Шпаргалка: Информационные технологии в рекламе

Объектно-ориентировочная модель – появилась в результате развития объектно-ориентировочного программирования, она обеспечивает доступ к различным источникам данных; применяется в системе автоматизированного проектирования, моделирования, мультимедиа, издательском деле.

Типы доступа файл-сервер (по запросу приложения), клиент-сервер (общая локальная сеть)

Реляционная модель – совокупность характеризующих определенные предметные области двухмерных таблиц, информация в которых хранится в виде упорядоченных наборах записей, строк, таблиц.

7. Локальные сети, основные особенности их функционирования; возможности по обеспечению совместной работы и внутрифирменной рекламной деятельности

При физическом соединении двух или более компьютеров, образуется компьютерная сеть.

Аппаратное обеспечение (карта и кабель) и программное обеспечение (драйверы для сетевой карты).

LAN (локальная сеть, несколько компьютеров, до двух километров)

RAN (региональная сеть, несколько локальных сетей по сфере деятельности)

WAN (глобальная сеть)

Назначение сетей: 1) обеспечение совместного использования аппаратных и программных ресурсов сети; 2) обеспечение совместного доступа к ресурсам данных.

Архитектуры сети: шина, кольцо, древовидная, звезда.

8. Глобальные сети, их возникновение и развитие как средства рекламной коммуникации

История развития интернета.

1958г. – в США принимается решение о создании глобальной сети национального масштаба.

1964г. – глобальная сеть раннего оповещения о пусках ракет NORAD. Позже присоединились авиация и метеорологическая служба. Курирует ее DARPA.

1969г. – первая национальная вневедомственная компьютерная сеть ARPANET.

1983г. – внедрен протокол TCP/IP, проблема устойчивости сети была решена. Управляет ей сеть национального научного фонда NSFNET.

После присоединения британской JANET произошло создание доменного имени.

Во второй половине 80-х на базе NSFNET была создана сеть Интернет.

9. Методы анализа информации

Система анализа данных как индуктивный метод машинного обучения выявляет шаблоны данных среди имеющихся данных. Под термином «анализ данных» понимается исследование данных с целью получения необходимых знаний или информации.

Анализ данных базируется на использовании различных наук:

- статистика представляет методы для применения, выборки и трансформации данных, а также для выявления «шаблонов данных».

- Исследование баз данных обеспечивает методы для эффективного хранения, проверки данных.

- Искусственный интеллект обеспечивает технологии для сбора информации (нейронная сеть, генетические алгоритмы).

Методы анализа данных:

Визуализация: гистограммы, диаграмма дисперсий

Классификация: распределение объектов по классам

Сегментация: объединение объектов в группы, которые до этого не были известны

Прогноз: прогнозирование неизвестных признаков на основе других признаков

Анализ зависимости: связь между признаками объекта

Анализ различий: идентификация объектов, которые не следуют закономерностям других объектов, выяснение причин