ప్రత్యేకత అధ్యయనాలు

ఏదైనా అధ్యయనం స్పష్టం మరియు ఈ లక్షణాలు సూచికలను మధ్య అర్థవంతమైన సంబంధాలు మరియు పరస్పర మదింపు చేయడానికి వస్తువులు యొక్క లక్షణాలు పరిశీలించడానికి ఉంది.

ప్రత్యేకత వారి లక్షణాలు మరియు ఒక నిర్దిష్ట మార్గంలో వ్యత్యాసంగా లోలోపల కొన్ని అంశాలలో వస్తువులు ఉన్నాయి. నిర్ణయం ప్రోగ్రామింగ్ పనులు విషయం ఒక అధ్యయనం ప్రారంభమవుతుంది.

ప్రత్యేకత - ఈ అనంతంగా ఉంటుంది మరియు ముఖ్యమైన మరియు అప్రధానంగా డేటా రెండు కలిగి నిజమైన ప్రపంచం భాగం. పరిశోధకుడు వారిని గణనీయమైన భాగం కేటాయించాలని ఉండాలి. (కస్టమర్ తెస్తుంది ఉంటే మైనర్ పిల్లలు, క్లయింట్ విద్య, మొదలైనవి ఒక భర్త ఉద్యోగం ఉంది లేదో) ఉదాహరణకు, రుణ సమస్య పరిష్కార, క్లయింట్ యొక్క వ్యక్తిగత జీవితం గురించి అన్ని సంబంధిత సమాచారం పరిగణించబడుతుంది. బ్యాంకింగ్ కార్యకలాపాలు సంబంధించిన ఇతర పనులు పరిష్కరించడానికి క్రమంలో, అటువంటి డేటాను గణనీయంగానే ఉంటుంది. డేటా ప్రాముఖ్యత మేము విషయం ప్రాంతంగా ఎంచుకున్న ఆధారపడి ఉంటుంది.

అధ్యయనం సమయంలో, మీరు ఒక డొమైన్ నమూనా సృష్టించాలి. వివిధ మూలాల నుండి నాలెడ్జ్ సూత్రబద్ధ చేయాలి. ప్రత్యేకత ఏ ద్వార ద్వారా అధికారికంగా ఉంది అంటే. ఫండ్స్ చాలా భిన్నంగా ఉంటుంది. ఈ డొమైన్ లేదా ప్రత్యేక గ్రాఫికల్ సంజ్ఞామానం ఒక టెక్స్ట్ వివరణ కావచ్చు. డొమైన్ నమూనా సంభవించే ప్రక్రియలు, అలాగే అధ్యయనం ప్రాంతంలో డేటా వివరిస్తుంది తో అధ్యయనం చేస్తారు.

సమస్య యొక్క ప్రకటన కూడా మేము దర్యాప్తు వస్తువులను స్టాటిక్ మరియు డైనమిక్ ప్రవర్తన యొక్క వర్ణన ఉంది. వివరణ స్టాటిక్ ప్రవర్తనను వస్తువులు మరియు వాటి లక్షణాలు లక్షణాలు ఉంటుంది. వివరించడంలో డైనమిక్ ప్రవర్తన కారణాలు ప్రవర్తనను వస్తువులు వర్ణించవచ్చు.

వస్తువుల డైనమిక్ ప్రవర్తన తరచుగా స్టాటిక్ ప్రవర్తన కలిసి వివరించబడింది.

కొన్నిసార్లు డొమైన్ మరియు పని విశ్లేషణ ఒక దశలో కలుపుతారు.

నిర్ణయించడానికి మరియు డేటా మైనింగ్ కోసం అవసరం మోడలింగ్ డేటా తయారు సమాచార అవసరాలను విశ్లేషించడం దశ. ఈ అధ్యయనంలో వినియోగదారుల పంపిణీ సమస్యలకు; విశ్లేషణాత్మక వ్యవస్థ లక్షణాలు; విశ్లేషణ కోసం అవసరమైన డేటా యాక్సెస్ సమస్యలు.

ఒక సంస్థ కలిగి ఉన్నప్పుడు ప్రత్యేకత సులభంగా మరియు మరింత సమర్థవంతమైన విశ్లేషిస్తుంది ఒక దత్తాంశ గిడ్డంగి. అయినప్పటికీ, అన్ని సంస్థల అటువంటి సమాచార గిడ్డంగి కలిగి. ఈ సందర్భంలో, అసలు మూల డేటా కార్యాచరణ డేటాబేస్, సూచన మరియు ఆర్కైవ్ పదార్థాలు ఇప్పటికే IS (సమాచార వ్యవస్థలు) నుండి డేటాను ఉంటాయి, అంటే,.

మరింత సమాచారం బాహ్య మరియు అంతర్గత మూలాలు, వివిధ కాగితం పత్రాలు, అలాగే ప్రత్యేక జ్ఞానం మరియు / లేదా పోల్స్ ఫలితాల EC తలలు నుండి అవసరమవుతాయి.

మీరు కూడా డేటా తయారీ సాఫ్ట్వేర్ డెవలపర్లు ప్రక్రియలో ప్రక్రియను ప్రభావితం వీలైన అంశాలను అంత వివరించడానికి కలిగి తెలుసుకోండి ఉండాలి. కొన్ని కోడింగ్ డేటా ఉండవచ్చు. ఉదాహరణకు, క్లయింట్ యొక్క లక్షణాలు ఒకటి - నిర్వచించవచ్చు ఉండవచ్చు ఆదాయ స్థాయి: చాలా తక్కువ తక్కువ, మధ్య, అధిక, చాలా ఎక్కువగా. ఈ సందర్భంలో, అది ఆదాయం యొక్క క్రమము స్థాయిని గుర్తించేందుకు అవసరం.

డేటా కుడి మొత్తం గుర్తించడంలో డేటా ఆర్దరింగ్ ఖాతాలోకి తీసుకోవాలి.

వారు ఆదేశించారు అయిన సందర్భంలో, అది కాలానుగుణ / చక్రీయ భాగం డేటా సమితి చేర్చారు లేదో తెలుసు అవసరం. వారు ఆదేశించారు లేనపుడు, అంటే, డేటాబేస్ నుండి సంఘటనలను సెట్ ఆపై సేకరణ చేసేప్పుడు, కాలక్రమం లింక్ లేదు క్రింది నిబంధనలను పాటించాలి ఉంది:

1) డేటాబేస్ లో రికార్డులను చిన్న సంఖ్య ఒక సరిపోని నమూనా యొక్క సృష్టి యొక్క కారణం కావచ్చు;

2) మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వం డేటా సంఖ్యను పెంచడం ద్వారా అభివృద్ధి చేయవచ్చు;

3) పాత డేటా సమితి నుండి మినహాయించడం;

4) చాలా పెద్ద డేటాబేస్ తో ఒక నమూనా సృష్టించడానికి ఉపయోగిస్తారు అల్గోరిథంలు జూమ్ ఉండాలి.