Studi Spésialisasi

Sagala ulikan téh nengetan sipat objék dina urutan netelakeun na evaluate hubungan bermakna jeung interaksi antara indikator sipat ieu.

Spésialisasi ngawengku objék anu béda dina sipat maranéhanana sarta dina cara nu tangtu anu di sababaraha ngahormat sasambungan. Tugas programming kaputusan dimimitian ku ulikan ngeunaan aréa matuh.

Spésialisasi - ieu téh bagian tina alam nyata, nu mangrupa wates jeung ngandung duanana data penting tur penting. panalungtik kudu bisa allocate nyangkokkeun signifikan di antarana. Contona, ngarengsekeun masalah injeuman, bakal dianggap kabeh informasi relevan ngeunaan kahirupan pribadi tina klien nu (naha aya pakasaban jeung salaki hiji, barudak leutik lamun nasabah brings, atikan klien, jsb). Sarta dina urutan pikeun ngajawab tugas sejen patali jeung kagiatan perbankan, data sapertos bakal rada penting. Data significance gumantung kana naon urang milih salaku aréa matuh.

Salila pangajaran, Anjeun kudu nyieun model domain. Pangaweruh tina sumber béda kudu formalized. Spésialisasi ieu formalized ku cara maké naon hartosna. Dana tiasa pisan béda. Ieu bisa jadi hiji pedaran téks ti domain atawa notasi grafis husus. Kalawan modél domain ngajelaskeun prosés anu lumangsung dina eta, kitu ogé data wewengkon ulikan nu ditalungtik.

Pernyataan masalah oge pedaran paripolah statik sarta dinamis objék nu urang nalungtik. Pedaran kabiasaan statik ngalibatkeun ciri objék jeung sipat maranéhanana. Dina ngajéntrékeun paripolah dinamis dicirikeun sabab objék kabiasaan.

Paripolah dinamis objék ieu mindeng digambarkeun bareng jeung kabiasaan statis.

Kadangkala domain jeung analisis tugas digabungkeun dina hiji hambalan.

Hambalan tina nangtukeun sarta analisa sarat data dijieun data modeling diperlukeun pikeun Data Pertambangan. For ieu ngabahas masalah distribusi pamaké; analitik ciri tina sistem; isu aksés data dipikabutuh pikeun analisis.

Spésialisasi nganalisa gampang jeung leuwih éféktif nalika hiji organisasi boga gudang data. Sanajan kitu, teu sakabeh pausahaan kudu sapertos gudang data. Dina hal ieu, sumber data aslina mangrupakeun basis data operasional, rujukan jeung arsip bahan, nyaeta, data ti (sistem informasi) aya anu.

Inpo leuwih bisa jadi dibutuhkeun ti huluna EC sahiji sumber éksternal sarta internal, dokumén kertas béda, kitu ogé pangaweruh spesialis jeung / atawa hasil tina jajal.

Anjeun oge kudu sadar yen dina prosés pamekar software préparasi data kudu ngajelaskeun saloba faktor mungkin yen pangaruh prosés. Meureun aya sababaraha data coding. Contona, salah sahiji ciri tina klien - Tingkat panghasilan, nu bisa dihartikeun salaku: pisan low, low, sedeng, luhur, kacida luhurna. Dina hal ieu, perlu pikeun nangtukeun tingkat gradasi panghasilan.

Dina nangtukeun jumlah katuhu data kedah tumut kana akun nyusun data.

Dina acara nu sipatna maréntahkeun, perlu uninga naha kaasup dina susunan data komponén musiman / cyclical. Nalika aranjeunna teu maréntahkeun, nyaéta susunan acara ti pangkalan data geus teu numbu ka Kala, teras dina kursus kempelan kudu sasuai jeung aturan di handap:

1) sajumlah leutik rékaman dina database tiasa ngabalukarkeun kreasi hiji modél inadequate;

2) katepatan tina model bisa ningkat ku cara ningkatkeun jumlah data;

3) data heubeul ieu kaasup ti set teh;

4) algoritma nu dipaké pikeun nyieun model mibanda basis data anu kacida gedéna, kudu bisa ngagedekeun.