Что такое майндмэп: подробное описание и разбор + сервисы для создания

Цели рассылок

О целях не говорит только ленивый. Мы не такие, поэтому напомним, что лучших результатов можно добиться, когда понимаешь, чего хочешь добиться.

Ибрагим определил две глобальные цели для своей рассылки:

прямые продажи — сообщения должны деньги;
формирование лояльности — должно появляться больше позитивных отзывов о том, какой хороший Ибрагим, какие крутые хомячки, и какой классный фитнес-зал.

Главная прелесть рассылок — их охват. Вы присылаете сообщение в личку. Если они ожидают от вас получить сообщение, они его откроют и прочтут. Поэтому вы можете выбрать такие цели, как: брендинг, удержание клиентов, увеличение жизненного цикла клиента, увеличение частотности покупок, увеличение среднего чека, увеличение вовлеченности в контент, реактивации старых клиентов, генерация трафика.

Ибрагим подписывался на несколько рассылок, чтобы посмотреть как делают другие. И заметил, что некоторые рассылки, они читает и не пропускает сообщения. А другие сообщения он открывает, сбрасывает счетчик непрочитанных сообщений и закрывает не читая.

Ибрагим решил, что для реального прочтения сообщений нужно:

не бесить частыми сообщениями;
не рассылать только тот контент, который висит в группе;
присылать только хороший и полезный контент;
писать про людей и адресатов.

Ибрагим не хочет «просто продавать», тем более СММщик сказал ему, что нужно хорошо знать своих клиентов, решать их потребности и давать пользу. Ибрагим понимает, зачем и как он будет использовать рассылку, даже представляет зачем адресатам читать его сообщения — этого пока достаточно.

Как составить майндмэп: общие принципы

Чтобы интеллектуальная карта работала и была эффективным помощником нужно придерживаться следующего плана.

Определитесь с целью. Карту интеллекта строится в зависимости от цели. Её можно адаптировать под любой запрос. Если вы продвигаете товары или услуги, цели могут быть такие:
- придумать УТП для рекламной кампании;
- рассмотреть способы продвижения бренда в Инстаграм бесплатно;
- расписать сегментацию ЦА;
- выявить причины массовых отписок в Инстаграм;
- организовать презентацию нового товара.
Соберите и профильтруйте информацию. К примеру, вы собираетесь запускать новый продукт. Изучите этот товар со всех сторон, взвесьте все «за» и «против». При построении карты интеллекта экспериментируйте — дописывайте и удаляйте блоки, придумывайте новые связи.
Определитесь с графической моделью. При построении информации в образовательных целях выбирайте модель со взаимосвязями.

Графическая модель интеллектуальной карты со взаимосвязями

Если нужно отобразить информацию поэтапно или в виде большого количества задач — подойдёт вариант с блоками.

Модель интеллект-карты с блоками

При необходимости графически отобразить достижение цели отдавайте предпочтение иерархической карте интеллекта. Во главе ставится цель, а далее пути её достижения.

Иерархическая карта интеллекта

Что такое маппирование данных и где это используется

Представим, что в одной из корпоративных систем сведения о семейном положении сотрудника хранятся так, что «1» в поле «дети» означает их наличие. В другой системе эти же данные записаны с помощью значения «True», а в третьей – словом «да». Таким образом, разные системы для обозначения одних и тех же данных используют разные отображения. Чтобы привести информацию к единообразию, следует сопоставить обозначения одной системы обозначениям в других источниках, т.е. выполнить процедуру мэппинга данных (от английского map – сопоставление). В широком смысле маппирование – это определение соответствия данных между разными семантиками или представлениями одного объекта в разных источниках. На практике этот термин чаще всего используется для перевода или перекодировки значений .

Дисциплина управления данными, Data Management, трактует маппинг как процесс создания отображений элементов данных между двумя различными моделями, который выполняется в начале следующих интеграционных задач :

преобразование или передача данных между источником и приемником;
идентификация отношений данных как часть анализа происхождения данных (data lineage);
обнаружение скрытых конфиденциальных данных, при их маскировании или де-идентификации, например, когда один идентификатор содержится в другом;
консолидация нескольких баз данных в одну и определение избыточных столбцов для их исключения.

Таким образом, маппирование данных представляет собой процесс генерации инструкций по объединению информации из нескольких наборов данных в единую схему, например, конфигурацию таблицы. Поскольку схемы данных в разных источниках обычно отличаются друг от друга, информацию из них следует сопоставить, выявив пересечение, дублирование и противоречия .

С прикладной точки зрения можно следующие приложения маппинга данных :

одноразовая миграция, когда данные перемещаются из одной системы в другую. После удачного завершения этого процесса новое место назначения становится местом хранения перенесенных данных, а исходный источник удаляется. В этом случае мапирование нужно для сопоставления исходных полей с полями назначения.
Регулярная интеграция данных, когда выполняется периодический обмен данными между несколькими разными системами. Как и при вышеописанном переносе данных, маппинг нужен для сопоставления исходных полей с полями назначения.
Преобразование данных из одного формата в другой, включая очистку (удаление пропущенных значений и дублей), изменение типов, агрегирование, обогащение и прочие преобразования.

В Big Data мэппинг выполняется при загрузке информации в озеро данных (Data Lake) и корпоративное хранилище (DWH, Data Warehouse). Чем Data Lake отличается от DWH, рассмотрено здесь. В этом случае маппинг реализуется в рамках ETL-процесса (Extract, Transform, Load) на этапе преобразования. При этом настраивается соответствие исходных данных с целевой моделью (рис. 1). В случае реляционных СУБД для идентификации одной сущности в разных представлениях нужно с ключами таблиц и настройкой отношений (1:1, *:1, 1:* или *:*) .

Рис.1. Маппирование данных при консолидации таблиц

В Data Science маппирование данных входит в этап их подготовки к ML-моделированию, когда выполняется формирование датасета в виде матрицы значений для обработки соответствующими алгоритмами. В частности, когда Data Scientist обогащает исходный датасет данными из сторонних источников, он занимается маппингом данных. Проводить процедуру дата мэппинга можно вручную или автоматически с помощью соответствующих подходов и инструментов, которые рассмотрены далее.

Что такое MAPS.ME?

Итак, MAPS.ME — это приложение для просмотра карт в режиме оффлайн и прокладывания маршрута по незнакомой местности. Есть специальные версии для устройств на базе ОС «Андроид» и iOS. Главной «фишкой» приложения является то, что программа умеет демонстрировать карты и прокладывать маршруты в режиме оффлайн. Но это только при том условии, что нужные карты были заранее скачаны и сохранены на устройстве. Только тогда приложение сможет показать нужную карту. Но уже и это является достижением, так как львиная доля таких «псевдонавигаторов» от других разработчиков требуют обязательного наличия доступа к интернету. Но только не MAPS.ME. Как пользоваться этой программой? Об этом мы поговорим чуть позже. Сначала рассмотрим основные особенности приложения и опишем его функционал.

Прокладывание маршрута

Помимо определения текущего местоположения пользователя, приложение умеет прокладывать наиболее удобные маршруты из точки А в точку В. Для этого нужно выбрать в главном окне опцию «Проложить маршрут». Затем нужно отметить маркером координаты пользователя на карте. Следующий шаг — проставить метку в пункте назначения. Теперь останется только нажать на изображение автомобиля. Через несколько минут программа предоставит возможный (и весьма удобный) маршрут к пункту назначения. Накладки иногда случаются, но они весьма редки. И это очередной ответ на вопрос о том, как пользоваться картами MAPS.ME.

Особенности процесса дата мэппинга

На практике трудоемкость мэппинга зависит от следующих факторов :

размеры сопоставляемых датасетов;
количество объединяемых источников информации;
форматы схемы данных, в т.ч. первичные и внешние ключи в реляционных таблицах;
различия между исходными и целевой структурами данных;
иерархия данных.

Облегчить процесс маппирования можно за счет метаданных – сведениях о признаках и свойствах объектов, которые позволяют автоматически искать и управлять ими в больших информационных потоках. В частности, если каждое приложение будет выполнять публикацию метаданных, что позволит создать их стандартизированный реестр, то маппинг будет полностью автоматизированным . Однако в большинстве случаев процесс мапирования данных не полностью автоматизирован и состоит из следующих этапов :

определение данных, которые нужно переместить, включая таблицы, поля в каждой таблице и формат поля после его перемещения. При регулярной интеграции также определяется частота передачи данных.
сопоставление исходных полей с полями назначения;
преобразование значений, включая кодирование формулы или правила преобразования;
тестирование полученных результатов переноса (обогащения) путем сравнения их с образцами данных из первичных источников.
развертывание production-решений по регулярной консолидации данных в соответствии с планом переноса или интеграции.

При работе с большими объемами данных выделяют 3 основных подхода к маппированию :

ручное кодирование, когда приходится писать код для консолидации данных из разных таблиц или форматов. Сюда же можно отнести сопоставление данных в графическом режиме, когда GUI специализированных программ позволяет пользователю рисовать линии от полей в одном наборе данных до соединения с другим источником. При этом «под капотом» автоматически генерируется программный код преобразования на SQL, XSLT, Java, C++ и прочих языках программирования. Такие графические средства часто встречаются в ETL-инструментах в качестве основного средства задания мэппингов для перемещения данных. Например, SAP BODS, Informatica PowerCenter и Talend Data Fabric (рис. 2).

Рис. 2. Маппирование в Talend Data Fabric

data-driven мэппинг, который сочетает оценку фактических значений данных в разных источниках данных с использованием эвристики и статистики для автоматического обнаружения сложных взаимосвязей между ними. Этот интеллектуальный подход используется для поиска преобразований между разными датасетами, выявления подстрок, конкатенаций, математический зависимостей, условных операторов и прочих логический преобразований. Также он позволяет найти исключения, которые не соответствуют обнаруженной логике преобразования. Обычно именно этот подход используется в специализированных системах подготовки данных к ML-моделированию, например, SAS, IBM SPSS и т.д.
семантический маппинг похож на вышеописанный data-driven метод, но здесь к интеллектуальному сопоставлению также подключается реестр метаданных. Например, если в исходной системе указано FirstName, а в системе-приемнике есть поле PersonGivenName, сопоставление будет успешно выполнено, если эти элементы данных перечислены как синонимы в реестре метаданных. Семантическое сопоставление способно выявить только точные совпадения между столбцами данных, но не обнаружит никакой логики преобразования или исключений между столбцами. На практике этот подход применяется при интеграции реляционных СУБД и построении DWH.

Также стоит упомянуть полуавтоматическое маппирование в виде конвертирования схем данных, когда специализированная программа сравнивает источники данных и целевую схему для консолидации. Затем разработчик проверяет схему маппирования и вносит исправления, где это необходимо. Далее программа конвертирования схем данных автоматически генерирует код на C++, C # или Java для загрузки данных в систему приемник (рис. 3) .

Рис. 3. Конвертирование схем данных в процессе мэппинга

Далее рассмотрим, какие инструментальные средства реализуют вышеперечисленные подходы.

Первый запуск

Итак, приступим к ответу на вопрос о том, как пользоваться приложением MAPS.ME. Первым делом нужно запустить программу при помощи соответствующей иконки на рабочем столе смартфона. Во время первого запуска приложение запросит разрешения на автоматическое определение местоположения пользователя и устройства, доступ к личным данным и прочее. Нужно согласиться со всеми пунктами. Затем программа определит примерные координаты устройства и предложит скачать карты для данной местности. Есть два варианта скачивания: просто карты с объектами инфраструктуры местности или же карты с уже проложенными маршрутами (тоже с объектами инфраструктуры). Лучше всего выбрать второй вариант. Если речь идет о карте России, то она разбита на несколько частей (так как просторы страны огромны), и приложение скачает именно ту часть, которая актуальна на данный момент. После этого уже можно начинать полноценно пользоваться приложением.

Стоит отметить, что скорость скачивания (да и вообще передачи данных) намного выше, чем в тех же Google Maps. Уже через несколько минут пользователь получает полностью рабочее приложение MAPS.ME. Как пользоваться приложением в режиме оффлайн? Об этом и пойдет речь дальше.

Резюме

Итак, маппирование данных – это важная часть процесса работы с данными, в том числе и для Data Scientist’а. Эта процедура выполняется в рамках подготовки к ML-моделированию, в частности, при обогащении датасетов. В случае одноразового формирования датасета из нескольких разных источников сопоставление данных можно выполнить вручную или с помощью самописного Python-скрипта. Однако, такой подход не применим в промышленной интеграции нескольких информационных систем или построении корпоративных хранилищ и озер данных. Поэтому знание инструментов дата мэппинга пригодится как Data Scientist’у, так и Data Engineer’у. Наконец, сопоставление данных с целью избавления от дублирующихся и противоречивых значений входит в задачи обеспечения качества данных (Data Quality) . В свою очередь, Data Quality относится к области ответственности стратега по данным и инженера по качеству данных. Таким образом, понимание процесса маппирования необходимо каждому Data-специалисту.

Источники

Программы для создания карт интеллекта

Есть два варианта составления майндмэпов. Ручкой (карандашом, фломастерами) на бумаге. Это вы сможете и без меня. Другой вариант — использование специальных сервисов. О них я расскажу подробнее.

MindMeister — программа для составления карт интеллекта с простым и понятным интерфейсом. Есть бесплатный и платный вариант использования. Для личных нужд хватит бесплатного функционала.

Программа — MindMeister

MindMup — помимо удобного функционала есть возможность экспортировать готовые карты в формате PDF и синхронизировать их с разными устройствами через Google Есть бесплатная и платная версия. Подходит как для личных нужд, так и для командной работы.

Программа для создания карт интеллекта — MindMup

Coggle — стильный сервис для создания майндмэпов. После регистрации предлагается выбрать сферу, в которой вы работаете.

Coggle — сервис для создания майндмэпов в режиме онлайн

Программа многопользовательская, с комфортным функционалом — подходит для работы в команде. Работает только в режиме онлайн. Есть платные тарифы.

Simplemind — крутой сервис с обширным функционалом. Полностью бесплатный и подходит как для командной работы, так и для индивидуального пользования.

Бесплатный сервис Simplemind

Работает на всех операционных системах.

The Brain — ещё одна полностью бесплатная программа. Позволяет создавать уникальный дизайн интеллектуальных карт и имеет большое количество классных опций. С помощью синхронизации с Google cloud есть возможность командной работы.

Небольшой бонус — сервис предоставляет обучение во время работы. Нет веб-версии, только для скачивания.

Программа The Brain — для уникального дизайна карт интеллекта

Mind42 — подойдёт любителям классического оформления. Строгий дизайн по достоинству оценят приверженцы формального стиля.

Mind42 — классическое оформление карт интеллекта

Bubbl — в отличие от предыдущих программ можно работать онлайн без регистрации.

Программа — Bubbl

Mapul — для любителей креатива и экспериментов с дизайном.

Mapul — для креативного дизайна карт интеллекта

После регистрации предлагается выбрать один из вариантов оформления будущего проекта.

Варианты оформления проекта на Mapul

Платформа обладает всеми инструментами для уникального и интересного оформления. Возможно работать в команде, создавать не только майнд карты, но и презентации. Работает только онлайн в бесплатном и платном режиме, в зависимости от необходимого функционала.

Draw — ещё один интересный сервис для создания майндмэп. Функционал позволяет быстро освоить платформу и работать самостоятельно. Не подходит для командной работы. Полностью бесплатное.

Draw — бесплатный сервис для создания майндмэп

Loopy — сервис для творческих людей, обладает необычным оформлением. Позволяет создавать интеллектуальные карты разного дизайна, а также добавлять анимацию. Бесплатное, с возможностью работать только онлайн.

Loopy — сервис для создания майнд-карт

Что такое map

Это ассоциативный контейнер, который работает по принципу — . Он схож по своему применению с вектором и массивом, но есть некоторые различия:

Ключом может быть все что угодна. От обычной переменной до класса.

mp1 = 7; // ключ — число

mp2 = 4; // ключ — строка

pair <int, int> p = make_pair(1, 3);
mp3 = 3; // ключ — пара

1
2
3
4
5
6

mp1=7;// ключ — число

mp2″zero»=4;// ключ — строка

pair<int,int>p=make_pair(1,3);

mp3p=3;// ключ — пара
При добавлении нового элемента контейнер будет отсортирован по возрастанию.

Поэтому можно с легкостью сделать словарь:

Ключом в нашем случае будет — русское слова.
А значением — английское.

map <string, string> mp;
mp = «hi»;

1 2	map<string,string>mp; mp»привет»=»hi»;

Добавление, удаление, обращение к элементам происходит за log n. — в нашем случае размер контейнера.

Компрессорные станции

Компрессорные станции нужны для поддержания уровня давления и транспортировки необходимого объема газа по трубопроводу. Там газ проходит очищение от посторонних веществ, осушение, повышение давления и охлаждение. Пройдя обработку, газ под определенным давлением попадает обратно в газопровод.

Компрессорные станции, наряду с газораспределительными станциями и пунктами, входят в комплекс наземных сооружений магистрального газопровода.

К району стройки компрессорные установки транспортируются в виде полностью готовых к сбору блоков. Они возводятся на расстоянии примерно 125 километров друг от друга.

В состав компрессорного комплекса входят:

Компрессорная станция магистральных газопроводов

сама станция;
ремонтно-эксплуатационный и служебно-эксплуатационные блоки;
территория, на которой расположены пылеуловители;
градирня;
емкость для воды;
масляное хозяйство;
газоохлаждаемые устройства и др.

Рядом с компрессионной установкой обычно возводят жилой поселок.

Такие станции считаются отдельным видом техногенного влияния на природную среду. Исследования показали, что на территории компрессорных установок концентрация оксида азота в воздухе превышает максимально допустимый уровень.

Они также являются мощным источником шума. Ученые выяснили, что длительное воздействие шума от компрессорной станции становится причиной нарушений в человеческом организме, и, как следствие, вызывает различные болезни и может привести к потере трудоспособности. Кроме того, шум вынуждает животных и птиц уходить на новые места обитания, что приводит к их переуплотнению и уменьшению продуктивности охотничьих угодий.

Узел установки предохранительной системы

Инструменты маппирования больших данных

Как и большинство прикладных решений, все средства для маппинга данных можно разделить на 3 категории :

проприетарные (on-premise), например, Centerprise Data Integrator, CloverDX, IBM InfoSphere, Informatica PowerCenter, Talend Data Integration. Как правило, эти продукты широко используются в корпоративном секторе.
открытые (open-source), которые дешевле предыдущих аналогов и являются более легковесными с точки зрения функциональных возможностей. Однако их вполне достаточно для индивидуальных исследований Data Science. Наиболее популярными в этой категории считаются Pentaho, Pimcore, Talend Open Studio.
облачные сервисы, такие как, Informatica Cloud Data Integration, Oracle Integration Cloud Service, Talend Cloud Integration, Dell Boomi AtomSphere, DX Mapper, Alooma, Jitterbit. Современные Cloud-решения считаются безопасными, быстрыми, масштабируемыми, относительно недорогими и удобными для использования. Поэтому их можно применять как в корпоративных, так и в личных целях.

Большинство перечисленных продуктов поддерживают все 3 подхода к маппированию: ручной (GUI и кодирование), data-driven и семантический. Однако, семантический мэппинг требует наличия реестров метаданных, что имеется далеко не в каждом предприятии. А публичные реестры метаданных, такие как национальные, отраслевые или городские репозитории не всегда напрямую коррелируют, например, с задачами построения локального DWH. Но, наряду с открытыми государственными данными и другими публичными датасетами, их можно использовать в исследовательских DS-задачах.

При выборе конкретного инструмента для маппинга больших данных стоит учитывать следующие факторы:

cложность данных – объемы, разнообразие форматов и схем. Этот критерий непосредственно связан со спецификой задачи. Например, если требуется обогатить не слишком большой датасет для ML-моделирования, сопоставив данные из нескольких источников, Data Scientist может воспользоваться простым облачным сервисом или написать собственный скрипт. Однако, в случае регулярной загрузки информации из множества СУБД в корпоративное хранилище или озеро данных, необходимо выбирать надежное ETL-средство enterprise-уровня.
расширяемость – наглядный GUI повышает удобство пользования, однако, на практике часто возникает задача кастомизации автоматически сгенерированных соответствий. Поэтому инструмент маппирования должен включать возможность править созданные мэппинги, настраивать правила и писать собственные преобразования в виде программных скриптов.
стоимость, включая все затраты на приобретение, использование, техническую поддержку и прочие расходы.

Начало работы

Предположим, что приложение уже запущено и все необходимые компоненты скачаны. Что делать теперь? А ничего. Программа автоматически определит ваше местонахождение и выдаст соответствующие координаты. Просмотреть точную информацию можно будет с помощью увеличения карты с меткой координат пользователя. Так можно точно понять, на какой именно улице в данный момент вы находитесь и какие дома вас окружают. Если вы начнете движение, координаты будут меняться в режиме реального времени. Метка, обозначающая пользователя, тоже будет перемещаться. Именно так пользуются данным приложением. Это один из ответов на вопрос о том, как пользоваться MAPS.ME на айфоне. Версии для «Андроид» и iOS абсолютно идентичны. Так что никакой разницы нет.

Выводы. Заметки на полях

Для создания мейнд мап нужен личностный подход. Работу мозга и ход мыслей, не определяет другой человек. Какой инструмент подойдет для создания майнд мап решать только самому человеку.

Как именно идеи посещают? Когда человек сосредоточенно работает, или наоборот находиться в расслабленном состоянии? Работа в команде или индивидуальная, что больше прельщает?

Ответив на эти вопросы можно получить ответ, какая именно карта подойдёт. Затем, вооружившись бумагой и карандашами, а возможно и просто компьютером, можно смело приступать к созданию майнд мап.

Майнд мап упростит восприятие информации и поможет охватить полную картину вопроса.