SENSeniorský život
                  SCHŠkola
                  OSNNeznámý

                Vyberte všechny hodnoty nebo libovolnou kombinaci hodnot, chcete-li požadovat data omezená na vybraná kritéria.

                • Při exportu dat se v samostatných sloupcích zobrazuje popisek i kód pro každou hodnotu. Jedná se o tyto štítky a kódy: Intervalový kód a štítek ->
                  KódOznačení
                  00 dní
                  11 den
                  22 dny
                  33 dny
                  44 dny
                  55 dní
                  66 dní
                  77 dní
                  88 dní
                  99 dní
                  10-1410-14 dní
                  15-3015-30 dní
                  31-6031-60 dní
                  61-12061-120 dnů
                  121+Více než 120 dní
                  UNeznámý

                Vyberte všechny hodnoty nebo libovolnou kombinaci hodnot, chcete-li požadovat data omezená na vybraná kritéria.

                • Při exportu dat se v samostatných sloupcích zobrazuje popisek i kód pro každou hodnotu. Jedná se o tyto štítky a kódy: Kód a označení Dny v nemocnici ->
                  KódOznačení
                  00 dní
                  11 den
                  22 dny
                  33 dny
                  44 dny
                  55 dní
                  66 dní
                  77 dní
                  88 dní
                  99 dní
                  10-1410-14 dní
                  15-3015-30 dní
                  31-6031-60 dní
                  61-12061-120 dnů
                  121+Více než 120 dní
                  UNeznámý

                Vyberte všechny hodnoty nebo libovolnou kombinaci hodnot, chcete-li požadovat data omezená na vybraná kritéria.

                • Mezi příjemce grantu patří Chicago, Houston, New York City, Filadelfie a San Antonio.
                • Při exportu dat se v samostatných sloupcích zobrazuje popisek i kód pro každou hodnotu. Jedná se o tyto štítky a kódy:
                  KódOznačení
                  CHChicago
                  HOUHouston
                  NYCNew York City
                  PHIPhiladelphie
                  SANANSan Antonio
                  ŽádnýNepříjemce grantu

                Vyberte všechny hodnoty nebo libovolnou kombinaci hodnot, chcete-li požadovat data omezená na vybraná kritéria.

                • Formulář zprávy VAERS 2.0 byl aktivní 30. června 2017.
                • Před 30. červnem 2017 byly zprávy o událostech VAERS odeslány pomocí formuláře zprávy VAERS-1.
                • Při exportu dat se v samostatných sloupcích zobrazuje popisek i kód pro každou hodnotu. Jedná se o tyto štítky a kódy: Kód verze formuláře a štítek ->
                  KódOznačení
                  1VAERS-1
                  2VAERS 2.0

                Vyberte všechny hodnoty nebo libovolnou kombinaci hodnot, chcete-li požadovat data omezená na vybraná kritéria.

                • U událostí odeslaných pomocí formuláře zprávy VAERS 2.0 se informace „Zakoupeno“ již neshromažďují.
                • U údajů získaných z formuláře hlášení VAERS-1 je tato kategorie uvedena v rámečku 16.
                • Při exportu dat se v samostatných sloupcích zobrazuje popisek i kód pro každou hodnotu. Jedná se o tyto štítky a kódy: Zakoupeno podle kódu a štítku ->
                  KódOznačení
                  HOSPODAVeřejnost
                  PVTSoukromé
                  MILVálečný
                  OTHjiný
                  OSNNeznámý
                  NANelze použít

                Vyžádejte si údaje pro konkrétní identifikační čísla událostí.

                • Zadejte úplná nebo částečná ID VAERS, jedno na řádek, do pole VAERS ID a vyžádejte si data omezená na odpovídající události.
                • Nechte pole prázdné, chcete-li požadovat údaje o všech událostech.
                • Každá událost má jedinečné identifikační číslo, VAERS ID.
                • Pokud neznáte ID VAERS pro zprávu, můžete poslat požadavek seskupený podle ID VAERS, abyste viděli jedinečná identifikační čísla událostí v seznamu. ID primární sestavy: 012345-1 Druhá sestava pro stejnou událost: 012345-2 Pozdější sestava překódovaná na stejnou událost: 012345-3 (678910)
                • Počínaje vydáním dat z ledna 2011 již nejsou primární sběr dat zahrnuty do sběru dat na CDC WONDER, aby byla tato data srovnatelná s veřejnými stahovatelnými datovými soubory dostupnými na webu VAERS: http: // vaers. hhs.gov. ->

                Vyžádejte si údaje o událostech, které odpovídají zadaným identifikačním číslům předchozí události.

                • Zadejte úplné nebo částečné ID VAERS, jedno na řádek, do pole Předchozí ID VAERS, abyste mohli vyžádat data omezená na odpovídající události.
                • Zašlete požadavek seskupený podle předchozího ID VAERS, abyste viděli předchozí jedinečná identifikační čísla událostí.
                • U všech událostí ponechte pole prázdné.
                • Každá událost má jedinečné identifikační číslo, které se nazývá VAERS ID. Další zprávy o události odpovídají stejnému ID VAERS jako primární zpráva. ID VAERS přiřazené konkrétní zprávě se může v aktualizacích dat změnit, když vyšetřování určí, že zpráva souvisí s dříve hlášenou událostí. První zpráva končí číslicí „-1“ a následující zprávy jsou označeny v přijatém pořadí, končící číslicí „-2“ pro druhou zprávu atd. Když se později určí, že zpráva odkazuje na dříve nahlášenou událost, pak ID VAERS je znovu přiřazeno a předchozí počáteční ID VAERS je zobrazeno v závorkách. Například: Primární ID sestavy: 012345-1 (678910)
                • Většina událostí nemá předchozí ID VAERS.

                Vyžádejte si údaje o událostech, které odpovídají zadaným číslům projektu výrobce / imunizace.

                • Zadejte úplné nebo částečné identifikátory, jeden na řádek, do pole a vyžádejte si údaje omezené na události se shodnými čísly projektu výrobce / imunizace.
                • U všech událostí ponechte pole prázdné.
                • Zadejte „ŽÁDNÝ“, chcete-li omezit data na tyto události bez čísla projektu výrobce / imunizace.
                • Toto pole je známé také jako „splttype“.
                • Některá konkrétní čísla projektu výrobce / imunizace jsou spojena s více než jednou událostí, více než jednou vakcínou nebo s více než jedním výrobcem.
                • Existuje více než 150 000 odlišných identifikátorů, takže byste měli svůj dotaz v určitém ohledu omezit, například vybrat pouze konkrétní místo nebo časové období.
                • Některé události určily v tomto poli „unk“, aby označily neznámou hodnotu. Tyto události jsou zobrazeny jako hlášené a nejsou překódovány tak, aby se jako hodnota zobrazilo „NONE“.
                • Mnoho událostí neindikuje číslo projektu výrobce / imunizace.

                Vyberte, zda chcete požadovat data pouze z prvních (primárních) zpráv o událostech,

                1. Výchozí jsou pouze primární zprávy, pokud neuvedete, že chcete zobrazit pouze jiné než primární nebo následné zprávy.
                2. První zprávy pro tuto událost jsou primární zprávy. Jedna událost může mít více než jednu zprávu, kvůli následným zprávám o následném sledování nebo kvůli zprávám pro jednoho pacienta a událost z více než jednoho zdroje.
                3. Chcete-li zobrazit jedinečná identifikační čísla, vyžádejte si údaje seskupené podle ID VAERS. Chcete-li zobrazit následné a znovu přiřazené zprávy, musíte vybrat jiné než primární zprávy. Další informace viz VAERS ID.
                4. Procenta se nezobrazí, pokud požadavek obsahuje neprimární přehledy.
                5. Při exportu dat se v samostatných sloupcích zobrazuje popisek i kód pro každou hodnotu. Jedná se o tyto hodnoty: Kód a štítek
                  KódOznačení
                  PHlavní
                  NNeprimární
                • Zadejte jedno nebo více slov na řádek a vyhledejte události se všemi slovy nalezenými v řádku. Například pokud zadáte alergie na vejce, pak vaše výsledky zobrazí pouze záznamy, kde oba vejce a alergie byly zmíněny v terénu.
                • Záznamy na více než jednom řádku naleznou události, které obsahují slovo nebo celou frázi na každém řádku. Například pokud alergie je napsáno na prvním řádku a citlivost je napsán na druhém řádku, pak vaše výsledky ukazují záznamy, které zmiňují alergie NEBO citlivost.
                • Výchozí vyhledávání je nepřesné a vyhledává události s jinými formami hledaného výrazu, jako je množné číslo. Například pokud zadáte těhotenství, hledání také hledá těhotenství. Nebo můžete psát husy a najít zmínky o husa.
                • Přesné vyhledávání slov lze provádět uzavřením celého záznamu do jednoho řádku do uvozovek. Zadejte například "ztráta plodu" hledat pouze tuto přesnou frázi.
                • Pomocí přípony hvězdičky (*) za fragmentem slova vyhledejte události s tímto přesným fragmentem na začátku slova. Zadejte například miscar * najít zmínky o potratit, potratila, potrat, a potraty.
                • Chcete-li zobrazit textová pole, která odpovídají vašim kritériím vyhledávání, přejděte do části 1 na kartě Požadavek, seskupte výsledky podle ID VAERS a zaškrtnutím políčka vyžádejte požadovanou volitelnou míru.
                • Chcete-li ve výsledcích najít hledaný výraz, který odpovídá vašim volitelným měřítkům, použijte vyhledávací funkci webového prohlížeče ke zvýraznění požadovaného textu. Například otevřete nabídku „Upravit“ ve webových prohlížečích a poté v nabídce klikněte na možnost „Najít na této stránce“. Nad vaší webovou stránkou se zobrazí vstupní pole označené „Najít:“. Do tohoto pole zadejte slovo, které chcete zvýraznit.
                • Pokyny k vyplnění aktuálního formuláře najdete ve formuláři zprávy VAERS 2.0.
                • Obsah těchto textových polí pochází z počátečních zpráv VAERS. Text se zobrazí jako odeslaný a odstraní veškeré osobní identifikační údaje.
                1. Ve výchozím nastavení je nejprve vybrán ovládací prvek Rozsah dat, přičemž v ovládacích prvcích rozsahu je zobrazeno celé časové období dostupných dat. Pomocí tohoto ovládacího prvku můžete vybrat nepřetržité časové období, například 25. května 2010 - 25. září 2010.
                2. Vyhledávač agregovaných dat vám umožňuje vybrat konkrétní, diskrétní data roku / měsíce, například leden 2003. Lze vybrat libovolný počet odlišných samostatných dat.
                • Kliknutím na kulaté tlačítko můžete přepínat mezi časovým rozsahem, jednotlivými datovými poli nebo agregovanými daty.
                • Tipy pro pole Rozsah dat:
                  • Kliknutím na šipku dolů napravo od každého pole otevřete rozevírací seznam a poté klikněte na svůj výběr v seznamu.
                  • Kliknutím na modrý snímek proti směru hodinových ručiček napravo od polí rozsahu období resetujete položky na výchozí hodnoty (vše).
                  • Chcete-li vybrat více než jednu hodnotu v seznamu, stiskněte klávesu Ctrl na klávesnici a klepněte na levé tlačítko myši.
                  • Chcete-li vybrat rozsah souvislých hodnot, stiskněte na klávesnici klávesu Shift, zatímco klikáte a přetahujete levé tlačítko myši.
                  • Výchozí nastavení pro agregovaný vyhledávač data jsou všechny hodnoty.
                  • Pokročilý režim umožňuje snadno vybrat několik položek z různých částí seznamu. Položky nebudou vybrány, dokud nekliknete na tlačítko „Přesunout“ v rozšířeném režimu. V pokročilém režimu můžete také zadat hodnoty ručně, jeden kód na řádek. Formát kódu je RRRR / MM / DD. Například 2003/09 je září 2003.
                  • Symbol „plus“ „+“ označuje, že můžete položku otevřít a zobrazit pod ní další položky.
                  • Výsledky vyhledávání jsou zobrazeny modře a jsou označeny „>“.
                  • Viz Jak mohu použít vyhledávač? Další informace o používání vyhledávače agregovaných dat.
                  • Další nápovědu najdete v nápovědě nástroje Finder.
                  • Jednotlivá data pro očkování, počátky a úmrtí kombinují všechna data před rokem 1980 do skupiny označené „Před rokem 1980“. Pole Datum jednotlivce pro datum dokončení zprávy má skupinu označenou „Před rokem 1990“, protože program VAERS byl zahájen v roce 1990.
                  • Vesmír možného očkování, nástupu a dat hlášení se může s každou aktualizací dat změnit, aby zahrnoval nová data, která nebyla dříve hlášena. Chcete-li zobrazit všechny možné hodnoty pro data očkování v daném okamžiku, seskupte požadavek na údaje podle měsíce očkovaného.
                  • Při exportu dat se v samostatných sloupcích zobrazuje popisek i kód pro každou hodnotu.

                  Vyberte data, kdy byl přehled dokončen. Vyberte konkrétní roky nebo data roku / měsíce, abyste omezili svůj požadavek na vybraná časová období, kdy byla zpráva dokončena. Další informace o použití ovládacích prvků najdete v části Výběr dat.

                  Vyberte data, kdy byl přehled přijat. Další informace o použití ovládacích prvků najdete v části Výběr dat.

                  Vyberte data, kdy bylo očkování provedeno. Další informace o použití ovládacích prvků najdete v části Výběr dat.

                  Vyberte konkrétní roky nebo data roku / měsíce, abyste omezili svůj požadavek na vybraná časová období, kdy došlo k nástupu nepříznivé zdravotní události. Další informace o použití ovládacích prvků najdete v části Výběr dat.

                  Vyberte konkrétní roky nebo data roku / měsíce, abyste svůj požadavek omezili na vybraná období, kdy došlo k úmrtí. Další informace o použití ovládacích prvků najdete v části Výběr dat.

                  Výsledky exportu: Pokud je zaškrtnuto, výsledky dotazu se exportují do místního souboru. Více informací o tom, jak importovat tento soubor do jiných aplikací, naleznete zde.
                  Zobrazit součty: Pokud je zaškrtnuto, v tabulce výsledků se zobrazí součty a mezisoučty.
                  Zobrazit nulové hodnoty: Pokud je zaškrtnuto, v tabulce výsledků se zobrazí řádky obsahující nulové hodnoty. Pokud není zaškrtnuto, řádky s nulovou hodnotou se nezobrazí.
                  Přesnost: Vyberte přesnost výpočtů v procentech. Když je míra vypočtená pro malý čitatel (počet položek zmíněných v sestavách) nulová, můžete zvýšit přesnost odhalení hodnoty zobrazením více čísel napravo od desetinné čárky.
                  Časový limit přístupu k datům: Vyberte hodnotu časového limitu přístupu k datům. Tato hodnota určuje maximální dobu čekání na dokončení přístupu k datům pro dokončení dotazu. Pokud přístup k datům trvá příliš dlouho, zobrazí se zpráva a můžete prodloužit časový limit nebo zjednodušit svůj požadavek. Pokud nemůžete dokončit požadavek pomocí maximálního časového limitu, obraťte se na uživatelskou podporu a my se pokusíme spustit vlastní požadavek na data.
                  • Zdroje VAERS (https://vaers.hhs.gov)
                    • Webová stránka
                    • Brožura
                    • Často kladené otázky
                    • Publikace
                    • Advisory Guide to Interpretation of VAERS Data
                    • Technické poznámky VAERS
                    • Tabulka ohlašovatelných událostí a definice
                    • Aktuální formulář zprávy VAERS 2.0
                    • Předchozí formulář hlášení VAERS-1
                    • Pokyny pro průmysl: Jak vyplnit formulář systému hlášení nežádoucích účinků vakcín
                    • Události ohlašované zákonem: US Code 42, Public Health Service Act Section 300aa-25
                    • Hlášení požadované od výrobců: Hlava 21, Kodex federálních předpisů, oddíl 600.80
                    • Publikace CDC / FDA, 1990-2002
                    • Článek APHA pojednávající o efektivitě hlášení VAERS
                    • Dozor nad bezpečností po imunizaci: Systém hlášení nežádoucích účinků vakcín (VAERS) - USA, 1991-2001. 24. ledna 2003 / sv. 52 / č. SS-1 str. 1-28. Erratum pro výše uvedený článek

                    Dodatečné informace

                    Omezení dat:

                    • Data jsou neověřeno zprávy o zdravotních událostech, menších i závažných, které se vyskytnou po očkování.
                    • Data VAERS pocházejí z pasivního sledovacího systému. Takové údaje podléhají omezením nedostatečného hlášení, zkreslení hlášení a nedostatečné míry výskytu v neočkovaných srovnávacích skupinách.
                    • Zprávy ukazují současné podávání více vakcín (takže je obtížné zjistit, které z vakcín, pokud existují, lze přičíst události).
                    • Společnost VAERS příležitostně dostává zprávy o případech od amerických výrobců, které byly nahlášeny jejich zahraničním dceřiným společnostem. Podle předpisů FDA, je-li výrobce upozorněn na zahraniční případovou zprávu popisující událost, která je závažná i neočekávaná (jinými slovy se neobjeví na označení produktu), je povinen ji předat společnosti VAERS. Tyto případové zprávy mají různou kvalitu a úplnost údajů kvůli rozdílům v postupech podávání zpráv v jednotlivých zemích.
                    • V některých mediálních zprávách a na některých webových stránkách na internetu jsou zprávy VAERS prezentovány jako ověřeno případy úmrtí a zranění vakcínou. Prohlášení, jako jsou tyto zkreslovat povaha VAERS.
                    • Stanovení kauzálních vztahů mezi vakcínami a nežádoucími účinky vyžaduje další vědecké zkoumání. CDC a FDA zohledňují výše zmíněné složité faktory a další při monitorování bezpečnosti vakcín a analýze zpráv VAERS.
                    • Zaměstnanci VAERS v CDC a FDA sledují všechny zprávy o závažných nežádoucích příhodách, aby získali další lékařské, laboratorní, úmrtní listy a / nebo pitevní záznamy, které pomohou porozumět okolnostem. Veřejná data VAERS se však obecně nemění na základě informací získaných během procesu sledování.
                    • Viz také prohlášení o vyloučení odpovědnosti v části Souhrn výše.

                    Data VAERS jsou omezena. Zpráva pro VAERS neznamená, že vakcína způsobila nežádoucí účinek, pouze že k nežádoucímu účinku došlo nějakou dobu po očkování. Přečtěte si více o interpretaci dat VAERS v části Další informace výše.

                    Několik zmínek:

                    Některé položky mohou mít více než 1 výskyt v každé jednotlivé zprávě o události, například Symptomy, Vakcínové produkty, Výrobci a Kategorie událostí. Pokud jsou data seskupena podle kterékoli z těchto položek, může počet ve sloupci Hlášené události překročit celkový počet jedinečných událostí. Pokud se zobrazí procenta, přidružené procento celkových jedinečných přehledů událostí v takových případech přesáhne 100%. Například počet zmíněných Příznaků pravděpodobně překročí počet hlášených událostí, protože mnoho hlášení obsahuje více než 1 Příznak. Pokud se v jedné sestavě vyskytne více než 1 příznak, procento příznaků k jedinečným událostem je více než 100%.

                    Hlášení problémů:

                    Přehledy VAERS jsou zahrnuty pro data zpracovaná předchozí pátek, na základě data obdrženého VAERS. Data VAERS v programu WONDER se aktualizují každý týden. Data obsažená v programu WONDER představují „snímek“ záznamů VAERS pro zprávy přijaté během předchozího pátku v daném časovém okamžiku. Například formulář zprávy je vyplněn 27. února pro událost, ke které došlo v lednu. VAERS obdrží zprávu 3. března. Z důvodu doby zpracování pro zadávání a ověřování údajů je zpráva zapsána do elektronických záznamů 6. března. Zprávy o následném sledování jsou do záznamu zapsány 16. března. Počáteční zpráva je zachycena v „snap shot“ systému WONDER pro další aktualizaci dat. Následné zprávy se však v systému WONDER nezobrazí. Systém VAERS přijímá průběžné aktualizace včetně revizí a nových zpráv za předchozí časová období. Z VAERS jsou odstraněny duplicitní zprávy o událostech nebo zprávy, u nichž je zjištěno, že jsou nepravdivé.


                    Big Data Bootcamp: Co musí manažeři vědět, aby mohli profitovat z revoluce velkých dat (2014)

                    Přemýšlení o tom, jak chcete na základě svých výsledků jednat po dokončení shromažďování a analýzy dat, vám pomůže navigovat na cestě k úspěšnému výsledku Big Data.

                    V některých případech mohou být výsledky vašeho projektu interaktivní vizualizace nebo řídicí panely, které prezentujete vedení, partnerům nebo zákazníkům. V jiných případech můžete implementovat automatizované systémy, které používají Big Data k provádění algoritmických akcí a k lepšímu finančnímu rozhodování, automatické změně cen nebo k doručování cílenějších reklam.

                    Váš plán by měl také zahrnovat plán, jak spojit ty správné členy týmu a získat přístup k potřebným datovým aktivům, která chcete analyzovat. Se svou vizí a klíčovými otázkami v ruce pak můžete zkombinovat potřebné lidi, technologie a zdroje dat, abyste získali odpovědi, které potřebujete.

                    Nejprve se pojďme & rsquos podívat na jednu z nejvyšších profilů, rozvíjející se oblasti v Big Data & mdashthat SQL a NoSQL. V mnoha ohledech jsou úložiště dat NoSQL krok zpět do budoucnosti.

                    Tradiční systémy pro správu relačních databází (RDBMS) se při přístupu k datům spoléhají na tabulkové úložiště dat a jazyk strukturovaného dotazu (SQL). Naproti tomu systémy NoSQL nepoužívají přístup založený na tabulkách ani nepoužívají SQL. Místo toho se spoléhají na přístup úložiště klíč-hodnota k ukládání a vyhledávání dat.Systémy NoSQL jsou vlastně hodně podobné systémům pro správu informací (IMS), které se běžně používaly před zavedením systémů relačních databází!

                    Před relačními databázovými systémy byla data uložena v relativně jednoduchých úložištích dat, na rozdíl od systémů klíč-hodnota v dnešní nabídce NoSQL & rsquos. Co se změnilo, je to, že po velmi dlouhém období (přibližně 40 let) používání počítačových systémů k ukládání strukturovaných dat rostou nestrukturovaná data mnohem rychleji než jeho strukturovaný protějšek. IMS je zpět pro a je známý jako NoSQL. Co se také změnilo, je to, že stejně jako se MySQL stala populární díky svému přístupu k distribuci otevřeného zdroje, NoSQL těží také z popularity otevřeného zdroje, především ve formě MongoDB a Cassandra.

                    Podobně jako databáze MySQL, která byla otevřeným zdrojovým kódem, ale měla k dispozici komerční podporu prostřednictvím stejnojmenné společnosti, zaujímá MongoDB podobný přístup. MongoDB je k dispozici jako bezplatný open source software s komerčními verzemi a podporou od stejnojmenné společnosti. Cassandra je další databáze NoSQL a je udržována Apache Software Foundation.

                    MongoDB je nejoblíbenější databáze NoSQL a MongoDB (společnost) získala financování ve výši přibližně 231 milionů dolarů. DataStax nabízí komerční podporu pro Cassandru a doposud získal přibližně 83 milionů dolarů. Aerospike je dalším hráčem v oboru a zaměřil se na zlepšení výkonu NoSQL optimalizací své nabídky konkrétně, aby využil výhod vlastností flashového úložiště. Aerospike se nedávno rozhodl otevřít zdrojový kód svého databázového serveru.

                    NoSQL databáze jsou zvláště vhodné pro ukládání dokumentů. Tradiční strukturované databáze vyžadují up-front definici tabulek a sloupců, než mohou ukládat data. Naproti tomu databáze NoSQL používají dynamické schéma, které lze měnit za běhu.

                    Vzhledem k obrovskému množství nestrukturovaných dat, která se nyní vytvářejí, jsou databáze NoSQL stále populárnější. Může být příliš brzy říkat & ldquogoodbye & rdquo do databází SQL, ale pro aplikace, které potřebují ukládat obrovské množství nestrukturovaných dat, má NoSQL velký smysl.

                    Kompilace a dotazování velkých dat

                    Identifikace zdrojů dat, se kterými chcete pracovat, je jedním z prvních hlavních kroků při vývoji vaší mapy velkých dat. Některá data mohou být veřejná, například údaje o trhu, populaci nebo počasí. Jiné zdroje dat mohou být interně na různých místech. Pokud chcete analyzovat a omezit problémy se zabezpečením sítě, mohou být vaše data ve formě souborů protokolu rozložených do různých síťových zařízení.

                    Pokud je vaším cílem zvýšení tržeb prostřednictvím lepšího prodeje a marketingu, mohou být vaše data ve formě protokolů webových stránek, řídicích panelů aplikací a různých analytických produktů, a to jak interních, tak cloudových. Nebo pracujete na projektu dodržování právních předpisů Big Data. V tomto případě jsou vaše data ve formě dokumentů a e-mailů šířících se mezi e-mailovými systémy, souborovými servery a zálohami systému. Údaje o finančních transakcích mohou být uloženy v různých datových skladech.

                    V závislosti na nástrojích, které se rozhodnete použít, možná nebudete muset stahovat všechna data do jednoho úložiště. Některé produkty mohou pracovat s daty, kde jsou umístěny, místo aby je stahovaly do společného úložiště. V ostatních případech možná budete chtít zkompilovat všechna data na jedno místo, abyste je mohli rychleji analyzovat.

                    Jakmile budete mít přístup, dalším krokem je spuštění dotazů, abyste získali konkrétní data, která potřebujete. Navzdory rostoucí velikosti nestrukturovaných dat je drtivá většina velkých dat stále dotazována pomocí přístupů SQL a SQL. Nejprve si ale promluvme o tom, jak dostat data do stavu, se kterým můžete pracovat.

                    Jedním z největších problémů, které obvykle nastanou při práci s velkými daty, je formátování dat. Například soubory protokolu vytvořené sítí a počítačovými systémy vyráběnými různými dodavateli obsahují podobné informace, ale v různých formátech. Například všechny soubory protokolu mohou obsahovat informace o tom, k jakým chybám došlo, kdy k těmto chybám došlo a na kterém zařízení.

                    Každý prodejce však vydává takové chybové informace v trochu jiném formátu. Text identifikující název zařízení může být v jednom souboru protokolu nazván DeviceName a v jiném zařízení_name. Časy mohou být uloženy v různých formátech, některé systémy ukládají čas v Universal Coordinated Time (UTC), zatímco jiné systémy zaznamenávají čas v místním čase, řekněme tichomořský standardní čas (PST), pokud je to časové pásmo, ve kterém běží konkrétní server nebo zařízení .

                    Společnosti jako Informatica mají historicky vyvinuté nástroje a služby k řešení tohoto problému. Tyto přístupy však vyžadují, aby uživatelé definovali složitá pravidla pro transformaci dat do konzistentních formátů. V poslední době se společnosti jako Trifacta, založené profesorem UC Berkeley Computer Science Joe Hellersteinem, snažily zjednodušit problém transformace dat pomocí softwaru pro modelování a strojové učení.

                    Jakmile budete mít data v proveditelném stavu, dalším krokem je dotaz na data, abyste mohli získat potřebné informace. Pro strukturovaná data uložená v systémech Oracle, DB2, MySQL, PostgreSQL a dalších strukturovaných databázích používáte SQL. Jednoduché příkazy jako SELECT umožňují načítat data z tabulek. Pokud chcete kombinovat data z více tabulek, můžete použít příkaz JOIN. Při práci s mnoha tabulkami a sloupci mohou být dotazy SQL poměrně složité a zkušení správci databází mohou často optimalizovat dotazy tak, aby fungovaly efektivněji. V aplikacích náročných na data se úložiště dat a dotazy používané k přístupu k datům v nich uloženým mohou často stát nejdůležitější částí systému.

                    Zatímco provádění SQL dotazů může být někdy pomalé, jsou obvykle rychlejší než většina úloh Big Data založených na Hadoopu, které jsou dávkové. Hadoop se spolu s MapReduce stal synonymem pro Big Data pro svou schopnost distribuovat masivní úlohy Big Data mezi mnoho komoditních serverů. Problémem analytiků dat používaných při práci s SQL však bylo, že Hadoop nepodporoval dotazy ve stylu SQL a trvalo dlouho, než jsem získal výsledky kvůli dávkově orientované povaze Hadoop & rsquos.

                    Poznámka Zatímco tradiční databáze orientované na SQL donedávna poskytovaly nejjednodušší způsob dotazování dat, technologie NoSQL se rychle doháněla. Například Apache Hive poskytuje rozhraní Hadoop podobné rozhraní SQL.

                    K řešení problému se vyvinulo několik technologií. Za prvé, Hive je pro Hadoop v podstatě SQL. Pokud pracujete se společností Hadoop a potřebujete pro přístup k datům rozhraní dotazu, může toto rozhraní poskytnout Hive, který byl původně vyvinut na Facebooku. Ačkoli to není stejné jako SQL, přístup dotazu je podobný.

                    Po vývoji vašich dotazů budete nakonec chtít zobrazit svá data ve vizuální podobě. Odpověď poskytují řídicí panely a vizualizace. Některé analýzy a prezentace dat lze provádět v klasických tabulkových aplikacích, jako je Excel. Ale pro interaktivní a pokročilejší vizualizace stojí za to zkontrolovat produkty od prodejců, jako jsou Tableau a Qliktech. Jejich produkty pracují s dotazovacími jazyky, databázemi a strukturovanými i nestrukturovanými zdroji dat, aby převáděly výsledky surové analýzy do smysluplných poznatků.

                    Analýza velkých dat: Získání toho, co chcete

                    Klíčem k dosažení toho, co chcete s Big Data, je přijmout iterativní přístup založený na testování. Spíše než předpokládat, že je určitá analýza dat správná, můžete vyvodit informovaný závěr a poté otestovat, zda je správná.

                    Předpokládejme například, že chcete použít Big Data na své marketingové úsilí, konkrétně abyste pochopili, jak optimalizovat vaše kanály generování potenciálních zákazníků. Pokud využíváte řadu různých kanálů, jako je sociální síť, online reklama, blogování a optimalizace pro vyhledávače, získáte údaje o všech těchto zdrojích na jednom místě. Poté provedete & rsquoll analýzu výsledků & shydeterminování konverzních poměrů z kampaně, které povedou k vyhlídce & shycustomer, podle kanálu. Můžete dokonce udělat věci o krok dále a vytvořit podrobnou analýzu, která vám řekne, která denní doba, den v týdnu, druhy tweetů nebo typy obsahu přinášejí nejlepší výsledky.

                    Z této analýzy se můžete rozhodnout investovat více do sociálních kampaní v konkrétní den v týdnu, řekněme v úterý. Skvělou zprávou Big Data je, že můžete své závěry iterativně otestovat a zjistit, zda jsou správné. V takovém případě budete mít v úterý více marketingových kampaní na sociálních médiích a rychle zjistíte, zda má tato další investice smysl. Můžete dokonce spustit vícerozměrné testy a kombinovat své další investice do sociálních médií s řadou různých druhů marketingu obsahu, abyste zjistili, které kombinace převádějí ty největší vyhlídky na zákazníky.

                    Protože Big Data umožňuje nákladově efektivnější shromažďování dat a rychlejší analýzu těchto dat, můžete si dovolit být mnohem iterativnější a experimentálnější než v minulosti. To platí, ať už použijete Big Data na marketing, prodej nebo prakticky na jakoukoli jinou část svého podnikání.

                    Big Data Analytics: Interpretace toho, co získáte

                    Pokud jde o interpretaci výsledků, které získáte z Big Data, kontext je vše. Je příliš snadné brát data z jednoho časového bodu a předpokládat, že jsou reprezentativní. Na Big Data je opravdu důležité dívat se na trend.

                    Pokračujeme-li v dřívějším příkladu, pokud jsou konverze potenciálních zákazníků z jednoho kanálu nižší v jeden den v týdnu, ale vyšší v druhý den, bylo by příliš snadné předpokládat, že tyto míry konverze zůstanou v průběhu času stejné. Podobně, pokud existuje několik chyb hlášených počítačem nebo síťovým zařízením, může se jednat o izolované incidenty. Pokud se však tyto chyby vyskytují nebo se vyskytují současně s jinými chybami ve větší síti, mohlo by to svědčit o mnohem větším problému.

                    Ve skutečnosti je rozhodující mít datové body v čase a v kontextu jiných událostí. Chcete-li zjistit, zda určitý den v týdnu přináší lepší výsledky úsilí v oblasti sociálního marketingu než jiné dny v týdnu, musíte měřit výkon každého z těchto dnů po několik týdnů a porovnat výsledky. Chcete-li zjistit, zda systémová chyba naznačuje větší selhání sítě nebo bezpečnostní útok, musíte být schopni podívat se na chyby v celém systému.

                    Snad žádný nástroj není tak mocný, aby pomohl interpretovat výsledky Big Data, než vizualizace. Geografické vizualizace mohou zvýraznit chyby, ke kterým dochází na různých místech. Časové vizualizace mohou v průběhu času ukazovat trendy, jako jsou míry konverze, výnosy, potenciální zákazníci a další metriky. Spojení shygeografických a časově založených dat dohromady může vytvořit jedny z nejsilnějších a shyvisualizací ze všech. Interaktivní vizualizace vám umožní přejít zpět a dopředu v čase. Tyto přístupy lze použít nejen v podnikání, ale také ve vzdělávání, zdravotní péči a ve veřejném sektoru. Například interaktivní vizualizace mohou v průběhu času ukazovat změny v populaci a HDP na úrovni jednotlivých zemí, které lze poté použít k vyhodnocení potenciálních investic v těchto regionech do budoucna.

                    O vizualizaci se dozvíte podrobněji později v knize, ale na vysoké úrovni můžete použít nástroje od prodejců jako Tableau a Qliktech & rsquos Qlikview k & shycreate obecných vizualizací. U konkrétních oblastí, jako jsou geografické vizualizace, produkty jako CartoDB usnadňují vytváření vizualizací do jakékoli webové stránky pomocí několika řádků HTML a JScript.

                    V některých případech znamená interpretace dat vůbec žádnou lidskou interakci. U online reklamy, finančního obchodování a stanovení cen vám software v kombinaci s algoritmy pomůže interpretovat výsledky a vyzkoušet nové experimenty. Počítačové programy interpretují složité datové sady a poskytují nové reklamy, obchodují s akciemi a zvyšují nebo snižují ceny na základě toho, co funguje a co ne. Je pravděpodobné, že taková automatizovaná interpretace bude mít větší a větší roli, protože objem datových souborů nadále roste a rozhodnutí musí být přijímána rychleji a ve větším měřítku než kdykoli předtím. V těchto systémech je lidský dohled kritický a klíčové jsou panely mdashdash, které ukazují změny v chování systému, zvýrazňují výjimky a umožňují ruční zásah.

                    Mám vyhodit RDBMS?

                    Prakticky od chvíle, kdy byly poprvé vynalezeny, se lidé snažili zbavit databází. Jednoduchá odpověď je, že byste svůj RDBMS neměli vyhodit. To & rsquos, protože každá technologie Big Data má své místo, v závislosti na druhu dat, která potřebujete ukládat, a druhu přístupu, který k těmto datům potřebujete.

                    Relační databázové systémy vynalezl Edgar Codd ve společnosti IBM na konci 60. a na začátku 70. let. Na rozdíl od svého předchůdce, systému pro správu informací (IMS), se RDBMS skládá z různých tabulek. Naproti tomu jsou systémy IMS organizovány v hierarchické struktuře a často se používají pro záznam dat o transakcích s vysokou rychlostí, jako jsou transakce finančních služeb. Stejně jako rádio nezmizelo, když začala existovat televize, systémy IMS nezmizely, když se objevil RDBMS. Podobně s novějšími technologiemi, jako jsou Hadoop a MapReduce, RDBMS nezmizí.

                    Nejprve by bylo nepraktické jednoduše se zbavit klasických strukturovaných databázových systémů jako Oracle, IBM DB2, MySQL a dalších. Softwaroví inženýři tyto systémy dobře znají a spolupracují s nimi roky. Mají a shywritten řadu aplikací, které rozhraní s těmito systémy pomocí známého jazyka strukturovaného dotazu nebo SQL. A takové systémy se časem vyvinuly, aby podporovaly replikaci dat, redundanci, zálohování a další podnikové požadavky.

                    Zadruhé, RDBMS nadále slouží velmi praktickému účelu. Jak naznačuje SQL, jazyk používaný k ukládání dat do databází a jejich načítání, je RDBMS nejvhodnější pro ukládání strukturovaných dat. Informace o účtu, záznamy o zákaznících, informace o objednávce apod. Jsou obvykle uloženy v RDBMS.

                    Pokud však jde o ukládání nestrukturovaných informací, jako jsou dokumenty, webové stránky, text, obrázky a videa, použití RDBMS pravděpodobně není nejlepším přístupem. Systémy RDBMS také nejsou ideální, pokud se často mění struktura dat, která potřebujete k ukládání.

                    Na rozdíl od tradičních databázových systémů, nověji zavedené technologie Big Data & mdash zatímco vynikají v ukládání obrovského množství nestrukturovaných dat & mdashdo to nedělá dobře s vysoce strukturovanými daty. Chybí jim elegantní jednoduchost strukturovaného dotazovacího jazyka. I když je ukládání dat snadné, je těžké je získat zpět v podobě, kterou potřebujete.

                    To je důvod, proč dnes & rsquos systémy Big Data začínají využívat více možností tradičních databázových systémů, zatímco tradiční databázové systémy přebírají vlastnosti dnešních technologií Big Data. Dva technologické přístupy na opačných koncích spektra jsou si stále více podobné, protože to zákazníci vyžadují.

                    Uživatelé & rsquos dnes nejsou ochotni vzdát se schopností, na které si za posledních 40 let zvykli. Místo toho chtějí to nejlepší z obou světů a systémů mdash, které dokážou zpracovat jak strukturovaná, tak nestrukturovaná data, se schopností šířit tato data na mnoho různých strojů pro ukládání a zpracování.

                    Poznámka Systémy velkých dat jsou stále méně SQL nebo NoSQL. Místo toho zákazníci stále více chtějí to nejlepší z obou světů a prodejci ve výsledku poskytují hybridní produkty se silnými stránkami každého z nich.

                    Jedním z velkých příslibů Big Data je, že dokáže zpracovat obrovské množství dat na komoditním hardwaru. To znamená, že společnosti mohou ukládat a zpracovávat více dat za nižší cenu než kdykoli předtím. Je ale důležité mít na paměti, že společnosti s nejnáročnějšími daty, jako jsou Facebook, Google a Amazon, navrhují své vlastní servery pro provozování dnešních aplikací s nejvyššími nároky na data.

                    Takže pokud jde o návrh vašeho plánu velkých dat, existuje několik & stydlivých přístupů, které můžete použít k vaší základní infrastruktuře & mdashthe hardware, který provozuje veškerý software, který přeměňuje všechna tato data na užitečné informace.

                    Jednou z možností je vybudovat si vlastní infrastrukturu pomocí komoditního hardwaru. To obvykle funguje dobře pro interní klastry Hadoop, kde si společnosti chtějí udržovat vlastní infrastrukturu, od holého kovu až po aplikaci. Takový přístup znamená, že je snadné přidat do počítače více výpočetní kapacity a přidat další servery. Skrytá cena se ale postupem času hraje. I když se takové clustery nastavují relativně snadno, v knize budete spravovat základní hardware i aplikační software.

                    Tento přístup také vyžaduje, abyste měli interní odborné znalosti v oblasti hardwaru, softwaru a analytiky. Pokud máte prostředky, může mít tento přístup největší smysl při experimentování s Big Data jako prototypem pro větší aplikaci. Poskytuje vám znalosti z první ruky o tom, co je nutné k nastavení a provozu systému Big Data, a poskytuje vám největší kontrolu nad základním hardwarem, který má často obrovský dopad na výkon aplikace.

                    Další možností je jít s poskytovatelem spravovaných služeb. V takovém případě může být váš hardware umístěn buď interně, nebo v datovém centru vašeho poskytovatele. Ve většině případů je poskytovatel odpovědný za správu selhání hardwaru, napájení, chlazení a dalších potřeb infrastruktury souvisejících s hardwarem.

                    Ještě další možností je provést veškerá zpracování vašich velkých dat v cloudu. Tento přístup vám umožňuje otáčet servery nahoru a dolů, jak je potřebujete, aniž byste museli provádět počáteční investice, které jsou obvykle nutné k vybudování vlastní infrastruktury velkých dat od nuly. Nevýhodou je, že mezi vaší aplikací a základním hardwarem je často vrstva virtualizačního softwaru, což může zpomalit výkon aplikace.

                    Poznámka Cloudová technologie vám umožňuje nastavit servery podle potřeby a rychle škálovat systém a vše bez investování do vlastního hardwaru. Virtualizační software používaný v mnoha cloudových systémech však věci trochu zpomaluje.

                    V minulosti IBM, Sun Microsystems, Dell, HP a další soutěžily o nabídku různých hardwarových řešení. To již neplatí. V dnešní době je to mnohem více o softwaru, který běží na hardwaru, než o samotném hardwaru.

                    Několik věcí se změnilo. Za prvé, návrh a výroba vlastního hardwaru je neuvěřitelně nákladná a marže jsou tenké. Zadruhé, škálovatelnost (namísto škálovatelnosti) mnoha dnešních aplikací & rsquos znamená, že když zákazník potřebuje více energie nebo úložiště, je & rsquos tak jednoduchý jako & shyadding jiného serveru. Navíc díky Moore & rsquos Law se do stále menšího prostoru vejde více výpočetního výkonu. Balením více jader (procesorů) do každého & shyprocesoru každý procesor zabalí více. Každý server má více paměti a každá jednotka ukládá více dat.

                    O tom však není pochyb. Dnešní aplikace Big Data jsou paměti a úložiště prasat. Ve většině případů byste měli načíst své servery, ať už jsou lokální nebo cloudové, s co největší pamětí.Pokud jde o paměť, disky jsou stále relativně pomalé. Výsledkem je, že pokaždé, když počítač musí přejít na disk, aby nabral část dat, trpí výkon. Čím více dat lze uložit do mezipaměti, tím rychlejší bude vaše aplikace & mdash a tedy i vaše zpracování dat & mdash bude.

                    Druhým klíčem je psaní distribuovaných aplikací, které využívají výhody škálovatelného hardwarového přístupu. To je přístup, který společnosti jako Facebook, Google, Amazon a Twitter používají k vytváření svých aplikací. Je to přístup, který byste měli použít, abyste mohli snadno přidat více výpočetní kapacity a splnit tak požadavky svých aplikací. Každý den se vytváří více dat a jakmile začnete používat vlastní řešení Big Data, bude téměř jisté, že budete chtít více úložného prostoru a rychlejší zpracování dat.

                    Jakmile se váš projekt Big Data stane dostatečně velkým, může mít smysl jít s hardwarem speciálně optimalizovaným pro vaši aplikaci. Prodejci jako Oracle a IBM obsluhují některé z největších aplikací. Většina jejich systémů je postavena na komoditních hardwarových součástech, jako jsou procesory Intel, standardní paměť atd. Ale pro aplikace, kde potřebujete zaručenou spolehlivost a služby, na které se můžete spolehnout, se můžete rozhodnout, že stojí za to zaplatit cenu za jejich & shyintegrovaný hardware, software a nabídky služeb.

                    Do té doby by vám však komoditní, běžné servery měly poskytnout vše, co potřebujete, abyste mohli začít s Big Data. Krása velkých aplikací, pokud jde o Big Data, spočívá v tom, že pokud selže server nebo pevný disk, můžete jej jednoduše nahradit jiným. Rozhodně si ale kupte více paměti a větší disky, než si myslíte, že potřebujete. Vaše data porostou mnohem rychleji a rozžvýkají mnohem více paměti, než mohou vaše nejlepší odhady očekávat.

                    Data Scientists and Data Admins: Big Data Managers

                    Poradenská firma McKinsey odhaduje, že Big Data mohou mít obrovský dopad v mnoha oblastech, od zdravotnictví přes výrobu až po veřejný sektor. Pouze v oblasti zdravotní péče by Spojené státy mohly efektivním využíváním velkých objemů dat snížit výdaje na zdravotní péči přibližně o 8% ročně.

                    Přesto čelíme nedostatku těch, kteří se dobře vyznají v technologiích Big Data, analytických a vizualizačních nástrojích. Podle McKinseyho samotné USA čelí nedostatku 140 000 až 190 000 datových analytiků a 1,5 milionu správců a analytiků se schopnostmi porozumět a rozhodovat na základě analýzy velkých dat. & Rdquo 1

                    Neexistuje žádná standardní definice rolí datového vědce a analytika dat. Vědci v oblasti dat však mají tendenci být více obeznámeni s nástroji potřebnými pro práci s daty, zatímco analytici dat se více zaměřují na požadovaný výsledek a na otázky, na které je třeba odpovědět, obchodní cíle, klíčové metriky a výsledné řídicí panely, které budou použity denně. Kvůli relativní novosti Big Data se takové role často stírají.

                    Pokud jde o práci se strukturovanými daty uloženými v tradiční databázi, není nic lepšího, než mít po ruce zkušeného správce databáze (DBA). I když je vytváření základních dotazů SQL jednoduché, při práci s mnoha tabulkami a spoustou řádků a při práci s daty uloženými ve více databázích mohou být dotazy velmi rychle složité. DBA může zjistit, jak optimalizovat dotazy tak, aby běžely co nejefektivněji.

                    Mezitím jsou správci systému obvykle zodpovědní za správu datových úložišť a někdy za správu základních systémů potřebných k ukládání a zpracování velkého množství dat. Vzhledem k tomu, že organizace nadále shromažďují a ukládají více dat a dat z webových stránek, aplikací, zákazníků a fyzických systémů, jako jsou motory letadel, automobily a všechna další zařízení tvořící internet věcí, role správců systémů a databází bude stále nabývat na důležitosti . Architektura správných systémů od samého počátku a volba místa a způsobu ukládání dat lokálně nebo v cloudu je pro úspěšnou dlouhodobou strategii Big Data zásadní. Taková strategie je základem pro budování proprietárního aktiva Big Data, které přináší strategickou konkurenční výhodu.

                    Všechny tyto role jsou zásadní pro získání úspěšného výsledku z Big Data. Všechna data z celého světa & rsquos vám poskytnou odpovědi, které potřebujete, pokud nevíte, jaké otázky máte položit. Jakmile jsou odpovědi k dispozici, je třeba je dát do formy, na které mohou lidé jednat. To znamená převést komplexní a shyanalýzu, rozhodovací stromy a nezpracované statistiky do snadno srozumitelných řídicích panelů a vizualizací.

                    Dobrou zprávou pro ty, kteří nemají hluboké znalosti potřebné k tomu, aby se stali odborníky na Big Data, je, že desítky kurzů souvisejících s Big Data jsou nyní k dispozici online, a to jak od společností, tak od místních vysokých škol a univerzit. Prodejci jako IBM a Rackspace také nabízejí online kurzy Big Data, přičemž Rackspace nedávno představil svůj bezplatný CloudU. 2

                    Jedna společnost z žebříčku Fortune 500, se kterou pracuji, provozuje interní univerzitu jako součást své probíhající investice do lidského kapitálu. Nedávno přidali kurzy Big Data, cloud a kybernetické bezpečnosti od mé firmy & mdashThe Big Data Group & mdashto do svých nabídek. V těchto kurzech se nezabýváme pouze nejnovějším vývojem v těchto oblastech, ale také diskutujeme o příležitostech Big Data, které mohou účastníci prozkoumat, když se vrátí ke své každodenní práci.

                    Vzhledem k číslům citovaným ve zprávě McKinsey očekávám, že v nadcházejících měsících a letech bude více společností investovat do Big Data, analytiky a vzdělávání v oblasti správy dat pro manažery i zaměstnance. To je dobrá zpráva pro ty, kteří chtějí proniknout do Big Data, změnit pracovní funkce nebo jednoduše lépe využívat data, pokud jde o důležitá obchodní rozhodnutí.

                    Chief Data Officer: Big Data Owner

                    Podle průmyslové výzkumné firmy Gartner bude do roku 2015 25% velkých globálních organizací jmenováno hlavním datovým úředníkem (CDO). 3 Počet CDO ve velkých organizacích se od roku 2012 do roku 2014 zdvojnásobil. Proč vzestup CDO?

                    Po mnoho let se informační technologie (IT) primárně týkaly hardwaru, softwaru a správy zdrojů, dodavatelů a rozpočtů potřebných k & poskytování služeb technologií velkým organizacím. Zdroje společnosti a rsquos IT byly zdrojem konkurenční výhody. Správné investice do IT by mohly organizaci umožnit více spolupracovat a hbitě než její konkurenti. Data byla jednoduše jednou součástí větší IT strategie, o které se často samostatně ani neuvažovalo, odděleně od úložných a výpočetních zdrojů.

                    Samotná data se nyní stávají zdrojem strategické konkurenční výhody, kterou IT kdysi byly, s úložným hardwarem a výpočetními prostředky, které podporují aktéry ve hře Big Data.

                    Současně s tím, jak se společnosti snaží získat větší výhodu z Big Data, je použití a zneužití těchto dat podrobeno vyšší kontrole. Dramatický nárůst množství informací, které společnosti & shystoring, v kombinaci s rostoucím počtem případů, kdy hackeři získali osobní údaje, které společnosti ukládají, zařadil data do své vlastní třídy.

                    V roce 2013 došlo k dvěma velmi významným porušením údajů. Hackeři ukradli více než 70 milionů záznamů osobních údajů od maloobchodního Targeta, které obsahovaly jméno, adresu, e-mailovou adresu a telefonní číslo kupujících Target. Hackeři také ukradli přibližně 38 milionů záznamů o uživatelských účtech od výrobce softwaru Adobe. V roce 2014 pak hackeři získali přístup k účtům eBay, což ohrozilo přibližně 145 milionů uživatelských účtů.

                    Význam údajů se zvýšil také kvůli problémům s ochranou osobních údajů. Zákazníci sdílejí mnohem více osobních informací než dříve, od čísel kreditních karet po předvolby nákupu, od osobních fotografií až po sociální kontakty. Výsledkem je, že společnosti vědí o svých zákaznících mnohem víc než v minulých letech. Pouhá návštěva webových stránek dnes vytváří obrovskou stopu digitálních informací. U kterých produktů jste strávili více času prohlížením? Které jste přeskočili? Jaké produkty jste si prohlédli na jiných webových stránkách, které by mohly souviset s vaším nákupním rozhodnutím? Všechna tato data jsou k dispozici ve formě digitálních strouhanek, které mapují vaši cestu při procházení webu, ať už v počítači, tabletu nebo mobilním telefonu.

                    Rovněž vzrostla poptávka po přístupu k datům a nejen k samotným datům, ale ke správným nástrojům pro jejich analýzu, vizualizaci a sdílení. Kdysi doména odborníků na analýzu dat, kteří se vyznají ve statistických nástrojích, jako je R, jsou nyní po všech členech organizace velmi žádoucí užitečné informace založené na datech. Manažeři operací, přímí manažeři, obchodníci, prodejci a pracovníci zákaznických služeb všichni chtějí lepší přístup k datům, aby mohli lépe sloužit zákazníkům.

                    A co víc, relevantní data budou stejně tak pravděpodobně v cloudu, protože budou uložena na interních serverech společnosti & rsquos. Kdo může všechny tyto údaje spojit, zajistit, aby jejich použití splňovalo požadavky na ochranu soukromí, a poskytovat potřebné nástroje, školení a přístup k datům, aby to lidé mohli pochopit? CDO.

                    IT bylo a stále je jednou z forem konkurenční výhody. Data nyní nabývají na důležitosti jako další forma konkurenční výhody a strategické aktivum mdasha, které je třeba budovat a spravovat samostatně. Ve výsledku očekávám, že v nadcházejících letech mnohem více organizací zvýší význam dat na výkonnou úroveň.

                    K realizaci své vize Big Data potřebujete ty správné členy týmu, shytechnology a zdroje dat. Než sestavíte svůj tým, možná budete chtít & shyexperimentovat s několika bezplatnými online zdroji Big Data. Veřejný průzkumník dat Google umožňuje interakci s řadou různých veřejných zdrojů dat na adrese www.google.com/publicdata/directory. I když to nemusí být zdroje dat, se kterými byste nakonec chtěli pracovat, strávení několika hodin nebo dokonce několika minut hraním s Průzkumníkem dat vám může dát velký smysl pro druhy vizualizací a řídicích panelů, které byste možná chtěli sestavit. vám pomůže interpretovat a vysvětlit výsledky Big Data.

                    S ohledem na výsledek Big Data můžete začít shromažďovat svůj tým, technologie a datové zdroje.

                    Váš tým se skládá ze skutečných i virtuálních členů týmu. Spojte své obchodní partnery z různých funkčních oblastí, jak spojujete své úsilí v oblasti Big Data. I když váš projekt může být zaměřen pouze na marketing nebo design webových stránek, je pravděpodobné, že budete potřebovat zdroje z IT a schválení právními předpisy nebo dodržováním předpisů, než bude váš projekt dokončen.

                    K dispozici je tolik různých technologií Big Data, že výběr může být často ohromující. Don & rsquot nechte technologii řídit váš projekt a vaše obchodní požadavky by měly řídit váš výběr technologie.

                    Nakonec možná nebudete mít hned přístup ke všem datům, která potřebujete. To je místo, kde mají palubní desky, které nakonec chcete dodat, navržené a načrtnuté dopředu, mohou pomoci udržet věci na správné cestě. I když můžete & rsquot vyplnit každý graf, pomocí maketových vizualizací můžete každému jasně vysvětlit, které zdroje dat jsou při plnění vaší vize Big Data nejdůležitější.

                    V následujících kapitolách podrobně prozkoumáme řadu různých technologií, vizualizačních nástrojů a datových typů. Počínaje koncem v mysli a opakovaným přístupem založeným na zkouškách pomůže proměnit vaši vizi Big Data na realitu.


                    Výsledky prezidentských voleb v USA: 1976–2016 v Tableau

                    Přiřazení projektu geovizualizace, SA8905, podzim 2020

                    Odkaz na projekt naleznete zde.

                    Úvod

                    Prezidentské volby v USA se konají každé čtyři roky a velká pozornost je věnována polarizaci politiky USA na základě hlasování pro jednu z hlavních politických stran, Demokratickou stranu a Republikánskou stranu. Tento projekt si klade za cíl pomocí vizualizace ukázat výsledky v mnoha různých volbách v průběhu času, aby zjistil, jak americká veřejnost hlasuje pro tyto dvě strany.

                    Metodika a údaje

                    Tableau byl použit pro vizualizaci dat díky své schopnosti integrovat více datových listů a rozpoznávat prostorová data pro okamžité vytváření map. Je také schopen rychle generovat různé typy vizualizací v kartografických mapách, sloupcových grafech, spojnicových grafech atd.

                    Data byla shromážděna z webových stránek University of California & # 8211 Santa Barbara v rámci projektu Presidency Project. Úložiště obsahuje data z voleb až do roku 1789. Tato vizualizace sahá až do roku 1976 a zobrazuje výsledky až do roku 2016. U této vizualizace se uvažovalo o dalších zdrojích dat, konkrétně o datové sadě MIT & # 8217s Election Lab z let 1976–2016. Tento datový soubor však obsahoval výsledky až 66 různých stran, pro které se hlasovalo od roku 1976 do roku 2016. Začlenění této úrovně podrobností by ukázalo různá datová pole v různých volebních letech. Ostatní politické strany jsou z tohoto projektu vynechány kvůli nekonzistenci účastníků stran podle roku a skutečnosti, že drtivou většinu národního hlasu zaujímají demokraté a republikáni. Byla použita data projektu předsednictví, protože poskytovala jednodušší pohled na výsledky demokratů a republikánů.

                    Načítání dat

                    Nevýhodou použití dat projektu předsednictví UCSB & # 8217s je, že nejsou k dispozici jako čistý datový soubor!

                    Data byla shromážděna z každé jednotlivé datové stránky do listu aplikace Excel. Jedna malá část dat, která byla shromážděna jinde, byla data o národní volební účasti, která byla převzata z webových stránek volebního projektu USA.

                    Choroplethská mapa hlasovací marže

                    Jakmile byla data naformátována, bylo nutné do Tableau importovat pouze dva listy. Prvním byly výsledky na státní úrovni a druhým výsledky na národní úrovni. Vztah mezi těmito dvěma je držen pohromadě spojením ve stavových polích.

                    Tableau má příjemnou vlastnost v tom, že okamžitě převádí rozpoznatelná datová pole na prostorová data. V tomto případě stavové pole generuje body zeměpisné šířky a délky pro každý stát. Přetáhněte automaticky generovaná pole Latitude a Longitude do Columns and Rows a poté přetáhněte stav pod Marks.

                    U jednoho z hlavních listů bude na jedné z map zobrazena choroplethová tematická mapa, která bude zobrazovat rozdíly v hlasovacích maržích mezi Demokratickou stranou a Republikánskou stranou. Jsou potřeba mnohoúhelníkové tvary, které lze provést tak, že přejdete do rozevírací nabídky Marks a vyberete Map. Dále bude na listu potřeba identifikovat rozdíl mezi státy, které byly Demokrat vs. Republikán. K tomu byla vytvořena proměnná & # 8216PartyWin & # 8217, která byla přetažena pod značky a barvy byly změněny tak, aby reprezentovaly každou stranu.

                    Poslední krok vyžaduje vytvoření rozsahů na základě dat. Rozsahy nelze vytvořit ručně a vyžadují buď určitou programovací logiku a / nebo použití přihrádek. Koše byly vytvořeny kliknutím pravým tlačítkem na proměnnou & # 8216VictoryMargin (%) & # 8217. Velikost každého zásobníku je v podstatě předem stanovený interval (bylo zvoleno 20). VictoryMargin (%) byl přetažen pod Marks, aby bylo možné získat červené / modré oddělení od barev od Party Win. Barvy byly upraveny pod VictoryMargin, aby byly pro každou barvu získány vhodné světlé / tmavší odstíny. Specifické koše byly také vhodně označeny na základě 20bodových intervalů.

                    Snímek obrazovky ukazuje, že můžete umístit kurzor nad státy a získat informace o vítězství strany, procentu demokratických a republikánských hlasů v daném roce a také o vítězství. V levém horním rohu je také Rok v oblasti Stránky, což také pro zobrazení časových řad pro každou stránku, která obsahuje Rok.

                    Hlasujte o velikosti Dot Symbol Map

                    Zatímco rozpětí vítězství v každém státě ilustruje míru, pokud by stát volil demokrata nebo republikána, víme, že celkový počet demokratů a republikánů se nerovná při srovnání populací voličů v různých státech. Například Florida má celkem odevzdaných 9 420 039 hlasů a v roce 2016 měla u republikánů 1,2% vítězné rozpětí. Kontrastujte s okresem Columbia ve stejném roce, který měl celkem 311 268 hlasů, ale u demokratů měl vítězné rozpětí 86,8%. U další mapy se symboly teček používají k určení velikosti hlasování (na základě proměnné Celkový stav hlasů) pro každý stát.

                    Stejná zeměpisná délka a zeměpisná šířka budou použity z mapy choropleth, pouze tentokrát jsou tečky a okolní základní mapa Open Street zachovány beze změny. Podobný přístup je převzat z choroplethové mapy pomocí Party Win k rozlišení mezi republikánskými a demokratickými státy. Proměnná Total State Votes je přetažena do oblasti velikosti pod Marks pro vytvoření různých velikostí teček na základě zde uvedených čísel. Koše byly vytvořeny znovu & # 8211, tentokrát s intervalovým zlomem 2,5 milionu hlasů na stát. V ideálním případě by existovaly přizpůsobené přestávky, protože mnoho států spadá do spodní části celkového počtu hlasů, jako je District of Columbia. Po úpravě označených zásobníků byly zadány další informace o stavu, celkových hlasech demokratů a celkových hlasech demokratů, které se zobrazí v popisku.

                    Screenshot mapy Dot Symbol na základě počtu hlasů státu v zobrazení tabulky

                    Bar volební školy

                    Americká politika má frázi & # 8220270 To Win & # 8220, která vychází z potřeby 270 volebních křesel od roku 2020, aby bylo možné získat dostatek křesel pro prezidentský úřad. Ještě v roce 2016 zvítězila demokratická kandidátka Hillary Clintonová v lidovém hlasování nad republikánským kandidátem Donaldem Trumpem. Trump však získal většinu volebních křesel a předsednictví na základě získání hlasů ve státech s větším celkovým počtem křesel.

                    Lišta zobrazující počet vyhraných volebních křesel může zvýraznit rozdíl mezi lidovým hlasováním a že větší rozpětí vítězství ve státě záleží méně, než mít větší počet vyhraných státních křesel. K vytvoření této lišty se používá stejné nastavení, které má pod značkami Party Win a State. Tentokrát se do sloupců přetáhne hodnota SUMA počtu sedadel. Rozevírací seznam se poté změní na lištu.

                    Řídicí panel a celostátní datové body

                    Vzhledem k tomu, že tato data půjdou do řídicího panelu, je třeba přemýšlet o tom, jak se tyto vizualizace navzájem doplňují. Samotné mapy poskytují data při pohledu na pohled na jednotlivé státy. Dynamická lišta zobrazuje výsledky každého státu, ale lépe informuje diváka o počtu vyhraných křesel každou stranou a míře, kolik dalších křesel bylo vyhráno. Dynamická lišta však potřebuje určitý kontext, konkrétně počet celkově vyhraných křesel na celostátní úrovni. To logicky vycházelo z vizualizace umisťování map na prostřední / dolní část, přičemž se posunula lišta volebního kolegia nahoru a zároveň se poskytly některé klíčové ukazatele pro celkové volební výsledky.

                    Mezi klíčové datové body patřily jména stran, straničtí kandidáti, procento lidového hlasování, celkový počet stranických hlasů, celkový počet volebních křesel a také ukazatel, zda zvítězila Demokratická nebo Republikánská strana. Sekundární statistiky pro hlasování druhé strany (%), celkový počet odevzdaných hlasů a volební účast (%). Z každého jednotlivého statu byly vytvořeny jednotlivé listy a byly importovány do řídicího panelu. Prostor byl také použit k zahrnutí Aljašky a Havaje.Zatímco hlavní mapy jsou v Tableau dynamické a umožňují posouvání, počáteční pohled na tyto stavy omezuje potřebu, aby uživatel tyto stavy našel. Všechna importovaná data byla & # 8216Year & # 8217 přetažena do oblasti stránek v listu, což umožnilo zobrazení časových řad všech datových bodů.

                    Jak vypadá časová řada od roku 1976 do roku 2016, můžete vidět v gif animaci prostřednictvím tohoto odkazu na Disk Google.

                    Při pohledu na výsledky od roku 1976 je zajímavým bodem to, že mnoho jižních států bylo demokratických (z velké části kvůli tomu, že guvernérem Gruzie byl demokratický kandidát Jimmy Carter), které jsou nyní republikánem v roce 2016. V letech 1980 až 1984 byl Ronald Reagan éry, kdy byl kalifornský guvernér nesmírně populární po celé zemi. Bill Clinton a # 8217 vládli v letech 1992 a 1996 a následovali kroky Cartera a # 8217 s guvernérem Arkansasu, který dokázal získat místa v typicky republikánských státech. Počínaje vítězstvím prezidenta George W. Bushe v roce 2000 se současné volební trendy podaří zůstat velmi podobné, zatímco republikánské státy jsou v regionech Středozápad a Jižní, zatímco demokraté získávají hlasy na severovýchodním a tichomořském pobřeží. Mnoho států kolem Velkých jezer, jako jsou Wisconsin, Michigan a Pensylvánie, bylo tradičně v mnoha volbách známé jako státy # 8220 Swing & # 8221, přičemž mnoho z těchto států vyhrál v roce 2016 Donald Trump. Pokud jde o počet hlasů podle státu, dva státy s větší populací (Kalifornie, New York) byly v posledních letech typicky demokratické, což vedlo k velkému množství celkových hlasů pro demokraty. Význam celkového počtu hlasů je však ve srovnání s počtem získaných volebních křesel minimalizován.

                    Budoucí úvahy a omezení

                    Když demokraté v posledních volbách převzali zpět mnoho z těchto houpajících se států, zadání údajů o volbách do roku 2020 by zdůraznilo, kde byli demokraté úspěšní v roce 2020 vs. v roce 2016. Další úvahou by bylo přidat výsledky od roku 1854, kdy byla republikánská strana nejprve vytvořen jako hlavní opozice k Demokratické straně.

                    Dvě omezení dat v rámci Tableau jsou použití procent a nedostatek projekcí. Tabla může zobrazit data v procentech, ale pouze jako výchozí, pokud je součástí celkového počtu řádků% nebo sloupců%. Datový soubor byl strukturován způsobem, kde to nebylo možné, což znamená, že kdekoli to bylo nutné, byla použita celá čísla se štítkem (%). Tableau také není schopen promítat do geografického souřadnicového systému bez nezbytných převodů. Pro účely této mapy bylo použito výchozí rozložení Web Mercator. Jedna předchozí iterace této mapy byla také provedena jako hexadecimální mapa kartogramu. Na statické mapě však může být lepší hexadecimální mapa, protože velikost a zvětšení je při použití výchozí základní mapy mnohem odpouštějící.


                    Jak zahrnout a formátovat více řádků v inforview z cartoDB - Geografické informační systémy

                    Rozsáhlá OnLine data pro epidemiologický výzkum (WONDER) - je snadno použitelný internetový systém, který zpřístupňuje informační zdroje Centra pro kontrolu a prevenci nemocí (CDC) odborníkům v oblasti veřejného zdraví i široké veřejnosti. Poskytuje přístup k široké škále informací o veřejném zdraví.

                    CDC WONDER podporuje poslání CDC v oblasti podpory zdraví a prevence nemocí tím, že urychluje a zjednodušuje přístup k informacím o veřejném zdraví pro státní a místní zdravotnická oddělení, veřejnou zdravotní službu a akademickou veřejnou zdravotní komunitu. CDC WONDER je cenný ve výzkumu veřejného zdraví, rozhodování, stanovování priorit, hodnocení programů a alokaci zdrojů.

                    1. Podporovat rozhodování na základě informací tím, že budou včasná a užitečná fakta dána do rukou odborníků a výzkumných pracovníků v oblasti veřejného zdraví a
                    2. Poskytnout široké veřejnosti přístup ke konkrétním a podrobným informacím od CDC.
                    • Vyhledejte a přečtěte si publikované dokumenty o obavách o veřejné zdraví, včetně zpráv, doporučení a pokynů, článků a statistických údajů o výzkumu publikovaných CDC, stejně jako referenční materiály a bibliografie o tématech souvisejících se zdravím
                    • Dotaz na číselné datové sady v informačních systémech CDC prostřednictvím webových stránek „fill-in-the blank“. Pro dotaz jsou k dispozici veřejné datové soubory o úmrtnosti (úmrtí), incidenci rakoviny, HIV a AIDS, TBC, porodnosti (narození), údaje ze sčítání lidu a mnoho dalších témat a požadovaná data jsou snadno shrnuta a analyzována. Produkujte tabulky, mapy, grafy a stahujte exporty souhrnných statistik oddělených tabulátory.

                    Chcete-li se dozvědět více o našich službách, kontaktujte nás nebo se podívejte na tento stručný popis: O společnosti CDC WONDER.

                    Nápovědu k používání funkcí najdete ve stručném průvodci.

                    • Popisné názvy jsou rozděleny do kategorií podle témat a nadpisů
                    • Abecední rejstřík obsahuje popisný název, oficiální název a zkratku pro každou datovou položku
                    • Funkce „Hledat“ vyhledá stránky, které obsahují konkrétní slovo nebo frázi.

                    Některé požadavky na data vedou k velmi velkým souborům výsledků a stahování a zobrazení dat může vašemu počítači trvat déle. Počet proměnných v požadavku také ovlivňuje dobu odezvy. Například databázový dotaz s několika konkrétními rozsahy kódů nemocí a seřazený podle nemoci nebo seřazený podle roku může vyžadovat více času na zpracování. Můžete zvýšit dobu, po kterou se má dotaz spustit, v poslední části na libovolné obrazovce žádosti o data WONDER. Maximální hodnota je 10 minut. Pokud se výsledky vašeho dotazu nevrátí do 10 minut, požádejte nás o pomoc s vašimi konkrétními kritérii dotazu.

                    1. Štítek „Potlačeno“ se zobrazí, když počty poklesnou pod stanovenou „mezní“ hodnotu a jsou splněny podmínky pro potlačení.
                    2. Řádky zobrazující součty a mezisoučty nejsou k dispozici, pokud je u jakékoli souhrnné části tabulky potlačen pouze jeden řádek v tabulce výsledků. Pokud agregovaná hodnota představuje více než jeden potlačený řádek, jsou k dispozici mezisoučty a součty, jsou-li povoleny. Pokud dílčí součty nebo celkové hodnoty spadají do zásad ochrany osobních údajů, jsou tyto hodnoty také potlačeny.
                    3. Sloupec Procenta z celkového počtu se nezobrazí, když je potlačen jakýkoli jeden řádek v tabulce výsledků. Všimněte si, že ne všechny online databáze hlásí míru procenta z celkového počtu.
                    4. Řádky obsahující potlačené míry nejsou seřazeny podle skutečné hodnoty potlačených dat. Když je tabulka výsledků seřazená podle sloupce, který obsahuje potlačené hodnoty, potlačené hodnoty se zobrazují, jako by byla hodnota menší než nula, místo aby se potlačené hodnoty zobrazovaly ve skutečném postupném číselném pořadí v tabulce. Například když jsou data pro konkrétní kraj potlačena a vy se rozhodnete uspořádat data podle rychlosti, pak se řádek představující tento kraj zobrazí v posloupnosti hodnot rychlosti, jako by potlačená hodnota byla menší než nula. Skutečné potlačené hodnoty ve skrytých řádcích jsou zahrnuty do souhrnných celkových hodnot, když se zobrazí součty a mezisoučty.

                    „Zásady ochrany osobních údajů“ definují prahovou hodnotu pro potlačení a konkrétní pravidla, která stanoví okolnosti, za kterých se potlačení použije. Zásady ochrany osobních údajů se u jednotlivých datových sad liší. Například některé datové sady potlačují data pouze na úrovni okresů, když celková populace klesne pod prahovou hodnotu, jiné datové sady potlačují data pouze pro určité malé demografické skupiny. Zásady jsou určeny pro každou datovou sadu poskytovatelem dat v souladu s federálními a místními předpisy o ochraně osobních údajů. Podrobnosti o zásadách ochrany osobních údajů a pravidlech potlačení konkrétní datové sady najdete v dokumentaci k této datové sadě nebo na stránce dotazu datové sady vyberte Nápověda. Další informace o federálních zásadách ochrany osobních údajů najdete v části Omezení použití dat.

                    Je-li vybrána větší populace, časové období nebo zeměpisná oblast, bude pravděpodobně potlačeno méně hodnot. Někteří statistici využívají algoritmy vyhlazování dat ke snížení dopadu potlačených dat. Například viz „Dopad potlačení dat na místní úmrtnost: Případ CDC WONDER“ od Chetana Tiwariho, Kirsten Beyerové a Gerarda Rushtona, publikovaný v American Journal of Public Health, Sv. 104, č. 8: 1386-1388. K dispozici na adrese http://ajph.aphapublications.org/doi/abs/10.2105/AJPH.2014.301900.

                    Míra téměř všech příčin nemocí, úrazů a úmrtí se liší podle věku. Úprava věku je technika „odstranění“ účinků věku z hrubé míry, aby bylo možné smysluplné srovnání mezi populacemi s různými základními věkovými strukturami. Například srovnání hrubé míry srdečních onemocnění na Floridě s kalifornskou je zavádějící, protože relativně starší populace na Floridě vede k vyšší hrubé úmrtnosti, i když věkově specifická míra srdečních onemocnění na Floridě a v Kalifornii byla stejný. Pro takové srovnání jsou vhodnější věkově upravené sazby.

                    Míry upravené podle věku se počítají použitím věkově specifických sazeb různých populací na jednu standardní populaci. Pokud se v CDC WONDER rozhodnete upravit věkové sazby, musíte určit standardní populaci (nebo přijmout výchozí). Je dobrým zvykem specifikovat standard, který je obecně podobný srovnávaným populacím. Pokud například požadujete míru úmrtnosti na rakovinu prsu u bílých žen v Massachusetts v období 1979–1991, můžete jako standardní populaci uvést „bílé ženy z roku 1985 v Massachusetts“.

                    Každá online databáze WONDER zobrazuje navrhovanou citaci v online souboru „nápovědy“ a také na každé obrazovce, která zobrazuje výsledky pro váš požadavek na data. Podívejte se na konec stránky pod tabulkou, grafem nebo mapou a vyhledejte navrhovanou citaci. Každá navrhovaná citace zobrazuje zdroj dat s názvy agentur, názvy datových sad a specifickou identifikací vydání, pokud jsou k dispozici. Zobrazí se také datum a čas vašeho dotazu na data. Pokud stahujete data pomocí funkce exportu, je citace v prvním sloupci pod číselnými hodnotami.

                    Při citování písemného materiálu z webové stránky uveďte webovou adresu a datum přístupu. Pro citování online databází použijte webovou stránku první stránky, protože adresy následujících stránek jsou po zadání dotazu dynamické.

                    CDC WONDER je veřejná služba vyvinutá a provozovaná Centers for Disease Control and Prevention, agenturou federální vlády Spojených států. Veřejný web na adrese http://wonder.cdc.gov je ve veřejné doméně a poskytuje pouze přístup k veřejným údajům a informacím. K těmto informacím můžete svobodně přistupovat a tyto informace používat, kopírovat, distribuovat nebo zveřejňovat bez dalšího nebo výslovného souhlasu. Uveďte citaci, která připíše autorům nebo poskytovatelům dat. Pokud odkazujete na psaný článek nebo dokument, uveďte položku stejně jako jakýkoli jiný dokument na celosvětové síti.

                    Jakékoli použití nebo přístup k údajům a informacím dostupným ve společnosti WONDER znamená váš souhlas s naší dohodou o používání údajů. Před použitím WONDER si pečlivě prostudujte Omezení používání dat. Na všechna data se vztahují ustanovení zákona o veřejných zdravotních službách (42 U.S.C.242m (d)).

                    • lis Ctrl + D na Záložka do knihy vaše uložená stránka nebo Přidejte jej do oblíbených. Tato akce uloží odkaz do vašeho webového prohlížeče, takže jej můžete použít později. Když ji použijete později, nejprve odešle požadavek s uloženými kritérii dotazu. Pokud jste klikli na tlačítko Uložit na kartách Výsledky, Graf nebo Mapa, zastaví se na stránce, která byla uložena a zobrazí aktuální výsledky, graf nebo mapu.
                    • Můžete také použít Podíl Tlačítko ve zprávě zobrazí odkaz na uloženou stránku. Tento odkaz můžete odeslat ostatním nebo sdílet odkaz na webové stránce.

                    Když později použijete uložený požadavek, zobrazí se zpráva, zda váš uložený dotaz načte data ze sady dat, která byla aktualizována. Pokud jsou aktualizovaná data uložena v samostatné online databázi, zobrazí se zpráva s odkazem na aktualizovaná data. Další informace najdete v části „Jak si uložím data pro pozdější použití?“

                    Po vyžádání číselných údajů můžete chtít načíst výsledky dat do tabulky nebo programu statistické analýzy. Většina analytických softwarových balíčků může načíst oddělený jednoduchý text, když jsou řádky a sloupce odděleny tabulátory. Pokud má váš software potíže s importem souboru s oddělovači, můžete odstranit citaci a další referenční text obsažený v souboru v prvním sloupci pod číselnými hodnotami.

                    Požadavky na data WONDER ve výchozím nastavení zobrazují výsledky jako webové stránky (HTML). Soubory jednoduchého textového formátu oddělené tabulátory jsou také k dispozici ke stažení s funkcí exportu.

                    • Urbanizace a kraj (každému kraji je přiřazena kategorie urbanizace)
                    • Záměr úrazu a konkrétní příčina smrti jako kódy ICD (každému kódu ICD je přiřazena kategorie záměru úrazu)
                    • Mechanismus úrazu a konkrétní příčina smrti jako kódy ICD (každému kódu ICD je přiřazena kategorie mechanismu úrazu)
                    • Příčiny související s drogami / alkoholem a konkrétní příčina smrti jako kódy ICD (každému kódu ICD je přiřazena kategorie drog / alkoholu)
                    • NCHS Rankable Příčiny smrti (seznam 113 příčin pro všechny věkové skupiny a 130 seznamů příčin pro kojence) a konkrétní příčina smrti jako kódy ICD (každý kód ICD je přiřazen kategorii v seznamu NCHS Rankable Příčiny)

                    Postup získání části z webové stránky:

                    Chcete-li získat celou webovou stránku:

                    Další informace najdete v nápovědě k operačnímu systému vašeho počítače a konkrétním desktopovým aplikacím.

                    Zpracování některých velkých a složitých požadavků na data může trvat několik minut a opětovné stažení času a paměti a zobrazení ve webovém prohlížeči zabere další čas a paměť. Buďte trpěliví se složitými dotazy a počkejte až 10 minut.

                    Pokud váš webový prohlížeč nedokáže načíst stránku, ukončete prohlížeč a znovu jej otevřete. Pokud nemůžete webový prohlížeč ukončit, zkuste proces ukončit, například pomocí „Správce úloh“ pro počítač „Windows“. Pokud problém přetrvává, ukončete všechny aplikace a vypněte a restartujte systém. S vaším prohlížečem může být v konfliktu jiná spuštěná aplikace.

                    Ocenili bychom, kdybyste nás informovali o problémech, které má váš prohlížeč při používání CDC WONDER. Můžete nám poslat e-mail na adresu [email protected] Informace o verzi a vydání prohlížeče se zobrazují v nabídce „O aplikaci“ prohlížeče v nabídce „Nápověda“.

                    Tyto problémy lze vyřešit v nastavení prohlížeče. Měli byste kontaktovat svého poskytovatele internetových služeb nebo vyhledat pomocnou funkci svého prohlížeče. Zde je několik odkazů na běžné prohlížeče, které vám pomohou urychlit řešení.

                    Tyto typy zpráv obvykle vyplývají z potíží s připojením k poskytovateli internetu. O pomoc byste se měli obrátit na technickou podporu svého poskytovatele.


                    Podívejte se na video: Microsoft Excel - Základní tabulka