В каком из следующих ответов наиболее точно сочетаются все термины "жесткий диск"

Обновлено: 03.07.2024

Джейк Франкенфилд — опытный писатель, освещающий широкий спектр тем деловых новостей. Его работы публиковались, в частности, в Investopedia и The New York Times. Он проделал обширную работу и исследования в области Facebook и сбора данных, Apple и пользовательского опыта, блокчейна и финансовых технологий, а также криптовалюты и будущего денег.

Джулиус Манса — финансовый консультант, профессор финансов и бухгалтерского учета, инвестор и лауреат премии Фулбрайта Государственного департамента США в области финансовых технологий. Он обучает студентов-бизнесменов темам бухгалтерского учета и корпоративных финансов. Помимо академических кругов, Джулиус является консультантом по финансовым вопросам и финансовым бизнес-партнером для компаний, которым нужны стратегические и консультационные услуги высшего уровня, которые помогают их компаниям расти и получать больше прибыли.

Что такое облачные вычисления?

Облачные вычисления – это предоставление различных услуг через Интернет. Эти ресурсы включают инструменты и приложения, такие как хранилище данных, серверы, базы данных, сети и программное обеспечение.

Вместо того, чтобы хранить файлы на проприетарном жестком диске или локальном устройстве хранения, облачное хранилище позволяет сохранять их в удаленной базе данных. Пока электронное устройство имеет доступ к Интернету, оно имеет доступ к данным и программам для их запуска.

Облачные вычисления популярны среди людей и компаний по ряду причин, включая экономию средств, повышение производительности, скорость и эффективность, производительность и безопасность.

Понимание облачных вычислений

Облачные вычисления названы так потому, что информация, к которой осуществляется доступ, находится удаленно в облаке или виртуальном пространстве. Компании, предоставляющие облачные услуги, позволяют пользователям хранить файлы и приложения на удаленных серверах, а затем получать доступ ко всем данным через Интернет. Это означает, что пользователю не требуется находиться в определенном месте, чтобы получить к нему доступ, что позволяет пользователю работать удаленно.

Облачные вычисления берут на себя всю тяжелую работу по сбору и обработке данных с устройства, которое вы носите с собой или за которым сидите и работаете. Он также переносит всю эту работу на огромные компьютерные кластеры, расположенные далеко в киберпространстве. Интернет становится облаком, и вуаля — ваши данные, работа и приложения доступны с любого устройства, с помощью которого вы можете подключиться к Интернету, в любой точке мира.

Облачные вычисления могут быть как общедоступными, так и частными. Общедоступные облачные сервисы предоставляют свои услуги через Интернет за определенную плату. Частные облачные сервисы, с другой стороны, предоставляют услуги только определенному количеству людей. Эти службы представляют собой систему сетей, предоставляющих размещенные услуги. Существует также гибридный вариант, который сочетает в себе элементы общедоступных и частных служб.

Ключевые выводы

Облачные вычисления — это предоставление через Интернет различных услуг, включая хранение данных, серверы, базы данных, сети и программное обеспечение.
Облачное хранилище позволяет сохранять файлы в удаленной базе данных и извлекать их по запросу.
Службы могут быть как общедоступными, так и частными: общедоступные услуги предоставляются в Интернете за определенную плату, а частные услуги размещаются в сети для определенных клиентов.

Типы облачных сервисов

Независимо от вида службы облачные вычисления предоставляют пользователям ряд функций, включая:

Электронная почта
Хранение, резервное копирование и извлечение данных
Создание и тестирование приложений
Анализ данных
Потоковое аудио и видео
Поставка программного обеспечения по требованию

Облачные вычисления по-прежнему являются довольно новой услугой, но уже используются рядом различных организаций, от крупных корпораций до малых предприятий, от некоммерческих организаций до государственных учреждений и даже от частных лиц.

Модели развертывания

Существуют различные типы облаков, каждый из которых отличается от другого. Публичные облака предоставляют свои услуги на серверах и хранилищах в Интернете. Они управляются сторонними компаниями, которые управляют и контролируют все оборудование, программное обеспечение и общую инфраструктуру. Клиенты получают доступ к службам через учетные записи, доступ к которым может получить практически любой.

