Područje istraživanja

Svako istraživanje sastoji se u promatranju svojstava predmeta kako bi se razjasnili i procijenili značajni odnosi i odnosi između pokazatelja tih svojstava.

Područje predmeta obuhvaća objekte koji se razlikuju po svojstvima i na neki su način u nekim aspektima međusobno povezani. Odluka problema u području programiranja započinje s proučavanjem predmetne domene.

Područje je dio stvarnog svijeta koji je beskonačan i sadrži i značajne i nebitne podatke. Istraživač mora biti u stanju izdvojiti značajan dio njih. Na primjer, rješavanje problema kredita, smatrat će se sve relevantne informacije o privatnom životu klijenta (da li je posao sa suprugom, maloljetna djeca ako kupac donosi, obrazovanje klijent, itd). A kako bi se riješio drugi zadatak koji se odnosi na bankarstvo, takvi će podaci biti potpuno nevažni. Značaj podataka ovisi o tome što odaberemo kao predmetno područje.

U procesu istraživanja potrebno je izraditi model domene. Potrebno je formalizirati znanje iz različitih izvora. Područje je formalizirano uz pomoć nekih fondova. fondovi mogu biti vrlo različiti. To može biti tekstualni opis domene ili specijaliziranog grafičkog zapisa. Uz pomoć modela domene, opisuju se procesi koji se pojavljuju u njemu, a proučavaju se i podaci ovog područja studija.

Formulacija problema također se sastoji od opisivanja statičkog i dinamičkog ponašanja predmeta koje istražujemo. Opis statičkog ponašanja podrazumijeva karakterizaciju objekata i njihovih svojstava. Pri opisivanju dinamičkog ponašanja karakteriziraju se razlozi ponašanja objekata.

Dinamičko ponašanje objekata često se opisuje uz statičko ponašanje.

Ponekad se analiza predmetnog područja i izjava problema spajaju u jednu fazu.

U fazi definiranja i analize zahtjeva podataka, modelirani su podaci potrebni za implementaciju Data Mininga. U tu svrhu pitanja distribucije korisnika - analitičke karakteristike sustava - pitanja pristupa podacima potrebnim za analizu.

Područje se analizira lakše i učinkovitije kada organizacija ima skladište podataka. Međutim, nisu svi takvi podaci pohranjeni u svim poduzećima. U tom slučaju, izvor za početne podatke su operativne baze podataka, referentni i arhivski materijali, odnosno podaci iz već postojećih informacijskih sustava (informacijskih sustava).

Još uvijek mogu biti potrebne informacije od IP menadžera, vanjskih i unutarnjih izvora, različitih dokumenata na papiru, kao i poznavanje stručnjaka i / ili rezultata ankete.

Također je potrebno znati da tijekom pripreme podataka programeri programera trebaju opisati što je moguće više faktora koji utječu na proces. Neki se podaci mogu ovdje kodirati. Na primjer, jedna od karakteristika klijenta je njezina razina prihoda koja se može definirati kao: vrlo niska, niska, srednja, visoka, vrlo visoka. U tom slučaju, morate odrediti razinu diplomiranja prihoda.

Prilikom utvrđivanja točne količine podataka treba razmotriti naručivanje podataka.

U slučaju da su naručili, potrebno je znati da li uključeni u niz sezonskih / cikličkih podacima komponenti. Kada nisu naručeni, tj. Skup događaja iz baze nije povezan s vremenskoj skali, a zatim u postupku naplate moraju biti u skladu sa sljedećim pravilima:

1) mali broj zapisa u bazi podataka može biti razlog za stvaranje neadekvatnog modela;

2) točnost modela može se poboljšati s povećanjem broja podataka;

3) zastarjeli podaci su isključeni iz skupa;

4) Algoritmi korišteni za izradu modela pomoću vrlo velikih baza podataka trebaju biti skalabilni.