nhỏ| Ví dụ về thu thập dữ liệu trong khoa học sinh học: [[Chim cánh cụt Adélie được xác định và được cân mỗi khi chúng đi qua cầu cân tự động trên đường đến hoặc từ biển. ]]
Thu thập dữ liệu là quá trình thu thập và đo lường thông tin về các biến được nhắm mục tiêu trong một hệ thống đã được thiết lập, sau đó cho phép một người trả lời các câu hỏi có liên quan và đánh giá kết quả. Thu thập dữ liệu là một thành phần của nghiên cứu trong tất cả các lĩnh vực nghiên cứu bao gồm khoa học vật lý và xã hội, nhân văn, và trong kinh doanh. Trong khi các phương pháp thay đổi theo kỷ luật, sự nhấn mạnh vào việc đảm bảo bộ sưu tập chính xác và trung thực vẫn giống nhau. Mục tiêu của tất cả việc thu thập dữ liệu là thu thập bằng chứng chất lượng cho phép phân tích dẫn đến việc đưa ra các câu trả lời thuyết phục và đáng tin cậy cho các câu hỏi đã được đặt ra.
Tầm quan trọng
Bất kể lĩnh vực nghiên cứu hoặc ưu tiên xác định dữ liệu (định lượng hoặc định tính), thu thập dữ liệu chính xác là điều cần thiết để duy trì tính toàn vẹn của nghiên cứu. Việc lựa chọn các công cụ thu thập dữ liệu phù hợp (hiện có, sửa đổi hoặc mới được phát triển) và các hướng dẫn được phân định rõ ràng để sử dụng đúng cách của dữ liệu làm giảm khả năng xảy ra lỗi đo lường.
Một quy trình thu thập dữ liệu chính thức là cần thiết vì nó đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập đều được xác định và chính xác. Bằng cách này, các quyết định tiếp theo sẽ dựa trên các lập luận thể hiện trong các phát hiện được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu hợp lệ. Quá trình này cung cấp cả một đường cơ sở để đo lường và trong một số trường hợp nhất định, chỉ ra những gì cần cải thiện.
Có 5 phương pháp thu thập dữ liệu phổ biến; khảo sát kết thúc và các câu đố, khảo sát và câu hỏi kết thúc mở, phỏng vấn 1 đối 1, các nhóm tập trung và quan sát trực tiếp.
Vấn đề toàn vẹn dữ liệu
Lý do chính để duy trì tính toàn vẹn dữ liệu là để hỗ trợ quan sát các lỗi trong quy trình thu thập dữ liệu. Những lỗi đó có thể được thực hiện có chủ ý (cố ý làm sai lệch) hoặc không cố ý (lỗi ngẫu nhiên hoặc hệ thống).
Có hai cách tiếp cận có thể bảo vệ tính toàn vẹn dữ liệu và bảo đảm giá trị khoa học của kết quả nghiên cứu được phát minh bởi Craddick, Crawford, Rhodes, Redican, Rukenbrod và Laws năm 2003:
- Đảm bảo chất lượng - tất cả các hành động được thực hiện trước khi thu thập dữ liệu
- Kiểm soát chất lượng - tất cả các hành động được thực hiện trong và sau khi thu thập dữ liệu
Đảm bảo chất lượng
Trọng tâm chính của đảm bảo chất lượng là phòng ngừa mà chủ yếu là một hoạt động hiệu quả chi phí để bảo vệ tính toàn vẹn của việc thu thập dữ liệu. Tiêu chuẩn hóa giao thức thể hiện tốt nhất hoạt động hiệu quả chi phí này, được phát triển trong một hướng dẫn thủ tục toàn diện và chi tiết để thu thập dữ liệu. Nguy cơ không xác định được các vấn đề và sai sót trong quá trình nghiên cứu rõ ràng là do các hướng dẫn bằng văn bản là kém. Được liệt kê là một số ví dụ về những thất bại như vậy:
- Sự không chắc chắn về thời gian, phương pháp và nhận dạng của người chịu trách nhiệm
- Danh sách một phần của các mặt hàng cần phải được thu thập
- Mô tả mơ hồ về các công cụ thu thập dữ liệu thay vì hướng dẫn từng bước nghiêm ngặt về quản lý kiểm tra
- Không nhận ra nội dung và chiến lược chính xác để đào tạo và đào tạo lại các nhân viên chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu
- Hướng dẫn không rõ ràng để sử dụng, điều chỉnh và hiệu chỉnh thiết bị thu thập dữ liệu
- Không có cơ chế được xác định trước để ghi lại các thay đổi trong quy trình xảy ra trong quá trình điều tra
Kiểm soát chất lượng
Vì các hành động kiểm soát chất lượng xảy ra trong hoặc sau khi thu thập dữ liệu, tất cả các chi tiết đều được ghi lại cẩn thận. Cần có một cấu trúc truyền thông được xác định rõ ràng là tiền đề để thiết lập các hệ thống giám sát. Sự không chắc chắn về luồng thông tin không được khuyến nghị vì cấu trúc truyền thông được tổ chức kém dẫn đến giám sát lỏng lẻo và cũng có thể hạn chế các cơ hội phát hiện lỗi. Kiểm soát chất lượng cũng chịu trách nhiệm xác định các hành động cần thiết để sửa chữa các hoạt động thu thập dữ liệu bị lỗi và cũng giảm thiểu các sự cố như vậy trong tương lai. Một nhóm có nhiều khả năng không nhận ra sự cần thiết phải thực hiện các hành động này nếu quy trình của họ được viết một cách mơ hồ và không dựa trên phản hồi hoặc giáo dục.
Vấn đề trong việc thu thập dữ liệu đòi hỏi phải hành động kịp thời bao gồm:
- Lỗi hệ thống
- Vi phạm giao thức
- Gian lận hoặc hành vi sai trái khoa học
- Lỗi trong các mục dữ liệu cá nhân
- Lỗi cá nhân của nhân viên hoặc vấn đề hiệu suất tại địa điểm thu thập
👁️
0 | 🔗 | 💖 | ✨ | 🌍 | ⌚
nhỏ| Ví dụ về thu thập dữ liệu trong khoa học sinh học: [[Chim cánh cụt Adélie được xác định và được cân mỗi khi chúng đi qua cầu cân tự động trên đường đến
**Thu thập dữ liệu mẫu** là quá trình lấy mẫu tín hiệu để đo các điều kiện vật lý trong thế giới thực và chuyển đổi các mẫu kết quả thành giá trị số kỹ
**Tái tạo và thu thập dữ liệu 3D** là việc tạo ra các mô hình ba chiều hoặc không gian từ dữ liệu cảm biến. Các kỹ thuật và lý thuyết, nói chung, hoạt động
Hệ Thống Điều Khiển, Giám Sát Và Thu Thập Dữ Liệu Scada MỤC LỤC Lời nói đầu Chương 1. Tổng quan hệ thống SCADA, cấu trúc và thành phần 1.1. Định nghĩa hệ thống giám
thumb|Sự tăng trưởng và số hóa các khả năng lưu trữ thông tin trên toàn cầu **Dữ liệu lớn** (Tiếng Anh: **Big data**) là một thuật ngữ cho việc xử lý một tập hợp dữ
## Khái niệm dữ liệu thứ cấp Dữ liệu thứ cấp là dữ liệu đã có sẵn, không phải do mình thu thập, đã công bố nên dễ thu thập, ít tốn thời gian, tiền
**Rò rỉ dữ liệu** hay **vi phạm dữ liệu**, **lộ dữ liệu** là "việc tiết lộ, công khai hoặc làm mất thông tin cá nhân một cách trái phép". Kẻ tấn công có nhiều động
**Dữ liệu sơ cấp** là những dữ liệu chưa có sẵn, được thu thập lần đầu, do chính người nghiên cứu thu thập. Trong thực tế, khi dữ liệu thứ cấp không đáp ứng được
**Vụ bê bối dữ liệu Facebook–Cambridge Analytica** liên quan đến việc thu thập thông tin nhận dạng cá nhân của 87 triệu người sử dụng Facebook mà Cambridge Analytica bắt đầu thu thập vào năm
nhỏ|Xử lý dữ liệu **Xử lý dữ liệu** nói chung là việc thu thập dữ liệu và xử lý các mục dữ liệu để tạo thông tin có ý nghĩa." Theo khía cạnh này, có
**Bảo vệ dữ liệu cá nhân** khởi đầu dùng để chỉ việc bảo vệ dữ liệu có liên quan đến cá nhân trước sự lạm dụng. Trong vùng nói tiếng Anh người ta gọi đó
nhỏ|Một ví dụ về cây phân loại CART **Khai phá dữ liệu** (_data mining_) Là quá trình tính toán để tìm ra các mẫu trong các bộ dữ liệu lớn liên quan đến các phương
Data story - telling - nghệ thuật kể chuyện bằng dữ liệu Ý tưởng của cuốn sách Cuốn sách này được tác giả tổng hợp và hệ thống hóa từ những nội dung đúc kết
Data story - telling - nghệ thuật kể chuyện bằng dữ liệu Ý tưởng của cuốn sách Cuốn sách này được tác giả tổng hợp và hệ thống hóa từ những nội dung đúc kết
Data story - telling - nghệ thuật kể chuyện bằng dữ liệu Ý tưởng của cuốn sách Cuốn sách này được tác giả tổng hợp và hệ thống hóa từ những nội dung đúc kết
Data story - telling - nghệ thuật kể chuyện bằng dữ liệu Ý tưởng của cuốn sách Cuốn sách này được tác giả tổng hợp và hệ thống hóa từ những nội dung đúc kết
thumb|Một ví dụ về lấy dữ liệu đầu ra từ truy vấn cơ sở dữ liệu SQL. **Cơ sở dữ liệu** () là một tập hợp các dữ liệu có tổ chức liên quan đến
nhỏ|Lương trung bình hàng tháng ở các tỉnh Ukraine tháng 7/ 2019 **Dữ liệu** **kinh tế** hoặc **thống kê kinh tế** là dữ liệu (các biện pháp định lượng) mô tả một nền kinh tế
Biến dữ liệu thành trí tuệ không chỉ là chuyện tương lai – đó là hiện tại. Big Data cung cấp lượng “nhiên liệu” khổng lồ, trong khi Machine Learning (ML) chính là “động cơ”
**Cơ sở dữ liệu thư mục** (tiếng Anh: _bibliographic database_) là cơ sở dữ liệu chứa các biểu ghi thư mục, được tổ chức như một bộ sưu tập kỹ thuật số các tài liệu
✔Là nhiệt kế điện tử cảm biến nhiệt của hãng Xiaomi Mijia✔Sử dụng cảm biến nhiệt Heiman của Đức✔Đo nhiệt độ cực nhanh chỉ 1s (nhiệt kế thủy ngân hoặc điện từ khác cần 2p
Dữ liệu là tài sản quý giá, và giờ đây, ngay cả các Doanh nghiệp Vừa và Nhỏ (SMEs) cũng có thể khai thác để đưa ra quyết định thông minh hơn.- Hiểu rõ khách
**Giảm chiều dữ liệu** (tiếng Anh: **dimensionality reduction**, hay **dimension reduction**), là sự biến đổi dữ liệu từ không gian chiều-cao thành không gian chiều-thấp để biểu diễn ở dạng chiều-thấp đồng thời giữ lại
Trong công nghệ thông tin, **Nén dữ liệu** (tiếng Anh: _Data compression_) là việc chuyển định dạng thông tin sử dụng ít bit hơn cách thể hiện ở dữ liệu gốc. Tùy theo dữ liệu
phải|192|[[Cây nhị phân, một kiểu đơn giản của cấu trúc dữ liệu liên kết rẽ nhánh.]] thumb|right|Bảng băm Trong khoa học máy tính, **cấu trúc dữ liệu** là một cách lưu dữ liệu trong máy
**Dữ liệu cá nhân**, còn được gọi là **thông tin cá nhân** (personal information), **thông tin** **nhận dạng cá nhân** (personally identifying information - **PII**) hoặc **thông tin cá nhân nhạy cảm** (sensitive personal information
Trong lĩnh vực điện toán**, Khôi phục dữ liệu** (hay **Phục hồi dữ liệu**) là quá trình sử dụng các thiết bị, phần mềm lấy lại dữ liệu từ bị hư hỏng, lỗi hoặc bị
"Dữ liệu cá nhân": là thông tin dưới dạng ký hiệu, chữ viết, chữ số, hình ảnh, âm thanh hoặc đạng tương tự trên môi trường điện tử gắn liền với một con người cụ
"Dữ liệu cá nhân": là thông tin dưới dạng ký hiệu, chữ viết, chữ số, hình ảnh, âm thanh hoặc đạng tương tự trên môi trường điện tử gắn liền với một con người cụ
MÔ TẢ SẢN PHẨMMẪU GIÀY CHẠY BỘ TƯƠNG LẠI MANG ĐẬM DẤU ẤN HOÀI CỔ THẬP NIÊN 80.Hàng nghìn vận động viên. Nhiều năm trời thu thập dữ liệu. adidas 4D chính là công nghệ
MÔ TẢ SẢN PHẨMMẪU GIÀY CHẠY BỘ TƯƠNG LẠI MANG ĐẬM DẤU ẤN HOÀI CỔ THẬP NIÊN 80.Hàng nghìn vận động viên. Nhiều năm trời thu thập dữ liệu. adidas 4D chính là công nghệ
MÔ TẢ SẢN PHẨMMẪU GIÀY CHẠY BỘ TƯƠNG LẠI MANG ĐẬM DẤU ẤN HOÀI CỔ THẬP NIÊN 80.Hàng nghìn vận động viên. Nhiều năm trời thu thập dữ liệu. adidas 4D chính là công nghệ
MÔ TẢ SẢN PHẨMMẪU GIÀY CHẠY BỘ TƯƠNG LẠI MANG ĐẬM DẤU ẤN HOÀI CỔ THẬP NIÊN 80.Hàng nghìn vận động viên. Nhiều năm trời thu thập dữ liệu. adidas 4D chính là công nghệ
MÔ TẢ SẢN PHẨMMẪU GIÀY CHẠY BỘ TƯƠNG LẠI MANG ĐẬM DẤU ẤN HOÀI CỔ THẬP NIÊN 80.Hàng nghìn vận động viên. Nhiều năm trời thu thập dữ liệu. adidas 4D chính là công nghệ
MÔ TẢ SẢN PHẨMMẪU GIÀY CHẠY BỘ TƯƠNG LẠI MANG ĐẬM DẤU ẤN HOÀI CỔ THẬP NIÊN 80.Hàng nghìn vận động viên. Nhiều năm trời thu thập dữ liệu. adidas 4D chính là công nghệ
MÔ TẢ SẢN PHẨMMẪU GIÀY CHẠY BỘ TƯƠNG LẠI MANG ĐẬM DẤU ẤN HOÀI CỔ THẬP NIÊN 80.Hàng nghìn vận động viên. Nhiều năm trời thu thập dữ liệu. adidas 4D chính là công nghệ
MÔ TẢ SẢN PHẨMMẪU GIÀY CHẠY BỘ TƯƠNG LẠI MANG ĐẬM DẤU ẤN HOÀI CỔ THẬP NIÊN 80.Hàng nghìn vận động viên. Nhiều năm trời thu thập dữ liệu. adidas 4D chính là công nghệ
"CAM KẾT HÀNG CHÍNH HÃNG, ĐÚNG THEO MÔ TẢ VÀ HÌNH ẢNH'➤ Máy Chống Ngáy Ngủ, Thiết Bị Chống Ngáy Ngủ, Dụng Cụ Chống Ngáy Cao Cấp SNORE CIRCLE➠ Ngủ ngáy là một trong những
Chào Mừng Qúy Khách Hàng Đã Đến Với GIan Hàng Của Thiết Bị Y Tế Việt Đức 24H, Rất Hân Hạnh Được Phục Vụ Qúy Khách.➤GIỚI THIỆU MÁY CHỐNG NGÁY NGỦ SNORE CIRCLE Tens Yah410➠Ngủ
MÔ TẢ SẢN PHẨMMẪU GIÀY CHẠY BỘ TƯƠNG LẠI MANG ĐẬM DẤU ẤN HOÀI CỔ THẬP NIÊN 80.Hàng nghìn vận động viên. Nhiều năm trời thu thập dữ liệu. adidas 4D chính là công nghệ
MÔ TẢ SẢN PHẨMMẪU GIÀY CHẠY BỘ TƯƠNG LẠI MANG ĐẬM DẤU ẤN HOÀI CỔ THẬP NIÊN 80.Hàng nghìn vận động viên. Nhiều năm trời thu thập dữ liệu. adidas 4D chính là công nghệ
MÔ TẢ SẢN PHẨMMẪU GIÀY CHẠY BỘ TƯƠNG LẠI MANG ĐẬM DẤU ẤN HOÀI CỔ THẬP NIÊN 80.Hàng nghìn vận động viên. Nhiều năm trời thu thập dữ liệu. adidas 4D chính là công nghệ
MÔ TẢ SẢN PHẨMMẪU GIÀY CHẠY BỘ TƯƠNG LẠI MANG ĐẬM DẤU ẤN HOÀI CỔ THẬP NIÊN 80.Hàng nghìn vận động viên. Nhiều năm trời thu thập dữ liệu. adidas 4D chính là công nghệ
MÔ TẢ SẢN PHẨMMẪU GIÀY CHẠY BỘ TƯƠNG LẠI MANG ĐẬM DẤU ẤN HOÀI CỔ THẬP NIÊN 80.Hàng nghìn vận động viên. Nhiều năm trời thu thập dữ liệu. adidas 4D chính là công nghệ
Thông số sản phẩm Nhiệt kế cảm biến Xiaomi MIJIA:Nhà sản xuất: XiaomiMã sản phẩm: FDIR-V14Kích thước: 137 x 34 x 39mmKích thước màn hình: 25.7 x 19.1mmKhối lượng: 90gKhoảng cách đó: Nguồn: pin AAA/
**Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu hoạt động** (còn gọi là OLTP Trên cơ sở dữ liệu Transaction Processing Line), được sử dụng để quản lý Dữ liệu động trong thời gian thực.
Một **hệ thống xử lý dữ liệu** là sự kết hợp giữa máy móc, con người và các quá trình cho một bộ đầu vào tạo ra một tập các kết quả xác định. Các
**Quản lý dữ liệu** bao gồm tất cả các ngành liên quan đến quản lý dữ liệu như một tài nguyên có giá trị. ## Khái niệm Khái niệm quản lý dữ liệu xuất hiện
Phương Pháp Viết Báo Cáo Tốt Nghiệp Khi các bạn sinh viên, học sinh vào kỳ thực tập để viết báo cáo tốt nghiệp, các bạn thường băn khoăn, cân nhắc về tài nghiên cứu,
Trong khoa học máy tính, **cấu trúc dữ liệu mảng** hoặc **mảng** là một cấu trúc dữ liệu bao gồm một nhóm các phần tử giá trị hoặc biến, mỗi phần tử được xác định