စာရင်းအင်းပညာရှင်နှင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်- ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။

စာရင်းအင်းပညာရှင်များ နှင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင် နှစ်ဦးစလုံးသည် ဒေတာနှင့် များစွာအလုပ်လုပ်ကြသည်၊ သို့သော် အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းနှစ်ခုကြားတွင် အဓိကကွာခြားချက် အနည်းငယ်ရှိပါသည်။

ကွာခြားချက် #1 (ဒေတာအမျိုးအစားများ) – ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် မစုံလင်သောဒေတာများကို စုဆောင်းရှင်းလင်းရာတွင် အချိန်ပိုယူလေ့ရှိကြပြီး စာရင်းအင်းပညာရှင်များမှာ ယေဘုယျအားဖြင့် သပ်ရပ်သောဒေတာရှိကြသည်။

ကွာခြားချက် #2 (အဆုံးသတ်ပန်းတိုင်များ) – ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ရလဒ်များကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များဖန်တီးခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်လေ့ရှိကြပြီး စာရင်းအင်းပညာရှင်များသည် ကိန်းရှင်များကြားဆက်စပ်မှုကို တိကျစွာဖော်ပြသည့် မော်ဒယ်များဖန်တီးခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်လေ့ရှိကြသည်။

ကွာခြားချက် #3 (ထုတ်လုပ်မှု) – ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် လုပ်ငန်းများတွင် ထုတ်လုပ်မှုတွင် ထည့်သွင်းထားသော မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်လေ့ရှိကြပြီး စာရင်းအင်းပညာရှင်များသည် ဖြစ်စဉ်နှင့်ပတ်သက်၍ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများ သို့မဟုတ် ရှင်းလင်းချက်များကို ပေးစွမ်းနိုင်သည့် မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်လေ့ရှိကြသည်။

ဤကွဲပြားမှုများ၏ အသေးစိတ်ရှင်းလင်းချက်ကို ဆက်လက်ဖတ်ရှုပါ။

ကွာခြားချက် #1- ဒေတာအမျိုးအစားများ

ယေဘူယျအားဖြင့်၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ကိန်းဂဏာန်းပညာရှင်များအသုံးပြုသည့် ဒေတာအမျိုးအစားထက် များစွာပိုမိုရှုပ်ထွေးကာ ထုတ်ယူရန်ခက်ခဲသော ဒေတာများနှင့် လုပ်ဆောင်လေ့ရှိသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အိမ်ခြံမြေကုမ္ပဏီတစ်ခုတွင် အလုပ်လုပ်ကိုင်နေသော ဒေတာပညာရှင်တစ်ဦးသည် မတူညီသောပြင်ပဆာဗာများမှ အတန်းပေါင်းသန်းပေါင်းများစွာပါဝင်သော ဒေတာအစုံများကို ဖော်မတ်အမျိုးမျိုးဖြင့် ထုတ်ယူရန် လိုအပ်နိုင်သည်။

ဒေတာကို ထုတ်ယူပြီး မော်ဒယ်ပြုလုပ်ရန်အတွက် သင့်လျော်သော ဖော်မတ်တစ်ခုအဖြစ် ထုပ်ပိုးရန်အတွက် သူမသည် SQL နှင့် အနည်းဆုံး ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကား ( R သို့မဟုတ် Python ကဲ့သို့) ကျွမ်းကျင်မှုတစ်ခု လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။

ဆန့်ကျင်ဘက်အနေနှင့်၊ စာရင်းအင်းပညာရှင်များသည် သပ်ရပ်သောပုံစံဖြင့် တင်ပြထားပြီးဖြစ်သော သေးငယ်သောဒေတာအတွဲများနှင့် အလုပ်လုပ်တတ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ဇီဝဆေးကုမ္ပဏီတစ်ခုတွင် အလုပ်လုပ်သော စာရင်းအင်းပညာရှင်တစ်ဦးသည် မတူညီသောလူနာ 50 ၏ သွေးပေါင်ချိန်၊ နှလုံးခုန်နှုန်းနှင့် ကိုလက်စထရောအဆင့်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များပါရှိသော 50-line Excel ဖိုင်ကို လက်ခံရရှိနိုင်ပါသည်။

ဒေတာထုတ်ယူခြင်းနှင့် သန့်ရှင်းရေးလုပ်ရန် အချိန်ဖြုန်းခြင်းထက်၊ ၎င်းတို့သည် ဒေတာနှင့်ကိုက်ညီစေရန် သင့်လျော်သော ယူဆချက် သို့မဟုတ် စံပြစမ်းသပ်မှုတစ်ခုအပေါ် ဆုံးဖြတ်ခြင်းနှင့် စမ်းသပ်မှု သို့မဟုတ် ရွေးချယ်ထားသော စံပြစာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ယူဆချက်များကို လေးစားမှုရှိမရှိ စစ်ဆေးရန် အချိန်ပိုသုံးစွဲဖွယ်ရှိသည်။

ကွာခြားချက် #2- အဆုံးပန်းတိုင်

ဖြစ်ရပ်များစွာတွင်၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦး၏ အဆုံးစွန်ပန်းတိုင်မှာ အချို့သောရလဒ်များကို တိကျစွာခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်အမျိုးအစားအချို့ကို ဖန်တီးရန်ဖြစ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ငွေရေးကြေးရေးကုမ္ပဏီတစ်ခုတွင် အလုပ်လုပ်သော ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်သည် အချို့သောလူများသည် ချေးငွေတွင် ပုံသေဖြစ်မဖြစ်ကို တိကျစွာခန့်မှန်းနိုင်သည့် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံကို ဖန်တီးရန် ကြိုးပမ်းနိုင်သည်။

၎င်းတို့သည် ကွဲပြားသော ခန့်မှန်းချက်ကိန်းရှင်များကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုကာ မော်ဒယ်အမျိုးမျိုးနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်ကာ အတိကျဆုံး ခန့်မှန်းချက်များကို ထုတ်ပေးသည့် မော်ဒယ်ကို ရှာဖွေရန် ကြိုးပမ်းမည်ဖြစ်သည်။

၎င်းတို့၏ အဆုံးပန်းတိုင်သည် တုံ့ပြန်မှုကိန်း ရှင်နှင့် မည်ကဲ့သို့ ဆက်နွှယ်နေသည် ကို အတိအကျ တွက်ချက်မည့်အစား တိကျသော မော်ဒယ်ကို ဖန်တီးရန်ဖြစ်သည်။

ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့်၊ စာရင်းအင်းပညာရှင်များသည် ခန့်မှန်းသူကိန်းရှင်များနှင့် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်ကြားမှ ဆက်နွယ်မှုကို တိကျစွာဖော်ပြနိုင်သည့် မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးရာတွင် ပိုမိုအာရုံစိုက်လေ့ရှိသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ တက္ကသိုလ်တစ်ခုတွင် အလုပ်လုပ်ကိုင်နေသော စာရင်းအင်းပညာရှင်တစ်ဦးသည် စာမေးပွဲရမှတ်များကို မည်ကဲ့သို့ ကွဲပြားခြားနားသော လေ့လာမှုအလေ့အထမှ အတိအကျ တွက်ချက်သည့် လေ့လာမှုတစ်ခုတွင် ပါဝင်ရန် ကျောင်းသား 30 ကို ခေါ်ယူနိုင်သည်။

ဤအခြေအနေတွင်၊ စာရင်းအင်းပညာရှင်သည် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံ coefficients များကို ဘာသာပြန်ခြင်းနှင့် တုံ့ပြန်မှု variable နှင့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ဆက်ဆံရေးရှိမရှိကို နားလည်ရန် ၎င်းတို့၏ သက်ဆိုင်ရာ p-တန်ဖိုးများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းတွင် ပိုမိုစိုးရိမ်လာမည်ဖြစ်သည်။

ကွာခြားချက် # 3- ထုတ်လုပ်မှု

ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် စာရင်းအင်းပညာရှင်များထက် များစွာပို၍ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများတွင် ထုတ်လုပ်မှုတွင် ထည့်သွင်းထားသော ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးလေ့ရှိသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကုန်စုံဆိုင်ကြီးတစ်ခုတွင် အလုပ်လုပ်နေသော ဒေတာပညာရှင်တစ်ဦးသည် ကုန်ပစ္စည်းအမျိုးမျိုး၏ရောင်းအားကို တိကျစွာခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်တစ်ခုကို ဖန်တီးနိုင်သည်။

သူ၏နောက်ဆုံးပန်းတိုင်မှာ ညတိုင်းလည်ပတ်နေပြီး နေ့သစ်တိုင်းအတွက် ထုတ်ကုန်ရောင်းအားကို ခန့်မှန်းနိုင်သည့် ၎င်း၏မော်ဒယ်လ်ဆာဗာတွင် သူ့မော်ဒယ်ကို ထည့်သွင်းရန် ကူညီပေးနိုင်သည့် ကုမ္ပဏီမှ developer များနှင့် လက်တွဲရန်ဖြစ်သည်။

အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ စာရင်းအင်းပညာရှင်များသည် ထုတ်လုပ်မှုအမျိုးအစားတစ်ခုသို့ ပေါင်းစပ်ထားသော မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးခဲပါသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကုမ္ပဏီတစ်ခုတွင် အလုပ်လုပ်သော စာရင်းအင်းပညာရှင်တစ်ဦးသည် အမျိုးမျိုးသောလူနေမှုပုံစံစဥ်ဆိုင်ရာအချက်များ (ဆေးလိပ်သောက်ခြင်း၊ လေ့ကျင့်ခန်းလုပ်ခြင်း၊ အစားအသောက်စသည်ဖြင့်) အကြား ဆက်စပ်မှုကို ဖော်ပြသည့် စံနမူနာတစ်ခုတည်ဆောက်နိုင်သော်လည်း ၎င်းတို့၏နောက်ဆုံးပန်းတိုင်မှာ အဆိုပါအချက်များနှင့် တုံ့ပြန်မှုကွဲပြားမှုကြား ဆက်နွယ်မှုကို တွက်ချက် ရန်ဖြစ်သည်။ . သက်တမ်းကဲ့သို့။

၎င်းတို့၏ နောက်ဆုံးပန်းတိုင်မှာ ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တွင် ထားရှိရမည့်အစား ၎င်းတို့အား သတင်းအချက်အလက်ပေးသည့် မော်ဒယ်ကို ဖန်တီးရန်ဖြစ်သည်။

နိဂုံး

စာရင်းအင်းပညာရှင်များနှင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင် နှစ်ဦးစလုံးသည် ၎င်းတို့၏နေ့စဥ်အခန်းကဏ္ဍများတွင် ဒေတာများဖြင့် အလုပ်လုပ်ကြသော်လည်း မတူညီသောနည်းလမ်းများဖြင့် ပြုလုပ်ကြသည်။

ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် မကြာခဏ ရှုပ်ပွနေပြီး စီမံလုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သည့် ကျယ်ပြန့်သော ဒေတာမျိုးစုံဖြင့် အလုပ်လုပ်လေ့ရှိပြီး စာရင်းအင်းပညာရှင်များသည် သေးငယ်၍ သပ်ရပ်သော ဒေတာအတွဲများဖြင့် လုပ်ဆောင်လေ့ရှိသည်။

ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ရလဒ်များကို တိကျစွာခန့်မှန်းနိုင်သော တည်ဆောက်မှုပုံစံများအပေါ်တွင် ပိုမိုအာရုံစိုက်လေ့ရှိပြီး စာရင်းအင်းပညာရှင်များသည် ကိန်းရှင်များကြားမှ ဆက်နွယ်မှုကို တိကျစွာရှင်းပြနိုင်သည့် မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်လေ့ရှိကြသည်။

နောက်ဆုံးတွင်၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် လုပ်ငန်းများတွင် မော်ဒယ်များကို ထုတ်လုပ်မှုတွင် ထည့်သွင်းလေ့ရှိကြပြီး စာရင်းအင်းပညာရှင်များသည် ၎င်းတို့၏ရလဒ်များကို လက်တွေ့ကမ္ဘာဖြစ်ရပ်များကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်ရန် မကြာခဏ အကျဉ်းချကာ အစီရင်ခံလေ့ရှိကြသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ ဆောင်းပါးများသည် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါပုံကို ရှင်းပြသည်-

ကိန်းဂဏန်းတွေက ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ။ (စာရင်းဇယားက အရေးကြီးတဲ့ အကြောင်းရင်း ၁၀ ခု။)
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
ပညာရေးတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု