| Bahasa : |
|
| Masyarakat ensiklopedia |Ensiklopedia Jawaban |Kirim pertanyaan |Pengetahuan kosakata |Upload pengetahuan |
Pengolahan data |
|
Konsolidasi data adalah penyelidikan, observasi, eksperimen dan kegiatan penelitian lainnya dalam data yang dikumpulkan untuk pengujian, klasifikasi coding dan proses encoding digital. Ini adalah dasar dari analisis statistik. Sekilas pengolahan data Pada akhir 1990-an, dalam rangka untuk mengungkapkan beberapa sifat tersembunyi dari data, tren dan pola, banyak perusahaan mulai mengeksplorasi analisis tradisional statistik dan teknik kecerdasan buatan diterapkan pada database besar masalah kelayakan, berdasarkan diskusi ini dan akhirnya berkembang menjadi statistik teknik analisis data rutin alat finishing. Teknologi pengolahan data Dari perspektif bisnis, pola yang sebelumnya tidak diketahui atau tren dalam analisis statistik menemukan bahwa bagi perusahaan untuk memberikan wawasan yang sangat berharga. Teknologi pengolahan data untuk pengembangan masa depan perusahaan memiliki prediktabilitas tertentu. The OLTP hanya mampu meraih di masa lalu untuk menganalisis data. Teknik pengolahan data dapat dibagi menjadi tiga kategori: clustering, klasifikasi dan prediksi.Teknologi Clustering adalah informasi terpusat secara teratur. Salah satu contoh adalah karakteristik yang tidak diketahui dari kelompok klaster pelanggan komersial menganalisis, masukkan informasi yang relevan ini dapat menjadi contoh yang baik untuk mendefinisikan karakteristik klien. Klasifikasi teknologi difokuskan pada objek tertentu untuk pra-ditentukan dan telah ditetapkan set nilai-nilai yang baik. Koleksi biasanya dibentuk menggunakan teknik di atas, Anda dapat memberikan contoh dari hal ini adalah pelanggan sesuai dengan tingkat pendapatan mereka ke dalam kelompok penjualan tertentu. Prediksi adalah untuk benda-benda tertentu dan direktori masukkan nilai yang dikenal, dan nilai-nilai ini diterapkan ke koleksi lain yang serupa untuk menentukan harapan atau hasil. Sebagai contoh, sekelompok orang mengenakan helm dan lencana adalah tim sepak bola, maka kita juga memikirkan kelompok orang lain dengan helm dan lencana juga sepak bola. Berikut adalah beberapa ini teknologi pengolahan data umum, masing-masing variasi fokus teknologi ada, dan dapat diterapkan ke atas beberapa teknik. Model Back - teknologi ini untuk teknik statistik standar diterapkan pada data untuk membuktikan atau menyangkal hipotesis sebelumnya. Salah satu contoh adalah regresi linear, variabel dalam hal ini didasarkan pada waktu atau variasi dari jalur standar yang akan diukur tertentu. Contoh lain adalah kembali logis, dalam hal ini adalah sama dengan nilai sebelumnya menurut peristiwa yang dikenal untuk menentukan kemungkinan acara terjadi. Visualisasi - teknologi ini adalah untuk menciptakan grafis multi-dimensi, sehingga analis data untuk menentukan tren dalam data, pola dan hubungan. Korelasi - teknologi ini digunakan untuk mengetahui hubungan antara pengumpulan data antara dua atau lebih variabel. Mengubah analisis - teknik statistik yang digunakan untuk menentukan target atau perbedaan yang dikenal antara variabel dan variabel dependen atau data variabel yang ditetapkan rata-rata. Analisis Gap - Teknik ini digunakan untuk menentukan klasifikasi atau "perbedaan" dalam hubungan antara unsur-unsur dari koleksi. Forecast - teknik peramalan didasarkan pada nilai-nilai yang diketahui dari peristiwa masa lalu untuk menentukan hasil yang tidak diketahui dari teknologi clustering - teknologi clustering data dibagi menjadi banyak kelompok, dan untuk menganalisis karakteristik kelompok-kelompok ini. Pohon - adalah penggunaan pohon bisa "if-then-else" aturan representasi bahasa untuk mengalokasikan data. Neural Network - saraf model data jaringan digunakan untuk mensimulasikan fungsi yang diketahui dari teknologi ini untuk iterate melalui data, dan fleksibilitas yang lebih besar dalam menentukan pola dan tren perubahan. Metode Induksi ⑴: Anda dapat menggunakan histogram, metode pengelompokan, lapisan tidak mendekati dan metode analisis statistik. ⑵ metode deduktif: analisis dapat diterapkan pada hasil, diagram pencar dan korelasi dan analisis regresi. ⑶ Prevention Act: metode peta kendali generik, termasuk diagram kontrol Pn, grafik P kontrol, C peta kendali, diagram kontrol U, diagram kontrol, X-Rs kontrol chart. Langkah ⑴ audit data mentah. ⑵ menentukan klasifikasi proyek. ⑶ mengklasifikasikan dan mengatur pelaksanaannya. Daftar ⑷. ⑸ menggambar. Kewaspadaan ⑴ pengumpulan data situs harus setiap hari, minggu dan data kontrol kualitas departemen dikumpulkan untuk verifikasi, untuk mengatur data yang benar dan representatif. ⑵ pengolahan data, sebelum membaik setelah kualifikasi untuk konsisten, pengumpulan data dan perbandingan dibuat begitu bermakna. Pengecualian ⑶ terjadi untuk mengambil langkah-langkah, pastikan untuk memesan data yang dikumpulkan dalam penelitian dasar. ⑷ menggunakan data sekunder yang diterbitkan oleh orang lain harus diperhatikan: Unit a. Tujuan utama dari pengumpulan data sumber dan data? b. konsisten dengan penggunaan asli dari para peneliti yang diinginkan, seperti bagaimana mengatur mulai konsisten untuk kombinasi? c. angka yang diperoleh dari koleksi asli, Bagaimana diandalkan? Bagaimana mengandalkan Tentu saja Anda dapat mengakses, tidak dapat diandalkan, harus mencari alasan kekuatan berusaha untuk menyelesaikan. d. telah berkumpul bagaimana metode? Memiliki duplikasi atau kelalaian? e. Menurut data, seperti dua atau sumber-sumber asli lebih berbeda, harus mengidentifikasi isinya sebelum menggunakan tempat saling berbeda, dan kemudian diberi pilihan untuk mencari alasan yang salah. |
| Pemakai Ulasan |
|
Belum ada komentar |
