Содержание
В вашей ванной все заставлено различными средствами по уходу? Это касается большинства девушек! Однако вы вряд ли используете все эти средства каждый день, не говоря уж о том, что вы не вполне ясно представляете себе, как их правильно использовать. Итак, масло, маска, шампунь — для чего же они нужны? В каком порядке их следует использовать? Откройте для себя советы профессионалов.
Маску всегда следует использовать после мытья волос шампунем. «Именно в таком порядке волосы получат максимальную пользу. Что касается масла, это зависит от состояния ваших волос. Если они очень сухие, вы можете использовать масло до мытья головы, даже если сегодня такая практика скорее редка. Очень небольшое количество женщин наносит на волосы масло на ночь, чтобы наутро вымыть голову, хотя это вполне возможно. Если вы выбираете именно такой способ ухода за волосами, очень важно не забыть нанести маску на вымытые волосы».
Вы можете использовать три различных средства по уходу за волосами за один прием. «Попробуйте различные комбинации на ваш вкус! Самое главное — чтобы каждое из трех выбранных средств было из одной серии, если вы желаете добиться видимого результата. Каждая шевелюра индивидуальна: некоторые предпочтут нанести масло перед маской, другие же сделают наоборот».
Масло следует наносить только на среднюю часть волос и кончики. «Нанесение масла на кожу головы бессмысленно. Это можно делать лишь на очень густые волосы, тогда будет возможно избежать эффекта жирных корней».
Наш совет: Выбирайте масло в зависимости от особенностей использования. Сухое масло позволит вам облегчить укладку, а жирное масло отлично подойдет для лечения ослабленных волос.
© DR © Jean Louis David
Механизм анализа данных и прогнозирования — это один из механизмов формирования экономической и аналитической отчетности. Он предоставляет пользователям (экономистам, аналитикам и т. д.) возможность осуществлять поиск неочевидных закономерностей в данных, накопленных в информационной базе. Этот механизм позволяет:
- осуществлять поиск закономерностей в исходных данных информационной базы;
- управлять параметрами выполняемого анализа как программно, так и интерактивно;
- осуществлять программный доступ к результату анализа;
- автоматически выводить результат анализа в табличный документ;
- создавать модели прогноза, позволяющие автоматически прогнозировать последующие события или значения неких характеристик новых объектов.
Механизм анализа данных представляет собой набор взаимодействующих друг с другом объектов встроенного языка, что позволяет разработчику использовать его составные части в произвольной комбинации в любом прикладном решении. Встроенные объекты позволяют легко организовать интерактивную настройку параметров анализа пользователем, а также позволяют выводить результат анализа в удобной для отображения форме в табличный документ.
Механизм позволяет работать как с данными, полученными из информационной базы, так и с данными, полученными из внешнего источника, предварительно загруженными в таблицу значений или табличный документ:
Применяя к исходным данным один из видов анализа, можно получить результат анализа. Результат анализа представляет собой некую модель поведения данных. Результат анализа может быть отображен в итоговом документе, или сохранен для дальнейшего использования.
Дальнейшее использование результата анализа заключается в том, что на его основе может быть создана модель прогноза, позволяющая прогнозировать поведение новых данных в соответствии с имеющейся моделью.
Например, можно проанализировать, какие товары приобретаются вместе (в одной накладной) и сохранить этот результат анализа в базе данных. В дальнейшем, при создании очередной накладной на основании сохраненного результата анализа можно построить модель прогноза, подать ей «на вход» новые данные, содержащиеся в этой накладной, и «на выходе» получить прогноз, — список товаров, которые контрагент Петров Б.С. тоже, скорее всего, приобретет, если их ему предложить:
В механизме анализа данных и прогнозирования реализовано несколько типов анализа данных:
Реализованные типы анализа
Общая статистика
Представляет собой механизм для сбора информации о данных, находящихся в исследуемой выборке. Этот тип анализа предназначен для предварительного исследования анализируемого источника данных.
Анализ показывает ряд характеристик непрерывных и дискретных полей. Непрерывные поля содержат такие типы как Число, Дата. Для остальных типов используются дискретные поля.При выводе отчета в табличный документ заполняются круговые диаграммы для отображения состава полей.
Поиск ассоциаций
Данный тип анализа осуществляет поиск часто встречаемых вместе групп объектов или значений характеристик, а также производит поиск правил ассоциаций. Поиск ассоциаций может использоваться, например, для определения часто приобретаемых вместе товаров, или услуг:
Этот тип анализа может работать с иерархическими данными, что позволяет, например, находить правила не только для конкретных товаров, но и для их групп. Важной особенностью этого типа анализа является возможность работать как с объектным источником данных, в котором каждая колонка содержит некоторую характеристику объекта, так и с событийным источником, где характеристики объекта располагаются в одной колонке.
Для облегчения восприятия результата предусмотрен механизм отсечения избыточных правил.
Поиск последовательностей
Тип анализа поиск последовательностей позволяет выявлять в источнике данных последовательные цепочки событий. Например, это может быть цепочка товаров или услуг, которые часто последовательно приобретают клиенты:
Этот тип анализа позволяет осуществлять поиск по иерархии, что дает возможность отслеживать не только последовательности конкретных событий, но и последовательности родительских групп.
Набор параметров анализа позволяет специалисту ограничивать временные расстояния между элементами искомых последовательностей, а также регулировать точность получаемых результатов.
Кластерный анализ
Кластерный анализ позволяет разделить исходный набор исследуемых объектов на группы объектов, таким образом, чтобы каждый объект был более схож с объектами из своей группы, чем с объектами других групп. Анализируя в дальнейшем полученные группы, называемые кластерами, можно определить, чем характеризуется та или иная группа, принять решение о методах работы с объектами различных групп. Например, при помощи кластерного анализа можно разделить клиентов, с которыми работает компания, на группы, для того, чтобы применять различные стратегии при работе с ними:
При помощи параметров кластерного анализа аналитик может настроить алгоритм, по которому будет производиться разбиение, а также может динамически изменять состав характеристик, учитываемых при анализе, настраивать для них весовые коэффициенты.
Результат кластеризации может быть выведен в дендрограмму — специальный объект, предназначенный для отображения последовательных связей между объектами.
Дерево решений
Тип анализа дерево решений позволяет построить иерархическую структуру классифицирующих правил, представленную в виде дерева.
Для построения дерева решений необходимо выбрать целевой атрибут, по которому будет строиться классификатор и ряд входных атрибутов, которые будут использоваться для создания правил. Целевой атрибут может содержать, например, информацию о том, перешел ли клиент к другому поставщику услуг, удачна ли была сделка, качественно ли была выполнена работа и т. д. Входными атрибутами, для примера, могут выступать возраст сотрудника, стаж его работы, материальное состояние клиента, количество сотрудников в компании и т. п.
Результат работы анализа представляется в виде дерева, каждый узел которого содержит некоторое условие. Для принятия решения, к какому классу следует отнести некий новый объект, необходимо, отвечая на вопросы в узлах, пройти цепочку от корня до листа дерева, переходя к дочерним узлам в случае утвердительного ответа и к соседнему узлу в случае отрицательного.
Набор параметров анализа позволяет регулировать точность полученного дерева:
Модели прогноза
Модели прогноза, создаваемые механизмом, представляют собой специальные объекты, которые создаются из результата анализа данных, и позволяют в дальнейшем автоматически выполнять прогноз для новых данных.
Например, модель прогноза поиска ассоциаций, построенная при анализе покупок клиентов, может быть использована при работе с осуществляющим покупку клиентом, для того, чтобы предложить ему товары, которые он с определенной степенью вероятности приобретет вместе с выбранными им товарами.