Частные облака предназначены для определенных клиентов, обычно одного предприятия или организации. Центр обслуживания данных фирмы может размещать службу облачных вычислений. Многие услуги частных облачных вычислений предоставляются в частной сети.

Гибридные облака, как следует из названия, представляют собой сочетание общедоступных и частных служб. Этот тип модели предоставляет пользователю больше гибкости и помогает оптимизировать инфраструктуру и безопасность пользователя.

Новые формы служб облачных вычислений включают облако сообщества, облако больших данных и мультиоблако.

Типы облачных вычислений

Облачные вычисления — это не отдельная технология, такая как микрочип или мобильный телефон. Скорее, это система, в основном состоящая из трех услуг: программное обеспечение как услуга (SaaS), инфраструктура как услуга (IaaS) и платформа как услуга (PaaS).

Преимущества облачных вычислений

Облачное программное обеспечение предлагает компаниям из всех секторов ряд преимуществ, в том числе возможность использовать программное обеспечение с любого устройства либо через собственное приложение, либо через браузер. В результате пользователи могут беспрепятственно переносить свои файлы и настройки на другие устройства.

Облачные вычисления — это гораздо больше, чем просто доступ к файлам на нескольких устройствах. Благодаря службам облачных вычислений пользователи могут проверять свою электронную почту на любом компьютере и даже хранить файлы с помощью таких сервисов, как Dropbox и Google Drive. Сервисы облачных вычислений также позволяют пользователям создавать резервные копии своей музыки, файлов и фотографий, обеспечивая немедленный доступ к этим файлам в случае сбоя жесткого диска.

Кроме того, он предлагает крупным компаниям огромные возможности для экономии средств. Прежде чем облако стало жизнеспособной альтернативой, компании должны были покупать, создавать и поддерживать дорогостоящие технологии и инфраструктуру управления информацией. Компании могут заменить дорогостоящие серверные центры и ИТ-отделы быстрым подключением к Интернету, где сотрудники взаимодействуют с облаком в режиме онлайн для выполнения своих задач.

Облачная структура позволяет пользователям экономить место на своих настольных компьютерах или ноутбуках. Это также позволяет пользователям быстрее обновлять программное обеспечение, поскольку компании-разработчики программного обеспечения могут предлагать свои продукты через Интернет, а не с помощью более традиционных, осязаемых методов, включающих диски или флэш-накопители. Например, клиенты Adobe могут получить доступ к приложениям в своем Creative Cloud через интернет-подписку. Это позволяет пользователям легко загружать новые версии и исправления для своих программ.

Недостатки облака

При всей скорости, эффективности и инновациях, связанных с облачными вычислениями, естественно, существуют риски.

Безопасность всегда была серьезной проблемой в облаке, особенно когда речь идет о конфиденциальных медицинских картах и финансовой информации. Хотя нормативные акты вынуждают службы облачных вычислений усиливать свои меры безопасности и соответствия требованиям, эта проблема остается постоянной. Шифрование защищает важную информацию, но если ключ шифрования потерян, данные исчезают.

Серверы, поддерживаемые компаниями, занимающимися облачными вычислениями, также могут стать жертвами стихийных бедствий, внутренних сбоев и отключений электроэнергии. Географический охват облачных вычислений работает в обоих направлениях: отключение электроэнергии в Калифорнии может парализовать пользователей в Нью-Йорке, а фирма в Техасе может потерять свои данные, если что-то приведет к сбою ее провайдера в штате Мэн.

Как и в случае с любой технологией, как для сотрудников, так и для менеджеров существует кривая обучения. Но когда многие люди получают доступ к информации и манипулируют ею через единый портал, непреднамеренные ошибки могут распространяться на всю систему.

Мир бизнеса

Компании могут использовать облачные вычисления по-разному. Некоторые пользователи хранят все приложения и данные в облаке, а другие используют гибридную модель, сохраняя одни приложения и данные на частных серверах, а другие — в облаке.

Что касается предоставления услуг, к крупным игрокам в сфере корпоративных вычислений относятся:

Облако Google (AWS)
Майкрософт Азур
Облако IBM
Облако Alibaba

Amazon Web Services является общедоступной на 100 % и включает в себя модель оплаты по мере использования с привлечением внешних поставщиков. Как только вы окажетесь на платформе, вы сможете подписаться на приложения и дополнительные услуги. Microsoft Azure позволяет клиентам хранить некоторые данные на своих сайтах. Между тем, Alibaba Cloud является дочерней компанией Alibaba Group.

