Presentation on theme: «Data Management and Analysis Using Excel»— Presentation transcript:
1
2
Data Management and Analysis Using Excel
Chapter Four Data Management and Analysis Using Excel McGraw-Hill/Irwin © 2005 The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
3
Chapter Four Learning Objectives
Describe the need for Data Management and Analysis Trace historical perspective on business tools for Data Management and Analysis Use Excel data auditing to trace formulae in a complex worksheet Develop a variety of Excel based graphs Develop a worksheet using filtering Analyze large dataset with Pivot tables
4
Chapter Four Worksheet Menu
5
Chapter Four Files
6
Chapter Four Outline Data Management and Analysis
Intermediate Level Excel Concepts Advanced Level Excel Concepts
7
Data Management and Analysis
Spreadsheet Application Software VisiCalc Lotus 1-2-3 Excel History of Data Management and Analysis Mechanical, Electromechanical, and Tape Calculators Post-It Notes Paper and Electronic Worksheets
8
Spreadsheet Application Software
Comprehensive math functions Data manipulation Data transfer or linking functions Analytical and statistical procedures Graphical options
9
Intermediate Level Excel Concepts
Workbooks and Worksheets Copy and Paste Advanced Operations Visual Data Analysis (Charts) Data Sorting and Filtering
10
Data Management and Analysis
Exhibit 4-1 p. 90 Sheet: Order Book
11
Workbooks and Worksheets
Workbooks (*.xls files) Worksheets (≤ 256 per Workbook) Range Names Absolute Referencing
12
Range Names Exhibit 4-2 p. 91 Define Name Dialog Box
Insert > Name > Define Exhibit 4-3 p. 92 Go To Dialog Box (F5)
13
Absolute Referencing C2 vs. C$2 vs. C$2$ = CurrentDate
Exhibit 4-4 p. 92 Sheet: Order Book
14
Basic Operations Paste Special Fill Series Dates and Times Formats
Other Number Formats
15
Paste Special Exhibit 4-6 p. 93 Paste Special Dialog Box
Edit > Paste Special
16
Fill Series Exhibit 4-7 p. 93 Fill Series Dialog Box
Edit > Fill > Series
17
Dates and Times Formats
One Day = 24 hours = 1.0 One Hour = 1 / 24 = The first Excel date January 1, 1900, is stored as 1 The last Excel date December 31, 9999, is stored as = 4/15/ :00:00 PM
18
Other Number Formats Exhibit 4-8 p. 93 Format Cells Dialog Box
Edit Format > Cells
19
Advanced Operations Cell Formula Calculations Excel IF Function
Other Excel Functions Advanced Calculations Using Excel Functions Conditional Formatting Entering Data Adding Row (Orders) Auditing Excel Worksheet Samples
20
Cell Formula Calculations
Worksheet Order Book Column D, Time Days: D4: = C4 — B4 Lead Time Days is the difference between the Due Date (C4) and the Order Date (B4) Worksheet Order Book column E, Slack Days: E4: = C4 — CurrentDate Slack Days is the difference between the Due Date (C4) and the CurrentDate is a named range equivalent to cell $C$2
21
Excel IF Function Exhibit 4-9 p. 95 Sheet: Order Book Detail J4: =IF (L4>0, IF (L4<I4, (I4-L4)*H4, 0), I4*H4) M4: =IF (L4>0,IF(L4<I4,I4-L4,»Shipped»),»Active»)
22
Other Excel Functions I27: = AVERAGE (I4: I23) I28: = MAX (I4: I23)
I29: = MIN (I4: I23)
23
Advanced Calculations Using Excel Functions
Exhibit 4-10 p. 95 Paste Function Dialog Box Insert > Function H4: = VLOOKUP (G4, PriceTable, 2) PriceTable = G26:H29
24
Conditional Formatting
Exhibit 4-11 p. 96 Conditional Formatting Dialog Box Format > Conditional Formatting…
25
Entering Data Exhibit 4-12 p. 97 Order Book Data Form Dialog Box
Data > Form… or F5
26
Adding Row (Orders) Select row 23, by clicking the number 23 in the left margin, Copy row 23, Ctrl-C or Edit > Copy Add new row 23, Ctrl-+ or Insert > Rows Change value of Cell A24 to 21 and Enter new data in row 24.
27
Circular Reference Exhibit 4-13 p. 97 Circular Reference Message Box
28
Auditing Exhibit 4-16 p. 98 Sheet: Order Book
Exhibit 4-15 p. 98 Auditing Dropdown Menu Tools > Auditing
29
Excel Worksheet Samples.xls
Exhibit 4-17 p. 97 Sheet: Samples
30
Visual Data Analysis (Charts)
Automatic Charts, F11 Worksheet Order Book Chart Chart Drop Down Menu Chart Location Dialog Box Chart Type Dialog Box Chart Source Data Series Dialog Box Chart Options Dialog Box Excel Chart Samples
31
Automatic Charts, F11 B2: =RAND() Exhibit 4-18 p. 99
Sheet: Simple Data Set
32
Worksheet Order Book Chart
Exhibit 4-20 p. 99 Sheet: Order Book
33
Chart Drop Down Menu Exhibit 4-21 p. 100 Chart Drop Down Menu Chart
34
Chart Location Dialog Box
Exhibit 4-19 p. 99 Chart Location Dialog Box Chart > Location
35
Chart Type Dialog Box Exhibit 4-22 p. 100 Chart Type Dialog Box
Chart > Chart Type
36
Chart Source Data Series Dialog Box
Exhibit 4-23 p. 100 Chart Type Dialog Box Chart > Source Data > Series
37
Chart Options Dialog Box
Exhibit 4-24 p. 101 Chart Type Dialog Box Chart > Chart Options
38
Excel Chart Samples xl8Galry.xls
Exhibit 4-25 p. 101 Sheet: xl8Galry
39
Data Sorting and Filtering
Sorts Data AutoFilter Excel Subtotal Advanced Filter
40
Sorts Exhibit 4-27 p. 102 Sort Dialog Box Data > Sort
Go To Orders Dialog Box F5 > Orders
41
Data AutoFilter Exhibit 4-29 p. 102 AutoFilter Dialog Box
AutoFilter Menu Selection Data > Filter > AutoFilter Exhibit 4-30 p. 103 Sheet: Order Book
42
Data AutoFilter Exhibit 4-31 p . 103 Custom AutoFilter Dialog Box
43
Excel Subtotal Exhibit 4-32 p. 103 Sheet: Subtotal Functions
I2: =Subtotal (9, I4:I23) J2: =Subtotal (9, J4:J23) K2: =Subtotal (9, K4:K23) M2: =Subtotal (9, M4:M23) Exhibit 4-32 p. 103 Sheet: Subtotal Functions
44
Advanced Filter Exhibit 4-33 p. 104 Advanced Filter Dialog Box
Data > Filter > AdvancedFilter
45
Advanced Level Excel Concepts
Analyzing Data with PivotTables PivotTable Example PivotTable Wizard PivotTable Report Modifying PivotTables
46
Analyzing Data with PivotTables
Identify the data source. Specify the data, including headers. Specify the location for the PivotTable and layout the output table
47
PivotTable Example Exhibit 4-34 p. 104 Sheet: February
48
PivotTable Example Identify the data source.
Specify the data, including headers. Specify the location for the PivotTable and layout the output table
49
PivotTable Wizard Exhibit 4-36 p. 105 PivotTable Wizard Step 2 of 3
Data > PivotTable… Exhibit 4-37 p. 105 PivotTable Wizard Step 3 of 3
50
PivotTable Report Exhibit 4-38 p. 106 PivotTable Wizard
Layout Dialog Box Exhibit 4-39 p. 106 PivotTable Field Dialog Box Exhibit 4-40 p. 106 Sheet: February PivotTable
51
Modifying PivotTables
Pivoting Fields Removing a Field Adding a New Field Customizing a PivotTable Field Formatting a PivotTable Grouping PivotTable Items Seeing the Details Displaying a PivotTable on Different Worksheets Inserting a Calculated Field into a PivotTable Inserting a Calculated Item into a PivotTable Exhibit 4-41 p. 107 PivotTable Menu
52
Summary Data Management and Analysis Using Excel
Intermediate Level Excel Concepts Advanced Level Excel Concepts Next: Excel Applications
- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Страхование
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Содержание
-
1.
Microsoft Excel. Анализ данных -
12.
Пример По данным о 10 работниках предприятия -
14.
Уравнение регрессии:
Коэффициенты эластичности: -
15.
Регрессионные модели используются при моделировании различных ситуаций,
Пример По данным о 10 работниках предприятия построить множественную линейную регрессию, оценить качество модели, найти коэффициенты эластичности (критические значения: F 0,05 (2,7) = 4,74; t 0,05 (7) = 2,36).
Слайд 1Microsoft Excel:
инструмент «Анализ данных»
Корреляция
Регрессия
Описательная статистика
…
Слайд 12Пример
По данным о 10 работниках предприятия построить множественную линейную регрессию, оценить
качество модели, найти коэффициенты эластичности (критические значения: F 0,05 (2,7) = 4,74; t 0,05 (7) = 2,36).
Слайд 14Уравнение регрессии:
Коэффициенты эластичности:
Ej показывает, на сколько процентов в среднем
изменяется у при изменении х на 1 % и при неизменности остальных факторов.
Слайд 15Регрессионные модели используются при моделировании различных ситуаций, прогнозировании – посредством подстановки
заданных значений факторов в уравнение регрессии.
Определить прогнозное значение заработной платы работника с 6 разрядом и производственным стажем 20 лет
(точечная оценка).
1.
Составитель: Космачева И.М.
2.
ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ
ВЕРОЯТНОСТИ И МАТСТАТИСТИКИ
Любое значение параметра, вычисленное на основе
ограниченного числа наблюдений, непременно
содержит
элемент
случайности.
Результат
эксперимента — случайная величина.
Такое
приближенное,
случайное
значение
называется оценкой параметра.
Оценкой
параметра
называют
функцию
результатов наблюдений над случайной величиной
(статистику), с помощью которой судят о значении
параметра .
ã(N) – статистическая оценка параметра а по
данным N опытов (прогонов).
Генеральная совокупность характеризуется одним
или несколькими параметрами: µ, σ2, σ и т.д.
3. ОСНОВНЫЕ СТАТИСТИКИ
Выборочное среднее x – оценка математического
ожидания, среднее арифметическое элементов выборки.
Выборочная дисперсия S2 – среднее квадратов
отклонения элементов выборки от выборочного среднего,
является оценкой дисперсии, характеризует разброс
выборочных значений.
Стандартное отклонение S – корень из дисперсии.
Коэффициент вариации – отношение выборочного
среднего квадратического отклонения к выборочной
средней, характеризует рассеяние вне зависимости от
размерности вариант .
Размах варьирования- разность между наибольшей и
наименьшей вариантами.
Медиана Me.
Мода Mo.
Коэффициент эксцесса E.
Коэффициент асимметрии A.
Процентиль.
4.
ОСНОВНЫЕ СТАТИСТИКИ
• Корреляция (от лат. correlatio), корреляционная зависимость
— взаимозависимость двух или нескольких случайных величин (
взаимосвязь между ростом и весом детей, между стажем работы и
производительностью труда).
• Статистическая зависимость – это зависимость, при которой
изменение одной СВ влечет изменение распределения другой СВ.
• Корреляционная зависимость — при изменении значения одной
переменной происходит закономерное изменение (уменьшение или
увеличение) среднего значения другой(-их) переменной(-ых).
• Корреляционная зависимость — вероятностная зависимость
между показателями, которая проявляется только в
массе наблюдений.
• Корреляционная зависимость отражает только взаимосвязь
между переменными и не говорит о причинно-следственных
связях (если величины независимы, то коэффициент корреляции
равен нулю, обратное не всегда верно).
• Коэффициент корреляции может варьировать в пределах от -1
(отрицательная корреляция) до +1 (положительная корреляция).
5.
ОСНОВНЫЕ СТАТИСТИКИ
6. СТАТИСТИКА В ЕXCEL
7. ФУНКЦИИ В EXCEL
Для вычисления частот ni можно использовать
функцию ЧАСТОТА, обращение к которой
имеет вид:
=ЧАСТОТА(массив_данных;массив_границ),
8. ОСНОВНЫЕ СТАТИСТИКИ
При анализе результатов исследования необходимо
представить
их
в
обобщенной
форме.
Самым
распространенным методом обобщения данных является
их описание с помощью какой-либо меры центральной
тенденции и какой-либо оценки вариабельности.
Оценка вариабельности показывает, насколько хорошо
среднее значение отражает свойства рассматриваемой
выборки результатов.
Среднее квадратическое отклонение не только
характеризует
разброс
результатов,
но
также
позволяет рассчитать процентили, с помощью которых
можно
судить
о
степени
исключительности
конкретного результата.
При этом предполагается, что данные распределяются
по нормальному закону. Это условие соблюдается в
большинстве
случаев,
с
которыми
обычно
сталкиваются исследователи, однако не во всех.
9. ОСНОВНЫЕ СТАТИСТИКИ
Коэффициент эксцесса E — характеризует
«островерхость» гистограммы или полигона по
сравнению
с
кривой
Гаусса
нормального
распределения.
Коэффициент асимметрии A — характеризует
степень симметричности гистограммы или полигона
по сравнению с кривой Гаусса. Если коэффициенты
асимметрии и эксцесса близки к нулю, то форму
распределения
можно
считать
близкой
нормальному.
Если
значения
переменной
распределены
несимметрично относительно центра, то группы
лучше описывать с помощью медианы и
квантилей (процентилей, квартилей, децилей).
10. ОСНОВНЫЕ СТАТИСТИКИ
Квантилью xp (p-квантилью, квантилью уровня p) случайной
величины, имеющей функцию распределения Fx (x), называют
решение xp уравнения Fx (x) = p. Для некоторых p уравнение
Fx (x) = p может иметь несколько решений, для некоторых — ни
одного.
Квантили, наиболее часто встречающиеся в практических задачах,
имеют свои названия:
медиана — квантиль уровня 0.5;
нижняя квартиль — квантиль уровня 0.25;
верхняя квартиль — квантиль уровня 0.75;
децили — квантили уровней 0.1, 0.2, …, 0.9;
процентили — квантили уровней 0.01, 0.02, …, 0.99.
Процентиль на уровне P — это такое значение, ниже которого
расположено P процентов наблюдений данной переменной.
Например, значение 50-й процентили указывает, что 50%
значений располагается ниже этого уровня.
11. ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ВАРИАЦИОННОГО РЯДА
Процентиль можно посчитать используя excel.
Пусть значения лежат в диапазон от A1:A30. Надо
ввести
данную
формулу
=ПРОЦЕНТИЛЬ.ВКЛ(A1:A30;0,75).
75 процентиль ряда чисел равен 70,25, т.е. 75 %
значений лежат ниже 70,25, на у остальные 25%
лежат выше 70,25
12. ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ВАРИАЦИОННОГО РЯДА
Медиана — это такое значение признака, которое
делит упорядоченное (ранжированное) множество
данных пополам так, что одна половина всех
значений оказывается меньше медианы, а другая больше.
Если данные содержат нечетное число значений (8, 9,
10, 13, 15), то медиана есть центральное значение;
Если данные содержат четное число значений (5, 8, 9,
11), то медиана есть точка, лежащая посередине
между двумя центральными значениями.
Мода — это такое значение из множества измерений,
которое встречается наиболее часто. Когда два
соседних значения встречаются одинаково часто и
чаще, чем любое другое значение, мода есть среднее
этих двух значений.
13. ФУНКЦИИ В EXCEL
14. ФУНКЦИИ В EXCEL
15. ФУНКЦИИ В EXCEL
16. ФУНКЦИИ В EXCEL
17. ИНТЕРВАЛЬНЫЕ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ
Интервальной оценкой параметра θ называется
числовой интервал (a,b) который с заданной
вероятностью p (надежностью)
покрывает
неизвестное значение параметра θ.
Величина доверительного интервала зависит от
объема выборки(уменьшается с ростом n) и
надежности p (увеличивается с ростом p).
Такой интервал (a,b) называется доверительным, а
вероятность p доверительной вероятностью.
Вместо нее часто задают величину α=1-p ,
называемую уровнем значимости.
p: 0,95; 0,99;0,999
α: 0,05; 0,01;0,001
18. ИНТЕРВАЛЬНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ
=СРЗНАЧ(А1:А25)-ДОВЕРИТ(I1;СТАНДОТКЛОН(А1:А25);25)
=СРЗНАЧ(А1:А25)+ДОВЕРИТ(I1;СТАНДОТКЛОН(А1:А25);25)
19.
ФУНКЦИИ В EXCEL
МИН(Число1;Число2;)
–
вычисление
наименьшего значения из списка аргументов,
логические и текстовые значения игнорируются.
МАКС(Число1;Число2;)
–
вычисление
наибольшего значения из списка аргументов,
логические и текстовые значения игнорируются.
СЧЁТ(Значение1;Значение2;) – подсчитывает
количество ячеек в диапазоне, которые содержат
числа. СЧЁТ(70;50;100;«масса») →3
СЧЁТЗ(Значение1;Значение2;)
–
подсчитывает количество непустых ячеек в
указанном диапазоне.
20.
ФУНКЦИИ В EXCEL
СЧЁТЕСЛИ(Диапазон;Критерий)
–
подсчитывает количество ячеек в диапазоне,
удовлетворяющих заданному условию.
СЧЁТЕСЛИ(B:B; «Грипп») – количество ячеек в
столбце В, содержащих слово Грипп.
СЧЁТЕСЛИ(D:D;»>13.10.2010″)
–
количество
ячеек в столбце D с датой посещения после
13.10.2010.
СРЗНАЧЕСЛИ(Диапазон;Условие;
Диапазон_усреднения) – подсчитывает среднее
арифметическое для ячеек, удовлетворяющих
заданному условию.
21. Функции в EXCEL
ФУНКЦИИ В EXCEL
ЕСЛИ(Лог_выражение;Значение_если_истина;Значени
е_если_ложь)
Лог_выражение [Logical_test] – выражение, относительно
которого можно судить: истина
это или ложь. Необходимо задать условие, используя ссылки на
адреса ячеек: >, >=, <, <=,
<>, =. Можно использовать функции: И [AND], ИЛИ [OR].
СЕГОДНЯ()-вставка текущей даты в формате даты
РАБДЕНЬ(Нач_дата;Число_дней;Праздники) –
определение даты, отстоящей на заданноес число рабочих
дней вперед или назад от начальной даты.
ЧИСТРАБДНИ(Нач_дата;Кон_дата;Праздники) –
определение полных рабочих дней между двумя указанными
датами.
ОКРУГЛ(Число;Число_разрядов) – округляет число до
указанного количества десятичных разрядов (по правилам
математики).
22.
СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ.
Слайды и текст этой презентации
Слайд 1
Описание слайда:
Data analysis. Data management
Lecture 6
Слайд 2
Описание слайда:
Data analysis
is a process of inspecting, cleansing, transforming and modeling data with the goal of discovering useful information, informing conclusion and supporting decision-making.
Слайд 3
Описание слайда:
Data mining
is a particular data analysis technique that focuses on statistical modeling and knowledge discovery for predictive rather than purely descriptive purposes, while business intelligence covers data analysis that relies heavily on aggregation, focusing mainly on business information.
Слайд 4
Описание слайда:
Stage 1: Exploration.
This stage usually starts with data preparation which may involve cleaning data, data transformations, selecting subsets of records and — in case of data sets with large numbers of variables («fields») — performing some preliminary feature selection operations to bring the number of variables to a manageable range (depending on the statistical methods which are being considered).
Слайд 5
Описание слайда:
Stage 2: Model building and validation.
This stage involves considering various models and choosing the best one based on their predictive performance (i.e., explaining the variability in question and producing stable results across samples).
Слайд 6
Описание слайда:
Stage 3: Deployment.
That final stage involves using the model selected as best in the previous stage and applying it to new data in order to generate predictions or estimates of the expected outcome.
Слайд 7
Описание слайда:
The process of data analysis
Слайд 8
Описание слайда:
Data requirements
The data are necessary as inputs to the analysis, which is specified based upon the requirements of those directing the analysis or customers (who will use the finished product of the analysis). The general type of entity upon which the data will be collected is referred to as an experimental unit (e.g., a person or population of people). Specific variables regarding a population (e.g., age and income) may be specified and obtained. Data may be numerical or categorical (i.e., a text label for numbers).
Слайд 9
Описание слайда:
Data collection
Data are collected from a variety of sources. The requirements may be communicated by analysts to custodians of the data, such as information technology personnel within an organization. The data may also be collected from sensors in the environment, such as traffic cameras, satellites, recording devices, etc. It may also be obtained through interviews, downloads from online sources, or reading documentation
Слайд 10
Описание слайда:
Data processing
Data initially obtained must be processed or organized for analysis. For instance, these may involve placing data into rows and columns in a table format (i.e., structured data) for further analysis, such as within a spreadsheet or statistical software.
Слайд 11
Описание слайда:
Data cleaning
Once processed and organised, the data may be incomplete, contain duplicates, or contain errors. The need for data cleaning will arise from problems in the way that data are entered and stored. Data cleaning is the process of preventing and correcting these errors. Common tasks include record matching, identifying inaccuracy of data, overall quality of existing data, deduplication, and column segmentation.
Слайд 12
Описание слайда:
Exploratory data analysis
Once the data are cleaned, it can be analyzed. Analysts may apply a variety of techniques referred to as exploratory data analysis to begin understanding the messages contained in the data. The process of exploration may result in additional data cleaning or additional requests for data, so these activities may be iterative in nature. Descriptive statistics, such as the average or median, may be generated to help understand the data. Data visualization may also be used to examine the data in graphical format, to obtain additional insight regarding the messages within the data.
Слайд 13
Описание слайда:
Modeling and algorithms
Mathematical formulas or models called algorithms may be applied to the data to identify relationships among the variables, such as correlation or causation. In general terms, models may be developed to evaluate a particular variable in the data based on other variable(s) in the data, with some residual error depending on model accuracy (i.e., Data = Model + Error).
Слайд 14
Описание слайда:
Data product
A data product is a computer application that takes data inputs and generates outputs, feeding them back into the environment. It may be based on a model or algorithm. An example is an application that analyzes data about customer purchasing history and recommends other purchases the customer might enjoy.
Слайд 15
Описание слайда:
Communication
Once the data are analyzed, it may be reported in many formats to the users of the analysis to support their requirements. The users may have feedback, which results in additional analysis. As such, much of the analytical cycle is iterative.
Слайд 16
Описание слайда:
Free software for data analysis
Notable free software for data analysis include:
DevInfo – a database system endorsed by the United Nations Development Group for monitoring and analyzing human development.
ELKI – data mining framework in Java with data mining oriented visualization functions.
KNIME – the Konstanz Information Miner, a user friendly and comprehensive data analytics framework.
Orange – A visual programming tool featuring interactive data visualization and methods for statistical data analysis, data mining, and machine learning.
Pandas – Python library for data analysis
PAW – FORTRAN/C data analysis framework developed at CERN
R – a programming language and software environment for statistical computing and graphics.
ROOT – C++ data analysis framework developed at CERN
SciPy – Python library for data analysis
CSCI N 207 Data Analysis Using Spreadsheet Computer Software Department of Computer and Information Science, IUPUI
Software: The Inside Story • Software may come on a CD or DVD, a flash drive, or as a Web download • Today’s software is generally comprised of many files Page 2
Programmers and Programming Languages • The finished software product is distributed by the programmers themselves or software publishers – E. g. Microsoft Office 2007 • A programming language provides the tools a programmer uses to create software – Source code – High-level language Page 3
How Software Works • Microprocessors understand only machine language • A compiler translates high-level language instructions to machine language instructions Page 4
Application Software and System Software • Application software helps people carry out tasks using a computer – E. g. Power. Point, Excel • System software helps the computer carry out basic operating functions – E. g. Windows XP Page 5
Application Software and System Software Page 6
Operating System Overview • The operating system (OS) acts as the master controller for all activities Page 7
Operating System Overview • Operating system tasks include – Managing processor resources – Managing memory – Keeping track of storage resources – Ensuring that input and output proceed in an orderly manner – Establishing basic elements of the user interface Page 8
Operating System Overview • Managing resources – Multitasking, e. g. different jobs concurrently – Multithreading, e. g. different uses use a computer at the same time, one CPU is used – Multiprocessing, e. g. different uses use a computer at the same time, several CPUs are used • Managing memory – The OS allocates RAM when multiple programs run at once Page 9
Operating System Overview • Keeping track of storages – Files and empty spaces on your storage medium • User interfaces – Graphical – Command-line Page 10
Operating System Overview • Interacting with the OS – – Launch programs Manage files Get help Customize the user interface – Configure equipment 11
Windows, Mac, UNIX, Linux, and DOS • Mac OS and Windows base their user interface on the graphical model Page 12
Windows, Mac, UNIX, Linux, and DOS • UNIX was developed in 1969, and is very dependable – Foundation for Apple’s Mac OS X Tiger • Linux is loosely based on a UNIX derivative – Distributed under the terms of a General Public License 13
Windows, Mac, UNIX, Linux, and DOS • Microsoft introduced DOS (Disk Management System) in 1982 – Marketed under MS-DOS • Provided part of the operating system kernel for Windows versions 3. 1, 95, 98, and Me • DOS offers handy troubleshooting utilities Page 14
Handheld and Tablet Operating Systems • Windows XP Tablet Edition is the OS supplied with just about every tablet computer – Handwriting recognition Page 15
Utilities • Utility software is designed to perform a specialized task – System software – Can be purchased in a store or online – IUWARE — http: //iuware. iu. edu/ Page 16
Document Production Software • Assists you with composing, editing, designing, printing, and electronically publishing documents – E. g Word, Notepad, Wordpad, Open. Office Page 17
Spreadsheet Software • A spreadsheet uses rows and columns of numbers to create a model or representation of a real solution • Spreadsheet software, such as Microsoft Excel, provides tools for creating worksheets Page 18
Database Software • A database is a collection of data – Database software helps you find, organize, update, and report information stored in a database 19
Graphics Software • Designed to help you create, manipulate, and print graphics – Photo editing software e. g. Photo. Shop – Drawing software e. g. Paint – 3 -D graphics software e. g. Rhino – CAD software e. g. Auto. CAD – Presentation software e. g. Power. Point Page 20
Music Software • Allows you to make your own digital voice and music recordings – Audio recording and editing software – CD ripper software – Audio encoding software – Notation software Page 21
Video Editing and DVD Authoring Software • Provides a set of tools for – Transferring video footage – Editing raw video – Adding special visual effects – Adding a sound track Page 22
Software Suites • Collection of application software sold as a single package – Less expensive to purchase a software suite than applications individually Page 23
Entertainment Software • Computer games are the most popular type of entertainment software Page 24
Business Software • Vertical market software is designed to automate specialized tasks in a specific market or business • Horizontal market software is generic software that just about any type of business can use – Payroll software – Accounting software – Project management software Page 25
Buying Software • Make sure your computer meets the system requirements Page 26
Installation Basics • Installing software places the files in appropriate folders on your hard disk Page 27
Software Updates • Software publishers regularly update their software – Add new features – Fix bugs – Update security • Software patches replace part of the software you currently have installed • Service packs correct problems and address security vulnerabilities, usually in operating systems Page 28
Software Updates • Updates are usually available online for registered software • Always install patches and service packs when they become available • Many software publishers require users to type in a validation code to complete the installation Page 29
Uninstalling Software • Uninstall routines delete the software’s files from the various folders on your computer’s hard disk Page 30
Software Copyrights and Licenses • A copyright is a form of legal protection that grants the author of an original “work” exclusive rights • Software licenses define the ways in which you may use a computer program – Single-user: Software can be installed on one machine – Multiple-user: Software can be installed on two or more machines – Site: Software can be installed on any machine in the working unit Page 31
Software Copyrights and Licenses • A EULA (end-user license agreement) is displayed on-screen when you first install software • Different types of software licenses – Commercial software: must have a license to use it – Shareware: try it before you buy it – Freeware: can be used for unlimited time at no cost – Open source: free distribution, access to source codes Page 32