Predmet področja študije

Vsaka raziskava je sestavljena iz opazovanja lastnosti predmetov, da bi pojasnili in ovrednotili pomembna razmerja in odnose med indikatorji teh lastnosti.

Področje obsega predmete, ki se razlikujejo po lastnostih in so v nekaterih pogledih v nekaterih pogledih medsebojno povezani. Odločitev problemov na področju programiranja se začne s preučevanjem predmetne domene.

Predmetno področje je del resničnega sveta, ki je neskončen in vsebuje tako pomembne kot nebistvene podatke. Raziskovalec mora biti sposoben dodeliti pomemben del njih. Na primer, pri odločanju o izdaji posojila se štejejo za pomembne vsi podatki o zasebnem življenju stranke (ne glede na to, ali delo zakonca, ali stranka vzgaja mladoletne otroke, izobraževanje stranke itd.). Za reševanje druge naloge, povezane z bančništvom, bodo taki podatki popolnoma nepomembni. Pomen podatkov je odvisen od tega, kaj izbiramo kot predmetno področje.

V procesu raziskovanja je potrebno ustvariti model domene. Znanje iz različnih virov je treba formalizirati. Področje je formalizirano s pomočjo nekaterih sredstva. Sredstva lahko zelo različna. To je lahko besedilni opis domene ali specializirana grafična notacija. S pomočjo modela domene so opisani procesi, ki se pojavljajo v njem, in preučujejo tudi podatke iz tega področja študija.

Formulacija problema je tudi opisovanje statičnega in dinamičnega obnašanja predmetov, ki jih preiskujemo. Opis statičnega obnašanja pomeni karakterizacijo predmetov in njihovih lastnosti. Pri opisovanju dinamičnega vedenja so značilni razlogi za vedenje predmetov.

Dinamično obnašanje predmetov je pogosto opisano skupaj s statičnim vedenjem.

Včasih se analiza predmeta in izjave o problemu združita v eno fazo.

Na stopnji opredelitve in analize zahtevanih podatkov se oblikujejo podatki, potrebni za izvajanje podatkovnega rudarjenja. V ta namen so vprašanja o distribuciji uporabnikov analitična značilnosti sistema, vprašanja dostopa do podatkov, potrebnih za analizo.

Predmetno področje se lažje in učinkoviteje analizira, kadar ima organizacija podatkovno skladišče. Vendar pa ta podjetja nimajo takih podatkovnih skladišč. V tem primeru so vir za začetne podatke operativne podatkovne baze, referenčni in arhivski materiali, to so podatki iz že obstoječih informacijskih sistemov (informacijskih sistemov).

Morda bodo še vedno potrebni podatki od upravljavcev IP, zunanjih in notranjih virov, različnih dokumentov o nosilcih papirja ter znanju strokovnjakov in / ali rezultatov anket.

Prav tako je treba vedeti, da morajo med pripravo podatkov razvijalci programa opisati čim več dejavnikov, ki vplivajo na proces. Nekateri podatki se lahko kodirajo tukaj. Na primer, ena od značilnosti stranke je njena raven dohodka, ki jo lahko opredelimo kot: zelo nizka, nizka, srednja, visoka, zelo visoka. V tem primeru morate določiti stopnjo izobrazbe dohodka.

Pri določanju pravilne količine podatkov je treba upoštevati naročanje podatkov.

Če so naročeni, je treba vedeti, ali je sezonska / ciklična komponenta vključena v tak nabor podatkov. Ko jih ne naroči, npr. niz dogodkov iz baze podatkov ni povezan s časovnim trakom, nato pa med zbiranjem upoštevajte naslednja pravila:

1) majhno število zapisov v zbirki podatkov je lahko razlog za oblikovanje neustreznega modela;

2) natančnost modela se lahko izboljša s povečanjem števila podatkov;

3) zastareli podatki so izključeni iz nabora;

4) Algoritmi, uporabljeni za izdelavo modela z zelo velikimi bazami podatkov, bi morali biti prilagodljivi.