Proses Pemodelan Khas:
Dalam proses pemodelan tipikal, penting untuk mulai menggambar hipotesis. RFP (Request for Proposal) diterima dan kemudian dibuat Hipotesis.
tutorial mysql untuk pemula dengan contoh
- Tentukan Sumber Data yang Benar - Di sini, pelanggan boleh memberikan sumber data, jika tidak, kami harus mencari sumber data. Mengingat skenario, di mana kami mencoba mengevaluasi siapa yang akan memenangkan pemilu, analisis data publik dilakukan dengan sumber yang mencakup media sosial, saluran berita, atau opini publik. Kami juga perlu memahami jumlah data yang dibutuhkan untuk menganalisis masalah. Dalam kasus ini, kami biasanya mencari sampel yang besar, karena ini adalah kasus Pemilu. Di sisi lain, jika analisis dilakukan pada Perawatan Kesehatan, sulit untuk mendapatkan populasi yang besar karena ada kemungkinan tidak cukup orang untuk memvalidasi hipotesis. Selain itu, kualitas data sangat penting.
- Ekstrak Data - Sebagai contoh, jika kita mengambil sampel populasi, kita dapat melihat atribut, seperti berpenghasilan tinggi, berpenghasilan rendah, usia, populasi kerja (offsite / onsite), penduduk, NRI, cakupan rumah sakit, dll., Untuk memulai penelitian . Di sini, kita mungkin tidak membutuhkan begitu banyak atribut untuk hipotesis. Kami memahami bahwa atribut, seperti pendapatan tinggi dan rendah mungkin bukan faktor pendukung dalam menentukan siapa yang akan memenangkan pemilu. Tetapi usia dapat membuat perbedaan karena akan memberikan penghitungan langsung berapa banyak orang yang akan memilih. Sering kali kami mungkin mengecualikan atribut yang jarang digunakan atau menyertakan atribut yang berguna. Ini bisa salah dalam kedua kasus. Itulah alasan mengapa analitik menjadi tantangan.
- Pijat Data agar sesuai dengan Alat - Ini karena tidak semua alat dapat menerima semua data. Alat tertentu hanya menerima data CSV atau data excel. Kekurangan alat merupakan tantangan.
- Jalankan Analisis - Operasi ini dapat dilakukan dengan menggunakan banyak teknik analitik.
- Menarik Kesimpulan - Analisis memberikan angka tepatnya. Namun terserah pengguna untuk mengambil kesimpulan dari angka-angka ini. Misalnya, jika dikatakan 10% atau 20%, kita harus mengerti apa artinya? Apakah ini mendapatkan korelasi antara Atribut A dan Atribut B?
- Menerapkan Hasil - Penting untuk menerapkan kesimpulan untuk melihat hasil dalam bisnis. Misalnya, dapat disimpulkan bahwa ‘Orang-orang membeli Payung di musim hujan’ yang dapat menghasilkan lebih banyak bisnis. Di sini, kita perlu menerapkan kesimpulan di mana kita membuat payung, tersedia di toko-toko, tetapi kemudian bisa memiliki masalah manajemen. Saat statistik memberikan hasil, implementasinya mungkin salah.
- Pantau Kemajuan - Langkah terakhir di sini, pemantauan memainkan peran penting. Pemantauan mungkin salah karena tidak banyak organisasi yang ingin memantau kemajuan, dan ini dianggap sebagai langkah yang dapat diabaikan. Tetapi pemantauan itu penting karena kami dapat memahami jika penelitian dan kesimpulan kami menuju ke arah yang benar.
Lihat juga artikel ini' Korelasi tidak berarti Penyebab 'yang memberikan wawasan tentang bagaimana analis bisa salah. Poin penting untuk dicatat dalam bagan ini adalah bahwa Analisis Berjalan adalah satu-satunya langkah di mana mesin bertanggung jawab dan di luar itu terserah pada manusia yang pada akhirnya akan menentukan bagaimana penelitian dilakukan.
Ada pertanyaan untuk kami? Sebutkan mereka di bagian komentar dan kami akan menghubungi Anda kembali.
c ++ fungsi sortir
Posting terkait: