Өгөгдөл хаа сайгүй байдаг эрин үед өгөгдөл олборлолтын нарийн төвөгтэй байдлыг ойлгох нь хэзээ ч ийм чухал байгаагүй. Энэхүү хувиргах үйл явц нь асар их өгөгдлийн багцад гүн гүнзгий нэвтэрч, үнэ цэнэтэй ойлголтыг олж илрүүлэх, салбаруудыг өөрчлөх, байгууллагуудын хамт эрдэмтдийн хамт өгөгдөлд суурилсан шийдвэр гаргах боломжийг олгодог. Өгөгдлийн олборлолт нь техникийн ур чадвараас гадна ёс суртахууны чухал асуултууд болон нухацтай авч үзэх шаардлагатай сорилтуудыг бий болгодог. Ирээдүйн технологийн дэвшилд ойртож буй энэ нийтлэл нь таныг өгөгдөл олборлох үндсэн зарчмууд, түүний ёс зүйн үр дагавар, сонирхолтой боломжуудын талаар аялалд урьж байна.
Манай дижитал ертөнцөд нуугдаж буй боломжуудыг нээх түлхүүр болох дата олборлолтын нарийн төвөгтэй байдлыг судлахдаа бидэнтэй нэгдээрэй.
Өгөгдөл олборлолтын тодорхойлолт
Мэдээллийн олборлолт нь компьютерийн шинжлэх ухаан, статистикийн уулзвар дээр байрладаг бөгөөд томоохон мэдээллийн сан руу нэвтрэхийн тулд алгоритм, машин сургалтын техникийг ашигладаг. Энэ нь зөвхөн өгөгдөл цуглуулахаас хол, шийдвэр гаргахад чухал ач холбогдолтой хэв маяг, мэдлэгийг илрүүлэх зорилготой юм. Энэ талбар нь статистик болон машин сурахаас эхлээд дараах элементүүдийг нэгтгэдэг.
- Өгөгдлийн доторх далд хэв маяг, харилцааг тодорхойлох.
- Ирээдүйн чиг хандлага, зан үйлийг урьдчилан таамаглах.
- Өгөгдлийг хэрэгжүүлэх боломжтой ойлголт болгон хувиргах замаар шийдвэр гаргахад тусална уу.
Бидний онлайн үйл ажиллагааны үр дүнд өгөгдөл бий болгосноор асар их хэмжээний "том өгөгдөл" бий болсон. Хүний аналитик чадвараас давсан эдгээр асар том мэдээллийн багц нь тэдгээрийг ойлгохын тулд компьютерийн шинжилгээ шаарддаг. Өгөгдөл олборлолтын практик хэрэглээ нь янз бүрийн домайныг хамардаг, тухайлбал:
- Зан үйлийн шинжилгээгээр үйлчлүүлэгчийн оролцоог сайжруулах.
- Бизнесийн стратеги төлөвлөх чиг хандлагыг урьдчилан таамаглах.
- Өгөгдлийн хэв маягийн гажигийг илрүүлэх замаар залилан мэхлэхийг тодорхойлох.
Дижитал эрин үеийг даван туулахад дата олборлолт нь бизнес эрхлэгчид болон эрдэмтэн судлаачдыг мэдээллийн хүчийг үр дүнтэй ашиглахад чиглүүлдэг гэрэлт цамхаг болж байна.
Өгөгдөл олборлох арга техникийг судлах
Өгөгдөл олборлолтын мөн чанар, өргөн хэрэглээг ойлгосны дараа бид одоо бүх зүйлийг боломжтой болгодог тодорхой аргуудад анхаарлаа хандуулж байна. Өгөгдөл олборлолтын үндсэн хүч болох эдгээр техникүүд нь бидэнд өгөгдлийн багц руу илүү гүнзгий нэвтэрч, хэрэгжих боломжтой ойлголтуудыг гаргаж авах боломжийг олгодог. Энэ талбарт ашигласан гол аргуудыг доор харуулав.
- ангилал. Энэ техник нь шинэ өгөгдлийг батлагдсан бүлгүүдэд ангилах явдал юм. Нийтлэг хэрэглээ бол цахим шуудангийн шүүлтүүр бөгөөд имэйлийг "спам" эсвэл "спам биш" гэж ангилдаг.
- Классив. Ангилалаас ялгаатай нь багц ангилалгүйгээр хуваалцсан шинж чанарт үндэслэн өгөгдлийг бүлэглэх нь хэв маягийг танихад тусалдаг. Энэ нь худалдан авагчдыг сонголт, зан төлөвөөр нь бүлэглэдэг зах зээлийн сегментчилэлд хэрэгтэй.
- Холбооны дүрмийг сурах. Энэ арга нь өгөгдлийн багц дахь хувьсагчдын хоорондын хамаарлыг илрүүлдэг. Жишээлбэл, жижиглэнгийн худалдаачид зорилтот сурталчилгаанд зориулж ихэвчлэн хамт худалдаж авдаг зүйлсийг олохын тулд худалдан авалтын мэдээлэлд дүн шинжилгээ хийж болно.
- Регрессийн шинжилгээ. Хараат хувьсагчийн утгыг бие даасан хувьсагчдаас таахад ашигладаг регрессийн шинжилгээ нь жишээлбэл, байшингийн үнийг түүний шинж чанар, байршилд үндэслэн тооцоолж болно.
- Аномали илрүүлэх. Энэ үйл явц нь өвөрмөц чиг хандлага эсвэл боломжит хууран мэхлэлтийг онцолж болох нормоос ялгаатай өгөгдлийн цэгүүдийг тодорхойлдог.
- Хэмжээг багасгах. Энэ техник нь олон тооны хувьсагчтай (онцлогууд) өгөгдлийн багцыг хэмжээсийг нь багасгаж, үндсэн мэдээллийг хадгалах замаар хялбарчлахад маш чухал юм. гэх мэт аргууд Үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгийн шинжилгээ (PCA) болон Ганц утгын задрал (SVD) Үүнд хүрэхийн тулд ихэвчлэн ашигладаг. Хэмжээг багасгах нь зөвхөн өндөр хэмжээст өгөгдлийг дүрслэн харуулахад тусалдаг төдийгүй илүүдэл эсвэл хамааралгүй функцуудыг арилгах замаар бусад өгөгдөл олборлох алгоритмуудын үр ашгийг сайжруулдаг.
Эдгээр арга техникийг ашигласнаар бизнес эрхлэгчид, судлаачид, оюутнууд бүгд өгөгдлөөс утга учиртай ойлголт авч, шийдвэр гаргах чадварыг сайжруулж, эрдэм шинжилгээний судалгаа, стратеги төлөвлөлт. Өгөгдөл олборлолт нь шинэ алгоритм, арга барилаар хөгжихийн хэрээр нарийн төвөгтэй өгөгдлийн багцын талаар илүү гүнзгий ойлголтыг санал болгож, мэргэжлийн болон боловсролын орчныг баяжуулсаар байна.
Өгөгдөл олборлолтын ёс зүйн асуудал
Өгөгдлийн олборлолт нь бидний өдөр тутмын амьдрал, бизнесийн үйл ажиллагаанд улам бүр нэвтэрч байгаа тул түүнийг ашиглахтай холбоотой ёс зүйн сорилтуудыг шийдвэрлэх нь маш чухал юм. Өргөн хүрээний өгөгдлийн багцаас гүн гүнзгий ойлголтыг илчлэх өгөгдөл олборлох хүч нь хувь хүний нууцлал болон эмзэг мэдээллийг буруугаар ашиглахтай холбоотой ноцтой санаа зовоосон асуудлуудыг авчирдаг. Ёс зүйн гол асуудлууд нь:
- Нууцлалын. Тодорхой зөвшөөрөлгүйгээр хувийн мэдээллийг цуглуулах, хадгалах, судлах нь нууцлалын асуудалд хүргэж болзошгүй. Энэ нь хэний тухай болохыг харуулдаггүй өгөгдөлтэй байсан ч дата олборлох дэвшилтэт хэрэгслүүд нь тодорхой хүмүүс рүү буцаан эрэн сурвалжилж, нууцлал алдагдуулах эрсдэлтэй.
- Өгөгдлийн аюулгүй байдал. Уул уурхайд ашигладаг их хэмжээний өгөгдөл нь кибер гэмт хэрэгтнүүдийг татдаг. Энэ өгөгдлийг зөвшөөрөлгүй хандалтаас хамгаалах нь буруугаар ашиглахыг зогсооход маш чухал юм.
- Өгөгдлийн ёс зүйн хэрэглээ. Өгөгдлийг хууль ёсны шалтгаанаар ашиглах, хөндлөнгийн болон шударга бус үйлдлээс зайлсхийх хоёрын зөв тэнцвэрийг олох нь хэцүү байдаг. Анхны өгөгдөл тэнцвэртэй биш бол өгөгдөл олборлолт нь санамсаргүй байдлаар буруу үр дүнд хүргэж болзошгүй.
Эдгээр ёс зүйн асуудлуудыг шийдвэрлэхийн тулд зохицуулалтын тогтолцоонд тууштай хандах гэх мэт ЕХ дахь GDPRМэдээллийн хатуу зохицуулалт, нууцлалын хэм хэмжээг шаарддаг. Түүгээр ч зогсохгүй ил тод, хариуцлагатай байдал, шударга байдлыг онцолсон хууль ёсны үүргээс давсан ёс зүйн удирдамжийг уриалах нь улам чангарч байна.
Эдгээр ёс зүйн асуудлуудыг сайтар тунгаан бодож үзвэл байгууллагууд олон нийтийн итгэлийг хадгалж, хувь хүний эрх, олон нийтийн үнэт зүйлсийг хүндэтгэн илүү ёс зүйтэй, хариуцлагатай мэдээлэл олборлолт руу шилжих боломжтой. Энэхүү нямбай арга нь хувийн нууцлал, аюулгүй байдлыг хамгаалаад зогсохгүй өгөгдөл олборлолтыг ашигтай, урт удаан хугацаанд ашиглах боломжтой орон зайг бий болгодог.
Өгөгдлийн олборлолт, мэдээллийн шинжлэх ухааны чиглэлээр суралцаж буй оюутнуудын хувьд эдгээр ёс зүйн асуудлыг ойлгох нь зөвхөн эрдэм шинжилгээний шударга байдлын тухай биш юм; дижитал ертөнцөд хариуцлагатай иргэн болоход бэлтгэх тухай юм. Ирээдүйн мэргэжилтнүүдийн хувьд оюутнууд өгөгдөлд суурилсан шийдлүүдийг бэлтгэх, хэрэгжүүлэхэд тэргүүн эгнээнд байх болно. Ёс суртахууны практикийг анхнаасаа хүлээн зөвшөөрөх нь өнөөгийн өгөгдөлд төвлөрсөн нийгэмд нэн чухал үүрэг хүлээдэг хариуцлага, хувийн нууцыг хүндэтгэх соёлыг дэмждэг.
Өгөгдөл олборлох үйл явцыг ойлгох
Ёс суртахууны ландшафтаас хөдөлж, өгөгдөл олборлолт хэрхэн ажилладаг талаар сонирхоцгооё. Энэ үйл явц нь өнөөгийн хүчирхэг компьютерээр автоматжуулсан асар их хэмжээний өгөгдлийн хэв маягийг илрүүлэхийн тулд статистикийн техник, машин сургалтыг ашигладаг.
Доор та өгөгдөл олборлох зургаан чухал үе шатыг олох болно.
1. Бизнесийн ойлголт
Энэ үе шат нь эрдэм шинжилгээний төсөл болон мэргэжлийн ертөнцөд чухал ур чадвар болох өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийхээс өмнө тодорхой зорилтуудыг тодорхойлж, нөхцөл байдлыг ойлгохын ач холбогдлыг онцолж байна. Энэ нь бизнесийн хувилбар, судалгааны төсөл эсвэл ангийн даалгаварт байгаа эсэхээс үл хамааран өгөгдөл нь бодит асуудлуудыг хэрхэн шийдвэрлэх эсвэл шинэ боломжийг ашиглах талаар бодохыг дэмждэг.
Жишээлбэл:
- Ангийн орчинд оюутнууд оюутны хотхоны хоолны үйлчилгээний мэдээлэлд дүн шинжилгээ хийх төсөл дээр ажиллаж болно. Энэхүү сорилтыг “Бид оюутны санал хүсэлт, хэрэглээний загварт үндэслэн хоолны төлөвлөгөөний сэтгэл ханамжийг хэрхэн сайжруулах вэ?” гэж тодорхойлж болно. Үүнд санал асуулгын хариулт, хоолны хэрэглээний статистик зэрэг өгөгдлийн гол цэгүүдийг тодорхойлох, сэтгэл ханамжийн оноо эсвэл хоолны төлөвлөгөөний захиалга зэрэг дүн шинжилгээ хийх тодорхой зорилтуудыг тодорхойлох шаардлагатай.
Үндсэндээ энэ үе шат нь бизнес эсвэл эрдэм шинжилгээний даалгаварт зориулагдсан өгөгдөлд суурилсан төслүүдийг тодорхой, стратегийн зорилтуудад тулгуурлан, утга учиртай, хэрэгжүүлэх боломжтой ойлголтуудыг бий болгоход чиглэгддэг.
2. Өгөгдлийн ойлголт
Төслийн зорилгоо тодорхойлсны дараа таны мэдэлд байгаа өгөгдлийг ойлгох нь дараагийн чухал алхам болно. Энэ өгөгдлийн чанар нь таны олж авах ойлголтод ихээхэн нөлөөлдөг. Өгөгдөл нь даалгаварт нийцэж байгаа эсэхийг шалгахын тулд та дараах үндсэн алхмуудыг хийх хэрэгтэй.
- Өгөгдөл цуглуулж байна. Холбогдох бүх өгөгдлийг цуглуулж эхэл. Хотхоны төслийн хувьд энэ нь хоолны танхимд орох мэдээлэл, хоолны худалдан авалтын бүртгэл, санал асуулгын оюутнуудын санал хүсэлтийг нэгтгэх гэсэн үг юм.
- Өгөгдлийг судалж байна. Дараа нь өгөгдөлтэй танилцана уу. Хоолны сонголт, хоолны оргил цаг, санал хүсэлтийн сэдвүүдийн хэв маягийг хараарай. Диаграм эсвэл график гэх мэт анхны дүрслэлүүд энд маш их тустай байж болно.
- Өгөгдлийг шалгаж байна. Мэдээллийн бүрэн бүтэн байдал, нийцтэй байдлыг шалгах замаар мэдээллийн найдвартай байдлыг баталгаажуулна уу. Таны дүн шинжилгээг гажуудуулж болзошгүй тул та олж болох аливаа ялгаа эсвэл дутуу мэдээллийг анхаарч үзээрэй.
Жишээлбэл:
- Оюутнууд оюутны хотхоны хоолны үйлчилгээний төслийг үргэлжлүүлснээр зөвхөн хоолны худалдан авалтын тоо хэмжээнээс илүү дүн шинжилгээ хийх болно. Тэд өөр өөр хоолны төлөвлөгөө нь оюутны сэтгэл ханамжтай хэрхэн уялдаж байгааг судалж, хоолны төрөл зүйл, хоолны танхимын цаг, хоол тэжээлийн сонголтуудын талаархи санал хүсэлтийг судлах болно. Энэхүү иж бүрэн арга нь оюутнуудад оюутны хэрэгцээг илүү сайн хангахын тулд хоолны сонголтыг өргөжүүлэх, хоолны заалны цагийг өөрчлөх зэрэг сайжруулах шаардлагатай гол чиглэлүүдийг тодорхойлох боломжийг олгодог.
Дүгнэж хэлэхэд, энэ алхам нь танд шаардлагатай өгөгдөлтэй байх бөгөөд энэ нь өндөр калибрын чанартай байх ба гүнзгий дүн шинжилгээ, хэрэглээний дараагийн үе шатуудад бат бөх суурийг тавьж өгдөг.
3. Мэдээлэл бэлтгэх
Зорилгоо тодорхой ойлгож, өгөгдлийг сайтар ойлгосноор дараагийн чухал алхам бол өгөгдлийг шинжилгээнд бэлтгэх явдал юм. Энэ үе шат нь өгөгдлийг боловсронгуй болгож, хувиргаж, нарийвчилсан шалгалт, загварчлалд бэлэн болгодог. Энэ үе шатны үндсэн ажлуудад дараахь зүйлс орно.
