Что такое тип и что такое вид: Чем отличается тип от вида

Вид и тип 2020

Слова «вид» и «тип» постоянно используются людьми ежедневно, поскольку они передают информацию от одного человека другому. Однако люди не понимают значения двух слов, что заставляет их использовать слова, ненадлежащим образом приводящие к двусмысленности и неопределенности в своих сообщениях.

Определение слова Тип

Слово «тип» используется для отображения категории или подраздела в пределах большей или целой вещи. Более того, наиболее подходящее использование слова «тип» должно сопровождаться предлогом «of», чтобы предложение было правильным.

Примеры предложений

  • это тип телефона стала известной благодаря своей значительной внутренней памяти (единственная).
  • Эти типы телефонов стали известны благодаря огромной внутренней памяти (Plural).

В приведенном выше порядке ясно, что за словом «тип» следует предлог «of», который дает смысл предложения. Также очевидно, что предложение относится к подкатегории телефонов на рынке, которая является предпочтительной из-за ее огромной емкости внутренней памяти.

Определение слова Kind

Термин «вид» обычно используется для выражения чувства «рода». Также важно подчеркнуть, что за термином «вид» следует предлог «of», который дает предложениям полный смысл.

Примеры предложений

  • Какие Добрый телефона это?

Понятно, что предложение использовало слово типа в смысле «сортировки». В качестве альтернативы, предложение прочитало бы;

  • Какие Сортировать телефона это?

Разница между типом и типом

  1. Одно из основных различий между типом и типом заключается в том, что тип используется для отображения подраздела или категории, в то время как вид используется в смысле «сортировка».
  2. Второе различие между двумя словами заключается в том, что тип может использоваться неопределенно или неформально, чтобы ссылаться на человека, имеющего высокое сродство, в то время как вид не может использоваться в такой ситуации.

Например

тип — это… Что такое тип?

ТИП -а; м. [греч. typos — отпечаток, форма, образец]

1. Образец, модель или разновидность, форма, которым соответствует известная группа предметов, явлений. Разные типы колясок. Устаревший т. автомобиля. Мост железнодорожного типа. Новый т. пассажирского самолёта. Вино нескольких типов. Особый т. производства. Типы производственных отношений. Общество нового типа. Т. государства. Строить, создавать что-л. по типу чего-л. Типы почв, рельефов.

2. Биол. Высшее подразделение в систематике животных и растений, объединяющее родственные классы.



Т. членистоногих животных. Т. цветковых растений.

3. Характер внешности, облик человека, связанный с его этнической принадлежностью. Прибалтийский, африканский т. Женщина ярко выраженного украинского типа. Сочетание германского и славянского типов. Лицо, нос, глаза восточного типа. Монгольский т. лица. // Особенности психологического склада, присущие людям определённой национальности; национальный характер. Характерный русский т. Английский, немецкий т.

4. Разряд, категория людей, объединённых общностью каких-л. внешних или внутренних черт; представители такой группы. Социальные, классовые типы. Определённый, исторический т. Преступный т. Яркий т. Принадлежит к самоуверенному типу людей. Властная женщина — не люблю этот женский т.

5. Художественный образ, содержащий характерные, обобщённые черты какой-л. группы людей. Комический, трагический т. Т. неудачника, простофили. Т. современного руководителя.

6. Пренебр. Человек обычно странных или отрицательных качеств, свойств. Малограмотный, странный т. Отвратительный, забавный т.

Ти́па, в зн. предлога. Вроде, наподобие. Гостиница типа пансионата. Ти́пчик, -а; м. Смягчит. (6 зн.). Непристойный т. Типи́ческий; Типи́чный (см.). Типово́й, -ая, -ое (1 зн.). Т-ой трудовой договор. Т-ой архитектурный проект. Т-ая модель школы, поликлиники (соответствующая определённому типу, образцу).

* * *

тип

I
(от греч. týpos — отпечаток, форма, образец), 1) форма, вид чего-либо, обладающие существенными качественными признаками; образец, модель для чего-либо.
2) Единица расчленения изучаемой реальности в типологии.
3) Человек, наделённый какими-либо характерными свойствами, яркий представитель какой-либо группы людей, в частности сословия, нации, эпохи. См. также Типическое.

II
(биол.), таксономическая категория (ранг) в систематике животных. В тип (иногда сначала в подтип) объединяют близкие по происхождению классы. Например, тип хордовых включает классы земноводных, пресмыкающихся, птиц, млекопитающих и др. Все представители одного типа имеют единый план строения. Тип отражают основные ветви филогенетического древа животных. Всех животных обычно относят к 16 типам (по мнению разных учёных, типов от 13 до 33). Все типы животных объединяются в царство животных. В систематике растений типу соответствует отдел.

Энциклопедический словарь.
2009.

Значение слова ТИП. Что такое ТИП?

ТИП, -а, м.

1. Образец, модель или разновидность, форма, которым соответствует известная группа предметов, явлений. Типы пассажирских самолетов. Типы почв. Типы производственных отношений. Партия нового типа.Через пенистую горную речку мост железнодорожного типа. Серафимович, Железный поток. Мы создали советский тип государства, гигантский шаг вперед после 1793 и 1871 годов. Ленин, Новые времена, старые ошибки в новом виде.

2. Биол. Высшее подразделение в систематике животных и растений, объединяющее родственные классы. Тип членистоногих животных. Тип цветковых растений.

3. Характерный физический склад, облик человека, связанный с его этнической принадлежностью. — Вы полька и немецкая полька, — продолжал Калинович, — потому что у вас именно это прекрасное сочетание германского типа с славянским. Писемский, Тысяча душ. Графиня была женщина с восточным типом худого лица, лет сорока пяти. Л. Толстой, Война и мир. || Характерный облик человека, связанный с его социальной или профессиональной принадлежностью. Стрижикозин — вчерашний крестьянин. Он еще сохранил мужицкий тип свой и деревенское добродушие. Гусев-Оренбургский, Страна отцов. К Остапу протиснулся молодой человек шоферского типа. Ильф и Петров, Золотой теленок.

4. Разряд, категория людей, объединенных какими-л. характерными чертами (социальными, профессиональными, нравственными), а также яркий представитель какой-л. такой группы. В русской деревне появился новый тип — сознательный молодой крестьянин. Ленин, Доклад о революции 1905 года. Блинов презирал Жарковского, он не выносил людей этого типа, ловкачество и карьеризм были ему органически противны. Н. Никитин, Это было в Коканде.

5. Художественный образ, обобщающий характерные черты какой-л. группы людей. В лице перевозчика Тюлина Короленко дал, на мой взгляд, изумительно верно понятый и великолепно изображенный тип крестьянина «героя на час». М. Горький, В. Г. Короленко. — Если бы я был писателем, я бы создал тип ученого — спортсмена, жизнелюба, с прекрасной памятью и веселым характером. Кетлинская, Дни нашей жизни.

6. Разг. пренебр. Человек обычно странных или отрицательных качеств, свойств. Неожиданно дорогу мне преградил странный тип в невероятно помятом пиджаке. Билль-Белоцерковский, Яма. — А на меня этот тип подал заявление в райком. Вот то же самое — мол, оскорблял, драться лез, жену отбил. Наседкин, Большая семья.

