Validity of Data A lack of “good, c

Validity of Data A lack of “good, clean data” means that whatever data are available must often be distilled and manipulated (we call it “fudging”) before being used in a model. Unfortunately, the validity of the results of a model is no better than the validity of the data that go into the model. You cannot blame a manager for resisting a model’s “scientific” results when he or she knows that questionable data were used as input. This highlights the importance of the analyst understanding other business functions so that good data can be found and evaluated by the analyst. It also emphasizes the importance of sensitivity analysis’ which is used to determine the impact of minor changes in input data. Some solutions are very robust and would not change at all for certain certain changes in the input data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มักถูกกลั่น และจัดการตั้งแต่ขาด ",ทำความสะอาดข้อมูล" หมายความว่า ข้อมูลใดมีข้อมูล A (เราเรียกว่า "fudging") ก่อนที่จะใช้ในแบบจำลอง อับ มีผลบังคับใช้ผลลัพธ์ของแบบจำลองไม่ดีกว่าถูกต้องของข้อมูลที่เป็นแบบ คุณไม่สามารถโทษผู้จัดการสำหรับการต่อต้านรูปแบบผลลัพธ์ "ทางวิทยาศาสตร์" เมื่อเขาหรือเธอรู้ว่า ข้อมูลอาจถูกใช้เป็นข้อมูลป้อนเข้า นี้เน้นความสำคัญของนักวิเคราะห์ทำความเข้าใจเกี่ยวกับฟังก์ชันทางธุรกิจอื่น ๆ เพื่อให้สามารถพบ และประเมิน โดยการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดี นอกจากนี้ยังเน้นความสำคัญของการวิเคราะห์ความไวซึ่งใช้เพื่อกำหนดผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในข้อมูลการป้อนเข้า ความแข็งแกร่งมากมาก และจะไม่เปลี่ยนแปลงเลยบางเปลี่ยนแปลงบางอย่างข้อมูลป้อนเข้า

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความถูกต้องของข้อมูลการขาดของ "ดีข้อมูลสะอาด" หมายความว่าข้อมูลอะไรก็ตามที่มีอยู่บ่อยครั้งที่ต้องได้รับการกลั่นและจัดการ (เราเรียกว่า "fudging") ก่อนที่จะถูกนำมาใช้ในรูปแบบ แต่น่าเสียดายที่ความถูกต้องของผลของรูปแบบที่ไม่ดีกว่าความถูกต้องของข้อมูลที่จะเข้าไปในรูปแบบ คุณไม่สามารถตำหนิผู้จัดการต่อต้านรูปแบบของ "วิทยาศาสตร์" ผลเมื่อเขาหรือเธอรู้ว่าข้อมูลที่น่าสงสัยถูกนำมาใช้เป็นใส่ นี้ไฮไลท์สำคัญของการวิเคราะห์ความเข้าใจการทำงานทางธุรกิจอื่น ๆ เพื่อให้ข้อมูลที่ดีสามารถพบและการประเมินโดยนักวิเคราะห์ นอกจากนี้ยังเน้นความสำคัญของการวิเคราะห์ความไว 'ที่ใช้ในการตรวจสอบผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในการป้อนข้อมูลที่ แก้ปัญหาบางอย่างมีประสิทธิภาพมากและจะไม่เปลี่ยนเลยสำหรับการเปลี่ยนแปลงบางอย่างบางอย่างในการป้อนข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความถูกต้องของข้อมูล ขาดดี " ข้อมูล " สะอาด หมายความว่า ไม่ว่าข้อมูลจะพร้อมใช้งานมักจะต้องกลั่น และจัดการ ( เราเรียกมันว่า " fudging " ) ก่อนที่จะถูกใช้ในรูปแบบ ขออภัย ความถูกต้องของผลลัพธ์ที่ได้จากแบบจำลอง ไม่ได้ดีกว่าความถูกต้องของข้อมูลไปในรูปแบบคุณไม่สามารถตำหนิผู้จัดการสำหรับการต่อต้านของ " รูปแบบผลทางวิทยาศาสตร์ " เมื่อเขาหรือเธอ รู้ ว่า ข้อมูลที่ใช้เป็นข้อมูล นี้เน้นความสำคัญของนักวิเคราะห์ทางธุรกิจอื่น ๆเพื่อให้ข้อมูลเกี่ยวกับการทำงานที่ดีสามารถพบได้ และการประเมินโดยนักวิเคราะห์นอกจากนี้ยังเน้นความสำคัญของการวิเคราะห์ความไวซึ่งจะใช้เพื่อตรวจสอบผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในข้อมูลเข้า มีโซลูชั่นที่มีประสิทธิภาพมากและจะไม่เปลี่ยนแปลงเลยสำหรับบางการเปลี่ยนแปลงบางอย่างในข้อมูลเริ่มต้น