عملية النمذجة النموذجية:
في عملية النمذجة النموذجية ، من المهم البدء في رسم فرضية. يتم استلام RFP (طلب عرض) ثم يتم رسم فرضية.
كيفية استخدام الحزم في جافا
- تحديد مصدر البيانات الصحيح - هنا ، قد يعطي العميل مصدر البيانات ، وإذا لم يكن كذلك ، فعلينا البحث عن مصدر البيانات. بالنظر إلى السيناريو ، حيث نحاول تقييم من سيفوز في الانتخابات ، يتم إجراء تحليل عام للبيانات باستخدام مصادر تشمل وسائل التواصل الاجتماعي أو القنوات الإخبارية أو الرأي العام. نحتاج أيضًا إلى فهم كمية البيانات اللازمة لتحليل المشكلة. في هذه الحالة ، نبحث عادةً عن عينات كبيرة ، نظرًا لأنها قضية انتخابية. من ناحية أخرى ، إذا تم إجراء التحليل على الرعاية الصحية ، فمن الصعب أن تذهب لعدد كبير من السكان لأن هناك احتمال عدم وجود عدد كافٍ من الأشخاص للتحقق من صحة الفرضية. كما أن جودة البيانات مهمة للغاية.
- استخراج البيانات - على سبيل المثال ، إذا أخذنا عينة سكانية ، فيمكننا النظر في السمات ، مثل الدخل المرتفع ، والدخل المنخفض ، والعمر ، والسكان العاملين (خارج الموقع / في الموقع) ، والمقيمين ، والهنود غير المقيمين ، وتغطية المستشفيات ، وما إلى ذلك ، لبدء الدراسة . هنا ، قد لا نحتاج إلى الكثير من السمات للفرضية. نحن نتفهم أن السمات ، مثل الدخل المرتفع والمنخفض قد لا تكون العوامل المساهمة في تحديد من سيفوز في الانتخابات. لكن العمر يمكن أن يحدث فرقاً لأنه سيعطي إحصاءً مباشرًا لعدد الأشخاص الذين سيصوتون. في كثير من الأحيان قد نستبعد السمات الأقل استخدامًا أو ندرج سمات مفيدة. يمكن أن يحدث خطأ في كلتا الحالتين. هذا هو السبب في أن التحليلات تمثل تحديًا.
- قم بتدليك البيانات لتناسب الأداة - هذا لأنه لا يمكن لجميع الأدوات قبول جميع البيانات. تقبل بعض الأدوات بيانات CSV أو بيانات Excel فقط. يعد نقص الأدوات تحديًا.
- قم بتشغيل التحليل - يمكن إجراء هذه العملية باستخدام العديد من تقنيات التحليل.
- استخلاص النتائج - يعطي التحليل الأرقام على وجه الدقة. لكن الأمر متروك للمستخدم لاستخلاص النتائج من هذه الأرقام. على سبيل المثال ، إذا كانت تقول 10٪ أو 20٪ ، يجب أن نفهم ما تعنيه؟ هل تستمد العلاقة بين السمة أ والسمة ب؟
- تنفيذ النتائج - من المهم تنفيذ الاستنتاجات لمعرفة النتائج في الأعمال التجارية. على سبيل المثال ، يمكن استنتاج أن 'الناس يشترون المظلات في موسم الأمطار' مما قد يؤدي إلى المزيد من الأعمال. هنا ، نحتاج إلى تنفيذ الاستنتاج حيث نصنع مظلة ، متوفرة في المتاجر ، ولكن بعد ذلك يمكن أن يكون لها مشاكل إدارية. تعطي إحصاءات اللحظة نتيجة ، قد يحدث خطأ في التنفيذ.
- التقدم المرئى - الخطوة الأخيرة هنا ، تلعب المراقبة دورًا مهمًا. قد تسوء عملية المراقبة نظرًا لعدم رغبة العديد من المنظمات في مراقبة التقدم ، وتعتبر خطوة لا تذكر. لكن المراقبة مهمة حيث يمكننا فهم ما إذا كانت أبحاثنا واستنتاجاتنا تسير في الاتجاه الصحيح.
تحقق أيضا من هذه المقالة' الارتباط لا يعني السببية 'مما يعطي نظرة ثاقبة عن الكيفية التي يمكن أن يخطئ بها المحللون. من النقاط المهمة التي يجب ملاحظتها في هذا الرسم البياني أن إجراء التحليل هو الخطوة الوحيدة حيث يكون الجهاز مسؤولاً ، وبعد ذلك يعود الأمر إلى الإنسان الذي سيحدد في النهاية كيفية إجراء البحث.
لديك سؤال لنا؟ أذكرها في قسم التعليقات وسنعاود الاتصال بك.
ما هو key Error في Python
المنشورات ذات الصلة: