Specialization mga pagtuon

Ang bisan unsang pagtuon mao sa pagtuman sa mga kabtangan sa mga butang aron sa pagpatin-aw ug pagtimbang-timbang makahuluganon nga mga relasyon ug pakig-tali sa mga indicators sa mga kabtangan.

Specialization naglakip sa mga butang nga lahi sa ilang mga kabtangan ug sa usa ka paagi mao ang sa pipila ka bahin sa usag usa. Ang desisyon programming mga buluhaton nagsugod uban sa usa ka pagtuon sa hilisgutan nga dapit.

Specialization - kini mao ang bahin sa tinuod nga kalibutan, nga mao ang walay kinutuban ug naglangkob sa duha importante ug importante nga data. tigdukiduki kinahanglan nga makahimo sa paggahin og usa ka mahinungdanon nga bahin sa kanila. Kay sa panig-ingnan, pagsulbad sa mga problema sa mga loan, nga ang tanan nga may kalabutan nga impormasyon bahin sa pribado nga kinabuhi sa kliyente (kon adunay usa ka trabaho uban sa usa ka kapikas, menor de edad nga mga anak kon sa customer nagadala, kliyente sa edukasyon, ug uban pa). Ug aron sa pagsulbad sa ubang mga buluhaton nga may kalabutan sa mga kalihokan sa banking, ang maong data nga na malig. Data kahulogan nag-agad sa kon unsa ang atong gipili ingon nga ang mga hilisgutan nga dapit.

Atol sa pagtuon, kamo kinahanglan gayud nga sa paghimo sa usa ka domain model. Kahibalo gikan sa lain-laing mga tinubdan kinahanglan nga pormal. Specialization ang pormal pinaagi sa bisan unsa nga paagi. Mga pundo mahimong lahi kaayo. Kini mahimo nga usa ka teksto nga paghulagway sa domain o sa espesyalista tan-awon nota. Uban naghulagway sa domain modelo sa mga proseso nga mahitabo sa niini, ingon man sa mga data sa dapit sa pagtuon sa mga gitun-an.

Pahayag sa problema mao usab ang paghulagway sa mga nagahunong, ug dinamikong kinaiya sa mga butang nga kita-imbestigar. Description nagahunong kinaiya naglakip sa mga kinaiya sa mga butang ug sa ilang mga kabtangan. Sa paghulagway sa dinamikong kinaiya gihulagway hinungdan kinaiya butang.

Ang dinamikong kinaiya sa mga butang sa kasagaran gihulagway uban sa nagahunong kinaiya.

Usahay domain ug tahas pagtuki sa mga hiniusa nga diha sa usa ka lakang.

Ang lakang sa pagtino ug pag-analisar sa mga kinahanglanon data nga gihimo data modelo nga gikinahanglan alang sa Data Mining. Kay niini nga pagtuon sa mga problema sa-apod-apod sa mga tiggamit; analytical kinaiya sa sistema sa; data access isyu nga gikinahanglan alang sa pagtuki.

Specialization analisar mas sayon ug mas epektibo kon ang usa ka organisasyon adunay usa ka data bodega. Apan, dili tanang mga kompanya nga adunay ingon niana sa usa ka data bodega. Sa kini nga kaso, ang tinubdan sa orihinal nga data mga operational database, paghisgot ug archive mga materyales, nga mao, ang mga data gikan sa kasamtangan nga ANG (sistema sa impormasyon).

Sa dugang nga impormasyon mahimo nga gikinahanglan gikan sa EC pangulo sa gawas ug sa sulod tinubdan, lain-laing mga dokumento nga papel, ingon man usab sa mga specialist kahibalo ug / o mga resulta sa eleksyon.

Kamo kinahanglan gayud nga usab nga nahibalo nga sa proseso sa data pagpangandam developers software nga paghulagway ingon sa daghan nga kutob sa mahimo butang nga impluwensya sa proseso. Adunay mahimo nga sa pipila ka mga coding data. Pananglitan, usa sa mga kinaiya sa mga kliyente - nga lebel nga kita, nga mahimong gihubit nga ingon sa: ubos kaayo, ubos, medium, nga hatag-as, taas kaayo. Sa kini nga kaso, kini mao ang gikinahanglan aron sa pagtino sa gradation ang-ang sa kita.

Sa pagtino sa husto nga kantidad sa data kinahanglan sa asoy sa data tulomanon.

Sa panghitabo nga sila gisugo, kini mao ang gikinahanglan aron sa paghibalo kong naglakip sa usa ka hugpong sa seasonal / balik-balik data component. Sa diha nga sila dili nagmando, ie, set sa mga panghitabo gikan sa database wala nalambigit sa talaan sa panahon, unya sa dagan sa collection kinahanglan motuman sa mosunod nga mga lagda:

1) sa usa ka gamay nga gidaghanon sa mga rekord sa database mahimo nga ang hinungdan sa paglalang sa usa ka kulang modelo;

2) ang katukma sa modelo mahimong milambo pinaagi sa pagdugang sa gidaghanon sa mga data;

3) ang panuigon nga data ang iapil gikan sa set;

4) algorithms nga gigamit sa paghimo sa usa ka modelo sa dako kaayo database, kinahanglan nga makahimo sa Zoom.