வழக்கமான மாடலிங் செயல்முறை:
ஒரு பொதுவான மாடலிங் செயல்பாட்டில், ஒரு கருதுகோளை வரையத் தொடங்குவது முக்கியம். ஒரு RFP (முன்மொழிவுக்கான கோரிக்கை) பெறப்பட்டது, பின்னர் ஒரு கருதுகோள் வரையப்படுகிறது.
- சரியான தரவு மூலத்தை தீர்மானிக்கவும் - இங்கே, வாடிக்கையாளர் தரவு மூலத்தைக் கொடுக்கலாம், இல்லையென்றால், நாங்கள் ஒரு தரவு மூலத்தைத் தேட வேண்டும். ஒரு சூழ்நிலையில், தேர்தலில் யார் வெற்றி பெறுவார்கள் என்பதை மதிப்பீடு செய்ய முயற்சிக்கும்போது, சமூக ஊடகங்கள், செய்தி சேனல்கள் அல்லது பொதுக் கருத்தை உள்ளடக்கிய ஆதாரங்களுடன் தரவைப் பற்றிய பொது பகுப்பாய்வு செய்யப்படுகிறது. சிக்கலை பகுப்பாய்வு செய்ய தேவையான தரவுகளின் அளவையும் நாம் புரிந்து கொள்ள வேண்டும். இந்த வழக்கில், நாங்கள் பொதுவாக பெரிய மாதிரிகளைத் தேடுகிறோம், ஏனெனில் இது ஒரு தேர்தல் வழக்கு. மறுபுறம், ஹெல்த்கேரில் பகுப்பாய்வு செய்யப்பட்டால், ஒரு பெரிய மக்கள்தொகைக்கு செல்வது கடினம், ஏனென்றால் கருதுகோளை சரிபார்க்க போதுமான நபர்களைப் பெறாத வாய்ப்பு உள்ளது. மேலும், தரவின் தரம் மிகவும் முக்கியமானது.
- தரவைப் பிரித்தெடுக்கவும் - எடுத்துக்காட்டாக, நாங்கள் மக்கள் தொகை மாதிரியை எடுத்துக் கொண்டால், ஆய்வைத் தொடங்க அதிக வருமானம், குறைந்த வருமானம், வயது, உழைக்கும் மக்கள் தொகை (ஆஃப்சைட் / ஆன்சைட்), குடியிருப்பாளர்கள், என்.ஆர்.ஐ, மருத்துவமனைகளின் பாதுகாப்பு போன்ற பண்புகளைப் பார்க்கலாம். . இங்கே, கருதுகோளுக்கு பல பண்புக்கூறுகள் நமக்கு தேவையில்லை. தேர்தலில் யார் வெற்றி பெறுவார்கள் என்பதை தீர்மானிப்பதில் உயர் மற்றும் குறைந்த வருமானம் போன்ற பண்புக்கூறுகள் பங்களிக்கும் காரணிகளாக இருக்காது என்பதை நாங்கள் புரிந்துகொள்கிறோம். ஆனால் எத்தனை பேர் வாக்களிக்கப் போகிறார்கள் என்பதற்கான நேரடி எண்ணிக்கையை இது தரும் என்பதால் வயது வித்தியாசத்தை ஏற்படுத்தும். பல முறை குறைவாகப் பயன்படுத்தப்படும் பண்புகளை நாங்கள் விலக்கலாம் அல்லது பயனுள்ள பண்புகளை சேர்க்கலாம். இது இரண்டு நிகழ்வுகளிலும் தவறாக போகக்கூடும். பகுப்பாய்வு ஒரு சவாலாக இருப்பதற்கு அதுவே காரணம்.
- கருவிக்கு ஏற்றவாறு தரவை மசாஜ் செய்யவும் - ஏனென்றால் எல்லா கருவிகளும் எல்லா தரவையும் ஏற்றுக்கொள்ள முடியாது. சில கருவிகள் CSV தரவு அல்லது எக்செல் தரவை மட்டுமே ஏற்றுக்கொள்கின்றன. கருவிகள் இல்லாதது ஒரு சவால்.
- பகுப்பாய்வை இயக்கவும் - பகுப்பாய்வுகளின் பல நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி இந்த செயல்பாட்டைச் செய்யலாம்.
- முடிவுகளை வரையவும் - பகுப்பாய்வு துல்லியமாக இருக்க எண்களை வழங்குகிறது. ஆனால் இந்த எண்களில் இருந்து முடிவுகளை எடுப்பது ஒரு பயனரின் பொறுப்பாகும். உதாரணமாக, இது 10% அல்லது 20% என்று சொன்னால், அதன் அர்த்தத்தை நாம் புரிந்து கொள்ள வேண்டும்? பண்பு A மற்றும் பண்புக்கூறு B ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான தொடர்பை இது பெறுகிறதா?
- முடிவுகளை செயல்படுத்தவும் - வணிகத்தில் முடிவுகளைக் காண முடிவுகளை செயல்படுத்துவது முக்கியம். உதாரணமாக, என்று முடிவு செய்யலாம் ‘மக்கள் மழைக்காலத்தில் குடை வாங்குகிறார்கள்’ இது அதிக வணிகத்தை ஏற்படுத்தக்கூடும். இங்கே, நாங்கள் குடையை எங்கு செய்கிறோம், கடைகளில் கிடைக்கிறோம் என்ற முடிவை செயல்படுத்த வேண்டும், ஆனால் அதற்கு மேலாண்மை சிக்கல்கள் இருக்கலாம். புள்ளிவிவரங்கள் முடிவைக் கொடுக்கும் தருணம், செயல்படுத்தல் தவறாக இருக்கலாம்.
- முன்னேற்றத்தைக் கண்காணிக்கவும் - இங்கே கடைசி படி, கண்காணிப்பு ஒரு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. கண்காணிப்பு தவறாக இருக்கலாம், ஏனெனில் பல நிறுவனங்கள் முன்னேற்றத்தை கண்காணிக்க விரும்பவில்லை, இது ஒரு மிகக்குறைந்த நடவடிக்கையாக கருதப்படுகிறது. எங்கள் ஆராய்ச்சி மற்றும் முடிவுகள் சரியான திசையில் செல்கிறதா என்பதை நாம் புரிந்து கொள்ளக்கூடியது என்பதால் கண்காணிப்பு முக்கியமானது.
இந்த கட்டுரையையும் பாருங்கள்' தொடர்பு என்பது காரணத்தை குறிக்காது 'இது ஆய்வாளர்கள் எவ்வாறு தவறாகப் போகலாம் என்பதற்கான நுண்ணறிவை வழங்குகிறது. இந்த அட்டவணையில் கவனிக்க வேண்டிய ஒரு முக்கியமான விடயம் என்னவென்றால், இயங்கும் பகுப்பாய்வு என்பது இயந்திரம் பொறுப்புக்கூறக்கூடிய ஒரே படியாகும், அதையும் தாண்டி ஒரு மனிதர் வரை ஆராய்ச்சி எவ்வாறு செய்யப்படுகிறது என்பதை தீர்மானிக்கும்.
எங்களுக்கு ஒரு கேள்வி கிடைத்ததா? கருத்துகள் பிரிவில் அவற்றைக் குறிப்பிடுங்கள், நாங்கள் உங்களைத் தொடர்புகொள்வோம்.
தொடர்புடைய இடுகைகள்: