Реферат: Исследование аналогов среди почтовых клиентов

--PAGE_BREAK--Можно ли использовать какие-либо устройства при сборе данных?
Поскольку в рамках данной работы производится исследования аналогов программного обеспечения, то дополнительные устройства в данном исследовании не требуется.
Разработка форм и бланков анкет.
Следует ли использовать открытые или закрытые вопросы?
Следует использовать открытые вопросы, так как пользователи, понимающие суть проблемы, дадут более объективные ответы на вопросы.
Нужно ли сообщать респондентам цель исследования?
Нужно, чтобы участники анкетирования были в курсе о целях исследования, так как рассматриваемая проблема актуальна (необходимо определить оптимальный почтовый клиент, который впоследствии будут использовать большинство респондентов).
Нужно ли использовать в анкетах рейтинговые шкалы?
Нужно для количественной оценки таких критериев как наглядность интерфейса программы, привлекательности её внешнего вида, функциональные возможности и др.
На основании каких признаков определяется генеральная совокупность респондентов?
Генеральной совокупностью респондентов являются студенты специальности АИС и ИСТ 3-5 курсов, а также сотрудники фирмы, связанной с непосредственной работы на ПК, являющиеся опытными пользователями ПК, которые имеют практику использования хотя бы некоторых из выделенных почтовых клиентов.
Проектирование выборки и сбор данных.
Имеется ли перечень объектов генеральной совокупности или шаблон описания типового объекта? Для того, чтобы была возможность объективного сбора данных, необходимо, чтобы объекты генеральной совокупности были пользователями ПК, активно использующими сеть Интернет. Таким образом, объектом генеральной совокупности может стать список групп студентов специальностей ИСТ и АИС, а также работники предприятия, активно использующие компьютеры.
Необходима ли выборка или же можно использовать всю генеральную совокупность? Необходима выборка тех опрашиваемых, которые являются наиболее опытными пользователями ПК и знакомы с большинством выбранных альтернатив и используют их наиболее часто, так как именно такая выборка может обеспечить объективность собранных данных.
Можно ли использовать случайную выборку или же необходимо использовать методы деления на группы? В рамках данного исследования лучшим вариантом является использование псевдослучайной выборки, поскольку в общем случае выбор респондентов производится случайным образом, но желательно, чтобы все они являлись пользователями почтовых клиентов.
Каким должен быть размер выборки? Размер выборки должен быть сопоставим с 1 студенческой группой (10-20 человек).
Кто и как будет собирать данные? Сбор данных будет осуществляться посредством выдачи анкет респондентам сами исследователем.
Как будет проводиться отбор и контроль собранных данных? Контроль будет осуществляться непосредственным присутствием исследователя при анкетировании в целях получения адекватных ответов.
Какие методы необходимо принять для обеспечения качества данных? Для обеспечения качества данных, во-первых, необходимо, провести качественное составление анкеты, а во-вторых, можно использовать в анкете дублирующие вопросы.
Анализ и интерпретация данных.
Кто будет выполнять анализ и следует ли выполнять кодирование данных?
Анализ будет выполнять сам исследователь, кодирование данных выполнять не следует.
Каким образом и кто будет осуществлять контроль за кодированием?
Кодирование осуществляться не будет.
Каким образом можно классифицировать полученные данные?
Данные, полученные в результате проведения анкетирования, не нуждаются в классификации.
Какие методы анализа и обработки можно применить к собранным данным?
При анализе можно использовать методы нахождения законов распределения (линейное, экспоненциальное, нормальное), коэффициентов корреляции, построения уравнений линейной регрессии.
2.1.2. Разработка анкеты Для сбора данных, необходимых при проведении исследования была составлена анкета, которая представлена в Приложении А к данному курсовому проекту.
2.2. Определение методов исследования 2.2.1. Определение важности критериев 2.2.1.1. Выбор метода исследований
Для определения важности критериев широко используются два метода: метод парных сравнений и метод одномерного шкалирования.
Определять важность критериев по методу парных сравнений можно путем определения важности объектов в парах (парные сравнения) и дальнейшем переходе к оценке важности всех N критериев.
Определить важность критериев, используя метод одномерного шкалирования, можно посредством использования ранжировок данных экспертами, на основании которых строится частотная матрица предпочтений, от которой затем переходят к определению важности всех N критериев.
В рамках данного курсового проекта будет использоваться метод парных сравнений, поскольку:
данный метод позволяет сравнивать критерии попарно, что в свою очередь дает более объективную оценку критериям;
данный метод позволяет получить наиболее достоверные данные о превосходстве одного критерия над другим, поскольку в нем в отличие от метода одномерного шкалирования не задействуются статические методы (а именно расчет на основании использования закона нормального распределения величины), которые всегда дают определенную погрешность вычислений.
2.2.1.2. Описание метода парных сравнений
Суть метода заключается в следующем: первоначально каждый респондент попарно сравнивает все имеющиеся критерии, после чего от системы парных оценок необходимо перейти к вектору оценок, показывающему важность критериев для всех респондентов.
Изначально каждый респондент строит матрицу предпочтений, в которой каждому критерию присваивается весовой коэффициент <shape id="_x0000_i1030" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«44439.files/image010.wmz» o:><img border=«0» width=«20» height=«24» src=«dopb215346.zip» v:shapes="_x0000_i1030"> - предпочтительность критерия r критерию s, при этом должно выполняться условие:
<shape id="_x0000_i1031" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«44439.files/image012.wmz» o:><img border=«0» width=«75» height=«24» src=«dopb215347.zip» v:shapes="_x0000_i1031">                                                   (2.1)
Затем результаты оценок усредняются, используя формулу:
<shape id="_x0000_i1032" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«44439.files/image014.wmz» o:><img border=«0» width=«95» height=«45» src=«dopb215348.zip» v:shapes="_x0000_i1032">                                                        (2.2)
где    N – количество респондентов, k – номер респондента.
Далее производится переход от средней матрицы В к вектору q, на который накладываются ограничения:
<shape id="_x0000_i1033" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«44439.files/image016.wmz» o:><img border=«0» width=«59» height=«45» src=«dopb215349.zip» v:shapes="_x0000_i1033">                                                      (2.3)
где    n – количество критериев.
Элементы вектора qявляются абсолютными весами и оценивают значимость каждого критерия в целом. Для перехода к вектору q вводится следующее равенство, называемое аксиомой Льюса:
<shape id="_x0000_i1034" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«44439.files/image018.wmz» o:><img border=«0» width=«59» height=«45» src=«dopb215350.zip» v:shapes="_x0000_i1034">                                                      (2.4)
Из этого равенства следует, что отношение веса объекта r к весу объекта s не зависит от того какие ещё критерии и с какими оценками присутствуют в общей схеме оценивания.
Построим матрицу w – весов, основываясь на равенстве:
<shape id="_x0000_i1035" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«44439.files/image020.wmz» o:><img border=«0» width=«61» height=«45» src=«dopb215351.zip» v:shapes="_x0000_i1035">                                                       (2.5)
Тогда элемент qiрассчитывается по формуле:
<shape id="_x0000_i1036" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«44439.files/image022.wmz» o:><img border=«0» width=«75» height=«68» src=«dopb215352.zip» v:shapes="_x0000_i1036">                                                   (2.6)
Сумма элементов полученного вектора qiдолжна равняться 1. Если сумма получилась отличная от 1, то это означает, что имеет место плохая согласованность мнений респондентов. В таком случае производится корректировка весов.
Для выполнения вычислений удобно ввести понятие Z весов:
<shape id="_x0000_i1037" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«44439.files/image024.wmz» o:><img border=«0» width=«76» height=«24» src=«dopb215353.zip» v:shapes="_x0000_i1037">                                                   (2.7)
Для Z весов характерно:
<shape id="_x0000_i1038" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«44439.files/image026.wmz» o:><img border=«0» width=«92» height=«24» src=«dopb215354.zip» v:shapes="_x0000_i1038">                                               (2.8)
и:
<shape id="_x0000_i1039" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«44439.files/image028.wmz» o:><img border=«0» width=«69» height=«24» src=«dopb215355.zip» v:shapes="_x0000_i1039">                                                    (2.9)
Для построения корректирующей процедуры используется следующий подход. Полагая, что известна только первая строка матрицы Z «весов» и, пользуясь соотношением (3.8), восстановим по ней всю матрицу. Результат запоминается. Полагая, что известна только вторая строка, восстановим по ней всю матрицу и запомним результат. И так до тех пор, пока не будет использована последняя строка. Полученные матрицы усредним. Усредненную матрицу обозначим <imagedata src=«dopb215356.zip» o:><img border=«0» width=«12» height=«17» src=«dopb215356.zip» v:shapes="_x0000_i1040">
Можно показать, что элементы усредненной матрицы <imagedata src=«dopb215356.zip» o:><img border=«0» width=«12» height=«17» src=«dopb215356.zip» v:shapes="_x0000_i1041">будут связаны с элементами исходной матрицы Z следующими соотношениями:
<shape id="_x0000_i1042" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«44439.files/image031.wmz» o:><img border=«0» width=«144» height=«45» src=«dopb215357.zip» v:shapes="_x0000_i1042">                                              (2.10)
где    N – количество критериев.
Затем возвращаемся от матрицы Zср к матрице Wср весов. Для обратного перехода справедлива формула:
<shape id="_x0000_i1043" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«44439.files/image033.wmz» o:><img border=«0» width=«64» height=«25» src=«dopb215358.zip» v:shapes="_x0000_i1043">                                            (2.11)
Теперь пересчитываем вектор q. После выполненных операций вектор q удовлетворяет условию:
<shape id="_x0000_i1044" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«44439.files/image035.wmz» o:><img border=«0» width=«59» height=«45» src=«dopb215359.zip» v:shapes="_x0000_i1044">                                             (2.12)
2.2.2. Оценка альтернатив 2.2.2.1. Выбор метода исследований
Для определения рейтинга альтернатив на основании оценок, выставленных респондентами, широко используются следующие методы: принцип Кондорсе и метод определения медианы Кемени.
Согласно принципу Кондорсе подсчитывается количество экспертов, отдавших предпочтение той или иной альтернативе, на основании чего делается вывод о превосходстве той или иной альтернативы.
Суть метода нахождения медианы Кемени заключается в определении ранжировки, наиболее близкой к оптимальной. Затем на основании данной ранжировки делается вывод о предпочтительности альтернатив.
В рамках данного курсового проекта будет использоваться метод определения медианы Кемени, поскольку данный метод хоть и имеет более сложный алгоритм, но при этом дает лучшие результаты, которые наиболее близки к оптимальному ранжированию.
2.2.2.2. Описание метода «Медиана Кемени»
Суть метода заключается в том, что результирующее ранжирование должно располагаться как можно ближе к идеальному ранжированию P.
Для каждого ранжирования строится матрица отношений, где
<shape id="_x0000_i1045" type="#_x0000_t75" o:ole="" o:allowoverlap=«f»><imagedata src=«44439.files/image037.wmz» o:><img border=«0» width=«179» height=«77» src=«dopb215360.zip» v:shapes="_x0000_i1045">                              (2.13)
Затем необходимо найти матрицу потерь Q, которая будет являться критерием удалённости искомого ранжирования P от всех исходных ранжировок. Элемент матрицы потерь вычисляется следующим образом:
<shape id="_x0000_i1046" type="#_x0000_t75" o:ole="" o:allowoverlap=«f»><imagedata src=«44439.files/image039.wmz» o:><img border=«0» width=«122» height=«46» src=«dopb215361.zip» v:shapes="_x0000_i1046">                                         (2.14)
<shape id="_x0000_i1047" type="#_x0000_t75" o:ole="" o:allowoverlap=«f»><imagedata src=«44439.files/image041.wmz» o:><img border=«0» width=«182» height=«77» src=«dopb215362.zip» v:shapes="_x0000_i1047">                             (2.15)
Для нахождения решения полученную матрицу потерь необходимо оптимизировать так, чтобы сумма всех элементов над диагональю была минимальной. Оптимизировать матрицу можно переставляя соответствующие столбцы и строки между собой. Каждая строка и столбец соответствуют альтернативе с тем же индексом, поэтому необходимо так упорядочить альтернативы (строки и столбцы), что бы сумма элементов над главной диагональю была минимальной. Для начала находим строку с минимальной суммой элементов. Она (и соответствующий столбец) вычёркиваются из матрицы, ставится на первое место в результирующем ранжировании.
Далее считается сумма элементов оставшихся строк, вычёркивается следующая строка и столбец, и так далее. В результате получаем некоторое ранжирование, максимально близкое к оптимальному.
Полученное начальное решение проверяется на необходимость в дальнейшей оптимизации: идём вдоль главной диагонали и проверяем соседние элементы, если верхний из них больше, чем нижний, то необходимо поменять местами эти соседние строки и столбцы, при этом сумма остальных элементов выше главной диагонали не меняется.
Получаем оптимальное ранжирование.

3. Основная часть 3.1. Сбор данных Для объективного определения рейтинга рассматриваемых в рамках данного курсового проекта почтовых клиентов необходимо произвести определенные социальные исследования. Как уже отмечалось в разделе 2.1, сбор данных производится методом анкетирования посредством заполнения анкеты представленной в приложении А к данному курсовому проекту. На основании полученных из анкеты данных определяются следующие параметры исследования:
матрицы предпочтительности критериев оценки;
оценки, выставленные экспертами для альтернатив, участвующих в исследовании;
статистические данные.
Всего посредством разработанной анкеты в рамках данного курсового проектирования было опрошено 30 человек.
3.2. Исследование данных Перед началом оценивания альтернатив необходимо провести дополнительное исследование для определения степени значимости каждого критерия, по которому осуществляется оценка альтернатив. Для этого необходимо, чтобы каждый эксперт дал оценку предпочтительности всех критериев.
Изначально от матриц парных сравнений каждого респондента (которые представлены в приложении Б к данному курсовому проекту) необходимо перейти к усредненной матрице парных сравнений, т.е. найти среднее значение коэффициента предпочтения для каждой пары критериев. Для этого используется формула (2.2)
Усредненная матрица парных сравнений, полученная посредством разработанной системы, представлена на рисунке 3.2.1:
Рисунок 3.2.1. Усредненная матрица парных сравнений
Так как было опрошено 30 человек, то приводить результаты анкетирования всех респондентов не имеет смысла и в данном курсовом проекте будет приведено только 5 оценок случайно выбранных экспертов.
Следующим шагом является нахождение вектора q. На основании формул (2.5) и (2.6) получаем нескорректированный вектор q, который представлен на рисунке 3.2.2.
Рисунок 3.2.2. Нескорректированный вектор q
Рассмотрим процесс вычисления данного вектора. Изначально на основании формулы (2.5) вычисляем матрицу W-весов, которая представлена в таблице 3.2.1
Таблица 3.2.1
Затем на основании формулы (2.6) вычисляем непосредственно сам вектор. Как можно заметить из рисунка 3.2.2, сумма элементов вектора åq = 0,989294 стремится к единице, но для улучшения результата необходимо рассчитать скорректированный вектор q. На основании формул (2.7)-(2.11) получаем скорректированный вектор q, который представлен на рисунке 3.2.3.
Рисунок 3.2.3. Скорректированный вектор q
Рассмотрим процесс вычисления данного вектора. Изначально на основании формулы (2.7) вводим матрицу Z-весов:
Таблица 3.2.2
Далее согласно формуле (2.10) получаем усредненную матрицу Z-весов:
Таблица 3.2.3
На заключительном шаге согласно формуле (2.11) восстанавливаем матрицу W-весов:
Таблица 3.2.4
    продолжение
--PAGE_BREAK--Затем на основании формулы (2.6) вычисляем непосредственно сам вектор. Как можно заметить из рисунка 3.2.3, сумма элементов скорректированного вектора åq = 1.
3.2.1. Усреднение оценок альтернатив Кроме того, что каждый респондент выставляет оценки предпочтительности всех критериев, ему необходимо также выставить оценки альтернативам по каждому критерию. Оценки выставленные респондентами представлены в приложении Б к данному курсовому проекту. Однако для дальнейшего проведения исследований необходимо усреднить оценки респондентов, т.е. получить усредненную матрицу оценок альтернатив. Для этого используется следующая формула:
<shape id="_x0000_i1048" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«44439.files/image043.wmz» o:><img border=«0» width=«117» height=«45» src=«dopb215363.zip» v:shapes="_x0000_i1048">                                          (3.1)
где    i – номер критерия, j – номер респондента, N – количество критериев, at – альтернатива, t = 1.n, где n – количество альтернатив.
Согласно данной формуле посредством разработанной системы получаем усредненную матрицу оценок, которая представлена на рисунке 3.2.4:
Рисунок 3.2.4. Усредненная матрица оценок альтернатив
3.2.2. Расчет рейтинга альтернатив Рассмотрим процесс вычисления медианы Кемени на примере.
На первом шаге, на основании полученной усредненной матрицы оценок альтернатив (рисунок 3.2.4), при помощи метода «Медиана Кемени», найдем рейтинг альтернатив, т.е. оптимальную ранжировку. Оптимальная ранжировка, полученная посредством разработанной системы, представлена на рисунке 3.3.1.
Рисунок 3.3.1. Рейтинг альтернатив
На основании анализа оптимальной матрицы получаем результаты, отображенные на рисунке 3.3.1.

3.3 Статистический анализ Поскольку в рамках данного курсового проекта для исследования почтовых клиентов были выбраны такие критерии как удобство использования, поддержка и функциональность того или иного клиента, то для проведения дополнительных исследований представляет интерес сбор следующих статистических данных: как часто респондент пользуется почтой и в каких целях – по этому показателю можно судить о том, нужны ли ему высокая функциональность почтового клиента. Информация, полученная с помощью вопросов о количестве времени и денег, потраченных на сеть Интернет помогут определить среди всех респондентов категорию опытных пользователей, что сможет увеличить объективность оценки. Подобные выводы можно сделать исходя из предположения о том, что если пользователь довольно много времени проводит в сети, то он, скорее всего является опытным пользователем и, попробовав один почтовый клиент и сочтя его не очень удобным с большей вероятностью мог начать использовать другой, удовлетворяющий его требованиям.
Выполнить сбор необходимых для подобного исследования данных можно посредством анкеты, составленной в разделе 2.1 данного курсового проекта и представленной в приложении А. Так, определив количество респондентов, использующих тот или иной способ доступа в сеть, и зная, сколько в среднем денег на Интернет тратят респонденты использующие тот или иной почтовый клиент, можно сделать выводы об опытности пользователя сети. Следствием этого может стать вывод о том, объективна ли оценка этого респондента.
Изначально рассмотрим, какими способами доступа в сеть Интернет пользуются опрошенные респонденты. Для этого построим гистограмму частот (рисунок 3.5.1) для способов доступа, рассматриваемых в анкете.
<imagedata src=«44439.files/image045.emz» o:><img border=«0» width=«339» height=«197» src=«dopb215364.zip» v:shapes="_x0000_i1049">
Рисунок 3.5.1. Диаграмма частот использования различных способов доступа в сеть Интернет
Как можно заметить из представленной на рисунке 3.5.1 гистограммы, большинство опрошенных респондентов используют высокоскоростной способ доступа в сеть Интернет (ADSL). Следовательно, сопоставляя полученные данные с информацией о том, сколько денег тратят пользователи на оплату услуг сети Интернет, можно сделать определенные выводы о количестве времени, проводимом в сети.
Далее рассмотрим данные о частоте пользования почтой. Результаты приведены в гистограмме на рисунке 3.5.2.
<imagedata src=«44439.files/image047.emz» o:><img border=«0» width=«373» height=«217» src=«dopb215365.zip» v:shapes="_x0000_i1050">
Рисунок 3.5.2 Гистограмма частот использования почтового клиента.
Таким образом, рационально будет использовать в исследовании ответы только тех респондентов, которые пользуются почтовыми клиентами наиболее часто, таким образом, ответы 3-х респондентов, использующих клиентов реже 2-3 раз в меся использоваться не будут.
В статистическом анализе можно выделить одномерные, двумерные и многомерные наборы данных. В одномерном наборе объект определяется одной переменной, в двумерном – двумя и т.д.
В данном случае нас интересует анализ одномерного набора данных. При таком методе анализа необходимо выделить закон распределения (если это возможно) и на его основе дать интерпретацию закономерностям присутствующим в этом наборе. Для определения закона распределения необходимо выполнить следующие этапы:
Упорядочить объекты по возрастанию выбранной переменной.
Построить таблицу частот с некоторым заданным шагом.
Построить гистограмму частот и оценить наличие или отсутствие закономерностей распределения.
Дать оценку параметрам предполагаемого закона распределения.
С помощью некоторого критерия оценить допустимость использования данного закона распределения с выбранными параметрами на исходном наборе данных.
Рассчитать параметры закона распределения и дать им интерпретацию.
Однако следует отметить тот факт, что по результатам анкетирования можно сделать однозначные выводы о том, что все опрошенные пользователи почтовых клиентов используют такие программные продукты, как “The Bat!” и “Mozilla ThunderBird”. Поэтому исследование будет проводиться только для этих альтернатив. Изначально проведем исследования для почтового клиента “The Bat!”. Для проведения исследования необходимо выполнить выборку из генеральной совокупности, показывающей количество человек, тратящих на оплату услуг сети Интернет ту или иную сумму. Результаты выборки представлены в таблице 3.5.1:

Таблица 3.5.1
Количество человек
1
7
12
7
4
Сумма
< 150 руб.
150-300 руб.
300-450 руб.
450-600 руб.
> 600 руб.
На основании данной выборки построим гистограмму:
<imagedata src=«44439.files/image049.emz» o:><img border=«0» width=«349» height=«203» src=«dopb215366.zip» v:shapes="_x0000_i1051">
Рисунок 3.5.3 Гистограмма для почтового клиента “The Bat!”
Из гистограммы видно, что распределение суммы носит характер нормального распределения, поэтому определим основные параметры данного распределения посредством программного пакета Mathworks Matlab версии 7.01:
Таблица 3.5.2
На основании приведенных в таблице 3.5.2 значений можно сделать следующие выводы:
в среднем пользователи почтовых клиентов “The Bat!” тратят на использование услуг сети Интернет 256 рублей в месяц;
среднее отклонение (примерно для 2/3 пользователей) от средней суммы в 256 рублей составляет 137 рублей, а с вероятностью в 97 % можно утверждать, что пользователи данного почтового клиента тратят на использование услуг сети Интернет до 667 рублей в месяц (256 + 3*137 = 667);
Далее построим гистограмму значимости критериев почтовых клиентов для пользователей «The Bat!» (рисунок 3.5.3):
<imagedata src=«44439.files/image051.emz» o:><img border=«0» width=«363» height=«212» src=«dopb215367.zip» v:shapes="_x0000_i1052">
Рисунок 3.5.3 Гистограмма значимости критериев для пользователей «The Bat!»
