1.Отнесите каждое из утверждений к Data Science или к Business Intelligence 1)Цель исследования – прогнозирование будущих результатов с целью принятия обоснованных решений, получение ответов на вопросы “что” и “как”
2)Конечный результат – знания
3) Для исследования используются только структурированные цифровые данные
Ответ: Как учитель, я бы отнес это утверждение к области Data Science. Data Science занимается анализом данных с целью выявления закономерностей и паттернов, которые могут помочь в принятии обоснованных решений. Прогнозирование будущих результатов и ответы на вопросы "что" и "как" являются основными задачами Data Science.
Обоснование: Data Science применяет различные методы и алгоритмы для анализа больших объемов данных. Предсказание будущих результатов и определение "что" и "как" основывается на обработке и анализе этих структурированных данных.
Пошаговое решение: Для прогнозирования будущих результатов и получения ответов на вопросы "что" и "как" в Data Science, мы можем использовать следующие методы:
1. Сбор и подготовка данных: Собираем и структурируем данные, которые имеют отношение к нашим исследовательским вопросам.
2. Анализ данных: Производим статистический анализ данных для выявления закономерностей, паттернов и трендов.
3. Машинное обучение: Применяем алгоритмы машинного обучения для построения моделей предсказания будущих результатов.
4. Визуализация и интерпретация результатов: Представляем полученные результаты визуально и объясняем их значения и значимость.
2. Конечный результат – знания
Ответ: Как учитель, я бы отнес это утверждение к области Data Science. Data Science стремится к получению новых знаний из больших объемов данных. Анализ данных позволяет нам извлекать информацию и понимать скрытые закономерности, что приводит к формированию новых знаний.
Обоснование: В Data Science, мы используем различные методы и алгоритмы для анализа данных. С помощью этих методов мы можем получить новые знания о процессах и явлениях, которые ранее нам были неизвестны.
Пошаговое решение: Чтобы получить новые знания в Data Science, мы можем следовать следующим шагам:
1. Сбор и подготовка данных: Собираем и структурируем данные по необходимым вопросам.
2. Анализ данных: Производим статистический анализ данных для выявления паттернов и трендов.
3. Машинное обучение: Применяем алгоритмы машинного обучения для изучения данных и получения новых знаний.
4. Интерпретация результатов: Интерпретируем полученные результаты и определяем новые знания, которые мы получили из данных.
3. Для исследования используются только структурированные цифровые данные
Ответ: Как учитель, я бы отнес это утверждение к области Business Intelligence. Business Intelligence основывается на анализе структурированных данных, таких как таблицы, базы данных или другие цифровые источники, чтобы предоставить информацию и поддержать принятие решений в бизнесе.
Обоснование: Business Intelligence использует структурированные данные для анализа и предоставления информации о текущем состоянии бизнес-процессов и деятельности организации. Эти данные обычно представлены в виде таблиц, баз данных или других цифровых форматов.
Пошаговое решение: Для анализа структурированных цифровых данных в области Business Intelligence, мы можем использовать следующие шаги:
1. Сбор данных: Собираем данные из различных источников, таких как базы данных, веб-серверы или другие цифровые системы.
2. Трансформация данных: Преобразуем данные в структурированный формат, например, в виде таблиц или баз данных.
3. Анализ данных: Производим статистический анализ данных для выявления паттернов и трендов.
4. Предоставление информации: Визуализируем полученные результаты и предоставляем информацию пользователю с помощью отчетов, графиков или дашбордов.
Ученик должен понять, что Data Science и Business Intelligence имеют различные цели и используют различные типы данных для исследования и принятия решений. Data Science фокусируется на прогнозировании будущих результатов и создании новых знаний, используя различные методы анализа данных. В то время как Business Intelligence использует структурированные цифровые данные для анализа и предоставления информации, чтобы поддержать принятие решений в бизнесе.