ספּעשאַלאַזיישאַן שטודיום

קיין לערנען איז צו אָבסערווירן די פּראָפּערטיעס פון אַבדזשעקס אין סדר צו דערקלערן און אָפּשאַצן מעאַנינגפול באציונגען און ינטעראַקשאַנז צווישן ינדאַקייטערז פון די פּראַפּערטיז.

ספּעשאַלאַזיישאַן כולל אַבדזשעקס אַז אַנדערש אין זייער פּראָפּערטיעס און אין אַ זיכער וועג זענען אין עטלעכע שייך ינטעררילייטיד. דער באַשלוס פּראָגראַממינג טאַסקס הייבט מיט אַ לערנען פון די ונטערטעניק געגנט.

ספּעשאַלאַזיישאַן - דאָס איז אַ טייל פֿון דער עמעס וועלט, וואָס איז Infinite און כּולל ביידע וויכטיק און אַנימפּאָרטאַנט דאַטן. די פאָרשער מוזן קענען צו אַלאַקייט אַ באַטייַטיק חלק פון זיי. לעמאָשל, סאַלווינג די פּראָבלעם פון די אַנטלייַען, וועט זיין געהאלטן אַלע באַטייַטיק אינפֿאָרמאַציע וועגן די פּריוואַט לעבן פון די קליענט (צי עס איז אַ אַרבעט מיט אַ ספּאַוס, מינערווערטיק קינדער אויב דער קונה ברענגט, קליענט בילדונג, אאז"ו ו). און אין סדר צו סאָלווע אנדערע טאַסקס שייך צו באַנקינג אַקטיוויטעטן, אַזאַ דאַטן וועט זיין גאַנץ היפּש. דאַטן באַטייַט דעפּענדס אויף וואָס מיר קלייַבן ווי די ונטערטעניק געגנט.

בעשאַס דעם לערנען, איר מוזן שאַפֿן אַ פעלד מאָדעל. וויסן פון פאַרשידענע קוואלן זאָל זיין פאָרמאַליזעד. ספּעשאַלאַזיישאַן איז פאָרמאַליזעד דורך מיטל פון קיין מיטל. געלט קענען זיין זייער אַנדערש. דעם קען זיין אַ טעקסט באַשרייַבונג פון די פעלד אָדער ספּעשאַלייזד גראַפיקאַל נאָוטיישאַן. מיט די פעלד מאָדעל באשרייבט די פּראַסעסאַז אַז פאַלן אין עס, ווי געזונט ווי די דאַטן פון דעם לערנען געגנט זענען געלערנט.

דערקלערונג פון די פּראָבלעם איז אויך די באַשרייַבונג פון די סטאַטיק און דינאַמיש נאַטור פון אַבדזשעקס אַז מיר פאָרשן. באַשרייַבונג סטאַטיק נאַטור ינוואַלווז די טשאַראַקטעריסטיקס פון אַבדזשעקס און זייער פּראָפּערטיעס. אין דיסקרייבינג די דינאַמיש נאַטור קעראַקטערייזד ז נאַטור אַבדזשעקס.

די דינאַמיש נאַטור פון אַבדזשעקס איז אָפֿט דיסקרייבד צוזאַמען מיט די סטאַטיק נאַטור.

ווענ עס יז פעלד און אַרבעט אַנאַליסיס זענען קאַמביינד אין איין שריט.

די שריט פון דיטערמאַנינג און אַנאַלייזינג דאַטן רעקווירעמענץ געמאכט מאָדעלינג דאַטן required פֿאַר דאַטאַ מינינג. פֿאַר דעם לערנען די פּראָבלעמס פון פאַרשפּרייטונג פון ניצערס; אַנאַליטיקאַל טשאַראַקטעריסטיקס פון די סיסטעם; דאַטע צוטריט ישוז נייטיק פֿאַר די אַנאַליסיס.

ספּעשאַלאַזיישאַן אַנאַליזעס גרינגער און מער עפעקטיוו ווען אַ אָרגאַניזירונג האט אַ דאַטע ווערכאַוס. אָבער, ניט אַלע קאָמפּאַניעס האָבן אַזאַ אַ דאַטן ווערכאַוס. אין דעם פאַל, די מקור פון די אָריגינעל דאַטע זענען אַפּעריישאַנאַל דאַטאַבייסיז, דערמאָנען און אַרקייוו מאַטעריאַלס, אַז איז, די דאַטן פון די יגזיסטינג איז (אינפֿאָרמאַציע סיסטעמס).

מער אינפֿאָרמאַציע זאל זיין דארף פֿון די עק קעפּ פֿון פונדרויסנדיק און ינערלעך קוואלן, פאַרשידענע פּאַפּיר דאקומענטן, ווי ווויל ווי מומכע וויסן און / אָדער רעזולטאטן פון די פּאָללס.

איר מוזן אויך זיין אַווער אַז אין דעם פּראָצעס פון דאַטן צוגרייטונג ווייכווארג דעוועלאָפּערס האָבן צו באַשרייַבן ווי פיל ווי מעגלעך סיבות אַז השפּעה דעם פּראָצעס. עס קען זיין עטלעכע קאָודינג דאַטן. למשל, איינער פון די טשאַראַקטעריסטיקס פון די קליענט - האַכנאָסע מדרגה, וואָס זאל זיין Defined ווי: זייער נידעריק, נידעריק, מיטל, הויך, זייער הויך. אין דעם פאַל, עס איז נייטיק צו באַשליסן די גריידיישאַן מדרגה פון האַכנאָסע.

אין דיטערמאַנינג די רעכט סומע פון דאַטן מוזן נעמען אין חשבון די דאַטע אָרדערינג.

אין דער געשעעניש אַז זיי זענען אָרדערד, עס איז נייטיק צו וויסן צי ינקלודעד אין אַ סכום פון סיזאַנאַל / סייקליקאַל קאָמפּאָנענט דאַטן. ווען זיי זענען נישט אָרדערד, דאס הייסט, שטעלן פון געשעענישן פון די דייטאַבייס איז ניט לינגקט צו די טיימליין, דעמאָלט אין די לויף פון זאַמלונג מוזן נאָכקומען מיט די ווייַטערדיק כּללים:

1) אַ קליין נומער פון רעקאָרדס אין די דייטאַבייס קענען זיין דער גרונט פון די בריאה פון אַ ינאַדאַקוואַט מאָדעל;

2) די אַקיעראַסי פון די מאָדעל קענען זיין ימפּרוווד דורך ינקריסינג די נומער פון דאַטן;

3) אַלט דאַטן איז יקסקלודיד פון די שטעלן;

4) אַלגערידאַמז וואָס זענען געניצט צו שאַפֿן אַ מאָדעל מיט זייער גרויס דאַטאַבייסיז, זאָל קענען צו Zoom.