ສາລະບານ[ເຊື່ອງ][ສະແດງ]
ພວກເຮົາຖືກອ້ອມຮອບໄປດ້ວຍຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງນັບມື້ນັບມີຄວາມສໍາຄັນຫຼາຍຂຶ້ນ. ການພົວພັນຂອງພວກເຮົາກັບສະພາບແວດລ້ອມຫຼາຍຂຶ້ນນັບມື້ນັບຫຼາຍຂື້ນໂດຍຮູບແບບຂໍ້ມູນຕ່າງໆ, ລວມທັງການໃຊ້ອິນເຕີເນັດຂອງພວກເຮົາ, ການຊື້ລົດຍົນ, ຂ່າວສານທີ່ພວກເຮົາເບິ່ງ, ແລະສິ່ງອື່ນໆຫຼາຍຢ່າງ.
ພວກເຮົາຈະກໍານົດຂໍ້ມູນປະລິມານໃນບົດຄວາມນີ້, ໃຫ້ຕົວຢ່າງຂອງຂໍ້ມູນປະລິມານ, ປຶກສາຫາລືວິທີການຄຸນນະພາບແລະຂໍ້ມູນປະລິມານແຕກຕ່າງກັນ, ແລະມີຫຼາຍຫຼາຍ.
ແຕ່ໃຫ້ທໍາອິດເອົາບາດກ້າວກັບຄືນໄປບ່ອນ.
ທຸກໆມື້, ຂໍ້ມູນ 2.5 quintillion bytes - ລວມທັງຜົນການທົດສອບ, ຄະແນນຄວາມພໍໃຈຂອງລູກຄ້າ, ແລະ tweets - ແມ່ນຜະລິດ. ແຕ່ບໍ່ແມ່ນທຸກໆຂໍ້ມູນຖືກສ້າງຂື້ນເທົ່າທຽມກັນ.
ການສໍາຫຼວດທີ່ຂໍໃຫ້ເຈົ້າຈັດລໍາດັບການບໍລິການ, ເມນູ, ສະພາບແວດລ້ອມ, ແລະລາຄາໃນລະດັບ 1 ຫາ 10 ຜະລິດຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນກ່ວາການສໍາພາດທີ່ຂໍໃຫ້ເຈົ້າອະທິບາຍປະສົບການອາຫານຂອງເຈົ້າ.
ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນສໍາລັບນັກວິເຄາະທີ່ເຮັດວຽກກັບຊຸດຂໍ້ມູນເລື້ອຍໆເພື່ອຈໍາແນກລະຫວ່າງຮູບແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງຂໍ້ມູນແລະເຂົ້າໃຈວ່າແຕ່ລະຄົນສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ການສຶກສາຂອງທ່ານໄດ້ແນວໃດ.
ຂະບວນການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນເລື້ອຍໆເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຄໍາຖາມສະເພາະທີ່ເຈົ້າພະຍາຍາມຕອບ, ເຊັ່ນ:
- ປະຊາກອນມີຜົນກະທົບແນວໃດຕໍ່ພຶດຕິກໍາຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ?
- ຜູ້ຊົມໂດຍສະເພາະຈະຕອບສະຫນອງຕໍ່ການປ່ຽນແປງໃນຜະລິດຕະພັນຫຼືການບໍລິການບໍ?
- ການຂັດຂວາງການປະຕິບັດງານສາມາດຖືກລົບລ້າງເພື່ອເພີ່ມປະສິດຕິພາບໄດ້ແນວໃດ?
ທ່ານຈະຕ້ອງລວບລວມແລະປະເມີນຂໍ້ມູນປະລິມານ, ຂຶ້ນກັບລັກສະນະຂອງວິຊາ, ງົບປະມານ, ເວລາ, ແລະຊັບພະຍາກອນທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້. ຂ້ອຍຄິດວ່າເຈົ້າເຂົ້າໃຈ, ບໍ່ແມ່ນບໍ?
ໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນດຽວນີ້.
ຂໍ້ມູນປະລິມານແມ່ນຫຍັງ?
ການເກັບກໍາຂໍ້ມູນໃດໆທີ່ສາມາດກໍານົດແລະປະເມີນປະລິມານແມ່ນຖືວ່າເປັນຂໍ້ມູນປະລິມານ.
ຂໍ້ມູນປະເພດດຽວທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້ຕາມຈຸດປະສົງແມ່ນຂໍ້ມູນປະລິມານ, ເຮັດໃຫ້ມັນມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງທີ່ສຸດ. ປະເພດຂໍ້ມູນ ສໍາລັບການນໍາໃຊ້ໃນທັງຄະນິດສາດແລະສະຖິຕິ.
ມັນຖືກເອີ້ນວ່າມູນຄ່າຂອງຂໍ້ມູນໃນເວລາທີ່ມັນສະແດງອອກເປັນຈໍານວນຫຼືຕົວເລກ, ໂດຍແຕ່ລະຊຸດຂໍ້ມູນມີຄ່າຕົວເລກສະເພາະທີ່ຖືກກໍານົດໃຫ້ມັນ.
ຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້ທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້ໃນການຄິດໄລ່ສະຖິຕິແລະການຄິດໄລ່ໂດຍອີງໃສ່ເລກເລກແມ່ນຖືວ່າເປັນຂໍ້ມູນປະເພດນີ້ນັບຕັ້ງແຕ່ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນການຕັດສິນໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ.
ມີຈໍານວນເທົ່າໃດ, ເລື້ອຍໆ, ແລະຈໍານວນຕົວຢ່າງຂອງການສອບຖາມທີ່ມັນສາມາດຕອບໄດ້. ວິທີການທາງຄະນິດສາດສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອກວດສອບແລະປະເມີນຂໍ້ມູນນີ້ໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ.
ຂໍ້ມູນປະລິມານເຊັ່ນ: ເວລາ, ຄວາມສູງ, ນ້ຳໜັກ, ລາຄາ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ຜົນກຳໄລ, ອຸນຫະພູມ, ແລະໄລຍະຫ່າງແມ່ນສິ່ງທີ່ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນປົກກະຕິເຮັດວຽກກັບ.
ມັນສາມາດສະແດງອອກເປັນເປີເຊັນ, ຕົວເລກ, ເວລາໂຫຼດຫນ້າ, ຫຼືຕົວຊີ້ບອກອື່ນໆໃນຂົງເຂດການຄຸ້ມຄອງຜະລິດຕະພັນ, ການອອກແບບປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້, ຫຼືວິສະວະກໍາຊອບແວ.
ຈໍານວນຄົນທີ່ຊື້ສິນຄ້າທີ່ແນ່ນອນແມ່ນຕົວຢ່າງຂອງຂໍ້ມູນປະລິມານໃນສະພາບການຂອງການຊື້. ຂໍ້ມູນດ້ານຄຸນນະພາບກ່ຽວກັບລົດສາມາດລວມເຖິງຈໍານວນຂອງແຮງມ້າທີ່ມັນມີ.
ປະເພດຂອງຂໍ້ມູນປະລິມານແມ່ນຫຍັງ?
ຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດໄດ້ຮັບການປະລິມານໄດ້ຖືກເອີ້ນວ່າເປັນຂໍ້ມູນປະລິມານ, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ວິທີການຂໍ້ມູນທີ່ມີປະລິມານແຕກຕ່າງກັນຂຶ້ນກັບການຈັດລຽງຂອງການເກັບກໍາຂໍ້ມູນຢູ່ໃນມື. ຂໍ້ມູນປະລິມານສາມາດແບ່ງອອກເປັນສອງກຸ່ມພື້ນຖານ: ແຍກກັນແລະຕໍ່ເນື່ອງ. ການປ່ຽນແປງຕົ້ນຕໍລະຫວ່າງສອງແມ່ນດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:
ຂໍ້ມູນແຍກ
ຂໍ້ມູນປະລິມານທີ່ແຕກຕ່າງກັນສາມາດມີພຽງແຕ່ລະດັບສະເພາະຂອງຄ່າຕົວເລກ. ຄ່າເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ສາມາດຖືກທໍາລາຍໄດ້ນັບຕັ້ງແຕ່ພວກມັນຖືກແກ້ໄຂ.
ເມື່ອໃດກໍ່ຕາມຖືກນັບ, ຂໍ້ມູນແຍກແມ່ນໄດ້ຮັບ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ເດັກນ້ອຍສາມຄົນຂອງບຸກຄົນ, ຈະເປັນຕົວຢ່າງຂອງຂໍ້ມູນແຍກຕ່າງຫາກ.
ຈໍານວນເດັກນ້ອຍຖືກກໍານົດ; ຕົວຢ່າງ, ພວກເຂົາບໍ່ສາມາດມີລູກໄດ້ 3.2 ຄົນ.
ຈໍານວນຜູ້ມາຢ້ຽມຢາມເວັບໄຊທ໌ຂອງທ່ານແມ່ນຕົວຢ່າງອື່ນຂອງຂໍ້ມູນຕົວເລກທີ່ບໍ່ຊ້ໍາກັນ; ທ່ານສາມາດໄດ້ຮັບ 150 ການຢ້ຽມຢາມຕໍ່ມື້, ແຕ່ບໍ່ແມ່ນ 150.6. ຕາຕະລາງທົ່ວໄປທີ່ສຸດທີ່ໃຊ້ເພື່ອສະແດງຂໍ້ມູນແຍກແມ່ນແຜນຜັງວົງກົມ, ແຜນຜັງແຖບ, ແລະຕາຕະລາງຕົວເລກ.
ຂໍ້ມູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ
ໃນທາງກັບກັນ, ຂໍ້ມູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງສາມາດແບ່ງອອກເປັນອົງປະກອບຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າ. ຄວາມຍາວຂອງສາຍໜຶ່ງເປັນຊັງຕີແມັດ ຫຼື ອຸນຫະພູມໃນອົງສາເຊນຊຽສ ແມ່ນຕົວຢ່າງຂອງຂໍ້ມູນປະລິມານປະເພດນີ້ XNUMX ຕົວຢ່າງທີ່ສາມາດສະແດງໄດ້ໃນລະດັບວັດແທກ.
ໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວ, ຂໍ້ມູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງບໍ່ໄດ້ຖືກຈໍາກັດກັບຄ່າຄົງທີ່; ມັນສາມາດເອົາມູນຄ່າໃດໆ. ຂໍ້ມູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຍັງສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້ຕາມເວລາ; ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ອຸນຫະພູມຂອງຫ້ອງຈະມີການປ່ຽນແປງໃນລະຫວ່າງມື້.
ເສັ້ນກຣາບໂດຍປົກກະຕິແມ່ນໃຊ້ເພື່ອສະແດງຂໍ້ມູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ຂໍ້ມູນປະລິມານ Vs ຂໍ້ມູນຄຸນນະພາບ
ພວກເຮົາສາມາດເຫັນໄດ້ວ່າຂໍ້ມູນປະລິມານສາມາດວັດແທກໄດ້. ມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບຈໍານວນ, ມູນຄ່າ, ແລະຕົວເລກ. ຂໍ້ມູນປະເພດນີ້ສາມາດລະບຸໄດ້ເປັນຕົວເລກ (ເຊັ່ນ: ຈຳນວນ, ໄລຍະເວລາ, ຄວາມຍາວ, ລາຄາ, ຫຼືຂະໜາດ).
ຂໍ້ມູນປະລິມານມີຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຫຼາຍແລະຖືກເຫັນວ່າບໍ່ມີຄວາມລໍາອຽງແລະເຊື່ອຖືໄດ້ເພາະວ່າມັນຖືກຜະລິດໂດຍຜ່ານສະຖິຕິ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມີຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນອີກປະເພດຫນຶ່ງ. ໂດຍສະເພາະ, ຂໍ້ມູນຄຸນນະພາບ.
ຂໍ້ມູນນີ້ແມ່ນການອະທິບາຍຕົ້ນຕໍໃນລັກສະນະ. ໃນກໍລະນີຫຼາຍທີ່ສຸດ, ມັນບໍ່ສາມາດວັດແທກໄດ້ໂດຍກົງແຕ່ສາມາດຮຽນຮູ້ໄດ້ໂດຍການສັງເກດ. ຄຳຄຸນນາມ ແລະຄຳອະທິບາຍອື່ນໆແມ່ນໃຊ້ເພື່ອອະທິບາຍລັກສະນະ, ສີ, ໂຄງສ້າງ ແລະຄຸນສົມບັດອື່ນໆໃນຂໍ້ມູນຄຸນນະພາບ.
ຕົວຢ່າງ, ເຈົ້າສາມາດໂຕ້ຖຽງວ່າຫ້ອງຫນຶ່ງແມ່ນສະຫວ່າງກວ່າຫ້ອງອື່ນ.
ຂໍ້ມູນນັ້ນມີຄຸນນະພາບ. ເພື່ອວັດແທກຄວາມສະຫວ່າງໃນຫ້ອງຢ່າງແທ້ຈິງແລະກໍານົດເປັນຕົວເລກ, ທ່ານຍັງສາມາດນໍາໃຊ້ອຸປະກອນວິທະຍາສາດແລະອຸປະກອນ (ເຊັ່ນ: ເຄື່ອງວັດແທກແສງສະຫວ່າງ). ທ່ານໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນປະລິມານໂດຍການເຮັດມັນ.
5 ວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການເກັບກຳຂໍ້ມູນປະລິມານ
1. ການເກັບຕົວຢ່າງຄວາມເປັນໄປໄດ້
ເຕັກນິກການເກັບຕົວຢ່າງທີ່ຊັດເຈນທີ່ເຮັດໃຫ້ການນໍາໃຊ້ບາງປະເພດຂອງການຄັດເລືອກແບບສຸ່ມແລະເຮັດໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດຮ້ອງຂໍຄວາມເປັນໄປໄດ້ໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ລວບລວມຈາກຜູ້ຊົມທີ່ມີຈຸດປະສົງ.
ການເກັບຕົວຢ່າງຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ມີໂອກາດເກັບກໍາຂໍ້ມູນຈາກບຸກຄົນທົ່ວໄປຂອງກຸ່ມທີ່ເຂົາເຈົ້າສົນໃຈໃນການສືບສວນ, ເຊິ່ງເປັນລັກສະນະທີ່ດີທີ່ສຸດອັນຫນຶ່ງຂອງມັນ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ຂໍ້ມູນໄດ້ຖືກດຶງອອກມາແບບສຸ່ມຈາກຕົວຢ່າງທີ່ເລືອກ, ເຊິ່ງກໍາຈັດໂອກາດຂອງຄວາມບໍ່ລໍາອຽງຂອງຕົວຢ່າງ.
ສໍາລັບການເກັບຕົວຢ່າງຄວາມເປັນໄປໄດ້, ມີສາມປະເພດຕົ້ນຕໍ.
- ການເກັບຕົວຢ່າງແບບສຸ່ມແບບງ່າຍໆ: ປະຊາກອນທີ່ຕັ້ງໃຈໄດ້ຖືກເລືອກເລື້ອຍໆເພື່ອເປັນຕົວແທນໃນຕົວຢ່າງ.
- ການເກັບຕົວຢ່າງແບບສຸ່ມທີ່ເປັນລະບົບ: ສະມາຊິກຂອງປະຊາກອນທີ່ຕ້ອງການຈະເປັນຕົວແທນຢູ່ໃນຕົວຢ່າງ, ແຕ່ວ່າພຽງແຕ່ຫນ່ວຍທໍາອິດຖືກເລືອກແບບສຸ່ມ; ຫນ່ວຍງານອື່ນໆໄດ້ຖືກເລືອກຄືກັບວ່າຫນຶ່ງໃນສິບຄົນໃນບັນຊີລາຍຊື່.
- ການເກັບຕົວຢ່າງແບບສຸ່ມ stratified: ໃນຂະນະທີ່ສ້າງຕົວຢ່າງ, ອະນຸຍາດໃຫ້ເລືອກແຕ່ລະຫນ່ວຍຈາກຊຸດຍ່ອຍສະເພາະຂອງຜູ້ຊົມທີ່ມີຈຸດປະສົງ. ມັນເປັນປະໂຫຍດໃນເວລາທີ່ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ເລືອກກ່ຽວກັບການລວມເອົາບາງກຸ່ມຄົນໃນຕົວຢ່າງເຊັ່ນພຽງແຕ່ຜູ້ຈັດການຫຼືຜູ້ບໍລິຫານ, ຄົນທີ່ເຮັດວຽກໃນອຸດສາຫະກໍາໃດຫນຶ່ງ, ຫຼືຜູ້ຊາຍຫຼືຍິງ.
2 ການສໍາພາດ
ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວປະຊາຊົນຈະຖືກສໍາພາດເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງຂະບວນການເກັບກໍາຂໍ້ມູນ. ການສໍາພາດ, ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ດໍາເນີນການເພື່ອເກັບກໍາຂໍ້ມູນປະລິມານແມ່ນເປັນລະບຽບຫຼາຍ, ນັກຄົ້ນຄວ້າຖາມພຽງແຕ່ຊຸດຂອງຄໍາຖາມແລະບໍ່ມີຫຍັງອີກແດ່.
ມີສາມປະເພດຕົ້ນຕໍຂອງການສໍາພາດທີ່ໃຊ້ເພື່ອເກັບກໍາຂໍ້ມູນ.
- ການສໍາພາດທາງໂທລະສັບ: ການສໍາພາດທາງໂທລະສັບຄອບງໍາຕາຕະລາງຂອງເຕັກນິກການເກັບຂໍ້ມູນສໍາລັບເວລາຫຼາຍປີ. ແຕ່ການນໍາໃຊ້ອິນເຕີເນັດ, Skype, ຫຼືອອນໄລນ໌ອື່ນໆ ການປະຊຸມທາງວິດີໂອ ການບໍລິການເພື່ອດໍາເນີນການສໍາພາດວິດີໂອໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນຊຸມປີທີ່ຜ່ານມາ.
- ການສໍາພາດດ້ວຍຕົນເອງ: ການເກັບກໍາຂໍ້ມູນຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໂດຍກົງແມ່ນວິທີການທີ່ພະຍາຍາມແລະຄວາມຈິງຂອງການລວບລວມຂໍ້ມູນ. ມັນຊ່ວຍໃນການຮວບຮວມຂໍ້ມູນຄຸນນະພາບສູງ ເນື່ອງຈາກມັນໃຫ້ພື້ນທີ່ສໍາລັບການສອບຖາມແບບເລິກເຊິ່ງ ແລະການສືບສວນເພີ່ມເຕີມເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຂໍ້ມູນການສຶກສາທີ່ຄົບຖ້ວນ. ລະດັບຄວາມຮູ້ຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມແມ່ນບໍ່ສໍາຄັນນັບຕັ້ງແຕ່ການສໍາຫຼວດໃບຫນ້າຕໍ່ຫນ້າ (F2F) ສະຫນອງຄວາມເປັນໄປໄດ້ຫຼາຍຢ່າງທີ່ຈະສັງເກດແລະລວບລວມຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ແມ່ນຄໍາເວົ້າຫຼືການສືບສວນກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້ທີ່ສັບສົນແລະບໍ່ໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂ. ເຖິງແມ່ນວ່າມັນອາດຈະເປັນວິທີການທີ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແລະໃຊ້ເວລາຫຼາຍ, ການສໍາພາດຕົວຕໍ່ຫນ້າມັກຈະມີອັດຕາການຕອບສະຫນອງຫຼາຍກວ່າເກົ່າ.
- Computer-Assisted Personal Interviewing (CAPI): ບໍ່ມີຫຍັງນອກເໜືອໄປຈາກການຕັ້ງຄ່າທີ່ທຽບໄດ້ກັບການສຳພາດແບບໜ້າຕາເຊິ່ງຜູ້ສຳພາດມີຄອມພິວເຕີຕັ້ງໂຕະ ຫຼືແລັບທັອບກັບລາວ ເພື່ອອັບໂຫລດຂໍ້ມູນທີ່ເກັບກຳໃນລະຫວ່າງການສຳພາດໂດຍກົງໃສ່ຖານຂໍ້ມູນ. ເນື່ອງຈາກຜູ້ສໍາພາດບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງປະຕິບັດເອກະສານແລະແບບສອບຖາມຫຼາຍໂຕນ, CAPI ຫຼຸດຜ່ອນເວລາທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອປັບປຸງແລະວິເຄາະຂໍ້ມູນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
3. ການສັງເກດ
ດັ່ງທີ່ຊື່ຫມາຍເຖິງ, ມັນເປັນເຕັກນິກທີ່ງ່າຍແລະບໍ່ສັບສົນສໍາລັບການລວບລວມຂໍ້ມູນປະລິມານ.
ໃນວິທີການນີ້, ນັກຄົ້ນຄວ້າເກັບກໍາຂໍ້ມູນປະລິມານໂດຍການສັງເກດວິທີການນໍາໃຊ້ວິທີການເຊັ່ນ: ການນັບຈໍານວນບຸກຄົນທີ່ສະແດງຢູ່ໃນເຫດການໃດຫນຶ່ງໃນເວລາໃດຫນຶ່ງແລະສະຖານທີ່ສະເພາະຫຼືຈໍານວນບຸກຄົນທີ່ເຂົ້າຮ່ວມກິດຈະກໍາໃນສະຖານທີ່ທີ່ກໍານົດໄວ້.
ນັກຄົ້ນຄວ້າມັກຈະໃຊ້ກົນລະຍຸດການສັງເກດການທໍາມະຊາດເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຂໍ້ມູນປະລິມານ, ເຊິ່ງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມສາມາດໃນການສັງເກດການແລະຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ດີເລີດເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຂໍ້ມູນທີ່ມີປະລິມານພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບ "ສິ່ງທີ່" ແລະບໍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບ "ເປັນຫຍັງ" ແລະ "ແນວໃດ."
ການເກັບກໍາຂໍ້ມູນທັງດ້ານຄຸນນະພາບແລະປະລິມານແມ່ນເຮັດໄດ້ໂດຍຜ່ານການສັງເກດທາງທໍາມະຊາດ. ການສັງເກດການທີ່ມີໂຄງສ້າງສ່ວນຫຼາຍແມ່ນໃຊ້ເພື່ອເກັບກໍາຂໍ້ມູນດ້ານປະລິມານແທນທີ່ຈະເປັນຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບ.