[От греч. τύπος — отпечаток, форма, образец]

определение и основные свойства — Студия Григория Рейнина

В работе даны определения понятий тип и типология, получены соотношения между объемом и содержанием типологии. Проведен анализ существующих определений типологии и классификации.
Ключевые слова: тип, типология, классификация.

Психологам постоянно приходится сталкиваться с описанием множественных объектов, таких как психические процессы, состояния сознания, проявления личности, темперамента, конституциональные особенности человека и многие другие комплексные, многозначные, неоднородные, понятия, представления и феномены.

В качестве начального этапа системного анализа подобных явлений используются различные виды группировки, или разбиения множества на подмножества, теоретической основой которых всегда является некоторое отношение эквивалентности [2]. Для обозначения этой процедуры в психологии обычно используются термины: типология (Т) и классификация (К). Однако в интерпретации этих 2-х понятий представителями различных областей знания имеется большое разнообразие точек зрения. Приведем некоторые из них:

  • Классификация — особый случай применения логической операции деления объема понятия. Классификация по существенным признакам называется типологией [11]. Классификация — способ организованной репрезентации феноменологического поля (мотивационных факторов, свойств личности, свойств исследуемых объектов) [4]. Классификация по типам — есть процесс открытия комбинаций признаков [12].
  • Типология — разбиение изучаемой совокупности на группы однотипных объектов. Однотипными при этом называются объекты, различие между которыми в интересующем исследователя отношении объясняется факторами, случайными по отношению к изучаемому явлению и определяющим его характер механизмам [8]. Классификация там же определяется как «разбиение исходной совокупности объектов на классы с помощью какого-либо формального метода» [8].

В работе [7] дается следующее определение Т и К: «Разбиение, классы которого описаны через признаки, использованные при его построении, называют типологией или типологической группировкой. Если типологическая группировка описана еще и в терминах какой-либо другой системы признаков, относящихся к данному явлению, т.е. устанавливает в явной форме теоретические связи между различными сторонами изучаемой системы, то ее называют классификацией».

Само слово тип также имеет в языке множество различных значений. Рассмотрим некоторые из них. Большая Советская Энциклопедия дает следующее толкование слову ТИП (от греческого typos — отпечаток, форма, образец):

  1. Форма, вид чего-либо, обладающие существенными признаками.
  2. Образец, модель для чего-либо.
  3. Единицы расчленения изучаемой реальности в типологии.
  4. Таксономическая категория или единицы классификации в науках, изучающих отдельные компоненты природной среды — ландшафта, рельефа, климата, почв, растительности и др.
  5. Человек, наделенный какими-либо характерными свойствами, яркий представитель какой-либо группы людей, в частности сословия, класса, нации, эпохи.
  6. В литературе и искусстве — типичный характер, образ человека, наиболее «вероятного», «идеального» для определенного «нрава», страсти социального сословия или общества во всей совокупности его социальных, исторических, национальных особенностей.

Философ А. В. Гулыга [3] выделяет три научных значения слова «тип». Тип — это образец, стандарт, не допускающий отклонений (прилагательное — типовой). Далее, тип — это наиболее характерное единичное явление, с наибольшей полнотой выражающее сущность подобных явлений (прилагательное — типичный, типический). Наконец, тип — это прообраз, основная форма, допускающая те или иные отклонения (прилагательное — типологический). В работе [19] тип рассматривается как целостное образование, не сводимое к комбинации личностных черт.

М. С. Каган [5] определяет типологизацию как разбиение совокупности объектов на статичные гомогенные множества, каждoе из которых являет собой некоторую конкретную модификацию одного и того же качества, некоторого «архетипа». Типологизация по М. С. Кагану является прямым продолжением классификации, поскольку последняя разделяет группы разнородных объектов до тех пор, пока не доходит до уровня качественной однородности.

Из множества имеющихся в разных областях знаний формулировок видно, что некоторые авторы считают понятия Т и К рядоположенными, другие устанавливают между ними отношения включения, включая то Т в К [1], то К в Т [7]. Кроме того, во многих работах Т и К вообще не определяются или используются как синонимы [6]. Такой разнобой ведет к терминологической путанице и методологическим ошибкам.

С нашей точки зрения, существенные признаки понятия ТИП представлены в определении Кагана [5] и аналогичном ему по сути определении [8]. Рассмотрим теперь, опираясь на эти определения, понятие ТИП более подробно.

Пусть имеется некоторое множество исследуемых объектов — S и множество различающих эти объекты дихотомических признаков — А:

A = {А1, А2,…, Аm } (1)

Классификация элементов S по любому из этих признаков (а, а) порождает разбиение этого множества на два однородных (гомогенных) по этому признаку подмножества Sa и Sa. Такое разбиение может быть записано в виде упорядоченной пары:

X = <Sa, Sa> (2)

Будем продолжать процедуру разбиения множества S до тех пор, пока хотя бы одно из подмножеств будет оставаться гетерогенным (неоднородным) хотя бы по одному из признаков. В результате этой процедуры будет получено некоторое количество непересекающихся подмножеств, гомогенных (однородных) относительно А, и некоторое множество сечений, каждое из которых делит S на две части:

R = {X1, X2,…, Xm } (3)

Поскольку нескольким признакам может соответствовать одно сечение, множество R в общем случае является гомоморфным образом множества А. Полученные классы, в отличие от гетерогенных группировок, мы будем называть типами. То есть тип — это совокупность исследуемых объектов, гомогенная относительно заданного множества признаков. Типологией тогда будем называть совокупность всех типов, выделяемых на множестве исследуемых объектов посредством определенного множества признаков. Из этого определения видно, что множество типов — типология жестко связано с некоторым множеством признаков.

Тип, таким образом, представляет собой в свернутом виде одну из возможных логических реализаций некоторого набора признаков, а типология — полную совокупность этих реализаций.

C точки зрения процедуры классифицирования исследуемых объектов выход на уровень гомогенности означает, что у нас больше не осталось способов различать элементы внутри классов, то есть исчерпан набор действий, порождающих новые разбиения. А если так, то все признаки, отличающие элементы множества исследуемых объектов друг от друга, становятся признаками интертипных различий.

Таким образом, отличия между объектами имеют две основные составляющие:

  1. Интертипные отличия, имеющие системный комплексный качественный характер [8].
  2. Отличия внутри типа (аналогичные внутривидовым), имеющие случайный, количественный характер [8].

Отметим, что при этом и те и другие отличия измеряются посредством системы признаков, соответствующей данной типологии.

В дальнейшем множество интертипных различий будем называть содержанием типологии, а количество составляющих ее типов объемом типологии. Содержание типологии составляют все существенные для различения исследуемых объектов признаки или, что то же самое, признаки, любым способом разделяющие множество типов.

Признак, который не отделяет какой-либо тип хотя бы от одного другого, не является существенным для данной типологии. Объем типологии при этом есть множество всех конкретных реализаций некоего исследуемого качества, например, личности или конституции человека. С увеличением количества типов объем типологии растет, а количество объектов, попавших в один тип, соответственно уменьшается или остается постоянным.

Здесь же следует отметить, что определенная таким образом типология удовлетворяет формально-логическим требованиям к процедуре классификации, а именно: является исчерпывающей, полученные классы исключают друг друга, требование единства основания выполняется автоматически для каждого признака Аi из А.

Рассмотрим теперь более подробно соотношение между содержанием и объемом типологии. Чему равно количество признаков, составляющих содержание типологии? От чего зависит это количество? Существует ли зависимость между количеством типов и количеством признаков? Подробные обзоры исследований по классификационной проблеме имеются в работах [10, 12, 16, 17, 18, 20]. Однако найти ответы на эти вопросы в литературе нам, к сожалению, не удалось.

Еще в 1914 году, занимаясь классификационной проблемой, Дж. С. Миль [15] писал: «…свойства, которые мы полагаем в основу наших классов, иногда исчерпывают все общие признаки класса или в той или другой форме подразумевают их; в других случаях, напротив, мы отбираем немногие свойства не просто из большего, но из неисчерпаемого для нас числа их; и так как мы не знаем пределов этого числа, то для нас оно может считаться бесконечным». Анализ литературы показывает, что и в настоящее время отсутствует не только решение проблемы соотношения количества свойств и количества классов, но даже ее отчетливая формулировка. Уже в 1986 году С. С. Розова в работе [16] пишет: «Основание классификации — это своего рода «техническое устройство», которое предназначено для многократного увеличения эффекта классифицирующей деятельности человека. Здесь наблюдается эффект усиления, состоящий в том, что совпадение (тождество) предметов в некотором небольшом количестве свойств (в идеале в одном свойстве) оборачивается их совпадением (тождеством) во многих (чуть ли не во всех остальных) свойствах. Этот эффект оказывается возможным благодаря наличию разного рода корреляций, в частности, закономерностей, связывающих различные свойства объектов. Найдешь такой закон — «вытащишь» из него, как за ниточку, огромный, буквально неисчерпаемый запас разного рода корреляций. Потом только и делай, что открывай их одну за другой».

Это весьма образное описание статистического подхода, к сожалению, никак не может приблизить нас к сути самого явления.

Итак, рассмотрим теперь подробнее содержание типологии. Проблема определения количества признаков, соответствующих данной типологии, сводится, как уже было показано, к проблеме определения мощности множества интертипных различий. Какова же мощность этого множества? Рассмотрим данную задачу в самом общем виде.

Пусть имеется типология — Jn, выделяющая на множестве исследуемых объектов n типов:

Jn = {T1, T2,…, Tn} (4)

При этом, естественно, выполняются требования полноты :

n i=1U Ti = S (5)

и взаимной непересекаемости типов:

Ti ∩ Tj = Ø i, j=1, n; i ≠ j (6)

Toгда любому признаку (а, a) соответствует некоторое разбиение множества Jn на два подмножества, которое можно записать в виде:

X = <x, x>, (7)

где:

  • x — множество типов, принадлежащее положительному полюсу признака — а;
  • x — множество типов, принадлежащее другому полюсу — а.

Количество вариантов выделения на множестве Jn некоторого подмножества возможных сочетаний из n по i :

n i=1Σ Cni = 2n (8)

Поскольку одно сечение выделяет сразу два множества из k и n-k элементов, то, учитывая, что

Cnk = Cnn-k (9)

нетрудно определить количество L возможных сечений множества Jn

L = 1 2 – n i=0Σ Cni = 2n-1 (10)

Отметим здесь, что сочетаниям Cnn = Cn1 = 1 соответствует некоторое тождественное сечение:

E = <{ T1, T2, …, Tn }, Ø> = <Jn, Ø> (11)

Его можно рассматривать как предельный случай разбиения множества типов — тождественную операцию. Таким образом, максимальное количество возможных интертипных различий (N) для множества из n типов будет:

N = 2n-1 — 1 (12)

Поскольку запись (7) можно также рассматривать как описание признака А при помощи набора из n типов, то предыдущий результат может быть сформулирован следующим образом:
При помощи n типов можно описать не более чем 2n-1 — 1 различных признаков. То есть количество типов и количество интертипных различий оказываются жестко связанными между собой величинами.

Множество классифицирующих признаков А может и не включать всех интертипных различий. Количество признаков в нем может быть только более или менее избыточным. Например, для того, чтобы получить 16 типов достаточно 4-х независимых признаков, а количество возможных различий между этими 16-ю типами составит почти 33 тысячи (см. табл.1).

Множество Rn включает в себя всю совокупность признаков, существенных для типологии использующей n типов, то есть соответствует определению содержания типологии. Соотношение между объемом и содержанием типологии представлено в таблице 1.

Таблица 1. Объем и содержание типологии.

Содержание 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
Объем 0 1 3 7 15 31 63 127 255 511 1023 2047 4095 8191 16383 32767

Как видно из таблицы, способность типологии представлять свойства множественных объектов при n<=4 невелика, однако, уже при n>10 количество интертипных различий оказывается более тысячи, а при n=16 — превышает средний объем словаря письменной речи [14] (20 000 слов).

Вернемся, однако, к типологическим описаниям. Если признак Аi рассматривать как некоторое логическое условие, которое определяет принадлежность объекта либо к множеству Sа, либо Sа, то типология, соответствующая множеству признаков А, может рассматриваться одновременно как совокупность логически непротиворечивых реализаций признаков из этого множества в данной предметной сфере.

Если бы все признаки Х1, Х2, Х3,…, Хn были бы независимы друг от друга, то количество типов оказалось бы равным 2 в степени N. Однако, поскольку уже при n>3, эта величина много больше n, ясно, что мы имеем дело с системой признаков, обладающей весьма развитой структурой внутренних связей. Для внешнего же наблюдателя отражением этого будет громадное количество корреляций между признаками, что, собственно, успешно подтверждается множеством статистических исследований и у нас и в других странах.

Литература:

  1. Акофф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах. — М., 1974.
  2. Ганзен В.А. Системный подход в психологии. — Л., 1983.
  3. Гулыга А.В. Принципы эстетики. — М., 1987.
  4. Зинченко А.И., Шмаков А. Г. К вопросу о классификации мотивационных факторов трудовой деятельности и профессионального выбора. Вестник МГУ сер.14, 4/1987.
  5. Каган М.С. Системное рассмотрение основных способов группировки. — В книге: Философские и социологические исследования. — Л., ЛГУ, 1977. (Ученые записки кафедр общественных наук Вузов Ленинграда).
  6. Мельников В.М., Ямпольский Л.Т. Введение в экспериментальную психологию личности. — М., 1982.
  7. Миркин Б.Г Анализ качественных признаков и структур. — М., 1980.
  8. Типология и классификация в социологических исследованиях. Под ред. В.Г.Андреенкова. — М., 1982.
  9. Типы в культуре. — Л., изд.ЛГУ, 1979.
  10. Типология и классификация в социологических исследованиях.
  11. Философский словарь. Под ред. И.Т.Фролова. — М., 1980.
  12. Spolding A.S. Statistical technigues for the discovery of artifact types. American Antiquity, vol. 18, N 3, 1953.
  13. Воронин Ю.А. Теория классифицирования и ее приложения. — Н., 1985.
  14. Ганзен В.А. Системные описания в психологии. — Л., 1984.
  15. Милль Дж.С. Система логики силлогической и продуктивной. — М., изд. Г.А.Лемана, 1914.
  16. Розова С.С. Классификационная проблема в современной науке. — Н.,1986.
  17. Теплов Б.М. Избранные труды. т.2, — М., 1985.
  18. Шрейдер Ю.А., Шаров А.А. Системы и модели. — М., 1982.
  19. Ямпольский Л.Т. Анализ структуры связей шкал личностных опросников. Вопросы психологии, N 2, 1981.
  20. Ekman G. On typologikal and dimentional systems of reterense in discribin personality. Acta Psychol., 1951, N8.

