දත්ත තේරුම් ගැනීම සහ නිවැරදි ප්‍රස්ථාර වර්ගය තෝරා ගැනීම

ලාභ:

• දත්තවල හැඩයෙන් නොව අසන ලද ප්‍රශ්නයෙන් (සංසන්දනය, ප්‍රවණතාවය, සම්බන්ධතාවය, අර්ධ-සම්පූර්ණ, බෙදා හැරීම) ප්‍රස්ථාර වර්ගය තෝරා ගැනීමේ හැකියාව
• අගය අනුව වර්ග කිරීම, තනි උද්දීපනය කරන වර්ණය සහ සෘජු ලේබල් කිරීම සමඟ කියවීමේ හැකියාව වැඩිදියුණු කිරීමේ හැකියාව
• ත්‍රිමාණ කේක්, බහු පෙති කේක් සහ සම්බන්ධතා ස්ටික් වැනි ව්‍යාජ ගැලපීම් වළක්වා ගැනීමේ හැකියාව

ප්‍රස්ථාරයක් යනු අත්‍යවශ්‍යයෙන්ම වාක්‍යයකි: "මෙම දත්ත පවසන්නේ මෙයයි." වැරදි ආකාරයේ ප්‍රස්ථාර එම වාක්‍යය නොතේරෙන බවට හෝ එය බොරුවක් බවට පත් කරයි. මෙම ඒකකයේදී, අපි දැනට පවතින ප්‍රශ්නයට ගැලපෙන ප්‍රස්ථාර වර්ගය තෝරා ගන්නේ කෙසේද සහ මෙම තේරීමේදී උපදේශකයෙකු ලෙස කෘතිම බුද්ධිය භාවිතා කරන්නේ කෙසේදැයි ඉගෙන ගනිමු. රීතිය නම්: ඔබට මුලින්ම පැවසීමට අවශ්‍ය දේ දැනගන්න, පසුව ග්‍රැෆික් තෝරන්න.

මුලින්ම ප්රශ්නය, පසුව ප්රස්ථාරය

ප්‍රස්ථාර වර්ගය රඳා පවතින්නේ ඔබ අසන ප්‍රශ්නය මත මිස දත්තවල "හැඩය" මත නොවේ. මූලික ප්‍රශ්න පවුල් පහක්:

• සංසන්දනය: "වඩා විශාල කුමක්ද?" → තීරු සටහන.
• කාලයත් සමඟ වෙනස් වීම (ප්රවණතාවය): "එය වෙනස් වී ඇත්තේ කෙසේද?" → රේඛා සටහන.
• සම්පූර්ණ කොටස (සංයුතිය): "සමස්තයෙන් එහි කොටස කොපමණද?" → ගොඩගැසූ බාර්, සමහර විට කේක් (පෙති කුඩා සංඛ්යාවක් සමඟ).
• සම්බන්ධතාවය (සබඳතාවය): "විචල්‍ය දෙකක් එකට ගමන් කරනවාද?" → විසිරුම් බිම්.
• බෙදා හැරීම: "අගය පැතිරෙන්නේ කෙසේද?" → හිස්ටෝග්‍රෑම්, කොටු කුමන්ත්‍රණය.

නියමයන් කිහිපයක්: වර්ගීකරණ දත්ත යනු පන්ති (නගරය, නිෂ්පාදනය); සංඛ්‍යාත්මක දත්ත මනිනු ලබන අගයන් (ආදායම, උෂ්ණත්වය); කාල ශ්‍රේණි යනු කාලයත් සමඟ මිනුම් (මාසික විකුණුම්).

ඔබට ඇසීමට අවශ්‍යයි

දත්ත වර්ගය

නිවැරදි සටහන

වළක්වා ගත යුතු ය

කාණ්ඩ සසඳන්න

වර්ගික + සංඛ්යාත්මක

තිරස් / සිරස් තීරුව

3D කේක්

කාලයත් සමඟ ප්රවණතාවය

කාල මාලාව

රේඛාව

බහු පෙති කේක්

සම්පූර්ණ කොටස (කොටස් 2-4)

වර්ගික කොටස

ගොඩගැසූ බාර්/පවුම් කේක්

8 පෙති කේක්

අංක දෙකක සම්බන්ධතාවය

සංඛ්යාත්මක + සංඛ්යාත්මක

විසිරෙන්න

සැරයටිය

ඔත්තේ සංඛ්යාවක් බෙදා හැරීම

සංඛ්යාත්මක

හිස්ටෝග්‍රෑම්/කොටු කුමන්ත්‍රණය

රේඛාව

තනි සැලකිය යුතු සංඛ්යාවක්

තනි අගය

විශාල අංකය (KPI කාඩ්පත)

බල චිත්රක

ඉඟිය: පයි ප්‍රස්ථාරයක් ක්‍රියා කරන්නේ පෙති 2-4ක් සඳහා පමණක් වන අතර කොටස් සැලකිය යුතු ලෙස වෙනස් නම්. 5+ පෙති අවශ්‍ය නම්, තිරස් තීරුව සෑම විටම පාහේ වඩාත් කියවිය හැකිය.

පියවරෙන් පියවර: නිවැරදි වගුව තෝරා ගැනීම

1. ප්‍රශ්නය එක වාක්‍යයකින් ලියන්න. "වඩාත්ම වර්ධනය වී ඇත්තේ කුමන කලාපයද?" වගේ.
2. ප්රශ්නය පවුල හඳුනා ගන්න. සංසන්දනය, නැඹුරුව, සම්බන්ධතාවය?
3. විචල්‍ය ගණන සහ වර්ගය ගණන් කරන්න. වර්ගික හෝ සංඛ්‍යාත්මක මාන කීයක් තිබේද?
4. අපේක්ෂක වගුව තෝරන්න (වගුවෙන්).
5. සරල කරන්න. අනවශ්‍ය අක්ෂ, ජාල, වර්ණ සහ බලපෑම් ඉවතලන්න.
6. "එය බැලූ බැල්මට පැහැදිලිද?" පරීක්ෂණය කරන්න; යමෙකුට තත්පර 5ක් පෙන්වා ඔවුන්ට තේරෙන දේ අසන්න.

AI සඳහා ප්‍රස්ථාර වර්ගය විමසීමට, දත්තවල ව්‍යුහය සහ ඔබේ ප්‍රශ්නය දෙන්න (අමු සංවේදී දත්ත නොවේ):

ඔබේ කාර්යභාරය: දත්ත දෘශ්‍යකරණ උපදේශක. මා සතුව පහත ව්‍යුහය සහිත දත්ත ඇත: [තීරු නම් සහ වර්ග, උදා. "මාසය (දිනය), කලාපය (ප්‍රවර්ගය), විකුණුම් (අංකය)"]. පේළි ගණන ~[N]. මට පිළිතුරු දීමට අවශ්‍ය ප්‍රශ්නය වන්නේ: "[තනි වාක්‍යයක්]". කාර්යය: මෙම ප්‍රශ්නය වඩාත් අවංක සහ කියවිය හැකි ආකාරයෙන් සංදර්ශන කරන ප්‍රස්ථාර වර්ගය යෝජනා කරන්න. ප්‍රාථමික 1 ක්, විකල්ප 1 ක් ලබා දී එය එක් එක් සඳහා සුදුසු/නුසුදුසු වන්නේ මන්දැයි ලියන්න. මා නොමඟ යවන විකල්ප (උදා: 3D කේක්) වළක්වා ගත යුත්තේ මන්දැයි මට කියන්න.

විවිධ ප්‍රශ්න සඳහා එකම දත්ත වලින් විවිධ ප්‍රස්ථාර අවශ්‍ය වේ:

එකම දත්ත කට්ටලය සඳහා විවිධ ප්‍රශ්න 3ක් උත්පාදනය කර එක් එක් ප්‍රශ්නය සඳහා වඩාත් සුදුසු ප්‍රස්ථාර වර්ගය ගලපන්න. ඒ නිසා මට 'ප්‍රශ්නයෙන් ප්‍රස්ථාර වර්ගය අඩු කරන්න' මූලධර්මය පෙන්වන්න. දත්ත ව්යුහය: [... ].