- Мэдээлэл цэвэрлэх. Энэ нь өгөгдлийн алдаа, зөрүүг засах явдал юм. Оюутны хотхоны хоолны төслийн хувьд энэ нь хоолны бүртгэлийн бүртгэлийн зөрүүг арилгах эсвэл тодорхой хоолны үеэр байхгүй санал хүсэлтийг шийдвэрлэх гэсэн үг юм.
- Мэдээллийг нэгтгэх. Хэрэв өгөгдөл нь судалгааны хариулт, хоолны цахим картын хуудас гэх мэт олон эх сурвалжаас ирдэг бол эдгээр мэдээллийн багцыг нэгтгэн нэгтгэх нь хоолны зуршил, сонголтын нийцтэй байдлыг хангах нь чухал юм.
- Өгөгдлийн хувиргалт. Заримдаа илүү ашигтай байхын тулд өгөгдлийг өөрчлөх эсвэл өөрчлөх шаардлагатай болдог. Үүнд нээлттэй санал асуулгын хариуг сэдэв болгон ангилах эсвэл хооллох цагийг хоолны оргил үе болгон хувиргах зэрэг багтаж болно.
- Өгөгдлийн бууралт. Хэт их хэмжээний өгөгдөл байгаа тохиолдолд чухал мэдээллийг алдалгүйгээр өгөгдлийн багцыг илүү удирдах боломжтой хэмжээс болгон багасгах шаардлагатай байж болно. Үүнд илүү зорилтот дүн шинжилгээ хийхийн тулд тодорхой хоолны цаг эсвэл алдартай хоолны газруудад анхаарлаа төвлөрүүлж болно.
Жишээлбэл:
- Та цуглуулсан мэдээллээ цэвэрлэж, хоолны бүх оруулгуудыг үнэн зөв бүртгэж, судалгааны хариуг бүрэн гүйцэд хийх хэрэгтэй. Энэхүү мэдээллийг нэгтгэснээр хоолны төлөвлөгөөний сонголт нь оюутны сэтгэл ханамж, хоолны дэглэмтэй хэрхэн уялдаж байгааг иж бүрэн дүн шинжилгээ хийх боломжийг олгодог. Санал хүсэлтийг ангилж, хоолны оргил цагийг тодорхойлсноор та хоолны төлөвлөгөөний сэтгэл ханамжийг сайжруулахад хамгийн их нөлөө үзүүлэх талбарт дүн шинжилгээ хийх боломжтой.
Үндсэндээ энэ үе шат нь түүхий өгөгдлийг гүнзгий дүн шинжилгээ хийхэд бэлэн бүтэцлэгдсэн формат болгон хувиргах явдал юм. Энэхүү нямбай бэлтгэл нь оюутны хотхонд санал болгож буй хоолны үйлчилгээг мэдэгдэхүйц сайжруулахад хүргэж болохуйц бодитой ойлголтуудыг олж илрүүлэхэд маш чухал юм.
4. Өгөгдлийн загварчлал
Өгөгдлийн загварчлалын үе шатанд оюутны хотхоны хоолны төслийн бэлтгэсэн болон бүтэцлэгдсэн өгөгдлийг статистикийн янз бүрийн загваруудыг ашиглан шинжилдэг. Энэхүү чухал алхам нь хоолны үйлчилгээний зорилгыг ойлгох, чиг хандлагыг илрүүлэх, таамаглал гаргахад математикийн аргуудыг ашиглах техникийн ур чадварыг хослуулсан. Өгөгдлийн загварчлалын гол талууд нь:
- Тохиромжтой загваруудыг сонгох. Хоолны үйлчилгээний талаархи тодорхой асуултууд нь загварыг сонгоход чиглэгддэг. Жишээлбэл, хоолны оргил цагийг урьдчилан таамаглахын тулд регрессийн загварыг ашиглаж болох бол бүлэглэх арга нь оюутнуудыг хоолны дуршилаар нь ангилахад тусална.
- Загварын сургалт. Энэ үе шатанд сонгосон загваруудыг оюутны хотхоны хоолны өгөгдлийн дагуу тохируулж, нийтлэг хооллох цаг эсвэл түгээмэл цэсийн зүйлс зэрэг хэв маягийг сурч, тодорхойлох боломжийг олгодог.
- Загварын баталгаажуулалт. Дараа нь загваруудыг сургалтанд ашиглаагүй мэдээллийн багцаар туршиж, тэдгээрийн үнэн зөв, урьдчилан таамаглах боломжтой эсэхийг шалгаж, хоолны үйлчилгээний талаар шийдвэр гаргахад найдвартай эсэхийг баталгаажуулдаг.
- Алхам алхмаар сайжруулах. Загваруудыг туршилтын үр дүнд үндэслэн тохируулж, тэдгээрийн нарийвчлал, хоолны үйлчилгээний төсөлд хэрэглэх боломжийг сайжруулдаг.
Жишээлбэл:
- Хотхоны хоолны үйлчилгээний төслийн хүрээнд та оюутны хоолны сонголтыг ойлгохын тулд бүлэглэх аргачлал эсвэл завгүй хоолны цагийг урьдчилан таамаглахын тулд регрессийн шинжилгээг ашиглаж болно. Эхний олдворууд нь хоолны дэглэмийн өөр өөр сонголттой оюутнуудын бүлгүүдийг эсвэл хоолны газрууд хамгийн их хөл хөдөлгөөн ихтэй байдаг тодорхой цагийг илрүүлж чадна. Дараа нь эдгээр ойлголтыг боловсронгуй болгож, баталгаажуулж, оюутны зан төлөвийг үнэн зөв тусгаж, хоолны үйлчилгээг сайжруулах шийдвэр гаргах боломжтой болно.
