Сбор исходных данных для обработки
а) Каким образом собрать исходные данные для обработки? б) Каким способом организовать и систематизировать данные?
а) Каким образом собрать исходные данные для обработки?
б) Каким способом организовать и систематизировать данные?
в) Каким образом очистить данные и дважды проверить на ошибки и несоответствия?
г) Как внести данные в систему?
д) Каким образом организовать данные в виде таблицы для анализа?
е) Каким образом создать категории для организации данных по соответствующим группам?
б) Каким способом организовать и систематизировать данные?
в) Каким образом очистить данные и дважды проверить на ошибки и несоответствия?
г) Как внести данные в систему?
д) Каким образом организовать данные в виде таблицы для анализа?
е) Каким образом создать категории для организации данных по соответствующим группам?
10.12.2023 18:11
Написать свой ответ:
Объяснение:
Для сбора исходных данных для обработки необходимо следовать нескольким этапам. Во-первых, определите цель обработки данных и выделите основные параметры, которые необходимо учесть. Затем выберите источники данных, которые содержат необходимую информацию. Можете использовать опросы, анкеты, наблюдения, интернет-ресурсы и другие доступные источники.
Пример использования:
Предположим, вы хотите исследовать предпочтения школьников в выборе спортивных занятий. Вам нужно создать анкету, в которой спросить учеников о предпочитаемом виде спорта. Анкеты можно распечатать и раздать респондентам или использовать онлайн-инструменты для сбора ответов.
Совет:
Чтобы собрать репрезентативные данные, учтите разнообразие выборки. Убедитесь, что ваша выборка включает представителей разных возрастных групп, полов, уровня образования и других социальных категорий.
Очистка данных и проверка на ошибки и несоответствия
Объяснение:
Очистка данных является важным этапом, чтобы обеспечить точность и надежность результатов анализа. Процесс очистки данных может включать удаление дубликатов, исправление ошибок, проверку на пропущенные значения и удаление выбросов. Для двойной проверки данных можно использовать автоматизированные алгоритмы, ручные проверки и сравнение с другими источниками данных.
Пример использования:
Пусть у вас есть набор данных, содержащий оценки школьников. Перед анализом данных вам нужно удалить любые дублирующиеся записи, исправить возможные ошибки во вводе данных и проверить на отсутствие пропущенных значений.
Совет:
Применяйте систематические алгоритмы для очистки данных, чтобы избежать произвольных изменений и сохранить целостность и точность исходных данных.