< бр />

Жесткий диск — это аппаратный компонент, на котором имеются все имеющиеся цифровые материалы: документы, изображения, музыка, видеоролики, программы, файлы приложений и файлов представлений системы. Жесткие системы внутренних и государственных дисков.

Какую емкость выбрать?

Зависит от ваших предпочтений. Просто предполагается, что несколько файлов на компьютере накапливаются с резервными копиями, большой объем не требуется (подойдет диск Expansion или Backup Plus). Если необходимо сделать резервную резервную копию данных для всего или компьютера даже с несколькими компьютерами, либо у вас много видео- и аудиофайлов, либо дисков побольше (например, Backup Plus Desktop Drive).

Ниже показано, сколько примерно файлов можно хранить на жестком диске (емкостью до 10 ) 2 .

ПК или Mac?

Жесткие диски подходят для компьютеров типов, просто некоторые из них предварительно форматируются для работы с ПК, а некоторые — для Mac. Но вы всегда можете отформатировать диск заново так, как вам нужно.

Важна ли скорость жесткого диска?

Скорость вращения шпинделя (количество оборотов в минуту) — большое значение параметра. Чем быстрее вращается пластина диска, тем быстрее компьютер найдет нужный файл.

Жесткий диск со скоростью вращения 7200 об/мин, безусловно, быстрее работает, чем диск со скоростью 5400 об/мин. Но если речь идет о внешнем накопителе, то вы едва ли заметите различия. Это справедливо и для многих дисков, особенно если на них встречаются небольшие файлы. Однако при работе с большими файлами и приложениями с преимуществами диска, работающего на скорости 7200 об/мин, будет очевидно.

Какой диск лучше выбрать, внутренний или внешний?

Зависит от ситуации. Приобретая внутренний жесткий диск для компьютера (например, BarraCuda), вы получаете встроенное хранилище для всех своих файлов. Внешний диск (скажем, Backup Plus) обеспечивает переносное хранилище: его можно будет носить с собой, и он всегда будет у вас под рукой.

Нужно ли резервное копирование данных?

Если с жестким диском компьютера что-то с экраном, вы рискуете потерять все свои цифровые материалы. Поэтому большинство людей выглядят на внешнем накопителе резервных копий файлов, хранящихся на внешнем диске компьютера.

1 При указании емкости накопителей в один гигабайт (ГБ) принимается размер один миллиарду байт. Доступная емкость может изменяться в зависимости от окружающей среды и форматирования. Количество хранимых файлов для разных приложений только для примера. выявление количественных показателей, зависящих от различных факторов, включая размер файлов, формат файлов, используемые функции и программные приложения.
2 Средний размер файлов при сборе самого высокого разрешения фотоаппарата в формате JPEG. Жесткий диск может отображать различное изображение в зависимости от модели фотоаппарата. Продолжительность видеозаписи около 2 часов в формате DVD.

Комбинируя множество прогнозов и прогнозов, группы моделирования оттачивают неопределенность.

Ранее этой весной на сервере препринтов medRxiv появилась статья, посвященная прогнозированию COVID-19, в списке авторов 256 имен.

В конце списка оказался Николас Райх, специалист по биостатистике и исследователь инфекционных заболеваний из Массачусетского университета в Амхерсте. В документе сообщаются результаты масштабного проекта по моделированию, которым Райх руководил вместе со своим коллегой Эваном Рэем с первых дней пандемии. Проект начался с их попыток сравнить различные модели в Интернете, сделав краткосрочные прогнозы траекторий Covid-19, заглядывая вперед на одну-четыре недели, в отношении уровня заражения, госпитализаций и смертей. Все они использовали разные источники данных и методы и давали совершенно разные прогнозы.

"Я провел несколько ночей с прогнозами в браузерах на нескольких экранах, пытаясь провести простое сравнение", – говорит Райх (он также любит головоломки и фокусники). «Это было невозможно».

