Typowy proces modelowania:
W typowym procesie modelowania ważne jest, aby rozpocząć tworzenie hipotezy. Otrzymywane jest zapytanie ofertowe (zapytanie ofertowe), a następnie sporządzana jest hipoteza.
testowanie selenu w różnych przeglądarkach
- Określ właściwe źródło danych - Tutaj klient może podać źródło danych, jeśli nie to musimy poszukać źródła danych. Biorąc pod uwagę scenariusz, w którym próbujemy ocenić, kto wygrałby wybory, publiczna analiza danych jest przeprowadzana ze źródłami, które obejmują media społecznościowe, kanały informacyjne lub opinię publiczną. Musimy również zrozumieć ilość danych potrzebnych do analizy problemu. W tym przypadku zwykle szukamy dużych próbek, ponieważ jest to przypadek wyborów. Z drugiej strony, jeśli analiza dotyczy opieki zdrowotnej, trudno jest wybrać dużą populację, ponieważ istnieje możliwość, że nie uda się pozyskać wystarczającej liczby osób do zweryfikowania hipotezy. Bardzo ważna jest również jakość danych.
- Wyodrębnij dane - Na przykład, jeśli weźmiemy próbę populacji, możemy przyjrzeć się atrybutom, takim jak wysokie dochody, niskie dochody, wiek, ludność pracująca (poza siedzibą / na miejscu), mieszkańcy, NRI, zasięg szpitali itp., Aby rozpocząć badanie . Tutaj możemy nie potrzebować tak wielu atrybutów dla hipotezy. Rozumiemy, że atrybuty, takie jak wysokie i niskie dochody, mogą nie być czynnikami wpływającymi na to, kto wygra wybory. Ale wiek może mieć znaczenie, ponieważ bezpośrednio obliczy, ile osób będzie głosować. Często możemy wykluczyć rzadziej używane atrybuty lub dołączyć atrybuty, które są przydatne. W obu przypadkach może się to nie udać. To jest powód, dla którego analityka jest wyzwaniem.
- Masuj dane, aby dopasować je do narzędzia - Dzieje się tak, ponieważ nie wszystkie narzędzia przyjmują wszystkie dane. Niektóre narzędzia akceptują tylko dane CSV lub dane programu Excel. Brak narzędzi to wyzwanie.
- Uruchom analizę - Operację tę można wykonać przy użyciu wielu technik analitycznych.
- Wyciągać wnioski - Analiza podaje dokładne liczby. Ale wyciągnięcie wniosków z tych liczb zależy od użytkownika. Na przykład, jeśli mówi 10% lub 20%, musimy zrozumieć, co to znaczy? Czy wyprowadza korelację między atrybutem A i atrybutem B?
- Wdrażaj wyniki - Aby zobaczyć wyniki w biznesie, trzeba wdrażać wnioski. Można na przykład stwierdzić, że „Ludzie kupują parasol w porze deszczowej” co może skutkować większą liczbą transakcji. Tutaj musimy wdrożyć wniosek, w którym udostępniamy parasol w sklepach, ale wtedy może mieć problemy z zarządzaniem. W momencie, gdy statystyki dają wynik, implementacja może się nie udać.
- Monitorowanie postępu - Ostatni krok tutaj, monitorowanie odgrywa ważną rolę. Monitorowanie może się nie udać, ponieważ niewiele organizacji chce monitorować postęp i uważa się to za krok nieistotny. Jednak monitorowanie jest ważne, ponieważ możemy zrozumieć, czy nasze badania i wnioski idą w dobrym kierunku.
Przeczytaj również ten artykuł' Korelacja nie oznacza przyczynowości 'co daje wgląd w to, jak analitycy mogą się pomylić. Ważną kwestią, na którą należy zwrócić uwagę na tym wykresie, jest to, że bieżąca analiza jest jedynym krokiem, w którym maszyna jest odpowiedzialna, a poza tym należy do człowieka, który ostatecznie określi sposób prowadzenia badań.
Masz do nas pytanie? Wspomnij o nich w sekcji komentarzy, a my skontaktujemy się z Tobą.
generuje losowy ciąg w java
Powiązane posty: