Gebruikers op dit forum: Googlebot, Hanneke_68, JitskeJeldau, XxMariellexX en 9 bezoekers
[ Podagros | Time : 74ms (DB: 18ms) | 9 Queries | GZIP : On ] Bit By Bit - Let op gedrag - 2.4 Navorsing strategieë
Gegewe hierdie tien eienskappe van 'n groot data bronne en die inherente beperkings van selfs heeltemal waargeneem data, watter soort navorsingstrategieë nuttig is? Dit wil sê, hoe kan ons leer wanneer ons nie vrae te vra en nie eksperimente uit te voer? Dit lyk dalk dat net kyk mense kan nie lei tot interessante navorsing, maar dit is nie die geval nie.
Ek sien drie belangrikste strategieë vir leer uit waarneming data: tel dinge, vooruitskatting dinge, en benader eksperimente. Ek sal elkeen van hierdie benaderings-wat "navorsingstrategieë" of "navorsing resepte" genoem kan word -en Ek sal hulle met voorbeelde te illustreer beskryf. Hierdie strategieë is nie onderling uitsluitend of volledig nie, maar hulle doen vang 'n baie navorsing met waarneming data.
Om die eise wat volg voorbeduiden, tel dinge is baie belangrik wanneer ons empiries is beoordeel tussen voorspellings na aanleiding van verskillende teorieë. Vooruitskatting, en veral nowcasting, kan nuttig wees vir beleidmakers wees. Ten slotte, 'n groot data verhoog ons vermoë om kousale skattings te maak van waarneming data.