වර්ණ, වර්ග කිරීම සහ ලේබල් කිරීම

නිවැරදි වර්ගය ප්රමාණවත් නොවේ; කියවීමේ හැකියාව විස්තර වලින් ඇත:

• වර්ග කරන්න: අකාරාදී නොවන අගය අනුව තීරු වර්ග කරන්න (විශාල සිට කුඩාම දක්වා); ඇස සංසන්දනය කරන්නේ මේ ආකාරයටයි.
• වර්ණ උද්දීපනය කරන්න: සියල්ල වර්ණ ගන්වන්න එපා; ඔබට ප්‍රකාශ කිරීමට අවශ්‍ය තනි තීරුව/රේඛාව උද්දීපනය කරන්න, ඉතිරිය අළු පැහැයෙන් තබන්න.
• සෘජු ලේබලය: හැකි නම් පේළි අවසානයේ නම ලියන්න; නරඹන්නාට පුරාවෘත්තයෙන් තීරුව ඉවත් කිරීමට අවශ්‍ය නොවේ (වර්ණ විස්තර පෙට්ටිය).
• අඩු ජාලකය: පසුබිම් රේඛා දුර්වලව තබා ගන්න; දත්ත ඉස්මතු කරන්න.

තීරු සටහනක් සඳහා කියවීමේ යෝජනා ලබා දෙන්න: වර්ග කිරීම (අගය අනුව?), තනි උද්දීපනය වර්ණ තේරීම, සෘජු ලේබල් කිරීම, අනවශ්‍ය ජාලක/අක්ෂ ඉවත් කිරීම. මගේ ඉලක්කය වන්නේ: "[X කලාපය පැහැදිලිවම ඉදිරියෙන්]" පෙන්වීමයි. ඒක ස්ථිරව කියන්න.

කුඩා නඩු තුනක්

නඩුව 1 - කේක් සිට පොල්ල දක්වා. එක් කණ්ඩායමක් 9-පෙති පයි ප්‍රස්ථාරයක නිෂ්පාදන 9 ක වෙළඳපල කොටස පෙන්වීය; පෙති එකිනෙකට සමීප වූ අතර කිසිවක් තේරුම් ගත නොහැකි විය. ඒවා අගය අනුව වර්ග කළ තිරස් තීරුවකට මාරු විය. ප්‍රේක්ෂකයින් බැලූ බැල්මට දුටුවේ හොඳම නිෂ්පාදන 3 සමස්තයෙන් 61% ක් බව ය.

නඩුව 2 - වැරදි ප්රශ්නය, වැරදි ප්රස්ථාරය. එක් විශ්ලේෂකයෙක් තීරු සටහනක් සමඟ "දැන්වීම් වියදම් සහ විකුණුම් අතර සම්බන්ධය" පෙන්වීමට උත්සාහ කළේය; සම්බන්ධතාවය නොපෙනුණි. කෘත්‍රිම බුද්ධිය පැවසුවේ මෙය සම්බන්ධතා ප්‍රශ්නයක් බවත් විසිරුණු කුමන්ත්‍රණයක් අවශ්‍ය බවත්ය. අපි Scatter වෙත මාරු වූ විට, ධනාත්මක නමුත් දුර්වල සම්බන්ධතාවයක් (ලක්ෂ්‍යයකින් පසු සංතෘප්තිය) පැහැදිලි විය.

නඩුව 3 - උච්චාරණ වර්ණය. එක් කළමනාකරුවෙක් තීරු 12ම විවිධ වර්ණවලින් ප්‍රදර්ශනය කර තිබුණි. කොහේ බලන්නදැයි ඇස දැන සිටියේ නැත. ඔවුන් පැහැදිලි කළ යුතු තීරුව පමණක් තැඹිලි පාටින් සහ ඉතිරි කොටස අළු පැහැයෙන් සාදා ඇත. රැස්වීමේ "සැබෑ පණිවිඩය" පළමු තත්පරයේදී අල්ලා ගන්නා ලදී; සාකච්ඡාව දකුණු තීරුව වටා කැරකුණා.

දුර්වල ක්ෂණික / ශක්තිමත් විමසුම

දුර්වල:

මෙම දත්ත ප්‍රස්තාර කරන්න.

ප්රශ්න නැත; ආකෘතිය අහඹු ලෙස (සහ බොහෝ විට වැරදි ලෙස) වර්ගයක් තෝරා ගනී.

ශක්තිමත්:

ඔබේ කාර්යභාරය: දත්ත දෘශ්‍යකරණ උපදේශක. දත්ත ව්යුහය: මාසය (දිනය), නාලිකාව (ප්රවර්ගය: 4 අගයන්), ආදායම (අංකය). මගේ ප්‍රශ්නය: "පසුගිය මාස 12 තුළ වේගයෙන්ම වර්ධනය වූයේ කුමන නාලිකාවද?" මෙය TREND + COMPARISON ප්‍රශ්නයකි. වඩාත්ම අවංක ප්‍රස්ථාර වර්ගය යෝජනා කරන්න, එක ප්‍රස්ථාරයක නාලිකා 4ක් පෙන්වන්නේ කෙසේදැයි මට කියන්න, ඒවායින් එකක් උද්දීපනය කළ යුතුද සහ අක්ෂය 0 සිට ආරම්භ කළ යුතුද යන්න. සාධාරණීකරණය සමඟ නොමඟ යවන විකල්ප ඉවත් කරන්න.

දෙවැන්නෙහි ප්‍රශ්නය, දත්ත ව්‍යුහය සහ සාධාරණත්වය පිළිබඳ සැලකිල්ල (අක්ෂය) ඇතුළත් වේ; යෝජනාව නිවැරදි වනු ඇත.

කුඩා බහු ප්‍රස්ථාරය: තනි විශාල වෙනුවට ඉතා කුඩා

ඔබ ප්‍රස්ථාරයකට බොහෝ රේඛා/ප්‍රවර්ග ගලපන විට, "ස්පැගටි ප්‍රස්ථාරයක්" ඇතිවේ; පේළි කිසිවක් කියවනු නොලැබේ. ප්‍රබල විකල්පයක් වන්නේ කුඩා ගුණාකාරයන් ය: එක් එක් කාණ්ඩය සඳහා වෙන වෙනම එකම ප්‍රස්ථාරය, කුඩා සහ පැත්තකින් පුනරාවර්තනය කිරීම. උදාහරණයක් ලෙස, ඔබට කලාප 8ක විකුණුම් ප්‍රවණතාව එක ප්‍රස්ථාරයක පේළි 8ක් ලෙස නොව කුඩා රේඛා ප්‍රස්ථාර 8ක් ලෙස පෙන්විය හැක. සියලුම සිඟිති රූ එකම පරිමාණයක් බෙදා ගන්නා බැවින් ඇසට පහසුවෙන් සංසන්දනය කළ හැකිය.

ඔබේ කාර්යභාරය: දත්ත දෘශ්‍යකරණ උපදේශක. මා සතුව කලාප 8ක් සඳහා මාස 12 ප්‍රවණතා දත්ත තිබේ. එක් ප්‍රස්ථාරයක පේළි 8ක් මිශ්‍ර කර ඇත. මම මෙය 'කුඩා ගුණාකාර' ලෙස සකසන්නේ කෙසේද? පොදු අක්ෂ පරිමාණය, පිරිසැලසුම (තීරු කීයක්), එක් එක් කුඩා ප්‍රස්ථාරය තුළ ඉස්මතු කළ යුතු දේ වැනි සංයුක්ත යෝජනා ලබා දෙන්න. අරමුණ: පහසුවෙන් කලාප සංසන්දනය කිරීම.

ඉඟිය: "මම එක ප්‍රස්ථාරයකට පේළි 8ක් දැමිය යුතුද?" ඔබ පසුබට වන්නේ නම්, පිළිතුර සාමාන්‍යයෙන් නැත යන්නයි. පේළි 4-5 කින් පසුව, කුඩා බහුකාර්යයක් සෑම විටම පාහේ කියවිය හැකිය.

තත්පර 5 පරීක්ෂණය සහ සරල කිරීම

ඔබ නිවැරදි වර්ගය තෝරා ගත් පසු, ප්‍රස්ථාරය සරල කරන්න. මකා දැමිය හැකි සියල්ල මකා දමනු ලැබේ: අනවශ්‍ය ජාල රේඛා, කොටු දාර, සෙවනැල්ල, පසුබිම් වර්ණය, ත්‍රිමාන. මෙය බොහෝ විට "ග්‍රැෆික් තීන්ත අඩු කිරීම" ලෙස හැඳින්වේ; එනම්, දත්ත නොපෙන්වන ඕනෑම පික්සලයක් අවධානය වෙනතකට යොමු කරයි. ඉන්පසු තත්පර 5 පරීක්ෂණය කරන්න: තත්පර 5ක් සඳහා ප්‍රස්ථාරය යමෙකුට පෙන්වන්න, එය වසා "ඔබට තේරෙන්නේ කුමක්ද?" අහන්න. එයට නිවැරදි පණිවිඩය පැවසිය නොහැකි නම්, ප්‍රස්ථාරය වැරදි ආකාරයේ හෝ අධික ලෙස ජනාකීර්ණ වේ. මෙම පරීක්ෂණය දිගු පැහැදිලි කිරීම්වලට වඩා ඉතා වේගයෙන් සත්‍යය කියයි.

පොදු වැරදි

• ප්‍රශ්නය පැහැදිලි වීමට පෙර ප්‍රස්ථාරය තෝරා ගැනීම: ප්‍රථමයෙන් වර්ගයක් තෝරා දත්ත එයට ගැළපීමට උත්සාහ කිරීම.
• වටේටම කේක්: පෙති කිහිපයක් හෝ සමාන කොටස් සහිත කේක් එකක් කියවිය නොහැක.
• අකාරාදී පිළිවෙල: සංසන්දනය අපහසු කරයි; අගය අනුව වර්ග කරන්න.
• වර්ණ උද්ධමනය: එක් එක් කාණ්ඩය වර්ණ ගැන්වීම සහ එය අවධාරනය කිරීම.
• සහසම්බන්ධතා ප්‍රශ්නයට තීරුව: සහසම්බන්ධතාවයට විසිරුණු කුමන්ත්‍රණයක් අවශ්‍ය වේ.
• ප්‍රස්ථාරය තනි අංකයකට බල කිරීම: එක් සැලකිය යුතු අගයක් සඳහා විශාල KPI කාඩ්පතක් ප්‍රමාණවත් වේ.

සාරාංශයක් ලෙස

ප්‍රස්ථාර වර්ගය ව්‍යුත්පන්න වන්නේ දත්තවල හැඩයෙන් නොව, ඔබ අසන ප්‍රශ්නයෙන්: සංසන්දනය කිරීමට තීරුවක් අවශ්‍ය වේ, ප්‍රවණතාවක් රේඛාවක් අවශ්‍ය වේ, කොටස-සම්පූර්ණයට ගොඩගැසූ තීරුවක්/ග්‍රහලෝකයක් අවශ්‍ය වේ, සම්බන්ධතාවයට බෙදා හැරීමක් අවශ්‍ය වේ, බෙදා හැරීමට හිස්ටෝග්‍රෑම්/කොටුවක් අවශ්‍ය වේ. අගය අනුව වර්ග කරන්න, ඝන වර්ණයෙන් උද්දීපනය කරන්න, කෙලින්ම ලේබල් කරන්න, අතිරික්තය ඉවතලන්න. දත්ත ව්‍යුහය සහ ඔබේ ප්‍රශ්නය අනුව, නිවැරදි වර්ගය යෝජනා කිරීමට AI දක්ෂයි; නමුත් ඔබ අවසාන තීරණය සහ අවංකභාවය පරීක්ෂා කරන්න.

යෙදුම් කාර්යය

ඔබගේ එක් දත්ත කට්ටලයක් සඳහා විවිධ ප්‍රශ්න 3ක් ලියන්න. (1) සෑම ප්‍රශ්නයක්ම ප්‍රශ්න පවුලකට දමන්න (සංසන්දනය/ප්‍රවණතාව/සම්බන්ධතාව/කොටස-සම්පූර්ණ/බෙදාහැරීම). (2) කෘතිම බුද්ධියට දත්ත ව්‍යුහය සහ ප්‍රශ්න ලබා දී ප්‍රස්ථාර ආකාරයේ නිර්දේශයක් ලබා ගන්න. (3) ප්‍රස්ථාරයක් වැරදි වර්ගය (උදා: පයි) සහ නිවැරදි වර්ගය (උදා: තීරුව) සමඟ සසඳා පණිවිඩය වඩාත් පැහැදිලිව ලබා දෙන එක් වාක්‍යයකින් ලියන්න.

පිරික්සුම් ලැයිස්තුව

• [ ] ප්‍රස්ථාරය තෝරා ගැනීමට පෙර, මම ප්‍රශ්නය එක වාක්‍යයකින් ලිව්වෙමි.
• [ ] මම ප්‍රශ්නය පවුලක් තුළ තැබුවෙමි (සංසන්දනය/ප්‍රවණතාවය/සම්බන්ධතාවය/...).
• [ ] ප්‍රශ්නයට සුදුසු වර්ගය සහ විචල්‍ය වර්ගය.
• [ ] මම තීරු අගය අනුව වර්ග කළෙමි.
• [ ] මම එක් උද්දීපන වර්ණයක් භාවිතා කර ඉතිරිය උදාසීන කළෙමි.
• [ ] මම නොමඟ යවන වර්ග (3D කේක්, බහු පෙති කේක්) මග හැරියෙමි.