Alagbara ẹrọ

Eyikeyi iwadi ni lati mo daju awọn ini ti ohun ni ibere lati salaye ki o si akojopo ti o nilari ibasepo ati asepo laarin awọn ifi ti awọn wọnyi ini.

Alagbara pẹlu ohun ti o yato ni won ini ati ni kan awọn ọna wa ni diẹ ninu awọn bowo interrelated. Awọn ipinnu siseto awọn iṣẹ-ṣiṣe bẹrẹ pẹlu kan iwadi ti awọn koko agbegbe.

Alagbara - ni yi apa ti awọn gidi aye, ti o jẹ ailopin ati ki o ni awọn mejeeji pataki ati unimportant data. Awọn awadi gbodo ni anfani lati allocate a significant ìka ti wọn. Fun apẹẹrẹ, lohun awọn isoro ti awọn kọni, yoo wa ni kà gbogbo awọn ti o yẹ alaye nipa awọn ikọkọ aye ti ose (boya o wa ni a job pẹlu kan oko, kekere ọmọ ti o ba ti awọn onibara Ọdọọdún ni, ose eko, bbl). Ati ni ibere lati yanju miiran awọn iṣẹ-ṣiṣe jẹmọ si ile-ifowopamọ akitiyan, iru data yoo jẹ oyimbo idaran. Data lami da lori ohun ti a yan bi awọn koko agbegbe.

Nigba ti iwadi, o gbọdọ ṣẹda a domain awoṣe. Imo lati yatọ si awọn orisun yẹ ki o wa formalized. Alagbara ni formalized nipa ọna ti eyikeyi ọna. Owo le jẹ gidigidi o yatọ. Eleyi le jẹ ọrọ kan apejuwe ti awọn ìkápá tabi specialized ayaworan amiakosile. Pẹlu awọn ašẹ awoṣe apejuwe awọn ilana ti o waye ni o, bi daradara bi awọn data ti awọn iwadi agbegbe ti wa ni iwadi.

Gbólóhùn ti awọn isoro jẹ tun ni apejuwe ti awọn aimi ati ki o ìmúdàgba ihuwasi ti ohun ti a se iwadi. Apejuwe aimi iwa je awọn abuda kan ti ohun ati awọn won ini. Ni apejuwe awọn ìmúdàgba iwa characterized okunfa ihuwasi ohun.

Awọn ìmúdàgba ihuwasi ti ohun ti wa ni igba ṣàpèjúwe paapọ pẹlu aimi ihuwasi.

Ma domain ati iṣẹ-ṣiṣe onínọmbà ti wa ni idapo ni igbese kan.

Awọn igbese ti npinnu ati gbeyewo data awọn ibeere ṣe modeli data ti a beere fun Data Mining. Fun iwadi yi awọn isoro ti pinpin ti awọn olumulo; analitikali abuda kan ti awọn eto; wiwọle data oran pataki fun awọn onínọmbà.

Alagbara itupale rọrun ati siwaju sii munadoko nigba ti ohun agbari ni o ni a data ile ise. Sibẹsibẹ, ko gbogbo ile ni iru a data ile ise. Ni idi eyi, awọn orisun ti awọn atilẹba data ti wa ni operational infomesonu, itọkasi ati pamosi elo, ti o ni, awọn data lati awọn ti wa tẹlẹ WA (alaye awọn ọna šiše).

Alaye siwaju sii le nilo lati EC olori ti ita ati awọn ti abẹnu orisun, o yatọ si iwe aṣẹ, bi daradara bi pataki imo ati / tabi awọn esi ti awọn polu.

O gbọdọ tun jẹ mọ pe ninu awọn ilana ti data igbaradi software Difelopa ni lati se apejuwe bi Elo bi o ti ṣee ifosiwewe ti o ni agba awọn ilana. Nibẹ ni o le jẹ diẹ ninu awọn ifaminsi data. Fun apẹẹrẹ, ọkan ninu awọn abuda kan ti awọn ose - oya ipele, eyi ti o le wa ni telẹ bi: gidigidi kekere, kekere, alabọde, ga, gan ga. Ni idi eyi, o jẹ pataki lati mọ awọn gradation ipele ti owo oya.

Ni ti npinnu awọn ọtun iye ti data gbọdọ ya sinu iroyin awọn data bere fun.

Ninu awọn iṣẹlẹ ti won ti wa ni paṣẹ, o jẹ pataki lati mọ boya o wa ninu kan ti ṣeto ti ti igba / cyclical paati data. Nigba ti won ko ba ti paṣẹ, ie, ṣeto ti awọn iṣẹlẹ lati database ti wa ni ko sopọ mọ si awọn Ago, ki o si ninu papa ti gbigba gbọdọ wa ni ibamu pẹlu awọn wọnyi ofin:

1) a kekere nọmba ti igbasilẹ ni awọn database le jẹ awọn fa ti awọn ẹda ti ohun inadequate awoṣe;

2) awọn išedede ti awọn awoṣe le dara si nipa jijẹ awọn nọmba ti data;

3) atijọ data ti wa ni rara lati ṣeto;

4) aligoridimu ti o ti wa ni lilo lati ṣẹda kan awoṣe pẹlu gan tobi infomesonu, o yẹ ki o ni anfani lati sun.