- ການສັງເກດການແບບມີໂຄງສ້າງ: ກົງກັນຂ້າມກັບການສັງເກດແບບທໍາມະຊາດ ຫຼືແບບມີສ່ວນຮ່ວມ, ວິທີການສັງເກດຮູບແບບນີ້ຕ້ອງການໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າເຮັດການສັງເກດຢ່າງເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບພຶດຕິກໍາໜຶ່ງ ຫຼືຫຼາຍກວ່ານັ້ນໃນບໍລິບົດທີ່ກວ້າງຂວາງ ຫຼືຄວບຄຸມໄດ້. ໃນການສັງເກດການທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ຮັດແຄບຄວາມສົນໃຈຂອງເຂົາເຈົ້າໃຫ້ພຽງແຕ່ພຶດຕິກໍາທີ່ສໍາຄັນຈໍານວນຫນ້ອຍທີ່ມີຄວາມສົນໃຈແທນທີ່ຈະເບິ່ງທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງ. ມັນເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາສາມາດເອົາພຶດຕິກໍາທີ່ເຂົາເຈົ້າກໍາລັງເຫັນເປັນຕົວເລກ. ບາງຄັ້ງມັນຖືກເອີ້ນວ່າ "ການເຂົ້າລະຫັດ" ເມື່ອການສັງເກດການຮຽກຮ້ອງໃຫ້ຜູ້ສັງເກດການຕັດສິນ. ເພື່ອເຮັດສິ່ງນີ້, ຊຸດພຶດຕິກໍາເປົ້າຫມາຍຕ້ອງຖືກກໍານົດຢ່າງແນ່ນອນ.
4. ການສໍາຫຼວດ
ການສໍາຫຼວດອອນໄລນ໌ທີ່ເຮັດດ້ວຍຊອບແວການສໍາຫຼວດແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນສໍາລັບການລວບລວມຂໍ້ມູນອອນໄລນ໌ສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າດ້ານປະລິມານແລະຄຸນນະພາບ. ການສໍາຫຼວດໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນໃນແບບທີ່ກວດສອບການກະ ທຳ ແລະຄວາມຫມັ້ນໃຈຂອງຜູ້ຕອບ.
ສ່ວນໃຫຍ່ຂອງການສໍາຫຼວດປະລິມານມັກຈະປະກອບມີລາຍການກວດສອບແລະລາຍການຂະຫນາດການຈັດອັນດັບຍ້ອນວ່າພວກເຂົາເຮັດໃຫ້ການວັດແທກທັດສະນະຄະຕິແລະພຶດຕິກໍາຂອງຜູ້ຕອບງ່າຍຂຶ້ນ.
ສອງຮູບແບບການສໍາຫຼວດທີ່ສໍາຄັນແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເກັບກໍາຂໍ້ມູນອອນໄລນ໌ສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າຕະຫຼາດປະລິມານ.
- Web-based: ສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າອິນເຕີເນັດຫຼືອອນໄລນ໌, ນີ້ແມ່ນຫນຶ່ງໃນເຕັກນິກທີ່ນິຍົມແລະເຊື່ອຖືໄດ້. ເມື່ອຕອບແບບສອບຖາມໃນເວັບ, ຜູ້ຕອບຈະໄດ້ຮັບອີເມວທີ່ມີການເຊື່ອມຕໍ່ກັບການສໍາຫຼວດ, ເຊິ່ງເມື່ອຄລິກຈະນໍາພວກເຂົາໄປສູ່ເວທີການສໍາຫຼວດອອນໄລນ໌ທີ່ປອດໄພທີ່ພວກເຂົາສາມາດເຮັດສໍາເລັດການສໍາຫຼວດ. ນັກຄົ້ນຄວ້າມັກການສໍາຫຼວດໃນເວັບເພາະວ່າພວກເຂົາໃຊ້ເວລາແລະເງິນທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ໄວກວ່າ, ແລະມີຜູ້ຊົມຫຼາຍກວ່າເກົ່າ. ການນໍາໃຊ້ desktop, laptop, tablet, ຫຼືອຸປະກອນມືຖື, ຜູ້ຕອບແມ່ນບໍ່ເສຍຄ່າເພື່ອເຮັດສໍາຫຼວດທຸກຄັ້ງທີ່ມັນສະດວກສໍາລັບພວກເຂົາແລະນີ້ແມ່ນປະໂຫຍດຕົ້ນຕໍຂອງແບບສອບຖາມໃນເວັບ.
- Mail-based: ການສໍາຫຼວດແມ່ນຖືກສົ່ງໄປຫາສ່ວນໃຫຍ່ຂອງປະຊາກອນຕົວຢ່າງຜ່ານທາງໄປສະນີ, ໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າເຂົ້າເຖິງຜູ້ຊົມທີ່ຫລາກຫລາຍ. ແບບສອບຖາມທາງໄປສະນີມັກຈະມາໃນຊຸດທີ່ມີຫນ້າປົກທີ່ແຈ້ງໃຫ້ຜູ້ຊົມຮູ້ກ່ຽວກັບການຈັດລຽງຂອງການສຶກສາທີ່ກໍາລັງເຮັດແລະເປັນຫຍັງ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການຕອບແທນທີ່ຈ່າຍກ່ອນ, ເພື່ອເກັບກໍາຂໍ້ມູນອອນໄລນ໌. ເຖິງແມ່ນວ່າ mail ມີອັດຕາ churn ຫຼາຍກ່ວາເຕັກນິກການເກັບຂໍ້ມູນປະລິມານອື່ນໆ, ລວມທັງແຮງຈູງໃຈແລະການເຕືອນໃຫ້ສໍາເລັດການສໍາຫຼວດຈະຊ່ວຍໃຫ້ອັດຕາ churn ຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
5. ການທົບທວນເອກະສານ
ຫຼັງຈາກການວິເຄາະເອກະສານໃນປະຈຸບັນ, ການກວດສອບເອກະສານແມ່ນເຕັກນິກທີ່ໃຊ້ໃນການລວບລວມຂໍ້ມູນ. ເນື່ອງຈາກວ່າເອກະສານສາມາດຄວບຄຸມໄດ້ແລະເປັນຊັບພະຍາກອນປະຕິບັດເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງຈາກອະດີດ, ມັນເປັນວິທີການເກັບກໍາຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະປະສົບຜົນສໍາເລັດ.
ການທົບທວນຄືນເອກະສານໄດ້ກາຍເປັນຫນຶ່ງໃນເຕັກນິກທີ່ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການລວບລວມຂໍ້ມູນການຄົ້ນຄວ້າດ້ານປະລິມານ, ນອກເຫນືອຈາກການຊຸກຍູ້ແລະສະຫນັບສະຫນູນການສຶກສາໂດຍການສະເຫນີຂໍ້ມູນການຄົ້ນຄວ້າເພີ່ມເຕີມ.
ສໍາລັບຈຸດປະສົງຂອງການເກັບກໍາຂໍ້ມູນການຄົ້ນຄວ້າດ້ານປະລິມານເພີ່ມເຕີມ, ສາມປະເພດເອກະສານຕົ້ນຕໍແມ່ນໄດ້ຖືກກວດກາ.
- ເອກະສານສາທາລະນະ: ເຈົ້າຫນ້າທີ່, ການບັນທຶກການສືບຕໍ່ຂອງອົງການຈັດຕັ້ງໄດ້ຖືກກວດສອບການສືບສວນເພີ່ມເຕີມເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງການທົບທວນເອກະສານນີ້. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ບົດລາຍງານປະຈໍາປີ, ຄູ່ມືນະໂຍບາຍ, ກິດຈະກໍານັກສຶກສາ, ກິດຈະກໍາເກມວິທະຍາໄລ, ແລະອື່ນໆ.
- ບັນທຶກສ່ວນຕົວ: ການວິເຄາະເອກະສານປະເພດນີ້ກວດເບິ່ງບົດລາຍງານສ່ວນຕົວກ່ຽວກັບພຶດຕິກໍາ, ການປະພຶດ, ສຸຂະພາບ, ຮ່າງກາຍ, ແລະອື່ນໆ, ກົງກັນຂ້າມກັບບັນທຶກສາທາລະນະ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ຂະຫນາດແລະນ້ໍາຫນັກຂອງນັກຮຽນ, ເວລາເດີນທາງນັກຮຽນໃຊ້ເວລາໄປໂຮງຮຽນ, ແລະອື່ນໆ.
- ຫຼັກຖານທາງກາຍະພາບ: ຫຼັກຖານທາງກາຍະພາບຫຼືບັນທຶກບອກເຖິງຄວາມສໍາເລັດທີ່ຜ່ານມາຂອງບຸກຄົນຫຼືອົງການຈັດຕັ້ງໃນແງ່ຂອງເງິນແລະການຂະຫຍາຍຕົວທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້.
ຕົວຢ່າງດ້ານປະລິມານ
ນີ້ແມ່ນບາງຕົວຢ່າງຂອງຂໍ້ມູນປະລິມານເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈຢ່າງສົມບູນວ່າອັນນີ້ຫມາຍເຖິງຫຍັງ:
- ແອັບພລິເຄຊັນມືຖືໃໝ່ຫຼ້າສຸດໄດ້ຖືກດາວໂຫຼດໂດຍ 83 ບຸກຄົນ.
- ປີທີ່ຜ່ານມາ, ປ້າຂອງຂ້ອຍຫຼຸດລົງ 18 ປອນ.
- ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງລາຍການ X ແມ່ນ 1,000 ໂດລາ.
- ກິດຈະກໍາດັ່ງກ່າວມີຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ 500 ຄົນ.
- ປີນີ້, ນາງມີວັນພັກສິບ.
- ໃນໄຕມາດຫນຶ່ງ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ອັບເກດໂທລະສັບຫົກຄັ້ງ.
- ປີທີ່ຜ່ານມາ, ເດັກນ້ອຍຂອງຂ້ອຍໄດ້ເຕີບໂຕ 3 ນິ້ວ.
