Usoro Nyocha Data Ọnụọgụ
Ojiji nke ọnụọgụgụ na nyocha data aghọwo ihe dị oke mkpa n'ọtụtụ ngalaba, site na azụmaahịa na ahụike ruo na sayensị na sayensị mmekọrịta mmadụ na ibe ya. Ọnụọgụgụ na-enye ngwaọrụ ndị na-enyere ndị nchọpụta na ndị ọkachamara aka ịkọwa ma nweta mmechi site na data dị mgbagwoju anya. N'isiokwu a, anyị ga-atụle ọtụtụ usoro nyocha data ọnụọgụgụ a na-ejikarị eme ihe, gụnyere ụzọ nkọwa, ntụgharị uche, nlọghachi azụ, na ọtụtụ mgbanwe, yana ojiji ha na ndụ kwa ụbọchị.
1. Nyocha Nkọwa
Pendahuluan
Ntụle nkọwa bụ ịkọwa, ịchịkọta, na ịhazi data n'ụzọ a ga-aghọta nke ọma. Usoro a gụnyere iji tebụl, eserese, na ọnụọgụgụ nkọwa.
Injinịa Izugbe
1. Nkesa Ugboro: Usoro a gụnyere ịchịkọta data n'ime otu dị iche iche dabere na ugboro ole ihe na-eme. Dịka ọmụmaatụ, nkesa ugboro ole nwere ike inyere anyị aka ịghọta otu esi ekesa akara ule ụmụ akwụkwọ.
2. Tebụl Ihe Ndị Na-eme Njọ: A na-eji tebụl a egosi mmekọrịta dị n'etiti mgbanwe abụọ dị iche iche, dịka ọmụmaatụ iji chọpụta ma enwere mmekọrịta dị n'etiti okike na mmasị ngwaahịa.
3. Eserese na Chaatị: Eserese ogwe, histogram, na chaatị achịcha bụ ngwaọrụ anya dị irè maka ịnọchite anya data. Dịka ọmụmaatụ, histogram nwere ike igosi nkesa nke akara ule n'ime klaasị.
4. Nha nke Centrality: Nkezi, etiti, na ụdị bụ nha nke centrality nke na-enyere aka n'ịchịkọta data site na ụkpụrụ etiti nke data ahụ.
5. Usoro Mgbasa: Ngbanwe ọkọlọtọ, mgbanwe, na oke bụ ihe atụ nke mgbasa nke na-enyere aka ịghọta mgbanwe dị na data.
Aplikasi
Dịka ọmụmaatụ, na ngalaba ahụike, enwere ike iji nyocha nkọwa kọwaa nkesa nke ndị ọrịa n'ụlọ ọgwụ.
2. Nyocha nke Echiche
Pendahuluan
Nnyocha ntụle echiche na-achọ ime ka a mata ọnụọgụgụ mmadụ site na data ihe atụ. Usoro a dị oke mkpa maka ime mkpebi na nnwale echiche.
Injinịa Izugbe
1. Nnwale Echiche: Nke a gụnyere ịnwale echiche gbasara paramita ọnụọgụgụ mmadụ. Ihe atụ ndị a na-ahụkarị gụnyere ule t, ule Z, na ule chi-square.
2. Oge Nkwenye: Oge a na-enye atụmatụ nke oke ebe paramita ọnụọgụgụ mmadụ ga-adị, dabere na data ihe atụ.
3. ANOVA (Nyocha nke Mgbanwe): A na-eji ya atụnyere otu atọ ma ọ bụ karịa iji hụ ma ihe ha ji eme ihe dị iche nke ukwuu.
Aplikasi
Dịka ọmụmaatụ, n'ime nnyocha ahụike, onye nchọpụta nwere ike iji ule t-ule chọpụta ma ọdịiche dị n'ọbara mgbali elu nkezi n'etiti otu ndị ọrịa abụọ (dịka ọmụmaatụ, otu otu na-anata ọgwụ ọhụrụ na nke ọzọ na-anata placebo) dị mkpa n'ọnụ ọgụgụ.
3. Nyocha Nlaghachi
Pendahuluan
A na-eji nyocha nlọghachi azụ enyocha mmekọrịta dị n'etiti ihe abụọ ma ọ bụ karịa, ọtụtụ mgbe na-eji ebumnuche nke amụma ma ọ bụ nkọwa.
Injinịa Izugbe
1. Mfe Nlaghachi Ahịrị Dị Mfe: A na-eji usoro a eme ihe nlereanya mmekọrịta dị n'etiti otu mgbanwe nọọrọ onwe ya (onye na-ebu amụma) na otu mgbanwe dabere (ihe si na ya pụta).
2. Nlaghachi nke Ọtụtụ Ahịrị: Usoro a gụnyere ihe karịrị otu mgbanwe nọọrọ onwe ya iji buru amụma otu mgbanwe dabere.
3. Nlaghachi nke Logistic: A na-eji nke a mgbe mgbanwe dabere bụ ọnụọgụ abụọ ma ọ bụ nkewa, dịka ọmụmaatụ, iji buru amụma ma onye ọrịa nwere ọrịa ụfọdụ (ee/ee) dabere na ihe dị iche iche nwere ike ibute ya.
Aplikasi
N'ahịa, enwere ike iji mgbanwe dị mfe nke linear regression buru amụma banyere ire ere dabere na mmefu mgbasa ozi. Enwere ike iji mgbanwe logistic mee ihe na ahụike ọha iji buo amụma ihe egwu nke ọrịa strok dabere na ihe ndị dị ka afọ, ibu, na àgwà ise siga.
4. Nnyocha mgbanwe dị iche iche
Pendahuluan
Nnyocha multivariate gụnyere ọmụmụ ihe n'otu oge nke mgbanwe abụọ ma ọ bụ karịa dabere. Ebumnuche bụ ịghọta usoro dị mgbagwoju anya nke mmekọrịta dị n'etiti mgbanwe.
Injinịa Izugbe
1. Nyocha Ihe Ndị Dị Mkpa: A na-eji ya achọpụta otu ndị nwere njikọ dị elu ka e wee kee ha n'ime ihe ndị dị mfe.
2. Nyocha nke Klọsta: A na-eji ya chịkọta data ndị yiri ya n'ime klọsta. Nke a bara uru na nkewa ahịa, ebe enwere ike ịchịkọta ndị ahịa nwere otu àgwà ịzụrụ ihe.
3. Nnyocha nke Isi Ihe Ndị Dị Mkpa (PCA): A na-eji ya ebelata nha nke nnukwu data set ma na-ejigide nnukwu mgbanwe na data ahụ.
Aplikasi
N'ime nnyocha mkpụrụ ndụ ihe nketa, enwere ike iji nyocha ihe iji chọpụta otu mkpụrụ ndụ ihe nketa ndị na-emekọ ihe ọnụ. N'ahịa, enwere ike iji nyocha klọsta chọpụta akụkụ ahịa dị iche iche dabere na mmasị ndị ahịa.
Mmechi
Usoro ọnụọgụgụ na-enye ọtụtụ ngwaọrụ bara uru dị ukwuu maka nyocha data. Ha sitere na usoro nkọwa ruo na ime ka data dị mfe ma kọwaa, ruo na usoro nhọpụta iji mee mkpokọta na mkpebi dabere na data ihe atụ. Ha gụnyekwara ụzọ regression iji gosipụta mmekọrịta dị n'etiti mgbanwe na usoro multivariate iji ghọta ụkpụrụ dị mgbagwoju anya na data.
Ịmụta usoro ndị a na-enyere ndị nchọpụta na ndị ọkachamara aka ịme nyocha data zuru oke ma nye ntọala siri ike maka ime mkpebi amamihe. N'oge a, iji usoro nyocha data ọnụọgụgụ kwesịrị ekwesị nwere ike inye nnukwu uru asọmpi n'ọtụtụ ngalaba.
Ya mere, ịghọta usoro ndị a abụghị naanị nkà ọzọ, kama ọ bụ mkpa dị mkpa iji dozie nsogbu data n'ụwa a na-agbanwe agbanwe.
