Proses Pemodelan Khas:
Dalam proses pemodelan biasa, adalah mustahak untuk mula membuat hipotesis. RFP (Permintaan untuk Cadangan) diterima dan kemudian dibuat Hipotesis.
cara mengambil tangkapan skrin dalam pemacu web selenium menggunakan java
- Tentukan Sumber Data yang Betul - Di sini, pelanggan dapat memberikan sumber data, jika tidak, kita harus mencari sumber data. Mengingat senario, di mana kita cuba menilai siapa yang akan memenangi pilihan raya, analisis data awam dilakukan dengan sumber yang merangkumi media sosial, saluran berita atau pendapat umum. Kita juga perlu memahami jumlah data yang diperlukan untuk menganalisis masalah. Dalam kes ini, kita biasanya mencari sampel yang besar, kerana ini adalah kes Pilihan Raya. Sebaliknya, jika analisis dilakukan terhadap Penjagaan Kesihatan, sukar untuk mendapatkan populasi yang besar kerana ada kemungkinan tidak mendapatkan cukup orang untuk mengesahkan hipotesis. Juga, kualiti data sangat penting.
- Ekstrak Data - Sebagai contoh, jika kita mengambil sampel populasi, kita dapat melihat atribut, seperti pendapatan tinggi, berpendapatan rendah, usia, populasi pekerja (di luar / lokasi), penduduk, NRI, liputan hospital, dan lain-lain, untuk memulakan kajian . Di sini, kita mungkin tidak memerlukan begitu banyak atribut untuk hipotesis. Kami memahami bahawa atribut, seperti pendapatan tinggi dan rendah mungkin bukan merupakan faktor penyumbang dalam menentukan siapa yang akan memenangi pilihan raya. Tetapi usia boleh membuat perbezaan kerana ia akan memberi jumlah langsung mengenai berapa banyak orang yang akan memilih. Sering kali kita mungkin mengecualikan atribut yang kurang digunakan atau menyertakan atribut yang berguna. Ia mungkin salah dalam kedua-dua kes ini. Itulah sebab mengapa analisis menjadi cabaran.
- Urut Data agar sesuai dengan Alat - Ini kerana tidak semua alat dapat menerima semua data. Alat tertentu hanya menerima data CSV atau data excel. Kekurangan alat adalah satu cabaran.
- Jalankan Analisis - Operasi ini dapat dilakukan dengan menggunakan banyak teknik analisis.
- Buat Kesimpulan - Analisis memberikan nombor tepat. Tetapi terserah kepada pengguna untuk mendapatkan kesimpulan dari angka-angka ini. Sebagai contoh, jika dikatakan 10% atau 20%, kita mesti memahami maksudnya? Adakah ia memperoleh hubungan antara Atribut A dan Atribut B?
- Laksanakan Hasil - Penting untuk melaksanakan kesimpulan untuk melihat hasil dalam perniagaan. Sebagai contoh, dapat disimpulkan bahawa 'Orang membeli Payung pada musim hujan' yang mungkin menghasilkan lebih banyak perniagaan. Di sini, kita perlu melaksanakan kesimpulan di mana kita membuat payung, tersedia di kedai-kedai, tetapi kemudian ia boleh menghadapi masalah pengurusan. Saat statistik memberikan hasil, pelaksanaannya mungkin salah.
- Memantau Kemajuan - Langkah terakhir di sini, pemantauan memainkan peranan penting. Pemantauan mungkin salah kerana tidak banyak organisasi yang ingin memantau kemajuan, dan dianggap sebagai langkah yang dapat diabaikan. Tetapi pemantauan adalah penting kerana kita dapat memahami apakah penyelidikan dan kesimpulan kita menuju ke arah yang benar.
Lihat juga artikel ini' Korelasi tidak bermaksud Penyebab 'yang memberi gambaran tentang bagaimana penganalisis boleh menjadi salah. Perkara penting yang perlu diperhatikan dalam carta ini adalah bahawa Analisis Menjalankan adalah satu-satunya langkah di mana mesin itu dapat dipertanggungjawabkan dan di luarnya bergantung kepada manusia yang akhirnya akan menentukan bagaimana penyelidikan itu dilakukan.
Ada soalan untuk kami? Sebutkannya di bahagian komen dan kami akan menghubungi anda.
susun fungsi c ++
Catatan berkaitan: