विशेषज्ञता पढ़ाई

किसी भी अध्ययन के क्रम को स्पष्ट और इन गुणों का संकेतक के बीच सार्थक संबंधों और बातचीत का मूल्यांकन करने में वस्तुओं के गुणों का पालन करने के लिए है।

विशेषज्ञता वस्तुओं है कि उनके गुणों में और एक निश्चित तरीके से अलग कुछ अंतर्संबंध मामलों में शामिल हैं। निर्णय प्रोग्रामिंग कार्यों विषय क्षेत्र के एक अध्ययन के साथ शुरू होता है।

विशेषज्ञता - यह असली दुनिया है, जो अनंत है और दोनों महत्वपूर्ण और महत्वहीन डेटा होता है का हिस्सा है। शोधकर्ता उनमें से एक महत्वपूर्ण भाग के आवंटन के लिए सक्षम होना चाहिए। (, छोटे बच्चों, तो ग्राहक लाता है, ग्राहक शिक्षा आदि एक पति या पत्नी के साथ एक नौकरी है या नहीं) उदाहरण के लिए, ऋण की समस्या को हल करने के लिए, ग्राहक के निजी जीवन के बारे में सभी प्रासंगिक जानकारी विचार किया जाएगा। और बैंकिंग गतिविधियों से संबंधित अन्य कार्यों को हल करने के क्रम में, इस तरह के डेटा काफी पर्याप्त होगा। डाटा महत्व क्या हम विषय क्षेत्र के रूप में चुन पर निर्भर करता है।

अध्ययन के दौरान, आप एक डोमेन मॉडल बनाना होगा। विभिन्न स्रोतों से ज्ञान औपचारिक रूप दिया जाना चाहिए। विशेषज्ञता किसी भी के माध्यम से औपचारिक रूप दिया गया है इसका मतलब है। फंड बहुत अलग हो सकता है। इस डोमेन या विशेष चित्रमय संकेतन का एक पाठ वर्णन हो सकता है। साथ डोमेन मॉडल प्रक्रियाओं है कि यह में होते हैं, साथ ही अध्ययन क्षेत्र की डेटा का वर्णन करता है अध्ययन किया जाता है।

समस्या का विवरण भी वस्तुओं है कि हम जांच के स्थिर और गतिशील व्यवहार का वर्णन है। विवरण स्थिर व्यवहार वस्तुओं और उनके गुणों की विशेषताओं में शामिल है। का वर्णन करते हुए गतिशील व्यवहार का कारण बनता है विशेषता व्यवहार वस्तुओं।

वस्तुओं के गतिशील व्यवहार अक्सर स्थिर व्यवहार के साथ एक साथ वर्णन किया गया है।

कभी कभी डोमेन और कार्य विश्लेषण एक कदम में जोड़ा जाता है।

निर्धारित करने और मॉडलिंग डाटा माइनिंग के लिए आवश्यक डेटा बनाया डेटा आवश्यकताओं का विश्लेषण करने के कदम। इस अध्ययन उपयोगकर्ताओं के वितरण की समस्याओं के लिए; विश्लेषणात्मक प्रणाली की विशेषताओं; विश्लेषण के लिए आवश्यक डेटा का उपयोग मुद्दों।

विशेषज्ञता आसान और अधिक प्रभावी विश्लेषण करती है जब किसी संगठन है एक डेटा गोदाम। हालांकि, सभी कंपनियों को इस तरह के एक डेटा गोदाम है। इस मामले में, मूल आंकड़ों का स्रोत परिचालन डेटाबेस, संदर्भ और संग्रह सामग्री, कि है, विद्यमान है (सूचना प्रणाली) से डेटा कर रहे हैं।

अधिक जानकारी बाह्य और आंतरिक स्रोतों, अलग कागजी दस्तावेजों, साथ ही विशेषज्ञ ज्ञान और / या चुनाव के परिणामों की चुनाव आयोग सिर से जरूरत हो सकती है।

आप यह भी ध्यान रखें डेटा तैयारी सॉफ्टवेयर डेवलपर्स की प्रक्रिया में संभव कारक है कि प्रक्रिया को प्रभावित जितना वर्णन करने के लिए है कि होना चाहिए। वहाँ कुछ कोडिंग डेटा हो सकता है। उदाहरण के लिए, ग्राहक की विशेषताओं में से एक - आय के स्तर है, जो के रूप में परिभाषित किया जा सकता है: बहुत, कम कम, मध्यम, उच्च, बहुत अधिक। इस मामले में, यह आय के उन्नयन के स्तर का निर्धारण करने के लिए आवश्यक है।

डेटा की सही मात्रा का निर्धारण करने में खाते में डेटा आदेश लेना चाहिए।

घटना में है कि वे आदेश दिया जाता है, वहां जानना आवश्यक है कि मौसमी / चक्रीय घटक डेटा का एक सेट में शामिल आवश्यक है। जब वे आदेश दिया नहीं कर रहे हैं, यानी, डेटाबेस से घटनाओं के सेट तो संग्रह के पाठ्यक्रम में समय से जुड़ा हुआ नहीं है, निम्नलिखित नियमों का पालन करना चाहिए:

1) डेटाबेस में रिकॉर्ड की एक छोटी संख्या एक अपर्याप्त मॉडल के निर्माण का कारण हो सकता है;

2) मॉडल की सटीकता डेटा की संख्या में वृद्धि से सुधार किया जा सकता;

3) पुराने डेटा सेट से बाहर रखा गया है;

4) एल्गोरिदम कि बहुत बड़ी डेटाबेस के साथ एक मॉडल बनाने के लिए उपयोग किया जाता है, ज़ूम करने के लिए सक्षम होना चाहिए।