Эцсийн дүндээ өгөгдлийн загварчлалын үе шат нь түүхий өгөгдөл болон хэрэгжүүлэх боломжтой ойлголтуудын хоорондын зөрүүг нөхөж, оюутны хэрэгцээ, сонголтод тулгуурлан оюутны хотхоны хоолны туршлагыг сайжруулахын тулд өгөгдөлд суурилсан стратеги хэрэгжүүлэх боломжийг олгодог.
5. Үнэлгээ
Үнэлгээний шатанд оюутны хотхоны хоолны үйлчилгээний төсөлд зориулан боловсруулсан загваруудын үр нөлөөг сайтар шалгадаг. Энэхүү эгзэгтэй үе шат нь загварууд нь статистикийн хувьд сайн төдийгүй хоолны үйлчилгээг сайжруулах төслийн зорилгод нийцэж байгаа эсэхийг шалгадаг. Энэ үе шатны бүрэлдэхүүн хэсгүүд нь:
- Холбогдох хэмжүүрүүдийг сонгох. Загваруудыг үнэлэх хэмжүүрүүд нь төслийн зорилтуудтай нийцдэг. Жишээлбэл, хооллох оргил цагийг урьдчилан таамаглах нарийвчлал эсвэл оюутнуудыг хоолны сонголтоор нь бүлэглэх үр нөлөө нь гол хэмжүүр байж болно.
- Хөндлөнгийн баталгаажуулалт. Энэ үйл явц нь янз бүрийн нөхцөл байдалд найдвартай, үр дүнтэй байхын тулд загварыг өөр өөр өгөгдлийн сегментүүдээр туршихыг хамардаг бөгөөд үр дүн нь нийцэж байгааг баталгаажуулдаг.
- Хоолны үйлчилгээнд үзүүлэх нөлөөллийг тооцоолох. Загвар өмсөгчдийн үзэл баримтлал нь хоолны үйлчилгээг хэрхэн сайжруулж болохыг тооноос цааш харах нь чухал юм. Энэ нь загварын зөвлөмжид үндэслэн оюутны сэтгэл ханамж, хоолны төлөвлөгөөний хэрэглээ, хоолны газрын үр ашгийн өөрчлөлтийг үнэлэх гэсэн үг юм.
- Санал хүсэлт дээр үндэслэн боловсронгуй болгох. Үнэлгээ нь сайжруулах шаардлагатай хэсгүүдийг тодруулж, загварт өөрчлөлт оруулах эсвэл төслийн зорилгыг илүү сайн хангахын тулд мэдээлэл цуглуулах аргыг дахин авч үзэхэд хүргэж болзошгүй юм.
Жишээлбэл:
- Загваруудын амжилтыг зөвхөн статистикийн нарийвчлалаар тооцдоггүй, харин бодит ертөнцөд үзүүлэх нөлөөгөөр нь тооцдог. Загвар дээр үндэслэн хийсэн өөрчлөлтүүд нь оюутны хоолны төлөвлөгөөнд сэтгэл ханамжийг дээшлүүлж, хоолны танхимын үйл ажиллагааны үр ашгийг дээшлүүлэхэд хүргэдэг бол загварыг амжилттай гэж үзнэ. Эсрэгээр, хэрэв хүлээгдэж буй сайжруулалт ажиглагдахгүй бол загваруудыг боловсронгуй болгох эсвэл хоолны үйлчилгээний шинэ талыг судлах шаардлагатай байж магадгүй юм.
Энэ үе шат нь өгөгдлийн загварчлалаас олж авсан ойлголт нь оюутны хотхоны хоолны үйлчилгээг сайжруулах шийдвэр, үйл ажиллагаанд үр дүнтэй мэдээлэл өгч, төслийн эцсийн зорилго болох оюутнуудын хоолны туршлагыг сайжруулахад чухал ач холбогдолтой юм.
6. Байршуулалт
Энэхүү сүүлчийн үе шат нь дата олборлох үйл явцад чухал ач холбогдолтой бөгөөд онолын загвар, ойлголтоос оюутны хотхоны хоолны үйлчилгээн дэх бодит хэрэглээ рүү шилжих шилжилтийг харуулж байна. Энэ үе шат нь хоолны туршлагад шууд эерэг нөлөө үзүүлдэг өгөгдөлд суурилсан сайжруулалтыг хэрэгжүүлэх явдал юм. Байршуулах явцад хийх үндсэн үйлдлүүд нь:
- Үзэл бодлыг нэгтгэх. Үзэл бодол, загваруудыг хоолны үйлчилгээний үйл ажиллагааны стратегид тусгаж, одоо байгаа үйл явцтай уялдуулж, сайжруулдаг.
- Туршилтын хугацаа. Өөрчлөлтүүд нь жинхэнэ хоолны орчинд хэрхэн хэрэгжиж байгааг харахын тулд жижиг хэмжээний хэрэгжилт буюу туршилтын туршилтуудыг явуулж, бодит ертөнцөөс ирсэн санал хүсэлт дээр үндэслэн шаардлагатай зүйлсийг шахах боломжтой болгодог.
- Байнгын хяналт. Байршуулсаны дараа үргэлжилсэн үнэлгээ нь хэрэгжсэн өөрчлөлтүүд нь оюутны хэрэгцээг үр дүнтэй хангаж, аливаа шинэ хандлага, санал хүсэлтэд дасан зохицохыг баталгаажуулдаг.
- Тасралтгүй санал хүсэлт, сайжруулалт. Байршуулах үе шатнаас авсан ойлголтыг өгөгдөл олборлох үйл явцыг боловсронгуй болгоход ашигладаг бөгөөд оюутны санал хүсэлт, хөгжиж буй хоолны чиг хандлагын дагуу үргэлжлүүлэн сайжруулалт, өөрчлөлтийг урамшуулдаг.
Жишээлбэл:
- Сайжруулалтыг нэвтрүүлэх нь мэдээллийн дүн шинжилгээнд үндэслэн хоолны шинэ сонголтуудыг нэвтрүүлэх эсвэл хоолны өрөөний цагийг тохируулахаас эхэлж болно. Эдгээр өөрчлөлтийг оюутнуудын хариу үйлдлийг хэмжихийн тулд сонгосон хоолны газруудад туршиж үзэх болно. Тасралтгүй хяналт тавих нь сэтгэл ханамжийн түвшин, хэрэглээний хэв маягийг хянаж, өөрчлөлт нь оюутны хоолны туршлагад эерэгээр нөлөөлнө. Санал хүсэлт дээр үндэслэн үйлчилгээг цаашид хөгжүүлж, хоолны санал нь оюутны хүсэл сонирхол, хэрэгцээнд нийцэж байх болно.
Энэ хүрээнд байршуулах нь бодитой ойлголтыг амьдралд хэрэгжүүлэх, мэдээлэлд суурилсан, мэдээлэлд суурилсан шийдвэр гаргах замаар оюутны хотхоны хоолны туршлагыг тасралтгүй сайжруулах, инновацийн орчинг дэмжих, оюутны хэрэгцээ шаардлагад нийцүүлэх явдал юм.
Өгөгдөл олборлолтын сорилт ба хязгаарлалтууд
Өгөгдөл олборлолт нь үнэ цэнэтэй ойлголтыг олж илрүүлэх томоохон боломжийг олгодог боловч энэ нь бэрхшээлээс ангид биш юм. Өгөгдөл олборлолтын сорилт, хязгаарлалтыг ойлгох нь зохион байгуулалтын үр дагавраас гадна эрдэм шинжилгээний салбарт эдгээр саад бэрхшээлүүд нь судалгаа, төслийн ажилд нөлөөлж болно.
- Мэдээллийн чанар. Мэргэжлийн орчинд нэгэн адил эрдэм шинжилгээний төслүүдийн мэдээллийн чанар чухал байдаг. Буруу, дутуу, зөрүүтэй өгөгдөл нь өрөөсгөл дүн шинжилгээ хийхэд хүргэж, аливаа судалгаа, төслийн ажилд өгөгдлийг баталгаажуулах, цэвэрлэх чухал алхам болдог.
- Өргөтгөх чадвар. Дипломын ажил эсвэл ангийн төслийн хувьд том өгөгдлийн багцтай ажиллах нь эрдэм шинжилгээний байгууллагуудын боломжтой тооцоолох нөөц эсвэл програм хангамжийн боломжоор хязгаарлагдаж, өргөтгөх чадварын бэрхшээлтэй тулгарах болно.
- “Хэмжээний хараал." Таны өгөгдөл хэт олон функцтэй бол нимгэн болж, хэрэгтэй загваруудыг олоход хэцүү болгодог. Энэ асуудал нь загваруудыг сургалтын өгөгдөлд хэт тохируулсан тул шинэ, үл үзэгдэх өгөгдөл дээр сайн ажиллахгүй болоход хүргэдэг.
- Нууцлал болон аюулгүй байдлын. Өгөгдлийн олборлолт нь ихэвчлэн хувийн мэдээлэлтэй холбоотой байдаг тул хувийн нууцыг хамгаалах, мэдээллийн аюулгүй байдлыг хангах нь чухал юм. Хууль тогтоомж, ёс зүйн хэм хэмжээг дагаж мөрдөх нь нэн чухал боловч ялангуяа эмзэг мэдээлэлтэй холбоотой үед бэрхшээлтэй байж болно.
- Өршөөл ба шударга байдал. Эрдмийн төслүүд нь судалгааны үр дүнг өөрчилдөг, одоо байгаа өрөөсгөл ойлголтыг санамсаргүйгээр бататгаж болзошгүй дүгнэлтэд хүргэж болзошгүй мэдээллийн хэв шинжийн эрсдэлээс хамгаалдаггүй.
- Нарийн төвөгтэй байдал, тодорхой байдал. Өгөгдөл олборлох загваруудын нарийн төвөгтэй байдал нь оюутнууд эдгээр загваруудыг ашиглахаас гадна арга зүй, шийдвэрээ тодорхой бөгөөд ойлгомжтой тайлбарлах шаардлагатай эрдэм шинжилгээний орчинд ихээхэн бэрхшээл учруулж болзошгүй юм.
Эдгээр сорилтуудыг эрдэм шинжилгээний хүрээнд даван туулахын тулд техникийн ур чадварыг шүүмжлэлтэй сэтгэлгээ, ёс суртахууны үүднээс хослуулан тэнцвэртэй хандлагыг шаарддаг. Эдгээр хязгаарлалтыг нухацтай авч үзвэл, та аналитик чадвараа сайжруулж, бодит ертөнц дэх өгөгдөл олборлох програмуудын нарийн төвөгтэй байдалд бэлтгэж чадна.
Түүнчлэн, өгөгдөл олборлох төслүүдийн нарийн төвөгтэй шинж чанар, үр дүнгийн талаар тодорхой мэдээлэл өгөх шаардлагатай байдаг тул оюутнууд, судлаачид эдгээрээс ихээхэн ашиг тус хүртэх боломжтой. манай бичиг баримтын засвар үйлчилгээ. Манай платформ нь таны судалгааны баримт бичгийн дүрмийн нарийвчлал, хэв маягийн уялдаа холбоо, ерөнхий уялдааг хангах үүднээс сайтар уншиж, текст засварлах боломжийг олгодог. Энэ нь зөвхөн нарийн төвөгтэй өгөгдөл олборлох үзэл баримтлал, үр дүнг тодруулахад тусалдаг төдийгүй эрдэм шинжилгээний ажлын уншигдах чадвар, үр нөлөөг ихээхэн нэмэгдүүлдэг. Баримт бичгээ манай засварын үйлчилгээнд идэвхжүүлнэ гэдэг нь өнгөлсөн, алдаагүй, анхаарал татахуйц эрдэм шинжилгээний харилцаанд хүрэх чухал алхамыг хийнэ гэсэн үг юм.
Салбарын хэмжээнд дата олборлолтын практик хэрэглээ
Өгөгдөл олборлолтын хэрэглээг судлах нь түүний янз бүрийн салбар дахь олон талт байдлыг харуулдаг. Үүнийг хэрхэн ашиглаж байгааг энд харуулав.
- Зах зээлийн сагсанд дүн шинжилгээ хийсэн дэлгүүрүүдэд зориулсан ойлголт. Дэлгүүрүүд дата олборлолтыг ашиглан асар их хэмжээний өгөгдлийг хайж, алдартай бүтээгдэхүүний хослол эсвэл улирлын чанартай худалдан авалт зэрэг чиг хандлагыг олж илрүүлдэг. Энэхүү мэдлэг нь тэдэнд дэлгүүрийн зохион байгуулалт, онлайн бүтээгдэхүүний дэлгэцийг илүү үр дүнтэй зохион байгуулах, борлуулалтын таамаглалыг сайжруулах, худалдан авагчдын хүсэл сонирхолд нийцсэн сурталчилгаа зохион бүтээхэд тусалдаг.
- Эрдмийн судалгаагаар уран зохиолын сэтгэл хөдлөлийг судлах. Утга зохиол судлал нь өгөгдөл олборлолтоос, ялангуяа мэдрэмжийн шинжилгээнээс их ашиг олдог. Энэ арга нь утга зохиолын бүтээлүүдэд илэрхийлсэн сэтгэл хөдлөлийг ойлгохын тулд компьютерийн боловсруулалт, ухаалаг алгоритмуудыг ашигладаг. Энэ нь зохиолчид юуг илэрхийлэхийг оролдож байгаа болон тэдний дүрүүдийн мэдрэмжийн талаар шинэ үзэл бодлыг өгдөг.
- Боловсролын туршлагыг сайжруулах. Боловсролын мэдээллийн олборлолтын салбар (EDM) нь олон төрлийн боловсролын өгөгдлийг судлах замаар суралцах замыг дээшлүүлэхэд чиглэдэг. Дижитал сургалтын платформ дахь оюутнуудын харилцан үйлчлэлээс эхлээд байгууллагын захиргааны бүртгэл хүртэл EDM нь сурган хүмүүжүүлэгчдэд оюутны хэрэгцээг тодорхойлоход тусалдаг бөгөөд ингэснээр тохирсон сургалтын зам, эсвэл сурлагын амжилтгүй болох эрсдэлтэй оюутнуудтай идэвхтэй хамтран ажиллах гэх мэт илүү хувийн дэмжлэг үзүүлэх стратегиудыг бий болгодог.
Нэмж дурдахад, дата олборлолтын хүрээ нь:
- Эрүүл мэндийн аналитик. Эрүүл мэндийн салбарт өгөгдөл олборлох нь чиг хандлагыг тодорхойлох, өвчний дэгдэлтийг урьдчилан таамаглах, өвчтөний тусламж үйлчилгээг сайжруулахын тулд өвчтөний мэдээлэл, эмнэлгийн бүртгэлд дүн шинжилгээ хийхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Эмнэлгийн мэргэжилтнүүд эрүүл мэндийн мэдээллийг олж авах, эмчилгээний төлөвлөгөөг хувийн болгох, эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээний ерөнхий хүртээмжийг сайжруулах замаар өвчтөний эрсдэлийг урьдчилан таамаглах боломжтой.
Эдгээр олон талбарт өгөгдөл олборлолтыг нэгтгэх нь үйл ажиллагааны үр ашиг, стратеги төлөвлөлтийг сайжруулаад зогсохгүй худалдан авалт, суралцах, өвчтөний тусламж үйлчилгээ гэх мэт хэрэглэгчийн туршлагыг баяжуулдаг.
Дата олборлолтын ирээдүйн чиг хандлага
Өгөгдлийн олборлолтын хувьсан өөрчлөгдөж буй ертөнцийг судалж үзэхэд энэ талбар томоохон өөрчлөлтийн ирмэг дээр байгаа нь илт байна. Эдгээр шилжилтүүд нь бизнесүүдэд амлалт өгч, эрдэм шинжилгээний хайгуул, нийгэмд ашиг тустай байх шинэ гарцуудыг нээж байна. Дата олборлолтын ирээдүйг тодорхойлох зарим гол чиг хандлагыг судалцгаая:
- AI болон машин сургалтын хамтын ажиллагаа. Хиймэл оюун ухаан (AI) болон Machine Learning (ML) хоёрыг өгөгдөл олборлолттой хослуулсан нь ихээхэн ахиц дэвшил гаргаж байна. Эдгээр дэвшилтэт технологи нь илүү гүнзгий дүн шинжилгээ хийх, илүү нарийвчлалтай таамаглал гаргах боломжийг олгодог бөгөөд гар аргаар хөндлөнгийн оролцоог багасгах боломжийг олгодог.
- Том өгөгдлийн өсөлт. Зүйлсийн интернет (IoT)-ээс үүдэлтэй том өгөгдлийн хурдацтай өсөлт нь өгөгдөл олборлох талбарыг өөрчилж байна. Энэхүү өсөлт нь их хэмжээний, олон төрлийн мэдээллийн урсгалыг зохицуулах, судлах шинэ арга замыг шаардаж байна.
- Нийгмийн сайн сайхны төлөө өгөгдөл олборлох. Арилжааны хэрэглээнээс гадна дата олборлолт нь эрүүл мэндийн салбарын дэвшлээс эхлээд байгаль орчныг хамгаалах хүртэл нийгмийн асуудалд улам бүр хэрэглэгдэж байна. Энэхүү өөрчлөлт нь дата олборлолт нь бодит ертөнцийн өөрчлөлтөд нөлөөлөх боломжийг онцолж байна.
- Ёс суртахууны асуудалд анхаарлаа хандуулж байна. Өгөгдөл олборлолтын хүчээр шударга, ил тод, хариуцлагатай байдлыг хангах үүрэг хариуцлага ирдэг. Ёс суртахуунтай хиймэл оюун ухаанд түлхэц өгөх нь өрөөсгөл ойлголтоос зайлсхийж, хувийн нууцыг хүндэтгэдэг алгоритмуудын хэрэгцээг онцолж байна.
- Үүл ба захын тооцооллын хувьсгал. Үүлэн болон захын тооцоолол нь өгөгдөл олборлолтод хувьсгал хийж, бодит цагийн дүн шинжилгээ хийх боломжтой шийдлүүдийг санал болгож байна. Энэхүү дэвшилт нь мэдээллийн эх сурвалж дээр ч гэсэн шууд ойлголтыг хялбаршуулдаг.
Оюутнууд болон эрдэмтэн судлаачдын хувьд эдгээр чиг хандлага нь мэдээлэлтэй байх, дасан зохицох чадвартай байхын чухлыг онцолж байна. Судалгааны төслүүдэд хиймэл оюун ухаан болон ML-ийг нэгтгэх нь шинэ нээлтүүдийг хийхэд хүргэдэг бол ёс зүйн өгөгдөл олборлолтод анхаарал хандуулах нь мэдээллийн үндсэн үнэт зүйлстэй нийцдэг. академик шударга байдал. Түүгээр ч зогсохгүй нийгмийн асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд дата олборлолтыг ашиглах нь нийгэмд эерэг нөлөө үзүүлэх эрдэм шинжилгээний ертөнцийн хичээл зүтгэлтэй нийцдэг.
Өгөгдөл олборлолтын ирээдүй нь технологийн шинэчлэл, ёс зүйн практик, нийгэмд үзүүлэх нөлөөллийн мозайк юм. Эрдмийн салбарын хүмүүсийн хувьд энэхүү хувьсан өөрчлөгдөж буй ландшафт нь судалгааны баялаг боломжуудыг санал болгож, янз бүрийн салбарт чухал ахиц дэвшил гаргахад хувь нэмрээ оруулах боломжийг олгодог. Биднийг эдгээр өөрчлөлтүүдийг удирдах явцад дасан зохицож, шинэ аргуудыг хүлээн зөвшөөрөх нь өгөгдөл олборлох боломжийг бүрэн ашиглахад маш чухал байх болно.
Дүгнэлт
| Өгөгдлийн олборлолт нь бидэнд асар их хэмжээний өгөгдлийг ойлгоход хялбар болгож, салбар болон эрдэм шинжилгээний байгууллагад шинэ санаа авчирч байна. Энэ нь чухал мэдээллийг хайж олох, дараа нь юу болохыг урьдчилан таамаглах, ухаалаг сонголт хийхэд тусалдаг тусгай компьютерийн аргуудыг ашигладаг. Гэхдээ бид хүмүүсийн хувийн нууцыг хүндэтгэж, шударга байхын тулд үүнийг хэрхэн ашиглах талаар болгоомжтой байх ёстой. Бид илүү хиймэл оюун ухаан (AI) ашиглаж эхлэх тусам өгөгдөл олборлолт нь илүү гайхалтай зүйлсийг хийж чадна. Та дөнгөж сурч эхэлж байгаа эсвэл олон жилийн турш өгөгдөлтэй ажиллаж байгаа эсэхээс үл хамааран дата олборлолт нь ирээдүйд юу болох талаар сэтгэл хөдөлгөм адал явдал юм. Энэ нь шинэ зүйлийг нээж, эерэг нөлөө үзүүлэх боломжийг олгодог. Өгөгдөл дэх нуугдмал эрдэнэсийг судлахдаа сэтгэл догдлон, өгөгдлийг зөв ашиглах амлалт, нээлттэй оюун ухаанаар энэхүү адал явдалд шумбцгаая. |
