Library data are often hard to anal

Library data are often hard to analyze because these data come from unconnected sources, and the data sets can be very large. Furthermore, the desire to protect user privacy has prevented the retention of data that couldbeused to correlate library data to non-library data.
The research team used data mining to determine library use patterns and to determine whether library use correlated to students’grade point average.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ข้อมูลห้องสมุดมักยากในการวิเคราะห์เนื่องจากข้อมูลเหล่านี้มาจากแหล่งกับ และชุดข้อมูลสามารถมีขนาดใหญ่มาก นอกจากนี้ ความปรารถนาที่จะปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ป้องกันไม่ให้การเก็บรักษาข้อมูลที่ couldbeused จะเชื่อมโยงข้อมูลห้องสมุด-ห้องสมุดข้อมูลทีมวิจัยใช้การทำเหมืองข้อมูล เพื่อกำหนดรูปแบบการใช้ไลบรารี และ การตรวจสอบว่า ใช้ไลบรารีมีสหสัมพันธ์กับคะแนนเฉลี่ย students'grade

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อมูลห้องสมุดมักจะยากที่จะวิเคราะห์เพราะข้อมูลเหล่านี้มาจากแหล่งที่ไม่เกี่ยวเนื่องกันและชุดข้อมูลอาจมีขนาดใหญ่มาก นอกจากนี้ความปรารถนาที่จะปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้มีการป้องกันการเก็บรักษาข้อมูลที่จะมีความสัมพันธ์ couldbeused ข้อมูลห้องสมุดข้อมูลที่ไม่ใช่ห้องสมุด.
ทีมวิจัยที่ใช้ในการทำเหมืองข้อมูลในการกำหนดรูปแบบการใช้ห้องสมุดและการตรวจสอบว่าการใช้ห้องสมุดความสัมพันธ์กับ students'grade จุดเฉลี่ย .

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อมูลห้องสมุดมักจะยากที่จะวิเคราะห์ เพราะข้อมูลเหล่านี้มาจากแหล่งที่วุ่นวาย และชุดข้อมูลจะมีขนาดใหญ่มาก นอกจากนี้ ความปรารถนาที่จะปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ป้องกันการเก็บรักษาข้อมูลที่ couldbeused สัมพันธ์ข้อมูลไม่มีข้อมูลห้องสมุดกับห้องสมุดทีมวิจัยได้ใช้ข้อมูลเหมืองแร่เพื่อกำหนดรูปแบบการใช้ห้องสมุดและห้องสมุดที่ใช้เพื่อตรวจสอบว่ามีความสัมพันธ์กับ students"grade จุดโดยเฉลี่ย