ОСОБЕННОСТИ АНАЛИЗА ДАННЫХ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ С ПОМОЩЬЮ LOGINOM: ОДНОМЕРНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ

отвечает значение рН=10,75 при мольном соотношении 2NaOH: MgCl2, равном 0,96. Наиболее полное осаждение Ca (ОН)2 происходит при значении рН более 12 при 2 NaOH: CaCl2=1,10. При этом степень извлечения их от исходного количества находится в пределах 95^99%. Причем, в процессе осаждения указанных гидроксидов Mg и Ca, осаждение Sr(OH)2 не имеет места из-за его сравнительно высокой (лучшей) растворимости. Поэтому его осаждение из остаточного рассола производили в виде SrC03 путем добавления Na2C03 при мольном соотношении Na2CO3 : SrCl2 = 1.15. При этом степень его извлечения составила 84,3% с содержанием SrCO3 в полученном продукте 98,62%. Получаемый SrCO3 является наиболее и широко применяемым продуктом в современной технике.

Выводы: Таким образом, можно заключить, что необходимость максимального использования огромных ресурсов гидроминерального сырья и охраны окружающей среды от техногенного загрязнения обуславливает необходимость, а современные достижения науки и техники в области переработки рассолов сложного состава открывают возможность комплексного использования подземных высокоминерализованных промышленных вод. Список использованной литературы:

1. A.M.Khojamamedov, H.Evzhanov. Management: Halide Mineral Discharges Chemical safety International Reference Manual. New York, 1994.

2. Бондаренко С.С., Куликов Г.В. Подземные промышленные воды. // М., «Недра», 1984.

3. Ходжамаммедов А., Евжанов Х., Кулиев Н., Комплексная и безотходная переработка высокоминерализованных йодобромных вод //Российский химический журнал ВХО им. Менделеева, 1993, №4

4. Евжанов Х.Н. Переработка стронцийсодержащих высокоминерализованных вод //Химическая промышленность, 1993, №6

© Гаррыева А., Оразмаммедова Э., Бегмырадова О., 2022

УДК 004

Дьякова Вера Валерьевна,

Астраханский государственный технический университет

Астрахань, РФ

ОСОБЕННОСТИ АНАЛИЗА ДАННЫХ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ С ПОМОЩЬЮ LOGINOM:

ОДНОМЕРНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ

Аннотация

Анализ данных - важный и актуальный метод, который все чаще используется в рамках междисциплинарных проектов. Для социологического исследования обработка первичных эмпирических данных - важный и необходимый этап. Loginom представляет собой отечественную low-code аналитическую платформу, которая позволяет социологу обработать количественные данные. В рамках публикации подробно рассмотрен вопрос о построении одномерного распределения, описаны особенности и перспективы анализа социологической информации с помощью Loginom.

Ключевые слова Анализ данных, Loginom, социологические данные, интеллектуальный анализ данных

Diakova Vera V.,

Astrakhan State Technical University Astrakhan, Russia

FEATURES OF THE ANALYSIS OF SOCIOLOGICAL RESEARCH DATA USING LOGINOM:

ONE-DIMENSIONAL DISTRIBUTION

Abstract

Data analysis is an important and relevant method that is increasingly used in interdisciplinary projects. For sociological research, the processing of primary empirical data is an important and necessary stage. Loginom is a domestic low-code analytical platform that allows sociologists to process quantitative data. Within the framework of the publication, the issue of constructing a one-dimensional distribution is considered in detail, the features and prospects of analyzing sociological information using Loginom are described.

Keywords

Data analysis, Loginom, sociological data, data mining

Совершенствование инструментов и средств анализа данных - одно из актуальных и быстроразвивающихся направлений технической науки на современном этапе. В результате сегодня создаются новые или оптимизируются уже существующие программные продукты для отдельных этапов или всего процесса KDD (Knowledge Discovery in Databases), которые используются в том числе в рамках междисциплинарного анализа, гуманитарных или социальных наук.

Проведение социологического исследования невозможно без обработки полученных эмпирических данных. Для анализа количественных, а иногда и качественных данных используется различное программное обеспечение - от общего назначения (Excel, например) до специализированного (SPSS, Vortex) [5].

Loginom представляет собой low-code аналитическую платформу [1], которая активно применяется для решения широкого задач как в бизнесе, так и в науке. Loginom позволяет не только моделировать, есть также инструменты для визуализации данных.

Подключения

Рисунок 1 - Пример построения узлов в Loginom для анализа данных социологического исследования Источник: разработано автором

Социологи могут использовать довольно большой перечень инструментов data analysis в зависимости от целей и задач исследования (рисунок 1).

Самым распространенным и стандартным вариантом обработки первичной социологической информации является одномерное распределение [3, 4]. На рисунке 2 представлен вариант визуализации распределения ответов на вопрос о наиболее предпочтительных категориях художественной литературы среди студентов.

Рисунок 2 - Пример визуализации одномерного распределения в Loginom Источник: разработано автором

С помощью Loginom можно обработать полученные в ходе эмпирического исследования социологические данные. Стоит отметить, что примерно такой же функционал предусмотрен и в других распространенных и специализированных программных продуктах. Достоинством Loginom является возможность построения ансамбля моделей [2], который может быть самостоятельно использован при повторных, мониторинговых исследованиях, а также в рамках организации работы нескольких проектных групп для оптимизации проведения анализа данных.

Таким образом, в рамках социологии использование Loginom позволит, во-первых, расширить перечень аналитических инструментов к обработке данных эмпирических исследований. Во-вторых, позволит использовать программное обеспечение, к которому уже активно обращаются представители других наук и специальностей, что в перспективе будет способствовать развитию междисциплинарного сотрудничества (как в науке, так и в бизнесе). В-третьих, является одним из вариантов ответа на актуальный поиск импортозамещения, так как Loginom - отечественная разработка.

Список использованной литературы

1. Аналитическая платформа Loginom [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://loginom.ru/ , свободный. - (дата обращения: 21.08.2002).

2. Бабурин А. Н. Особенности построения ансамблей моделей для обработки разнородных социологических данных в среде Loginom // Актуальные проблемы современной науки: взгляд молодых. 2019. С. 597-600.

3. Дьякова В.В. Гражданская идентичность современного российского поколения X (на примере Астраханской области). // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. 2016. № 3. С. 28-31.

4. Зелетдинова Э. А., Дьяков О. Ю. Особенности региональной идентичности и местного патриотизма жителей Астраханской области // Общество: социология, психология, педагогика. 2020. № 4. С. 39-42.

5. Фомина Е. Е. Обзор программных продуктов, используемых при проведении социологических исследований // Социосфера. 2016. № 2. С. 99-102.

© Дьякова В.В., 2022