ТИП — это… Что такое ТИП?

  • тип — тип, а …   Русский орфографический словарь

  • тип — тип/ …   Морфемно-орфографический словарь

  • Тип 90-II — Тип 90 II …   Энциклопедия техники

  • Тип 26 — револьвер Тип 26 Тип: револьвер Страна …   Википедия

  • тип — а, м. type &LT; typos отпечаток, форма, образец. 1. устар. Литера, буква, шрифт. Печатные же грыдарованные листы доселе называлися их фряжскою работою. Откуду же оный грыдар и тип его начало свое в России получило, того заподлинно ведать… …   Исторический словарь галлицизмов русского языка

  • тип — сущ., м., употр. часто Морфология: (нет) чего/кого? типа, чему/кому? типу, (вижу) что? тип, (вижу) кого? типа, чем/кем? типом, о чём/ком? о типе; мн. что/кто? типы, (нет) чего/кого? типов, чему/кому? типам, (вижу) что? типы, (вижу) кого? типов,… …   Толковый словарь Дмитриева

  • Тип 97 — может относиться к: Тип 97 «Те Ке» японский малый танк Тип 97 «Чи Ха» японский средний танк Тип 97 «Чи Ни» японский средний опытный танк Тип 97 (ZBD 97) китайская боевая машина пехоты Тип 97 «Кай Гунто» японский офицерский армейский меч Тип 97… …   Википедия

  • Тип — (греч. отпечаток, модель). Проблема Т. и типизации не является специфической проблемой литературоведения. Она имеет место в науках разных областей знания. Вопрос о Т. и типизации в литературе характеризуется своими особенностями, к рые… …   Литературная энциклопедия

  • тип — типа, м. [греч. typos отпечаток]. 1. (вин. тип.). Образец, модель, к рым соответствует известная группа предметов, явлений, разновидность, форма чего н. Выпущены автомобили нового типа. «Колхозы, как тип хозяйства есть одна из форм… …   Толковый словарь Ушакова

  • Тип 81 — Страна:   КНР Тип:  Автомат Дата выпуска …   Википедия

  • ТИП — (греч. typos, от typein ударять). 1) первообраз всякого существа, подлинник, основной образ, совокупность характерных черт: тип южный, тип англичанина и пр.; в литературе: характер, созданный писателем, резко очерченный и присущий целой группе… …   Словарь иностранных слов русского языка

  • ВИД — это… Что такое ВИД?

  • вид — вид/ …   Морфемно-орфографический словарь

  • видѣниѥ — ВИДѢНИ|Ѥ (474), А с. 1.Восприятие зрением, видение; обозрение, осмотр; созерцание: игранiѥ и плѩсаниѥ и гудениѥ. входѩщемъ въстати всемъ. да не осквьрнѩть имъ чювьсва. видѣниѥмь и слышаниѥмь. по оч҃кому повелѣнию. КН 1280, 513в; множицею на… …   Словарь древнерусского языка (XI-XIV вв.)

  • вид — [облик] сущ., м., употр. наиб. часто Морфология: (нет) чего? вида и виду, чему? виду, (вижу) что? вид, чем? видом, о чём? о виде и на виду; мн. что? виды, (нет) чего? видов, чему? видам, (вижу) что? виды, чем? видами, о чём? о видах   вн …   Толковый словарь Дмитриева

  • вид — Видимость, внешность, наружность, поверхность, лицо, личина, лик, облик, обличие, образ, очертание, тип, подобие, фасон, фигура (конфигурация), форма, характер, покрой; картина, пейзаж, ландшафт, перспектива; выражение, оттенок; лоск, мишура.… …   Словарь синонимов

  • вид — 1. ВИД, а ( у), предлож. о виде, в виде, в виду, на виду; м. 1. только ед. Внешний облик кого л.; внешность, наружность (обычно как проявление состояния здоровья, характера, настроения и т.п.). Больной, здоровый, цветущий вид у кого л. Требования …   Энциклопедический словарь

  • ВИД — ВИД1, вида, муж. 1. только ед. Внешность, наружность. Дом имеет опрятный вид. Местность имела унылый вид. || Внешние очертания, формы. Шарообразный вид. || перен. Внешнее подобие. Придать упреку вид шутки. || Внешний облик как выражение… …   Толковый словарь Ушакова

  • ВИД — ВИД1, вида, муж. 1. только ед. Внешность, наружность. Дом имеет опрятный вид. Местность имела унылый вид. || Внешние очертания, формы. Шарообразный вид. || перен. Внешнее подобие. Придать упреку вид шутки. || Внешний облик как выражение… …   Толковый словарь Ушакова

  • видѣти — Видеть видѣти (3) 1. Воспринимать зрением: Тогда Игорь възрѣ на свѣтлое солнце и видѣ отъ него тьмою вся своя воя прикрыты… 5. Егда приде Иисусъ, глаголааху же ему друзии ученици: „Видѣхомъ господа“. Онъ же рече имъ: „Аще не вижду на руку его… …   Словарь-справочник «Слово о полку Игореве»

  • ВИД — ВИД, species, одно из основных понятий естественно научной классификации. Из вполне естественной потребности разобраться во всей массе предметов окружающей природы все народы создали особые названия для различных животных, растений и минералов.… …   Большая медицинская энциклопедия

  • Вид — глагольный (в международной терминологии  аспект)  грамматическая категория глагола, обобщённо указывающая, «как протекает во времени или как распределяется во времени» (А. М. Пешковский) обозначенное глаголом действие. В отличие от категории… …   Лингвистический энциклопедический словарь

  • вид — ВИД, а ( у), о виде, в виде, в виду, на виду, муж. 1. (пред. о виде, в виде). Внешность, видимый облик; состояние. Внешний в. человека. Здоровый в. С видом знатока. На в. или с виду ему мало лет. В исправленном виде. 2. (пред. о виде, в виде).… …   Толковый словарь Ожегова

  • Виды организаций. Какие бывают организации: типы и классификации

    Сегодня представить мир без деятельности организаций практически невозможно. Место вашей работы, школа, детский сад ребёнка, магазин, даже семья и кружок по интересам – всё это организованные объединения.

    Организация – что из себя представляет?

    В это понятие входит группа людей, имеющих определённую общую цель и предпринимающих все необходимые для её выполнения действия. При этом чаще всего у каждого отдельного участника есть и свои личные интересы, связанные с его деятельностью в данной организации.

    Виды организаций

    Как правило, чтобы намеченный план был выполнен, в работе должны быть чётко распределены обязанности и осуществлён контроль их выполнения. Для этого необходима должность руководителя, умеющего справляться с подобными задачами. Обычно он занимается координацией сотрудников, установлением общих порядков и правил. Разделение труда бывает горизонтальным и вертикальным. В первом случае имеется в виду распределение задач, ставящихся перед сотрудниками, а во втором – выделение конкретных уровней координирования (обязанностей, отличающиеся от общей работы). Также, помимо прочего, хороший руководитель обязан знать, на какой стадии жизненного цикла находится вверенное ему предприятие, так как от этого напрямую зависит целесообразность принимаемых им решений.

    Ещё одними признаками настоящей организации являются внутренние взаимосвязи и отношения, взаимодействие с внешним миром и использование всех возможных и необходимых ресурсов (человеческих, материальных и т.д.).

    Вся деятельность обязательно подчинена конкретной миссии, то есть документу, определяющему структуру группы, принципы работы, цели для достижения и задачи для их выполнения. В широком смысле (с точки зрения философии) миссия необходима для понимания смысла существования организации, её отличие от других.

    Какие бывают организации: виды, типы и классификации

    Виды организаций

    Для успешного анализа, направленного на совершенствование работы и достижения результатов, была создана обширная типология всех существующих видов объединений. Ниже перечислены основные используемые критерии.

    1. По отношению к формальности:
    • формальные – юридически зарегистрированные организации, имеющие подтверждающее свидетельство. Цели, права и обязанности участников, а также ответственность строго определяется надлежащими документами;
    • неформальные – возникают сами собой вследствие регулярных взаимоотношений определённых людей. При этом не имеют официального руководителя и правил, их деятельность скорее подчиняется негласным нормам. Обычно существуют внутри формальных объединений и, несомненно, влияют на их деятельность. Примерами таких групп могут быть институты семьи и дружбы.
    1. По отношению к прибыли:
    • коммерческие – основаны для достижения материальных целей. Новые члены вовлекаются в работу для получения прибыли, которая всегда делится между всеми участниками;
    • некоммерческие – создаются для выражения определённых интересов и достижения нефинансового результата. Конечно, в результате их деятельности, может быть получена какая-то материальная выгода, но она скорее пойдёт на общее дело. Это могут быть образовательные, политические и прочие организации.

    Виды организаций

    1. По функциям, реализуемым в обществе:
    • производственные – необходимы для создания всех материальных благ, которыми пользуется общество. Производят конкретный вид продукции, чтобы затем реализовать его на рынке;
    • социальные – отвечают запросам социума на сохранение и преумножение общественных традиций, ценностей и обычаев. Например, музеи, волонтёрские объединения, школы, редакции газет и журналов и прочие подобные организации;
    • политические (регулятивные) – ориентированы на государственное управление и достижение общественных целей. Это могут быть политические партии, муниципальные администрации, думы и т.д.;
    • интегративные – определяют мотивацию и настроение общества, занимаются урегулированием социальных конфликтов (суды, прокуратура, средства массовой информации и т.п.).
    1. По организационно-правовым формам:
    • товарищества – выделяют полные и на вере. Капитал первых складывается из отдельных взносов в разных пропорциях, а прибыль распределяется между всеми участниками, согласно внесённой первоначально доле каждого из них. Вторые же, кроме полных товарищей, имеют ещё и отдельных вкладчиков, которые участвуют в составлении общего фонда и впоследствии получают прибыль, но при этом не могут заниматься управлением и принятием решений;
    • акционерные общества – подчинены собственному уставу и капиталу, право на который имеют держатели акций. Последние составляют собрание, которое определяет всю деятельность компании. По возможности свободно продавать акции различают закрытые и открытые общества.
    • производственные кооперативы (артели) – создаются для решения общих задач путём собственного трудового участия. Управляются собраниями членов кооператива, имеют свой устав и имущественные паевые взносы;
    • потребительские кооперативы – аналогичны производственным по внутренним порядкам, но при этом их деятельность направлена на удовлетворение потребностей;
    • фонды – не нуждаются в членстве. Служат для достижения полезных обществу целей (культурных, образовательных, исторических и др.). Капитал составляют суммы, внесённые добровольными вкладчиками. После его реализации формируется отчёт о потраченных средствах;
    • объединения – ориентированы на достижение нематериальных результатов (например, духовных). Имеют собственный устав и обязательные членские взносы. Это могут быть кружки по интересам, партии или клубы;
    • учреждения – организуются одним собственником и направлены на реализацию функций некоммерческого характера;
    • ассоциации и союзы – появляются внутри уже действующих организаций для защиты интересов их участников. Все члены такой группы самостоятельно принимают устав и обязуются совместно решать вопросы.

    Виды организаций

    1. По размеру:
    • малые – численность сотрудников не превышает планку, установленную видом их деятельности (например, для научно-технических и сельскохозяйственных предприятий – это 60 человек, а для промышленности и строительства – 100). Получают значительную поддержку от государства, а потому имеют меньшие проблемы с налоговыми органами;
    • средние – имеют не больше 300 участников;
    • крупные – такой вид определяется, если число работников превышает 301 человека.
    1. По уровню самостоятельности:
    • головные – самостоятельно принимают все решения и задают вектор общего развития, а также ведут финансовую и хозяйственную деятельность;
    • дочерние – полностью подчиняются требованиям головных организаций, не имеют права на независимую деятельность.

    90000 What is strongly-typed View in ASP.NET MVC 90001

    Stack Overflow

    90002
    90003

    Products

    90004

    90003
    Customers
    90004
    90003
    Use cases
    90004
    90009

    90010
    90003

    Stack Overflow
    Public questions and answers

    90004
    90003

    Teams
    Private questions and answers for your team

    90004
    90003

    Enterprise
    Private self-hosted questions and answers for your enterprise

    90004
    90003

    Jobs
    Programming and related technical career opportunities

    90004
    90003

    Talent
    Hire technical talent

    90004
    90003

    Advertising
    Reach developers worldwide

    90004

    90009

    90024 Loading … 90025

    .90000 What is Data Visualization? Definitions, Graph Types and How to Use Them 90001
    90002 The 17 Most Common Graph Types 90003
    90004 Presentation of data and information is not simply about picking any data visualization design. Matching data to the right information visualization begins by answering 5 key questions: 90005

    90006
    90007
    90008 What relationship am I trying to understand between my data sets? 90009
    90010
    90007
    90008 Do I want to understand the distribution of data and look for outliers? 90009
    90010
    90007
    90008 Am I looking to compare multiple values ​​or looking to analyze a single value over time? 90009
    90010
    90007
    90008 Am I interested in analyzing trends in my data sets? 90009
    90010
    90007
    90008 Is this visualization an important part of my overarching data story? 90009
    90010
    90027

    90028 With those questions (and your answers) in mind, we’ll dive into the 11 most common graph types you can mix and match to the best data visualization to bring your data story to life.We’ll provide you with the data viz
    101 and best practices, so feel free to navigate to the one you want to explore the most. 90029

    90002 1. Bar Chart 90003

    90028 At some point or another, you’ve either seen, interacted with, or built a bar chart before. Bar charts are such a popular graph visualization because of how easy you can scan them for quick information. Bar charts organize data into
    rectangular bars that make it a breeze to compare related data sets.90029

    90034 When do I use a bar chart visualization? 90035

    90028 Use a bar chart for the following reasons: 90029

    90038
    90008 You want to compare two or more values ​​in the same category 90009
    90008 You want to compare parts of a whole 90009
    90008 You do not have too many groups (less than 10 works best) 90009
    90008 You want to understand how multiple similar data sets relate to each other 90009
    90047

    90028 Do not use a bar chart for the following reasons: 90029

    90038
    90008 The category you’re visualizing only has one value associated with it 90009
    90008 You want to visualize continuous data 90009
    90047

    90034 Best practices for a bar chart visualization 90035

    90028 If you use a bar chart, here are the key design best practices: 90029

    90038
    90008 Use 90007 consistent colours and labeling 90010 throughout so that you can identify relationships more easily 90009
    90008 90007 Simplify the length of the y-axis 90010 labels and do not forget to 90007 start from 0 90010 so you can keep your data in order 90009
    90047

    90002 2.Line Chart 90003

    90028 Like bar charts, line charts help to visualize data in a compact and precise format which makes it easy to rapidly scan information in order to understand trends. Line charts are used to show resulting data relative to a continuous variable —
    most commonly time or money. The proper use of color in this visualization is necessary because different colored lines can make it even easier for users to analyze information. 90029

    90034 When do I use a line chart visualization? 90035

    90028 Use a line chart for the following reasons: 90029

    90038
    90008 You want to understand trends, patterns, and fluctuations in your data 90009
    90008 You want to compare different yet related data sets with multiple series 90009
    90008 You want to make projections beyond your data 90009
    90047

    90028 Do not use a line chart for the following reason: 90029

    90038
    90008 You want to demonstrate an in-depth view of your data 90009
    90047

    90034 Best practices for a line chart visualization 90035

    90028 If you use a line chart, here are the key design best practices: 90029

    90038
    90008 Along with using a 90007 different colour 90010 for each category you’re comparing, make sure you also use solid lines to keep the line chart clear and concise 90009
    90008 To avoid confusion, try 90007 not to compare more than 4 categories 90010 in one line chart 90009
    90047

    90002 3.Scatterplot 90003

    90028 Scatterplots are the right data visualizations to use when there are many different data points, and you want to highlight similarities in the data set. This is useful when looking for outliers or for understanding the distribution of
    your data. 90029
    90028 If the data forms a band extending from lower left to upper right, there most likely a positive correlation between the two variables. If the band runs from upper left to lower right, a negative correlation is probable.If it is hard to
    see a pattern, there is probably no correlation. 90029

    90034 When do I use a scatter plot visualization? 90035

    90028 Use a scatterplot for the following reasons: 90029

    90038
    90008 You want to show the relationship between two variables 90009
    90008 You want a compact data visualization 90009
    90047

    90028 Do not use a scatterplot for the following reasons: 90029

    90038
    90008 You want to rapidly scan information 90009
    90008 You want clear and precise data points 90009
    90047

    90034 Best practices for a scatter plot visualization 90035

    90028 If you use a scatterplot, here are the key design best practices: 90029

    90038
    90008 Although trend lines are a great way to analyze the data on a scatterplot, ensure you stick to 90007 1 or 2 trend lines 90010 to avoid confusion 90009
    90008 Do not forget to 90007 start at 0 90010 for the y-axis 90009
    90047

    90002 4.Sparkline 90003

    90028 Sparklines are arguably the best data visualization for showing trends because of how compact they are. They get the job done when it comes to painting a picture for your audience fast. Though, it is important to make sure your audience
    understands how to read sparklines correctly to optimize their use. 90029

    90034 When do I use a sparkline visualization? 90035

    90028 Use a sparkline for the following reasons: 90029

    90038
    90008 You can pair it with a metric that has a current status value tracked over a specific time period 90009
    90008 You want to show a specific trend behind a metric 90009
    90047

    90028 Do not use a sparkline for the following reasons: 90029

    90038
    90008 You want to plot multiple series 90009
    90008 You want to illustrate precise data points (i.e. individual values) 90009
    90047

    90034 Best practices for a sparkline visualization 90035

    90028 If you use a sparkline, here are the key design best practices: 90029

    90038
    90008 To assist with readability, consider 90007 adding indicators 90010 on the side that give a better glimpse into the data, like in the example above 90009
    90008 Stick to 90007 one colour 90010 for your sparklines to keep them consistent on your dashboard 90009
    90047

    90002 5.Pie Chart 90003

    90028 Pie charts are an interesting graph visualization. At a high-level, they’re easy to read and understand because the parts-of-a-whole relationship is made very obvious. But top data visual experts agree that one of their disadvantages is
    that the percentage of each section is not obvious without adding numerical values ​​to each slice of the pie. 90029

    90028 90187 So, what’s the point? 90188 As long as you stick to best practices, pie charts can be a quick way to scan information.90029

    90034 When do I use a pie chart visualization? 90035

    90028 Use a pie chart for the following reasons: 90029

    90038
    90008 You want to compare relative values ​​90009
    90008 You want to compare parts of a whole 90009
    90008 You want to rapidly scan metrics 90009
    90047

    90028 Do not use a pie chart for the following reason: 90029

    90038
    90008 You want to precisely compare data 90009
    90047

    90034 Best practices for a pie chart visualization 90035

    90028 If you use a pie chart, here are the key design best practices: 90029

    90038
    90008 Make sure that the pie slices 90007 add up to 100% 90010.To make this easier, add the numerical values ​​and percentages to your pie chart 90009
    90008 Order the pieces of your pie according to size 90009
    90008 Use a pie chart if you have only 90007 up to 5 categories 90010 to compare. If you have too many categories, you will not be able to differentiate between the slices 90009
    90047

    90002 6. Gauge 90003

    90028 Gauges typically only compare two values ​​on a scale: they compare a current value and a target value, which often indicates whether your progress is either good or bad, in the green or in the red.90029

    90034 When do I use a gauge visualization? 90035

    90028 Use a gauge for the following reason: 90029

    90038
    90008 You want to track single metrics that have a clear, in the moment objective 90009
    90047

    90028 Do not use a gauge for the following reasons: 90029

    90038
    90008 You want to track multiple metrics 90009
    90008 You’re looking to visualize precise data points 90009
    90047

    90034 Best practices for a gauge visualization 90035

    90028 If you use a gauge, here are the key design best practices: 90029

    90038
    90008 Feel free to 90007 play around with the size and shape 90010 of the gauge.Whether it’s an arc, a circle or a line, it’ll get the same job done 90009
    90008 Keep the 90007 colours consistent 90010 with what means «good» or «bad» for you and your numbers 90009
    90047
    90038
    90008 Use 90007 consistent colours and labeling 90010 throughout so that you can identify relationships more easily 90009
    90008 90007 Simplify the length of the y-axis 90010 labels and do not forget to 90007 start from 0 90010 so you can keep your data in order 90009
    90047

    90002 7.Waterfall Chart 90003

    90028 A waterfall chart is an information visualization that should be used to show how an initial value is affected by intermediate values ​​and resulted in a final value. The values ​​can be either negative or positive. 90029

    90034 When do I use a waterfall chart visualization? 90035

    90028 Use a waterfall chart for the following reason: 90029

    90038
    90008 To reveal the composition or makeup of a number 90009
    90047

    90028 Do not use a waterfall chart for the following reason: 90029

    90038
    90008 You want to focus on more than one number or metric 90009
    90047

    90034 Best practices for a waterfall chart visualization 90035

    90028 If you use a waterfall chart, here are the key design best practices: 90029
    90038
    90008 Use 90007 contrasting colors 90010 to highlight differences in data sets 90009
    90008 Choose 90007 warm colors 90010 to indicate increases and 90007 cool colors 90010 to indicate decreases 90009
    90047

    90002 8.Funnel Chart 90003

    90028 A funnel chart is your data visualization of choice if you want to display a series of steps and the completion rate for each step. This can be used to track the sales process, a marketing funnel or the conversion rate across a series of
    pages or steps. Funnel charts are most often used to represent how something moves through different stages in a process. A funnel chart displays values ​​as progressively decreasing proportions amounting to 100 percent in total.90029

    90034 When do I use a funnel chart visualization? 90035

    90028 Use a funnel chart for the following reason: 90029

    90038
    90008 To display a series of steps and each step’s completion rate 90009
    90047

    90028 Do not use a funnel chart for the following reason: 90029

    90038
    90008 To visualize individual, unconnected metrics 90009
    90047

    90034 Best practices for a funnel chart visualization 90035

    90028 If you use a funnel chart, here are the key design best practices: 90029

    90038
    90008 90007 Scale the size of each section 90010 to accurately reflect the size of its data set 90009
    90008 90007 Use contrasting colors or one color 90010 in gradating hues, from darkest to lightest as the size of the funnel decreases 90009
    90047

    90002 9.Heat Map 90003

    90028 A heat map or choropleth map is a data visualization that shows the relationship between two measures and provides rating information. The rating information is displayed using varying colors or saturation and can exhibit ratings such as
    high to low or bad to awesome, and needs improvement to working well. 90029

    90028 It can also be a thematic map in which the area inside recognized boundaries is shaded in proportion to the data being represented.90029

    90034 When do I use a heat map visualization? 90035

    90028 Use a heat map for the following reasons: 90029

    90038
    90008 To show a relationship between two measures 90009
    90008 To illustrate an important detail 90009
    90008 To use a rating system 90009
    90047

    90028 Do not use a heat map for the following reason: 90029

    90038
    90008 To visualize individual, unconnected metrics 90009
    90047

    90034 Best practices for a heat map visualization 90035

    90028 If you use a heat map, here are the key design best practices: 90029

    90038
    90008 Use a 90007 simple map outline 90010 to avoid distracting from the data 90009
    90008 Use a 90007 single color in varying shades 90010 to show changes in data 90009
    90008 Avoid using 90007 multiple patterns 90010 90009
    90047

    90002 10.Histogram 90003

    90028 A histogram is a data visualization that shows the distribution of data over a continuous interval or certain time period. It’s basically a combination of a vertical bar chart and a line chart. The continuous variable shown on the X-axis is
    broken into discrete intervals and the number of data you have in that discrete interval determines the height of the bar. 90029

    90028 Histograms give an estimate as to where values ​​are concentrated, what the extremes are and whether there are any gaps or unusual values ​​throughout your data set.90029

    90034 When do I use a histogram visualization? 90035

    90028 Use a histogram for the following reason: 90029

    90038
    90008 To make comparisons in data sets over an interval or time 90009
    90008 To show a distribution of data 90009
    90047

    90028 Do not use a histogram for the following reason: 90029

    90038
    90008 To compare 3+ variables in data sets 90009
    90047

    90034 Best practices for a histogram visualization 90035

    90028 If you use a histogram, here are the key design best practices: 90029

    90038
    90008 Avoid bars that are 90007 too wide 90010 that can hide important details or 90007 too narrow 90010 that can cause a lot of noise 90009
    90008 Use 90007 equal round numbers 90010 to create bar sizes 90009
    90008 Use 90007 consistent colours and labeling 90010 throughout so that you can identify relationships more easily 90009
    90047

    90002 11.Box Plot 90003

    90028 (Source: Python Graph Gallery) 90029
    90028 A box plot, or box and whisker diagram, is a visual representation of displaying a distribution of data, usually across groups, based on a five number summary: the minimum, first quartile, the median (second quartile), third quartile, and
    the maximum. 90029

    90028 The simplest of box plots display the full range of variation from minimum to maximum, the likely range of variation, and a typical value.A box plot will also show the outliers. 90029

    90034 When do I use a box plot visualization? 90035

    90028 Use a box plot for the following reasons: 90029

    90038
    90008 To display or compare a distribution of data 90009
    90008 To identify the minimum, maximum and median of data 90009
    90047

    90028 Do not use a box plot for the following reason: 90029

    90038
    90008 To visualize individual, unconnected data sets 90009
    90047

    90034 Best practices for a box plot visualization 90035

    90028 If you use a box plot, here are the key design best practices: 90029

    90038
    90008 Ensure 90007 font sizes for labels and legends are big enough 90010 and 90007 line widths are thick enough 90010 to understand the findings easily 90009
    90008 If plotting multiple datasets, use 90007 different symbols, line styles or colour 90010 to differentiate each 90009
    90008 Always 90007 remove unnecessary clutter 90010 from the plots 90009
    90047

    90002 12.Maps 90003

    90028 90467 I want the map above in my business dashboard! 90029

    90028 Maps are an amazing visualization to add to your dashboard if organizing data geographically tells an important story for your business. For example, if your dashboard is looking looking at monthly sales, it could be extremely useful to see the geographic locations of your customers. 90029

    90028 Above, you’ll find a map visualization that integrates with Salesforce to measure accounts by country.Keep in mind that if your dashboard is looking at daily sales, this visualization may provide less value to your day-to-day discussions. 90029

    90034 When do I use a map visualization? 90035

    90028 Use a map for the following reason: 90029

    90038
    90008 Geography is an important part of your data story 90009
    90047

    90028 Do not use a map for the following reasons: 90029

    90038
    90008 You want to show precise data points 90009
    90008 Geography is not an important element of the dashboard’s overarching story 90009
    90047

    90034 Best practices for a map visualization 90035

    90028 If you use a map visualization, here are the key design best practices: 90029

    90038
    90008 90007 Avoid using multiple colours 90010 and patterns on your map.Use varying shades of the same colour instead 90009
    90008 Make sure to 90007 include a legend 90010 with your map, so that everyone understands what the data means 90009
    90047

    90002 13. Tables 90003

    90028 90467 I want the table above in my business dashboard! 90029

    90028 If you’re someone who wants a little bit of everything in front of you in order to make thorough decisions, then tables are the visualization to go with. Tables are great because you can display both data points and graphics, such as bullet charts, icons, and sparklines.This visualization type also organizes your data into columns and rows, which is great for reporting. 90029

    90028 Above is an example of how to bring in your Google Analytics data into a table, so that you can see all the information you need in one place. 90029

    90028 One thing to keep in mind is that tables can sometimes be overwhelming if you have a dashboard with many metrics that you want to display. It’s important to find a happy medium between large amounts of data (confusing) and too little data (waste of dashboard space).90029

    90034 When do I use a table visualization? 90035

    90028 Use a table for the following reasons: 90029

    90038
    90008 You want to display two-dimensional data sets that can be organized categorically 90009
    90008 You can drill-down to break up large data sets with a natural drill-down path 90009
    90047

    90028 Do not use a table for the following reason: 90029

    90038
    90008 You want to display large amounts of data 90009
    90047

    90034 Best practices for a table visualization 90035

    90028 If you use a table, here are the key design best practices: 90029

    90038
    90008 90007 Be mindful of the order 90010 of the data.Make sure that labels, categories and numbers come first then move on to the graphics 90009
    90008 Try not to have more than 10 different rows in your table to 90007 avoid clutter 90010 90009
    90047

    90002 14. Indicators 90003

    90028 Indicators are useful for an at a glance view of a metric you need to keep track of. An indicator is simply a number showing the current value of whichever performance metric you’re tracking.To make it more useful, add a comparison to the previous time period to show whether your metric is tracking up or down. 90029

    90028 Some people like to get fancy with indicators and use gauges or tickers. They present the same type of information, just in a different visual way. 90029

    90002 15. Area Chart 90003

    90028 An area chart is very similar to a line graph but may do a better job at highlighting the relative differences between items. Use an area chart when you want to see how different items stack up or contribute to the whole.90029

    90002 16. Radar or Spider Chart 90003

    90028 A radar chart is useful for understanding the relative differences between items in your data. Radar charts make it easy to compare multiple items and see if there are differences that may be worth further investigation. 90029

    90002 17. Treemap 90003

    90028 A treemap is a visual tool that can be used to break down the relationships between multiple variables in your data.They can be used strictly as a presentation vehicle to show how your products roll up into different categories, for example. A treemap can be broken down into 2-3 different layers to show the hierarchical relationship between items. 90029

    .90000 What is software testing? What are the different types of testing? 90001

    90002 Software Testing 90003
    90004 Software testing is the process of evaluation a software item to detect differences between given input and expected output.
    Also to assess the feature of A software item. Testing
    assesses the quality of the product. Software testing is a process that should be done during the development process. In other words software testing is a
    verification and validation process.90005
    90002 Verification 90003
    90004 Verification is the process to make sure the product satisfies the conditions imposed at the start of the development phase.
    In other words, to make sure the product behaves the way we want it to. 90005
    90002 Validation 90003
    90004 Validation is the process to make sure the product satisfies the specified requirements at the end of
    the development
    phase. In other words, to make sure the product is built as per customer requirements. 90005
    90002 Basics of software testing 90003
    90004 There are two basics of software testing: blackbox testing and whitebox testing.90005
    90002 Blackbox Testing 90003
    90004 Black box testing is a testing technique that ignores the internal mechanism of the system and focuses on the
    output generated against any input and execution of the system. It is also called functional testing. 90005

    90002 90023 White 90024 box 90023 Testing 90024 90003

    90004 White box testing is a testing
    technique that takes into account the internal mechanism of a system. It is
    also called structural testing and glass box testing. 90005

    90004 Black box testing is often used
    for validation and white box testing is often used for verification.90005

    90002 Types of testing 90003
    90004 There are many types of testing like 90005

    90036 90037 Unit Testing 90038 90037 Integration
    Testing 90038 90037 Functional
    Testing 90038 90037 System
    Testing 90038 90037 Stress
    Testing 90038 90037 Performance
    Testing 90038 90037 Usability
    Testing 90038 90037 Acceptance
    Testing 90038 90037 Regression
    Testing 90038 90037 Beta Testing 90038 90057

    90002 Unit Testing 90003

    90004 Unit testing is the testing of an
    individual unit or group of related units.It falls under the class of
    white box testing. It is often done by the programmer to test that the unit he / she
    has implemented is producing expected output against given input. 90005

    90002 Integration Testing 90003

    90004 Integration testing is testing
    in which a group of components are combined to produce output. Also, the interaction
    between software and hardware is tested in integration testing if software and
    hardware components have any relation. It may fall under both white box testing and black box testing.90005

    90002 Functional Testing 90003

    90004 Functional testing is the testing
    to ensure that the specified functionality required in the system requirements
    works. It falls under the class of black box testing. 90005

    90002 System Testing 90003

    90004 System testing is the testing to
    ensure that by putting the software in different environments (e.g., Operating
    Systems) it still works. System testing is done with full system implementation and
    environment. It falls under the class of black box testing.90005 90002 Stress Testing 90003

    90004 Stress testing is the testing to
    evaluate how system behaves under unfavorable conditions. Testing is conducted at
    beyond limits of the specifications. It falls under the class of black box
    testing. 90005

    90002 Performance Testing 90003

    90004 Performance testing is the testing
    to assess the speed and effectiveness of the system and to make sure it is
    generating results within a specified time as in performance requirements. It
    falls under the class of black box testing.90005

    90002 Usability Testing 90003

    90004 Usability testing is performed to
    the perspective of the client, to evaluate how the GUI is user-friendly? How
    easily can the client learn? After learning how to use, how proficiently can the client perform? How pleasing
    is it to use its design? This falls under the class of black box testing. 90005

    90002 Acceptance Testing 90003

    90004 Acceptance testing is often done
    by the customer to ensure that the delivered product meets the requirements and
    works as the customer expected.It falls under the class of black box testing. 90005

    90002 Regression Testing 90003

    90004 Regression testing is the testing
    after modification of a system, component, or a group of related units to ensure
    that the modification is working correctly and is not damaging or imposing other
    modules to produce unexpected results. It falls under the class of black box
    testing. 90005

    90002 Beta Testing 90003

    90004 Beta testing is the testing which
    is done by end users, a team outside development, or publicly releasing full
    pre-version of the product which is known as beta version.The aim of beta
    testing is to cover unexpected errors. It falls under the class of black
    box testing. 90005

    .90000 language agnostic — What is ADT? (Abstract Data Type) 90001

    Stack Overflow

    90002
    90003

    Products

    90004

    90003
    Customers
    90004
    90003
    Use cases
    90004
    90009

    90010
    90003

    Stack Overflow
    Public questions and answers

    90004
    90003

    Teams
    Private questions and answers for your team

    90004
    90003

    Enterprise
    Private self-hosted questions and answers for your enterprise

    90004
    90003

    Jobs
    Programming and related technical career opportunities

    90004
    90003

    Talent
    Hire technical talent

    90004
    90003

    Advertising
    Reach developers worldwide

    90004

    90009

    .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *