Big Data and marker analysis. As me

Big Data and marker analysis. As methodologies, big data and marker analysis are similar in their
facility to predict implementation failures in program interventions that are intended to continue
over extended periods. Evaluators using big data can identify likely failure factors in later phases
from large data files even after a continuing, ongoing program has commenced. Similarly, evaluators
can also employ marker analysis predictively in the planning of subsequent interventions that
follow initial ones. On the other hand, there are also noteworthy differences in the application of
these two methods. The use of big data involves stakeholders after risk factors have been identified
as statistical predictors. Marker analysis, in contrast, involves stakeholders and other local people as
collaborators much earlier, particularly in the initial identification of likely failure factors. Finally,
strong statistical skills seem a comparatively more necessary qualification for successful big data
prediction than for a marker analysis while expertise in collaboration, teamwork, and methods promoting
a collective commitment are more requisite for success in the latter method.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องหมายใหญ่ วิธีการ ข้อมูลและการวิเคราะห์เครื่องหมายเป็นคล้ายของพวกเขาความสะดวกในการทำนายความล้มเหลวในการใช้งานในโปรแกรมกิจกรรมที่มีวัตถุประสงค์เพื่อดำเนินต่อขยายระยะ ใช้ข้อมูลต่อผู้ประเมินสามารถระบุปัจจัยแนวโน้มความล้มเหลวในระยะหลังจากไฟล์ข้อมูลขนาดใหญ่หลังจากการดำเนินการ มีเริ่มโปรแกรมอย่างต่อเนื่อง ในทำนองเดียวกัน ต่อผู้ประเมินสามารถยังใช้วิเคราะห์เครื่องหมาย predictively ในการวางแผนแทรกแซงตามมาที่ทำตามคนแรก บนมืออื่น ๆ มีความแตกต่างที่สำคัญในการประยุกต์สองวิธี การใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับเสียหลังจากที่มีระบุปัจจัยเสี่ยงเป็นการพยากรณ์ทางสถิติ การวิเคราะห์เครื่องหมาย เกี่ยวข้องกับส่วนได้เสียและคนอื่น ๆ ในท้องถิ่นเป็นคมชัดร่วมก่อนหน้ามาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในรหัสเริ่มต้นของความล้มเหลวของแนวโน้มปัจจัย ในที่สุดทักษะในทางสถิติดู คุณสมบัติจำเป็นค่อนข้างมากสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ที่ประสบความสำเร็จการคาดเดามากกว่าสำหรับการวิเคราะห์เครื่องหมายในขณะที่ความเชี่ยวชาญในการทำงานร่วมกัน ทีม และวิธีการส่งเสริมความมุ่งมั่นร่วมกันจำเป็นยิ่งสำหรับความสำเร็จในวิธีหลัง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์เครื่องหมาย ในฐานะที่เป็นวิธีการข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์เครื่องหมายที่คล้ายกันในพวกเขา
สิ่งอำนวยความสะดวกในการทำนายความล้มเหลวของการดำเนินงานในการแทรกแซงโปรแกรมที่มีความตั้งใจที่จะดำเนินการ
ในช่วงระยะเวลานาน การประเมินผลโดยใช้ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถระบุปัจจัยความล้มเหลวมีแนวโน้มในระยะต่อมา
จากไฟล์ข้อมูลขนาดใหญ่แม้หลังจากการดำเนินการต่อโครงการอย่างต่อเนื่องได้เริ่ม ในทำนองเดียวกันการประเมินผล
ยังสามารถใช้วิเคราะห์เครื่องหมาย predictively ในการวางแผนของการแทรกแซงในภายหลังว่า
ทำตามคนที่เริ่มต้น บนมืออื่น ๆ นอกจากนี้ยังมีความแตกต่างที่โดดเด่นในการประยุกต์ใช้
ทั้งสองวิธี การใช้งานของข้อมูลขนาดใหญ่ที่เกี่ยวข้องกับผู้มีส่วนได้เสียหลังจากปัจจัยเสี่ยงที่ได้รับการระบุ
ว่าเป็นสถิติพยากรณ์ วิเคราะห์เครื่องหมายในทางตรงกันข้ามเกี่ยวข้องกับผู้มีส่วนได้เสียและประชาชนในท้องถิ่นอื่น ๆ ที่
ทำงานร่วมกันมากก่อนหน้านี้โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการระบุปัจจัยเริ่มต้นของความล้มเหลวมีแนวโน้ม สุดท้าย
ทักษะทางสถิติที่แข็งแกร่งดูเหมือนวุฒิการศึกษาเปรียบเทียบความจำเป็นมากขึ้นสำหรับการประสบความสำเร็จข้อมูลขนาดใหญ่
ทำนายกว่าสำหรับการวิเคราะห์เครื่องหมายในขณะที่ความเชี่ยวชาญในการทำงานร่วมกันทำงานเป็นทีมและวิธีการส่งเสริม
ความมุ่งมั่นร่วมกันมีความจำเป็นมากขึ้นสำหรับความสำเร็จในวิธีหลัง