PembentukanSains

Kajian pengkhususan

Apa-apa kajian adalah untuk melihat ciri-ciri objek untuk menjelaskan dan menilai perhubungan yang bermakna dan interaksi antara petunjuk sifat-sifat ini.

Pengkhususan termasuk objek yang berbeza dari segi sifat-sifat mereka dan dengan cara yang tertentu dalam beberapa hal saling berkaitan. Tugas-tugas pengaturcaraan keputusan bermula dengan kajian kawasan subjek.

Pengkhususan - ini adalah sebahagian daripada dunia sebenar, yang tidak terhingga dan mengandungi kedua-dua data penting dan tidak penting. penyelidik mesti berupaya untuk memperuntukkan sebahagian besar daripada mereka. Sebagai contoh, menyelesaikan masalah pinjaman, akan dipertimbangkan semua maklumat yang relevan mengenai kehidupan peribadi pelanggan (sama ada terdapat pekerjaan dengan suami atau isteri, anak-anak kecil jika pelanggan membawa, pendidikan pelanggan, dan lain-lain). Dan untuk menyelesaikan tugas-tugas lain yang berkaitan dengan aktiviti-aktiviti perbankan, data tersebut akan menjadi agak besar. kepentingan data bergantung kepada apa yang kita pilih sebagai kawasan subjek.

Dalam kajian itu, anda mesti membuat model domain. Pengetahuan daripada sumber-sumber yang berbeza perlu rasmi. Pengkhususan dirasmikan melalui apa-apa cara. Dana boleh menjadi sangat berbeza. Ini mungkin penerangan teks bagi domain atau notasi grafik khusus. Dengan model domain menerangkan proses yang berlaku di dalamnya, serta data kawasan kajian dikaji.

Pernyataan masalah juga perihal kelakuan yang statik dan dinamik objek yang kami menyiasat. Penerangan kelakuan statik melibatkan ciri-ciri objek dan sifat-sifat mereka. Dalam menerangkan kelakuan dinamik dicirikan punca objek tingkah laku.

Tingkah laku dinamik objek sering digambarkan bersama-sama dengan tingkah laku yang statik.

Kadang-kadang domain dan analisis tugas digabungkan dalam satu langkah.

Langkah menentukan dan menganalisis keperluan data dibuat data pemodelan diperlukan untuk Data Mining. Untuk kajian ini yang masalah pengagihan pengguna; analisis ciri-ciri sistem; isu akses data yang diperlukan untuk analisis.

Pengkhususan menganalisis lebih mudah dan lebih berkesan apabila organisasi mempunyai gudang data. Walau bagaimanapun, tidak semua syarikat mempunyai apa-gudang data. Dalam kes ini, sumber data asal adalah pangkalan data operasi, bahan rujukan dan arkib, iaitu, data dari (sistem maklumat) ADALAH sedia ada.

maklumat lanjut mungkin diperlukan daripada ketua-ketua SPR sumber luaran dan dalaman, dokumen kertas yang berbeza, serta pengetahuan pakar dan / atau keputusan pilihan raya.

Anda juga perlu sedar bahawa dalam proses pemaju perisian penyediaan data perlu menerangkan sebanyak mungkin faktor yang mempengaruhi proses. Mungkin ada beberapa data coding. Sebagai contoh, salah satu ciri-ciri pelanggan - tahap pendapatan, yang boleh ditakrifkan sebagai: sangat rendah, rendah, sederhana, tinggi, sangat tinggi. Dalam kes ini, ia adalah perlu untuk menentukan tahap penggredan pendapatan.

Dalam menentukan jumlah yang tepat data mesti mengambil kira pesanan data.

Sekiranya mereka diseru, ia adalah perlu untuk mengetahui sama ada disertakan dalam satu set data komponen bermusim / kitaran. Apabila mereka tidak diperintahkan, iaitu, set peristiwa-peristiwa dari pangkalan data tidak dikaitkan dengan had masa, kemudian dalam perjalanan koleksi mesti mematuhi peraturan-peraturan berikut:

1) sebilangan kecil rekod dalam pangkalan data boleh menjadi punca penciptaan model yang tidak mencukupi;

2) ketepatan model yang boleh diperbaiki dengan meningkatkan bilangan data;

3) data lama dikecualikan daripada set;

4) algoritma yang digunakan untuk mewujudkan satu model dengan pangkalan data yang sangat besar, akan dapat untuk mengezum.

Similar articles

 

 

 

 

Trending Now

 

 

 

 

Newest

Copyright © 2018 ms.unansea.com. Theme powered by WordPress.