Разработка категориальных фильтров данных для обработки информации на примере статистических форм производственного сектора пенитенциарной системы
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.14018582Ключевые слова:
производственный сектор, Python, SQL, базы данных, реляционная теория, системный анализ, пенитенциарная системаЛицензия
Аннотация
В работе рассмотрена разработка и практическое применение одного из важных инструментов для информационных и аналитических систем – категориальных фильтров данных. Данные фильтры становятся особенно актуальными, когда следует сравнить выборки по определенным категориям, либо провести сравнение значений показателей текущего заданного периода времени относительно предыдущих. В качестве примера были рассмотрены статистические данные производственного сектора пенитенциарной системы. Рассмотрено взаимодействие с уже разработанными системами хранения и учета данных. Приведены примеры формирования архитектуры базы данных для проведения научных исследований и анализа данных с позиций реляционной теории. Рассмотрены алгоритмы реализации работы с базой данных и создания многомерных фильтров на примере языка программирования Python. Разработаны пользовательские интерфейсы.
Скачивания
Библиографические ссылки
1. Производственная и трудовая деятельность как фактор медико-социальной адаптации осужденных: отчет о НИР / Д. С. Пономарев, М. М. Горохов, С. Б. Пономарев, И. В. Разумова. – Федеральное казенное учреждение «Научно-исследовательский институт Федеральной службы исполнения наказаний», 2022. – С. 5-40.
2. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015612855. Стат.Оператор : № 2014663634 : заявл. 26.12.2014 : опубл. 26.02.2015 ; заявитель Федеральное казенное учреждение «Научно-исследовательский институт информационных технологий Федеральной службы исполнения наказаний» (ФКУ НИИИТ ФСИН России). – EDN KHWEMU.
3. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015612075. Стат.Проект : № 2014663715 : заявл. 26.12.2014 : опубл. 11.02.2015 ; заявитель Федеральное казенное учреждение «Научно-исследовательский институт информационных технологий Федеральной службы исполнения наказаний» (ФКУ НИИИТ ФСИН России). – EDN GHRZEY.
4. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015612427. Стат.Аналитик : № 2014663636 : заявл. 26.12.2014 : опубл. 18.02.2015 ; заявитель Федеральное казенное учреждение «Научно-исследовательский институт информационных технологий Федеральной службы исполнения наказаний» (ФКУ НИИИТ ФСИН России). – EDN WLOOLP.
5. Date, C. J. SQL and Relational Theory / C. J. Date. – O’Reilly, 2010. – 474 p.
6. Пономарев, Д. С. Разработка систем индексации данных для производственно-экономического и трудового секторов пенитенциарной системы / Д. С. Пономарев // Инженерный вестник Дона. – 2024. – № 3(111). – С. 100-108. – EDN CAZJLC.
7. Marr, B. Key Performance Indicators (KPI): The 75 measures every manager needs to know / B. Marr. –Financial Times Press, 2012. – 347 p.
8. Tiago, R. A. Fast Python: High performance techniques for large datasets / R. A. Tiago. – Manning, 2023. –304 p.
9. Kreibich, J. Using SQLite: Small. Fast. Reliable. Choose Any Three / J. Kreibich. – O'Reilly Media, 2010. – 526 p.
10. Harrison, M. Effective Pandas: Patterns for Data Manipulation / M. Harrison. – Independently published, 2021. – 497 p.
11. Khorasani, M. Web Application Development with Streamlit / M. Khorasani, M. Abdou, J. H. Fernandez. – Apress, 2022. – 508 p.
REFERENCES LIST
1. Proizvodstvennaia i trudovaia deiatelnost kak faktor mediko-sotsialnoi adaptatsii osuzhdennykh: otchet o NIR / D. S. Ponomarev, M. M. Gorokhov, S. B. Ponomarev, I. V. Razumova. – Federalnoe kazennoe uchrezhdenie «Nauchno-issledovatelskii institut Federalnoi sluzhby ispolneniia nakazanii», 2022. – S. 5-40.
2. Svidetelstvo o gosudarstvennoi registratsii programmy dlia EVM № 2015612855. Stat.Operator : № 2014663634 : zaiavl. 26.12.2014 : opubl. 26.02.2015 ; zaiavitel Federalnoe kazennoe uchrezhdenie «Nauchno-issledovatelskii institut informatsionnykh tekhnologii Federalnoi sluzhby ispolneniia nakazanii» (FKU NIIIT FSIN Rossii). – EDN KHWEMU.
3. Svidetelstvo o gosudarstvennoi registratsii programmy dlia EVM № 2015612075. Stat.Proekt : № 2014663715 : zaiavl. 26.12.2014 : opubl. 11.02.2015 ; zaiavitel Federalnoe kazennoe uchrezhdenie «Nauchno-issledovatelskii institut informatsionnykh tekhnologii Federalnoi sluzhby ispolneniia nakazanii» (FKU NIIIT FSIN Rossii). – EDN GHRZEY.
4. Svidetelstvo o gosudarstvennoi registratsii programmy dlia EVM № 2015612427. Stat.Analitik : № 2014663636 : zaiavl. 26.12.2014 : opubl. 18.02.2015 ; zaiavitel Federalnoe kazennoe uchrezhdenie «Nauchno-issledovatelskii institut informatsionnykh tekhnologii Federalnoi sluzhby ispolneniia nakazanii» (FKU NIIIT FSIN Rossii). – EDN WLOOLP.
5. Date, C. J. SQL and Relational Theory / C. J. Date. – O’Reilly, 2010. – 474 p.
6. Ponomarev, D. S. Razrabotka sistem indeksatsii dannykh dlia proizvodstvenno-ekonomicheskogo i trudovogo sektorov penitentsiarnoi sistemy / D. S. Ponomarev // Inzhenernyi vestnik Dona. – 2024. – № 3(111). – S. 100-108. – EDN CAZJLC.
7. Marr, B. Key Performance Indicators (KPI): The 75 measures every manager needs to know / B. Marr. –Financial Times Press, 2012. – 347 p.
8. Tiago, R. A. Fast Python: High performance techniques for large datasets / R. A. Tiago. – Manning, 2023. –304 p.
9. Kreibich, J. Using SQLite: Small. Fast. Reliable. Choose Any Three / J. Kreibich. – OReilly Media, 2010. – 526 p.
10. Harrison, M. Effective Pandas: Patterns for Data Manipulation / M. Harrison. – Independently published, 2021. – 497 p.
11. Khorasani, M. Web Application Development with Streamlit / M. Khorasani, M. Abdou, J. H. Fernandez. – Apress, 2022. – 508 p.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Статьи журнала «Вестник Донецкого университета. Серия 04. Технические науки» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Донецким Государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
