Информационные технологии - совокупность методов, программно-технических средств, а также приемов работы, с помощью которых выполняются получение, обработка, хранение и передача информации об определенных сферах человеческой деятельности.

Класс программного обеспечения; программные продукты; конкретные задачи.

1) HTML-редакторы: Macromedia Web (дизайн и программирование)

2) Текстовые редакторы: Microsoft Word (текст)

3) Табличные процессоры: Excel (обработка числовых данных, статистические и экономические решения)

4) Системы управления базами данных: Acces (учет ценности, сбор и обработка данных)

5) Статистические системы: SPSS, Statistika (статистическая обработка информации)

6) Векторные графические редакторы: Adobe Illustrator, Corel Draw (создание графики)

7) Растровая графика: Photoshop

8) 3D моделирование: 3D Max

9) Flash анимация: Adobe After Effects (создание анимации и видео)

10) Создание мультимедиа презентаций: Microsoft Power Point, Macromedia Director

5. Базы данных, их использование в рекламе. Подготовка к рекламной кампании с использованием запросов из баз данных

БД - это совокупность специальным образом структурированных и взаимосвязанных данных, относящихся к определенной предметной области или прикладной задачи, предназначенной для хранения и выдачи пользователям по их запросам.

В базе данных следует отличать 4 основных категории данных:

- основные данные

К категории основных данных относятся адреса покупателей, а также так называемые постоянные данные о покупателях, которые не зависят от предлагаемого фирмой товара и от потребительских предпочтений покупателя.

- данные об акциях

Данные об акциях содержат информацию о мероприятиях, направленных на привлечение клиентов и адресованных соответствующей аудитории. К примеру они могут содержать информацию о почтовых рассылках (mail-history), которые достигли целевой аудитории.

- данные об ответе

Данные об ответе содержат окончательную информацию о реакции целевой аудитории (например, заказы, запросы)

- данные о потенциальных возможностях

Данные о потенциальных возможностях ориентированы на будущее и содержат информацию, определяющую возможный спрос на определенную продукцию в определенный момент времени в будущем. Эти данные дают фирме основания прогнозировать ценность покупателей.

Необходимо учитывать большее количество переменных факторов, которые являются индикаторами будущей деловой активности. Одних демографических критериев для классификации различных потребителей уже недостаточно.

Данные о реальных и потенциальных покупателях должны регулярно обновляться и содержаться в идеальном порядке, иначе информационная ценность базы данных может за короткое время утратиться по причине изменений данных о клиентах. Каждый контакт с каждым покупателем должен использоваться по назначению для того, чтобы актуализировать базу данных.

СУБД - комплекс управления программных и лингвистических средств, обеспечивающий ведение БД.

6. Основные архитектуры баз данных

БД - это совокупность специальным образом структурированных и взаимосвязанных данных, относящихся к определенной предметной области или прикладной задачи, предназначенной для хранения и выдачи пользователям по их запросам.

Иерархическая модель - изображается в виде упорядоченного набора деревьев, вершины которых связаны вертикальными отношениями.

Сетевая модель - позволяет любому объекту быть связанным с любым другим объектом, т.е. в ней существуют горизонтальные связи.

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

Эта схема дает представление о методах анализа данных.

Обзор методов анализа данных

Кластерный анализ:

Кластер(определенная группа), члены которой внутренне однородны и внешне разнородны

Decision tree

Выводит алгоритмы из данных имеющихся классов для классификации неизвестных объектов

Регрессионный анализ:

Выявление функциональных зависимостей между переменными

10. Современные программы статистической обработки данных

Все программы статистической обработки данных можно разделить на профессиональные, полупрофессиональные (популярные) и специализированные. Статистические программы относятся к наукоемкому программному обеспечению, цена их часто недоступна индивидуальному пользователю. Профессиональные пакеты имеют большое количество методов анализа, популярные пакеты - количество функций, достаточное для универсального применения. Специализированные же пакеты ориентированы на какую-либо узкую область анализа данных. Создатели программных статистических пакетов заявляют, что их продукт превосходит аналоги. Отсутствие у большинства исследователей времени для освоения нескольких программ, делает непростым ее выбор.

SPSS для Windows -- это модульный, полностью интегрированный, обладающий всеми необходимыми возможностями программный продукт, предназначенный для всех этапов аналитического процесса: планирования, сбора данных, доступа к данным и управления данными, анализа, создания отчетов и распространения результатов. SPSS для Windows -- это лучшее программное обеспечение, позволяющее решать бизнес-проблемы и исследовательские задачи, используя статистические методы.

Программное обеспечение SPSS позволяет проводит частотный анализ, описательную статистику, корреляционный анализ, дисперсионный анализ, кластерный анализ, факторный анализ, а также регрессионный анализ.

При помощи аналитических возможностей программы SPSS можно получить следующие данные:

Наиболее выгодные сегменты рынка;

Стратегии позиционирования товаров/услуг относительно аналогичных товаров/услуг конкурентов;

Оценка качество товара/услуги клиентами;

Перспективы развития, новые возможности для роста;

Подтверждение или опровержение исследовательских гипотез.

Statistica -- это универсальная интегрированная система, предназначенная для статистического анализа и визуализации данных, управления базами данных и разработки пользовательских приложений, содержащая широкий набор процедур анализа для применения в научных исследованиях, технике, бизнесе.

Statistica -- это современный пакет статистического анализа, в котором реализованы все новейшие компьютерные и математические методы анализа данных. Опыт многих людей, успешно работающих с пакетом, свидетельствует о том, что возможность доступа к новым, нетрадиционным методам анализа данных (а Statistica предоставляет такие возможности в полной мере) помогает находить новые способы проверки рабочих гипотез и исследования данных.

Программное обеспечение Statistica позволяет проводить следующие процедуры обработки статистических данных:

Описательные статистики;

Анализ многомерных таблиц;

Многомерная регрессия;

Дискриминантный анализ;

Анализ соответствий;

Кластерный анализ;

Факторный анализ;

Дисперсионный анализ и многое другое.

11. Инструменты и возможности пакета SPSS

SPSS для Windows -- это модульный, полностью интегрированный, обладающий всеми необходимыми возможностями программный продукт, предназначенный для всех этапов аналитического процесса: планирования, сбора данных, доступа к данным и управления данными, анализа, создания отчетов и распространения результатов. SPSS для Windows -- это лучшее программное обеспечение, позволяющее решать бизнес-проблемы и исследовательские задачи, используя статистические методы.

Программное обеспечение SPSS позволяет проводит частотный анализ, описательную статистику, корреляционный анализ, дисперсионный анализ, кластерный анализ, факторный анализ, а также регрессионный анализ.

При помощи аналитических возможностей программы SPSS можно получить следующие данные:

Наиболее выгодные сегменты рынка;

Стратегии позиционирования товаров/услуг относительно аналогичных товаров/услуг конкурентов;

Оценка качество товара/услуги клиентами;

Перспективы развития, новые возможности для роста;

Подтверждение или опровержение исследовательских гипотез.

12. Способы наглядного представления результатов маркетингового исследования

Составление и публикация итогового отчета. При завершении стадии обработки и анализа информации необходимо отразить полученные результаты в итоговом отчете. Стандартный отчет о проведенном исследовании состоит из следующих разделов:

1) Вводная часть, содержащая описание ситуации, суть проблемы и рабочие гипотезы, цели исследования;

2) Описание методов получения информации, формирование целевой выборки, а также сроки проведения исследования;

3) Описание полученных результатов с использованием наглядных методов представления информации;

4) Выводы и рекомендации по исследуемой проблеме, которые, как правило, либо подтверждают, либо опровергают рабочую гипотезу;

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6