Стремясь стандартизировать анализ, в апреле 2020 года лаборатория Райха в сотрудничестве с Центрами по контролю и профилактике заболеваний США запустила Центр прогнозирования COVID-19. Концентратор собирает и оценивает еженедельные результаты многих моделей, а затем создает «модель ансамбля». Результат исследования, по словам Райха, заключается в том, что «полагаться на отдельные модели — не лучший подход. Комбинирование или синтез нескольких моделей даст вам самые точные краткосрочные прогнозы».

«Чем четче вы определяете цель, тем меньше вероятность, что вы ее поразите».
Себастьян Фанк

Цель краткосрочного прогнозирования – оценить вероятность различных траекторий в ближайшем будущем. Эта информация имеет решающее значение для органов общественного здравоохранения при принятии решений и реализации политики, но ее трудно получить, особенно во время пандемии в условиях постоянно растущей неопределенности.

Себастьян Функ, эпидемиолог-инфекционист Лондонской школы гигиены и тропической медицины, заимствует у великого шведского врача Ганса Рослинга, который, размышляя о своем опыте оказания помощи правительству Либерии в борьбе с эпидемией Эболы в 2014 году, заметил: "Мы были теряемся в деталях. Все, что нам нужно было знать, это то, растет ли число случаев, падает или стабилизируется?»

"Это само по себе не всегда тривиальная задача, учитывая, что помехи в разных потоках данных могут скрывать истинные тенденции", – говорит Фанк, чья команда участвует в работе центра в США и в марте этого года запустила параллельное предприятие — European COVID -19 Центр прогнозов в сотрудничестве с Европейским центром профилактики и контроля заболеваний.

Попытка попасть в яблочко

На сегодняшний день Центр прогнозирования COVID-19 в США включает данные от около 100 международных команд из научных кругов, промышленности и правительства, а также от независимых исследователей, таких как специалист по обработке и анализу данных Юян Гу. Большинство команд пытаются отразить происходящее в мире с помощью стандартной эпидемиологической схемы. Другие используют статистические модели, которые анализируют числа в поисках тенденций, или методы глубокого обучения; некоторые сочетания.

Похожая история

За неделю он создал модель машинного обучения и ежедневно запускал ее на своем ноутбуке (это заняло всего час), получая удивительно точные прогнозы Covid-19.

Каждую неделю каждая команда представляет не только точечный прогноз, предсказывающий результат с одним числом (скажем, за одну неделю будет 500 смертей). Они также представляют вероятностные прогнозы, которые количественно определяют неопределенность, оценивая вероятность числа случаев или смертей через интервалы или диапазоны, которые становятся все уже и уже, ориентируясь на центральный прогноз. Например, модель может предсказать, что с вероятностью 90 % произойдет от 100 до 500 смертей, с вероятностью 50 % — с вероятностью 300–400 и с вероятностью 10 % — с вероятностью 350–360.

"Это похоже на бычий глаз, который становится все более и более сфокусированным", – говорит Райх.

Фанк добавляет: "Чем четче вы определите цель, тем меньше вероятность, что вы ее достигнете". Это прекрасный баланс, так как сколь угодно широкий прогноз будет и правильным, и к тому же бесполезным. "Он должен быть максимально точным, – говорит Фанк, – а также давать правильный ответ".

Сопоставляя и оценивая все отдельные модели, группа пытается оптимизировать информацию и устранить недостатки. Результатом является вероятностный прогноз, статистическое среднее значение или «средний прогноз». По сути, это консенсус с более точным и, следовательно, более реалистичным выражением неопределенности. Все различные элементы неопределенности усредняются при стирке.

Исследование лаборатории Райха, в котором основное внимание уделялось прогнозируемой смертности и анализу около 200 000 прогнозов с середины мая до конца декабря 2020 года (скоро будет добавлен обновленный анализ с прогнозами еще на четыре месяца), показало, что эффективность отдельных модели были весьма разнообразны. Одну неделю модель может быть точной, на следующей — нет. Но, как писали авторы, «при объединении прогнозов всех команд ансамбль показал наилучшую общую вероятностную точность».

Эти комплексные упражнения служат не только для улучшения прогнозов, но и для повышения доверия людей к моделям, – говорит Эшли Туите, эпидемиолог из Школы общественного здравоохранения Далла-Лана при Университете Торонто. «Один из уроков ансамблевого моделирования заключается в том, что ни одна из моделей не идеальна, — говорит Туите. «И даже ансамбль иногда упускает что-то важное. Как правило, модели с трудом предсказывают точки перегиба — пики или внезапное ускорение или замедление событий».

«Модели — не оракулы».
Алессандро Веспиньяни

Использование ансамблевого моделирования связано не только с пандемией. На самом деле, мы каждый день используем вероятностные ансамблевые прогнозы, когда гуглим погоду и отмечаем, что вероятность осадков составляет 90 процентов. Это золотой стандарт прогнозов погоды и климата.

"Это была настоящая история успеха на протяжении примерно трех десятилетий", – говорит Тилманн Гнейтинг, специалист по вычислительной статистике из Гейдельбергского института теоретических исследований и Технологического института Карлсруэ в Германии. До появления ансамблей в прогнозировании погоды использовалась единая числовая модель, которая в необработанном виде давала детерминистический прогноз погоды, который был «смехотворно самонадеянным и крайне ненадежным», — говорит Гнейтинг (синоптики, зная об этой проблеме, подвергли необработанные результаты последующим анализам). статистический анализ, который дал достаточно надежные прогнозы вероятности осадков к 1960-м годам).

Однако Гнейтинг отмечает, что аналогия между инфекционными заболеваниями и прогнозированием погоды имеет свои ограничения. Во-первых, вероятность осадков не зависит от поведения человека (будет ли дождь, под зонтиком или без), тогда как траектория пандемии зависит от наших профилактических мер.

Прогнозирование во время пандемии – это система с обратной связью.«Модели — это не оракулы», — говорит Алессандро Веспиньяни, вычислительный эпидемиолог из Северо-восточного университета и участник ансамбля, изучающий сложные сети и распространение инфекционных заболеваний, уделяя особое внимание «техно-социальным» системам, управляющим механизмами обратной связи. «Любая модель дает ответ, зависящий от определенных предположений».

Когда люди обрабатывают прогноз модели, их последующие изменения в поведении переворачивают предположения, изменяют динамику заболевания и делают прогноз неточным. Таким образом, моделирование может стать «саморазрушающимся пророчеством».

Есть и другие факторы, которые могут усугубить неопределенность: сезонность, варианты, доступность вакцины или ее использование; и изменения политики, такие как быстрое решение CDC о разоблачении. «Все это представляет собой огромные неизвестные, которые, если бы вы действительно хотели зафиксировать неопределенность будущего, действительно ограничили бы то, что вы могли бы сказать», — говорит Джастин Лесслер, эпидемиолог из Школы общественного здравоохранения Блумберга при Джоне Хопкинсе и участник исследования. Центр прогнозов COVID-19.

Анализ прогнозов смертности показал, что точность снижается, а неопределенность растет по мере того, как модели делают прогнозы в более далеком будущем: ошибка примерно в два раза выше при расчете на четыре недели вперед по сравнению с одной неделей (четыре недели считаются пределом значимости прогнозов). краткосрочные прогнозы; на 20-недельном временном горизонте ошибка была примерно в пять раз).

«Справедливо обсуждать, когда что-то работало, а когда нет».
Йоханнес Брахер

Однако оценка качества моделей — со всеми недостатками — является важной второстепенной задачей прогнозирования центров. И это достаточно легко сделать, так как краткосрочные прогнозы быстро сверяются с реальными цифрами, подсчитываемыми изо дня в день, как мерилом их успеха.

Большинство исследователей тщательно проводят различие между этим типом «модели прогноза», стремясь делать четкие и поддающиеся проверке прогнозы о будущем, которые возможны только в краткосрочной перспективе; по сравнению со «сценарной моделью», исследующей гипотезы «что, если», возможные сюжетные линии, которые могут развиться в среднесрочном или долгосрочном будущем (поскольку сценарные модели не предназначены для предсказаний, их не следует ретроспективно оценивать по сравнению с реальностью).

Во время пандемии критики часто обращали внимание на модели, прогнозы которых оказывались вопиюще неверными. «Хотя долгосрочные прогнозы «что, если» трудно оценить, мы не должны уклоняться от сравнения краткосрочных прогнозов с реальностью», — говорит Йоханнес Брахер, биостатистик из Гейдельбергского института теоретических исследований и Технологического института Карлсруэ. который координирует немецкий и польский хаб и консультирует европейский хаб. «Справедливо обсуждать, когда что-то работало, а когда нет», — говорит он. Но обоснованное обсуждение требует признания и рассмотрения ограничений и целей моделей (иногда самыми яростными критиками были те, кто ошибочно принимал модели сценариев за модели прогнозов).

«Большой вопрос в том, сможем ли мы стать лучше?»
Николас Райх

Аналогичным образом, когда прогнозы в той или иной ситуации оказываются особенно неразрешимыми, разработчики моделей должны сообщить об этом. «Если мы чему-то и научились, так это тому, что случаи чрезвычайно сложно моделировать даже в краткосрочной перспективе», — говорит Брахер. «Смерти — это более запаздывающий показатель, и их легче предсказать».

В апреле некоторые европейские модели были слишком пессимистичны и не учитывали внезапное снижение числа случаев. Последовали публичные дебаты о точности и надежности моделей пандемии. Взвешивая в Твиттере, Брачер спросил: «Удивительно ли, что модели (нередко) неверны? После 1 года пандемии я бы сказал: нет». Это делает еще более важным, по его словам, то, что модели указывают уровень их уверенности или неопределенности, что они занимают реалистичную позицию в отношении того, насколько непредсказуемы случаи, и в отношении будущего курса. "Моделеры должны сообщать о неопределенности, но это не должно рассматриваться как провал", – говорит Брахер.

Некоторым моделям доверять больше, чем другим

Как гласит часто цитируемый статистический афоризм, "все модели ошибочны, но некоторые из них полезны". Но, как отмечает Брахер, «если вы используете ансамблевый подход, вы в каком-то смысле говорите, что все модели полезны, что каждая модель может внести свой вклад», хотя некоторые модели могут быть более информативными или надежными, чем другие.

Наблюдение за этой флуктуацией побудило Райха и других попытаться «обучить» модель ансамбля, то есть, как объясняет Райх, «построить алгоритмы, которые учат ансамбль «доверять» одним моделям больше, чем другим, и узнавать, какая точная комбинация моделей работает. в гармонии друг с другом». Теперь команда Брахера представляет мини-ансамбль, состоящий только из моделей, которые стабильно хорошо работали в прошлом, усиливая самый четкий сигнал.

"Вопрос в том, можем ли мы стать лучше?" — говорит Райх. «Первоначальный метод очень прост.Похоже, должен быть способ улучшить простое среднее значение всех этих моделей». Однако пока это оказывается сложнее, чем ожидалось: небольшие улучшения кажутся возможными, но радикальные улучшения могут быть почти невозможными.

Дополнительный инструмент для улучшения нашего общего взгляда на пандемию, помимо еженедельных проблесков, — это заглянуть дальше на временной горизонт, от четырех до шести месяцев, с помощью «моделирования сценариев». В декабре прошлого года, мотивированный всплеском заболеваемости и скорой доступностью вакцины, Лесслер и его сотрудники запустили Центр моделирования сценариев COVID-19 в консультации с CDC.

Сценарные модели определяют границы будущего на основе четко определенных допущений типа "что, если" — акцентируют внимание на том, что считается важным источником неопределенности, и используют их в качестве рычагов воздействия при планировании дальнейших действий.

С этой целью Катриона Ши, эколог-теоретик из Пенсильванского государственного университета и координатор центра сценариев, привносит в процесс формальный подход к принятию правильных решений в условиях неопределенности, привлекая исследователей с помощью для разнообразия мнений, с минимумом предвзятости и путаницы. Решая, какие сценарии моделировать, специалисты по моделированию обсуждают, какие важные будущие возможности могут оказаться важными, и обращаются к политикам за советом относительно того, что может быть полезным.

Они также рассматривают более широкую цепочку принятия решений, которая следует за прогнозами: решения владельцев бизнеса относительно возобновления работы и решения широкой публики относительно летних каникул; решения запускают рычаги, которые можно использовать в надежде изменить ход пандемии, другие просто информируют о том, какие жизнеспособные стратегии можно принять, чтобы справиться с ситуацией.

Центр только что завершил пятый раунд моделирования со следующими сценариями: каковы показатели заболеваемости, госпитализации и смертности с настоящего момента до октября, если уровень использования вакцины в США в национальном масштабе достигнет 83 процентов? А что, если охват вакцинацией составляет 68 процентов? И каковы траектории, если немедикаментозные вмешательства, такие как ношение масок и социальное дистанцирование, сократятся на 50 % по сравнению с 80 %?

Центр моделирования сценариев составил пять прогнозов смертности (ось Y) с течением времени (ось X) с учетом низких и высоких показателей вакцинации, а также вмешательств с низким и умеренным уровнем (маскирование, социальное дистанцирование). Цвета представляют прогнозы различных групп моделирования; цветные полосы указывают диапазон неопределенности. Черная линия представляет проекции модели ансамбля.

С некоторыми сценариями будущее выглядит хорошо. С более высоким уровнем вакцинации и/или устойчивыми нефармацевтическими вмешательствами, такими как ношение масок и социальное дистанцирование, «все идет на спад и остается на низком уровне», — говорит Лесслер. С другой стороны, ансамбль прогнозирует всплеск осенью, хотя отдельные модели показывают более качественные различия для этого сценария: некоторые прогнозируют, что случаи и смерти остаются низкими, а другие предсказывают гораздо более крупные всплески, чем ансамбль.

Центр смоделирует еще несколько раундов, хотя они все еще обсуждают, какие сценарии следует тщательно изучить — возможности включают в себя варианты с более высокой степенью передачи, варианты, ускользающие от иммунитета, и перспективу ослабления иммунитета через несколько месяцев после вакцинации.

Мы не можем контролировать эти сценарии с точки зрения влияния на их ход, – говорит Лесслер, – но мы можем подумать о том, как мы могли бы соответствующим образом спланировать это.

Конечно, есть только один сценарий, который любой из нас хочет мысленно смоделировать. Как говорит Лесслер, "я готов к тому, что пандемия закончится".

Количественные и качественные исследования – это дополняющие друг друга методы, которые вы можете комбинировать в своих опросах, чтобы получить как широкие, так и глубокие результаты.

Проще говоря, количественные данные позволяют вам получить цифры, подтверждающие общие положения вашего исследования. Качественные данные дают вам детали и глубину, чтобы понять их полное значение.

Чтобы получить наилучшие результаты от этих методов в своих опросах, важно понимать различия между ними. Давайте посмотрим.

В чем разница между количественными и качественными исследованиями?

Определение количественного исследования

Количественные методы исследования предназначены для сбора числовых данных, которые можно использовать для измерения переменных. Количественные данные структурированы и статистически; его результаты объективны и убедительны. Он использует метод обоснованной теории, основанный на сборе данных, которые систематически анализируются. Количественное исследование – это методология, помогающая сделать общие выводы из исследования и спрогнозировать результаты.

Опросы — отличный инструмент для количественных исследований, поскольку они экономичны, гибки и позволяют исследователям собирать данные из очень большой выборки.

Определение качественного исследования

Качественное исследование – это методология, предназначенная для сбора нечисловых данных для получения ценных сведений. Он нестатистичен и неструктурирован или полуструктурирован. Он основан на данных, собранных на основе плана исследования, который отвечает на вопрос «почему».

Качественные данные собирают информацию, которая скорее описывает тему, чем измеряет ее. В этом типе исследования оцениваются мнения, взгляды и атрибуты по сравнению с точными цифрами, которые были бы представлены на графике или диаграмме.

Качественные методы исследования обычно включают наблюдение из первых рук, например интервью или фокус-группы. Это исследование рынка, которое обычно проводится в естественных условиях, то есть исследователи изучают вещи такими, какие они есть, без манипуляций — здесь нет экспериментов и контрольных групп.

Качественные исследователи стремятся углубиться в изучаемую тему, чтобы получить информацию о мотивах, мышлении и отношении людей. Качественные подходы привносят глубину понимания в ваши исследовательские вопросы, но могут затруднить анализ результатов.

Когда использовать качественное или количественное исследование

Количественные данные помогут вам увидеть общую картину. Качественные данные добавляют детали, а также могут придать человеческому голосу результаты вашего опроса.

Читайте также: