⭐
18 پرامپت که در مشخص کردن مسیر تحلیلی داده ها اهمیت دارند.مشخص کردن مسیر تحلیلی داده ها برای هر پژوهشگری حائز اهمیت است. برای این که معنایی واقعی به تحلیل ها بدهیم باید استراتژی درستی انتخاب کنیم. این 18 پرامپت شامل سوالاتی است که در این حیطه اهمیت دارد.
1. آبجکتیو مقاله What is the objective of this analysis?
2. هدفClearly define the goals and the purpose of the analysis.
3.نوع داده هاWhat type of data do I have?
4.فهم انواع داده هاUnderstand the nature and type of data (e.g., categorical, numerical, time-series).
5.ساختار و کیفیت داده هاWhat is the structure and quality of the data?
6.بررسی از نظر کامل بودن و دقت و یکسانی داده هاAssess the completeness, accuracy, and consistency of the data.
7.بررسی از نظر داده های پرت یا از دست رفتهAre there any missing values or outliers in the data?
8. روش کنار آمدن با داده های پرتIdentify and handle missing values or outliers that could affect the analysis.
9.مراحل پیش پردازشWhat preprocessing steps are needed?
10. رویکرد های مناسب ماشین لرنینگ یا آماری برای بررسی داده هاWhat statistical or machine learning methods should be used?
11. انتخاب متد درست بر اساس اهدافSelect appropriate methods and models based on the analysis goals.
12.اعتبار یابی داده هاHow will I validate the results?
13.رویکرد اعتبار یابی داده هاPlan for validation techniques (e.g., cross-validation, hold-out validation) to ensure the robustness of the results.
14.متغیر های اساسی و مهم در داده هاWhat are the key variables and relationships in the data?
15.شناسایی خصوصیات مهم داده هاIdentify important features and explore relationships between variables.
16.مصور سازی داده هاHow will I visualize the data and results?
17.استفاده از بهترین تکنیک های مصور سازیChoose suitable visualization techniques to effectively communicate the findings.
18. محدودیت های آنالیزWhat are the limitations and assumptions of the analysis?
🔻
لینکهاب: یوتیوب - اینستاگرام - دورهها
هوشمصنوعی در پژوهش، بروزترین ارائه دهنده خدمات #هوشمصنوعی در ایران
🌐🌐🌐 @AI_in_Research