- ການເພີ່ມຜະລິດຕະພັນໃຫມ່ຈະເຮັດໃຫ້ລາຍໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນ 30%.
- 54% ຂອງຊາວອາເມຣິກັນກ່າວວ່າພວກເຂົາມັກຊື້ອອນໄລນ໌ຫຼາຍກວ່າຢູ່ສູນການຄ້າ.
- 150 ຜູ້ຕອບແບບສອບຖາມກ່າວວ່າພວກເຂົາບໍ່ຄິດວ່າຄຸນສົມບັດຂອງຜະລິດຕະພັນໃຫມ່ຈະໄດ້ຮັບຜົນກະທົບ.
ຂໍ້ດີ
- ດໍາເນີນການສຶກສາໃນຄວາມເລິກ: ມັນເປັນໄປໄດ້ຫຼາຍທີ່ການຄົ້ນຄວ້າຈະຢ່າງລະອຽດ, ເນື່ອງຈາກວ່າຂໍ້ມູນປະລິມານສາມາດກວດສອບສະຖິຕິ.
- ຄວາມລໍາອຽງຂັ້ນຕ່ໍາ: ມີບາງຄັ້ງທີ່ຄວາມລໍາອຽງສ່ວນບຸກຄົນປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການຄົ້ນຄວ້າແລະເຮັດໃຫ້ເກີດຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ອະຄະຕິສ່ວນບຸກຄົນແມ່ນຫຼຸດລົງຫຼາຍໂດຍລັກສະນະຕົວເລກຂອງຂໍ້ມູນປະລິມານ.
- ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຖືກຕ້ອງ: ເນື່ອງຈາກຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນຈຸດປະສົງທໍາມະຊາດ, ພວກມັນຂ້ອນຂ້າງຖືກຕ້ອງ.
ຂໍ້ເສຍ
- ຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຈໍາກັດ: ເນື່ອງຈາກວ່າຂໍ້ມູນປະລິມານບໍ່ໄດ້ອະທິບາຍ, ມັນເປັນການທ້າທາຍສໍາລັບນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ຈະສະຫຼຸບພຽງແຕ່ຂໍ້ມູນທີ່ເຂົາເຈົ້າໄດ້ເກັບກໍາ.
- ຂຶ້ນກັບປະເພດຄຳຖາມ: ປະເພດຄຳຖາມທີ່ໃຊ້ໃນການເກັບກຳຂໍ້ມູນປະລິມານມີຜົນກະທົບກັບຄວາມລຳອຽງໃນຜົນໄດ້ຮັບ. ໃນຂະນະທີ່ເກັບກໍາຂໍ້ມູນປະລິມານ, ຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງນັກຄົ້ນຄວ້າກ່ຽວກັບຈຸດປະສົງແລະເປົ້າຫມາຍຂອງການຄົ້ນຄວ້າແມ່ນສໍາຄັນ.
ສະຫຼຸບ
ຂໍ້ມູນປະລິມານແມ່ນກ່ຽວກັບການຄິດທີ່ແຕກຕ່າງ, ບໍ່ແມ່ນການໃຫ້ເຫດຜົນຮ່ວມກັນ. ມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບທັດສະນະຕົວເລກ, ເຫດຜົນ, ແລະຈຸດປະສົງໂດຍການເນັ້ນຫນັກໃສ່ຂໍ້ເທັດຈິງຕົວເລກແລະຄົງທີ່.
ປະເພດຂໍ້ມູນດຽວທີ່ສາມາດສະແດງບົດສະຫຼຸບການວິເຄາະໃນຕາຕະລາງແລະກາຟ, ການຄົ້ນຄວ້າຂໍ້ມູນປະລິມານແມ່ນຢ່າງລະອຽດ.
ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນແນ່ນອນວ່າເປັນຂັ້ນຕອນສໍາຄັນທີ່, ຖ້າຂາດ, ບໍ່ພຽງແຕ່ສາມາດປະນີປະນອມຈຸດປະສົງແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການສຶກສາຂອງທ່ານ, ແຕ່ຍັງເຮັດໃຫ້ບົດສະຫຼຸບບໍ່ຫມັ້ນຄົງ. ຂໍ້ມູນທີ່ດີຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຜະລິດຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຖືກຕ້ອງ.
ດັ່ງນັ້ນ, ໂດຍບໍ່ສົນເລື່ອງຂອງເຕັກນິກ, ທ່ານໃຊ້ເພື່ອເກັບກໍາຂໍ້ມູນປະລິມານ, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຂໍ້ມູນມີຄຸນນະພາບສູງພຽງພໍທີ່ຈະໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າແລະເປັນປະໂຫຍດ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