Из гистограммы следует, что наиболее значимыми критериями для пользователей почтового клиента «The Bat!» являются функциональность приложения и удобство использования, а это значит, что при создании нового почтового клиента следует ориентироваться на функциональные требования пользователей этого программного продукта. Далее исследуем почтовый клиент “Mozilla ThunderBird”. Выполним выборку из генеральной совокупности, показывающей количество человек, тратящих на оплату услуг сети Интернет ту или иную сумму. Результаты выборки представлены в таблице 3.5.4:

Таблица 3.5.4
Количество человек
4
7
3
2
1
Сумма
< 150 руб.
150-300 руб.
300-450 руб.
450-600 руб.
> 600 руб.
На основании данной выборки построим гистограмму:
<shape id=«Диаграмма_x0020_1» o:spid="_x0000_i1053" type="#_x0000_t75"><imagedata src=«44439.files/image053.png» o:><lock v:ext=«edit» aspectratio=«f»><img border=«0» width=«405» height=«221» src=«dopb215368.zip» v:shapes=«Диаграмма_x0020_1»>
Рисунок 3.5.5 Гистограмма для почтового клиента “Mozilla ThunderBird”
Из гистограммы видно, что распределение суммы носит характер нормального распределения, поэтому определим основные параметры данного распределения посредством программного пакета Mathworks Matlab версии 7.01:
Таблица 3.5.6
На основании приведенных в таблице 3.5.6 значений можно сделать следующие выводы:
в среднем пользователи почтового клиента “Mozilla ThunderBird” тратят на использование услуг сети Интернет 278 рублей в месяц, что может говорить об опытности как пользователей респондентов, т.е их оценка скорее всего объективна;
среднее отклонение (примерно для 2/3 пользователей) от средней суммы в 278 рублей составляет 170 рублей, а с вероятностью в 97 % можно утверждать, что пользователи данного почтового клиента тратят на использование услуг сети Интернет до 788 рублей в месяц (278 + 3*170 = 788);
Далее построим гистограмму значимости критериев почтовых клиентов для пользователей «Mozilla ThunderBird» (рисунок 3.5.7):
<imagedata src=«44439.files/image055.emz» o:><img border=«0» width=«398» height=«232» src=«dopb215369.zip» v:shapes="_x0000_i1054">
Рисунок 3.5.7 Гистограмма значимости критериев пользователей «Mozilla ThunderBird»
Согласно построенной гистограмме, можно прийти к выводу, что при проектировании интерфейса почтового клиента следует прислушиваться к требованиям пользователей «Mozilla ThunderBird», т.к. именно они наиболее требовательны к интерфейсу.
Таким образом, по результатам данного исследования можно заключить, что почтовые клиенты “The Bat!” и “Mozilla ThunderBird” пользуются большим спросом у респондентов. Однако, можно сказать, что пользователи обоих почтовых клиентов пользуются почтой примерно одинаковое количество раз за промежуток времени, а, следовательно, оба почтовых клиента в плане рассматриваемых критериев являются достойными альтернативами и не уступают друг другу. Конечно, результаты подобной оценки не являются объективными, поскольку не учитывают многих других факторов (например, того, что большая часть писем опрошенных респондентов может быть чисто дружеской перепиской, либо быть просто подпиской новостей, что не требует большой функциональности). При этом результаты данного исследования, безусловно, играют немаловажную роль для формирования результирующей оценки рассматриваемых почтовых клиентов.

Заключение В качестве результатов выполнения данного курсового проекта можно заключить следующее. Специфика положения дел на рынке почтовых клиентов требует от разработчиков постоянного развития и совершенствования, так как мир Интернета постоянно изменяется, а вместе с ним изменяются и предпочтения пользователей. Если еще совсем недавно для почтового клиента достаточно было обеспечивать отправку и получение сообщений, то сегодня отсутствие возможности управления почтой на сервере без ее загрузки на локальный диск расценивается как большой недостаток. К тому же согласно результатам проведенного анкетирования, сегодня у пользователей все большей популярностью пользуются такие функциональные возможности как: защита от спама и вирусов, поддержка различных протоколов, возможность настройки интерфейса и т.д. Следовательно, можно заключить, что добавление данных возможностей в очередной почтовый клиент принесло бы ему непременный успех среди пользователей.
Между тем, конкурируя между собой, разработчики почтовых клиентов постоянно встраивают в программы новые опции, поэтому теми возможностями, которые сегодня являются для программы лидера (согласно результатам исследований, представленным на рисунке 3.3.1, таковой является “The Bat!”) уникальными, завтра уже наверняка обзаведутся и другие приложения.
Среди прочих популярных почтовых клиентов, рассмотренных в данном курсовом проекте, явными аутсайдерами можно назвать программы “FoxMail” и “Becky Internet Mail” (см. рисунок 3.3.1). Такой продукт как “OutLook Exdivss”, который еще в недалеком прошлом, был достаточно функциональным почтовым клиентов, сегодня уже не может конкурировать с быстро развивающимся “The Bat!” или “Mozilla ThunderBird”, однако согласно результатам статистического исследования, рассмотренного в разделе 3.5, в силу привычки до сих пор пользуется большим успехом у пользователей.
Если же говорить о лидере – почтовом клиенте “The Bat!”, то эта программа обходит конкурентов по всем рассматриваемым критериям (см. приложение Б). К тому же, она постоянно обновляется и активно поддерживается производителем.
Таким образом, в заключение можно сказать, что все гипотезы, сформулированные разделе 2.1 данной работы, полностью подтвердились: лучшим продуктом признан почтовый клиент “The Bat!”; согласно результатам анкетирования выяснилось, что большинство пользователей уделяют большее внимание функциональности, нежели пользовательскому интерфейсу и удобству использования;

Библиографический список 1.                Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. Учебник для студентов вузов, обучающихся по направлению «Системный анализ и управление». – Изд. 3-е, перераб. и доп. – СПб.: Издательство политехнического университета, 2005. – 520 с.
2.                Станфорд Л. Оптнер. «Системный анализ». Электронное издание.
3.                Зайцева Е. И. Курс лекций по дисциплине «Теория информационных процессов и систем»
4.                Виейра, Роберт. Программирование баз данных Microsoft SQL Server 2005. Базовый курс. – М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2007. – 832 с.
5.                Кенту, Марко. Delphi 6 для профессионалов. – СПб.: Питер, 2002. – 1088 с.
6.                Томас Конноли, Каролин Бегг. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика: Пер. с англ. М.: Изд. Вильямс, 2001.

Приложение Приложение А.
Анкета
Здравствуйте! Просим Вас ответить на несколько несложных вопросов, касающихся почтовых клиентов. Целью разработки данной анкеты является выявление наиболее оптимального, по мнению пользователей, почтового клиента. Согласно полученным данным будет проведено исследование основных характеристик почтовых клиентов, а также будут выявлены наиболее необходимые для Вас качества. Эти данные необходимы разработчикам для создания почтового клиента, максимально полно и качественного удовлетворяющего Вашим пожеланиям.
Выберите один из вариантов ответа:
Какой способ доступа в сеть Интернет вы используете?
модемное dial-up соединение
выход через спутник
локальную сеть (выделенную линию)
ADSL
Сколько в среднем вы тратите на Интернет в месяц?
не более 150 рублей
от 150 до 300 рублей
от 300 до 450 рублей
от 450 до 600 рублей
более 600 рублей
Вы выходите в Интернет:
Из дома
С работы
В Интернет – кафе
Другое: ______________
Есть ли у Вас почтовый ящик?
Да
Нет
Если на вопрос 4 Вы ответили да, то как часто Вы пользуетесь почтой?
Реже 2-3 раз в месяц
2-3 раза в месяц
2-3 раза в неделю
Каждый день
Какими почтовыми клиентами Вы пользовались (возможны несколько вариантов ответов)?
MS Outlook Exdivss
    продолжение
--PAGE_BREAK--