പ്രാവീണ്യം പഠനങ്ങൾ

ഏതെങ്കിലും പഠനം വ്യക്തമാക്കാം ഈ ഉള്ള സൂചകങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള അർഥവത്തായ ബന്ധം ഇടപെടലുകൾ പരിശോധിക്കാൻ വസ്തുക്കളുടെ പ്രോപ്പർട്ടികൾ സാക്ഷ്യം.

സ്പെഷ്യലൈസേഷൻ അവരുടെ പ്രോപ്പർട്ടികൾ ഭിന്നത ഒരു പ്രത്യേക രീതിയിൽ അർത്ഥത്തിലും പരസ്പരം വസ്തുക്കൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. തീരുമാനം പ്രോഗ്രാമിംഗ് ജോലികൾ വിഷയം ഒരു പഠനം തുടങ്ങുന്നു.

പ്രാവീണ്യം - ഈ അനന്തമായ ആണ് പ്രധാനവും അപ്രധാന രണ്ട് ഡാറ്റ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന യഥാർത്ഥ ലോകത്തിന്റെ ഭാഗമാണ്. ഗവേഷകൻ അവരിൽ ഒരു ഭാഗം അനുവദിക്കാൻ കഴിയില്ല ആയിരിക്കണം. ഉദാഹരണത്തിന്, വായ്പയുടെ പ്രശ്നത്തിൽ, (, ചെറിയ കുട്ടികൾ ഉപഭോക്തൃ നൽകുകയാണെങ്കിൽ അത് ക്ലയന്റ് വിദ്യാഭ്യാസം, തുടങ്ങിയ ഒരു ഇണ ഒരു ജോലി ഇല്ല എന്ന്) പരിഗണിക്കും ക്ലയന്റ് സ്വകാര്യ ജീവിതത്തെക്കുറിച്ച് എല്ലാ പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ. ബാങ്കിങ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ ബന്ധപ്പെട്ട മറ്റ് ജോലികൾ പരിഹരിക്കാൻ വേണ്ടി, അത്തരം ഡാറ്റ വളരെ ഗണ്യമായ ചെയ്യും. ഡാറ്റ പ്രാധാന്യം നാം വിഷയം പ്രദേശം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

പഠനം, ഒരു ഡൊമെയ്ൻ മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കണം. ഉറവിടം അറിവ് സോവ്യറ്റ് വേണം. സ്പെഷ്യലൈസേഷൻ ഏതെങ്കിലും മുഖാന്തരം സോവ്യറ്റ് ആണ് മാർഗങ്ങൾ. ഫണ്ട് വളരെ വ്യത്യസ്തമായ കഴിയും. ഈ ഡൊമെയ്ൻ അല്ലെങ്കിൽ പ്രത്യേക ഗ്രാഫിക്കൽ നൊട്ടേഷനിലോ ഒരു ടെക്സ്റ്റ് വിവരണം ആയിരിക്കാം. ഡൊമെയ്ൻ മോഡൽ കൂടി അതിൽ സംഭവിക്കുന്ന പഠനം പ്രദേശത്തെ ഡാറ്റ പ്രക്രിയകൾ, അതുപോലെ പഠന വിധേയമാക്കുന്നു വിവരിക്കുന്നു.

പ്രശ്നം പ്രസ്താവന ഞങ്ങൾ അന്വേഷണം ആ വസ്തുക്കളുടെ സ്റ്റാറ്റിക് ഡൈനമിക് സ്വഭാവം വിവരണം ആണ്. വിവരണം സ്റ്റാറ്റിക് സ്വഭാവം വസ്തുക്കൾ അവരുടെ ഉള്ള പ്രത്യേകതകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഡൈനാമിക് സ്വഭാവം വിവരിക്കുന്ന ൽ കാരണങ്ങൾ പെരുമാറ്റം വസ്തുക്കൾ സ്വഭാവത്തിന്.

വസ്തുക്കളുടെ ഡൈനാമിക് സ്വഭാവം പലപ്പോഴും സ്റ്റാറ്റിക് പെരുമാറ്റത്തിലും ഒന്നിച്ചു വിവരിക്കുന്നത്.

ചിലപ്പോൾ ഡൊമെയ്ൻ ടാസ്ക് വിശകലനം ഒറ്റയടിക്ക് സംയോജിപ്പിച്ചു.

ഡാറ്റ ആവശ്യകതകൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നതിൽ വിശകലനം ഘട്ടം ഡാറ്റ മൈനിംഗ് ആവശ്യമായ മോഡലിങ് ഡാറ്റ ചെയ്തു. ഈ പഠനത്തിനായുള്ള ഉപയോക്താക്കളുടെ വിതരണം പ്രശ്നങ്ങൾ; അനലിറ്റിക്കൽ സിസ്റ്റം പ്രത്യേകതകൾ; വിശകലനം ആവശ്യമായ ഡാറ്റ ആക്സസ് പ്രശ്നങ്ങൾ.

പ്രാവീണ്യം ഒരു സംഘടന ഉണ്ട് വരുമ്പോൾ എളുപ്പവും കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ വിശകലനം ഒരു ഡാറ്റ വെയർഹൗസ്. എന്നാൽ, എല്ലാ കമ്പനികളും അത്തരം ഒരു ഡാറ്റ വെയർഹൗസ് ഇല്ല. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉറവിടം പ്രവർത്തന ഡാറ്റാബേസും റഫറൻസ് ആർക്കൈവ് വസ്തുക്കൾ ഉണ്ട്, നിലവിലുള്ള നിന്ന് ഡാറ്റ (ഇൻഫർമേഷൻ സിസ്റ്റം) ആണ്.

കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ ബാഹ്യ, ആന്തരിക സ്രോതസ്സുകൾ കമ്മീഷൻ തല, വ്യത്യസ്ത പേപ്പർ പ്രമാണങ്ങൾ, അതുപോലെ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് അറിവും / അല്ലെങ്കിൽ തെരഞ്ഞെടുപ്പ് ഫലങ്ങൾ നിന്ന് ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം.

നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ ഒരുക്കം സോഫ്റ്റ്വെയർ പ്രക്രിയയിൽ ഡെവലപ്പർമാർ പ്രക്രിയ സ്വാധീനിക്കുന്ന സാധ്യത ഘടകങ്ങൾ പോലെ വിവരിക്കാൻ നിങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കണം, വേണം. ചില കോഡിങ് ഡാറ്റ ഉണ്ടായിരിക്കാം. വളരെ കുറഞ്ഞ കുറഞ്ഞ, ഇടത്തരം, ഉയർന്ന, വളരെ ഉയർന്ന: നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നത് ചെയ്തേക്കാവുന്ന വരുമാനം, -, ക്ലയന്റ് സ്വഭാവ ഒരു ഉദാഹരണത്തിന്. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, അത് വരുമാനം നിലവാരം നില നിർണ്ണയിക്കാൻ അത്യാവശ്യമാണ്.

ഡാറ്റ വലത് നിർണ്ണയിക്കുന്നതിൽ അക്കൗണ്ടിലേക്ക് ഡാറ്റ ക്രമീകരിക്കൽ എടുക്കണം.

അവർ കൽപിക്കപ്പെടുന്ന സാഹചര്യത്തിൽ, അത് ചാക്രികമായി സീസൺ / ഘടകം ഡാറ്റ ഒരു കൂട്ടം ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട് എന്ന് മനസിലാക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. അവർ ഓർഡർ ചെയ്യുമ്പോൾ അല്ല, അതായത്, ഡേറ്റാബേസ് സംഭവങ്ങളുടെ സെറ്റ് ടൈംലൈൻ ലിങ്ക് ചെയ്തിട്ടില്ല, പിന്നെ ശേഖരം വഴിത്താരകളിൽ താഴെ നയങ്ങൾ പാലിക്കുന്നില്ല വേണം:

1) ഡാറ്റാബേസ് റെക്കോർഡുകളുടെ ഒരു ചെറിയ എണ്ണം ഒരു അപര്യാപ്തവും മോഡൽ സൃഷ്ടി മാർഗത്തിൽ കഴിയും;

2) മോഡൽ കൃത്യത ഡാറ്റ എണ്ണം വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും;

3) പഴയ ഡാറ്റ സെറ്റിൽ നിന്നും ഒഴിവാക്കിയിരിക്കുന്നു;

4) വളരെ വലിയ ഡേറ്റാബെയിസിനു് ഒരു മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ആൽഗരിതങ്ങൾ സൂം കഴിയണം.