fibonacci sērijas programma java
Tipisks modelēšanas process:
Tipiskā modelēšanas procesā ir svarīgi sākt izstrādāt hipotēzi. Tiek saņemts RFP (pieprasījums pēc priekšlikuma) un pēc tam tiek izlozēta hipotēze.
- Nosakiet pareizo datu avotu - Šeit klients var norādīt datu avotu, ja nē, mums ir jāmeklē datu avots. Ņemot vērā scenāriju, kurā mēs cenšamies novērtēt, kurš uzvarēs vēlēšanās, datu publiska analīze tiek veikta ar avotiem, kas ietver sociālos medijus, ziņu kanālus vai sabiedrības viedokli. Mums arī jāsaprot datu apjoms, kas nepieciešams problēmas analizēšanai. Šajā gadījumā mēs parasti meklējam lielus paraugus, jo tā ir vēlēšanu lieta. No otras puses, ja analīze tiek veikta veselības aprūpē, ir grūti izvēlēties lielu iedzīvotāju skaitu, jo pastāv iespēja nepieņemt pietiekami daudz cilvēku, lai apstiprinātu hipotēzi. Arī datu kvalitāte ir ļoti svarīga.
- Izvilkt datus - Piemēram, ja mēs ņemam populācijas izlasi, pētījuma uzsākšanai mēs varam apskatīt tādus atribūtus kā augsti ienākumi, zemi ienākumi, vecums, strādājošie iedzīvotāji (ārpus / uz vietas), rezidenti, NRI, slimnīcu pārklājums utt. . Šeit hipotēzei var nebūt vajadzīgs tik daudz atribūtu. Mēs saprotam, ka īpašības, piemēram, augsti un zemi ienākumi, var nebūt faktori, kas nosaka, kurš uzvarēs vēlēšanās. Bet vecums var mainīt, jo tas tieši aprēķinās, cik daudz cilvēku gatavojas balsot. Daudzas reizes mēs varam izslēgt mazāk lietotus atribūtus vai iekļaut atribūtus, kas ir noderīgi. Abos gadījumos tas varētu noiet greizi. Tāpēc analītika ir izaicinājums.
- Masējiet datus, lai tie būtu piemēroti Rīkam - Tas ir tāpēc, ka ne visi rīki var pieņemt visus datus. Daži rīki pieņem tikai CSV datus vai Excel datus. Instrumentu trūkums ir izaicinājums.
- Palaidiet analīzi - Šo darbību var veikt, izmantojot daudzas analīzes metodes.
- Izdariet secinājumus - Analīze sniedz precīzus skaitļus. Bet lietotājam ir jāizdara secinājumi no šiem skaitļiem. Piemēram, ja tajā ir 10% vai 20%, mums jāsaprot, ko tas nozīmē? Vai no tā iegūst korelāciju starp atribūtu A un atribūtu B?
- Īstenot rezultātus - Lai redzētu rezultātus uzņēmējdarbībā, ir svarīgi īstenot secinājumus. Piemēram, var secināt, ka 'Lietus sezonā cilvēki iegādājas lietussargu' kas var izraisīt lielāku uzņēmējdarbību. Šeit mums jāīsteno secinājums, kurā mēs lietussargu darām pieejamu veikalos, bet tad tam var būt pārvaldības problēmas. Brīdī, kad statistika dod rezultātu, ieviešana var noiet greizi.
- Pārrauga progresu - Pēdējais solis šeit ir svarīga loma uzraudzībai. Uzraudzība var noiet greizi, jo maz organizāciju vēlas uzraudzīt progresu, un tas tiek uzskatīts par nenozīmīgu soli. Bet uzraudzība ir svarīga, jo mēs varam saprast, vai mūsu pētījumi un secinājumi virzās pareizajā virzienā.
Apskatiet arī šo rakstu' Korelācija nenozīmē Cēloņsakarību 'kas sniedz ieskatu par to, kā analītiķi var noiet greizi. Svarīgs punkts, kas jāņem vērā šajā diagrammā, ir tas, ka Analīzes palaišana ir vienīgais solis, kurā mašīna ir atbildīga, un ārpus tās ir atkarīgs no cilvēka, kurš galu galā noteiks, kā tiek veikti pētījumi.
Vai mums ir jautājums? Pieminiet tos komentāru sadaļā, un mēs ar jums sazināsimies.
Saistītās ziņas: