Veri Kaybı – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti
ÇALIŞMA TEHDİTLERİ
Gelecek hiçbir zaman kesin olarak tahmin edilemese de, araştırma çalışmalarına başlayan öğrenciler normal olarak (özellikle kapsamlı konu analizleri ve/veya araştırma önerileri üstlenmişlerse) başarılı bir sonuç elde etmeyi bekleyeceklerdir. Bir dereceye kadar başarı beklentileri, araştırmanın seviyesi ve süresi ve ayrıca doğası ile ilgilidir.
Bununla birlikte, her tür araştırma, öğrencinin kontrolü dışındaki faktörler tarafından durdurulabilir. Bu faktörler şunları içerir: veri kaybı; önemli sonuçlara varılamayacağının anlaşılması; tesislerin geri çekilmesi; ya da başka bir araştırmacının aynı zemini başarıyla kapsadığına dair kanıt.
Veri Kaybı
Bilgisayarlar çalınabilir; dosyalar bozulur; notlar ve dizin kartları kaybolur veya yok edilir. Kayıp veri tehdidinin çözümü, basit bir şekilde her şeyi diske yedeklemek ve kopyaları bir sabit sürücüde işin yapıldığı bilgisayardan uzakta bir yerde tutmaktır. Araştırma çalışmalarını asla tek bir diskette tek başına tutmayın.
Ara sıra basılı kopyalar yazdırın, gerektiğinde kelimeler her zaman yeniden anahtarlanabilir veya taranabilir. Hayati notların fotokopilerini çekin. Bir haftalık yazmayı kaybetmek kurtarılabilir (oldukça can sıkıcı olsa da). Bir yılın değerini kaybetmek çoğu insan için de geri döndürülemez olacaktır.
Sonuç Eksikliği
Araştırmacılar çabalarının sonuçsuz kalacağını düşünürlerse, araştırma tasarımlarının daha simetrik olması gerektiğini ve sonuçsuz bir sonuç olasılığının düşük olması gerektiğini hatırlatmanın pek bir anlamı da yoktur.
Bir örnek, farklı marka otomobillerin tanıtımıyla ilgili olarak potansiyel müşterilerin tutumlarının önemine ilişkin bir araştırmadan değerli bir sonuç elde edeceğinden oldukça emin olan pazarlama alanındaki bir öğrencidir. Büyük miktarda veri topladıktan ve analize tabi tuttuktan sonra, herhangi bir ilişkinin olup olmadığı belirsizliğini korudu; kabul edilemez bir sonuçtu.
Sunulan araştırma modeli açısından bu durumda problem, araştırmanın yetersiz değerde olduğu bir problemdir. Bu nedenle, araştırma çizgisinde ve inceleme biçiminde büyük değişikliklerin araştırılması ve yapılması da gerekecektir.
Bu değişiklikler şunlar olabilir:
1. Süreç ve soru üzerine düşünceler: Muhtemelen orijinal araştırma alanının dışına çıkarak ve diğer teorilerle ilişkilendirerek, başarının neden beklendiği zaman elde edilemediğini incelemek.
2. “Yaygın bir hatanın” araştırılması: orijinal araştırmanın altında yatanlara benzer varsayımların uygulayıcılar tarafından yaygın olarak kullanıldığını göstermek ve hatalı kullanımlarının sonuçlarına işaret etmek. Öğrenci, otomobil tasarımının benzer (yanlış) inançlardan güçlü bir şekilde etkilendiğini gösterebilirse, o zaman araştırma, otomobil üreticilerinin tasarım politikası için güçlü çıkarımlara sahiptir ve bu, yeterince ağır bir bulgular dizisi oluşturabilir.
3. Diğer değişkenlerin belirlenmesi ve araştırılması: Belki de başarı eksikliği, bireyler yerine şirketler tarafından satın alınan otomobillerin yüksek yüzdesiyle açıklanabilir?
Sonuçsuz bulguların bariz bir araştırma yararı sağlamadığı durumlarda, öğrencilerin verilerden geçerli bir şey yaratmak için denetçilere ve diğerlerine danışarak yanlamasına düşünmesi gerekir.
Aşağıdakilerden hangisi veri kaybının olası nedenlerinden değildir
Uyumsuz Veri Nedir
Veri Madenciliği benzerlik değeri hesaplama
Veri Madenciliği : Karar ağaçları örnek
Gini Algoritması
Veri madenciliği normalizasyon
Tesislerin Geri Çekilmesi
Tesislerin geri çekilmesi, öncelikle dış işbirliğine dayanan araştırma çalışmalarını etkileyecektir. Örneğin, şimdiye kadar araştırma ve geliştirme departmanına erişime izin vererek işbirliği yapan bir kuruluş, düzenlemeden çekilmeye karar da verebilir. Bu gibi durumlarda çözülmesi gereken önemli soru, araştırmanın değerinin ilgili kaynağa ne kadar bağlı olduğudur.
Örneğin, belirli bir araştırma yoluna bağlılık geliştikçe, çıkarcılığın daha önceki seçimleri ne ölçüde belirlediğini unutmak kolaydır. Kurumun yakın bağlantılara sahip olduğu bir şirketin desteği veya araştırmacının evinin yakınında bulunan özel bir koleksiyona erişim, bu tür çıkarlara örnek olarak da verilebilir.
Her ikisi de mutlaka benzersiz değildir ve esasen orijinal araştırma planını gerçekleştirmenin ancak başka bir kaynağı kullanmanın başka olasılıkları da olabilir.
Alternatif olarak, örneğin, birkaç başka kuruluşa bakarak ve orijinal şirkette çalışılanlara benzer sorunlarla nasıl başa çıktıklarını görerek veya bir dizi olayın nasıl ortaya çıktığını inceleyerek, araştırmada karşılaştırmalı bir duruş benimsemek mümkün olabilir. aile belgelerinin incelenmesi, bunlara karışan diğer kişileri de etkiledi.
Kilit kaynakların geri çekilmesinden daha sinsi bir sorun, bu kaynakların planlandığı gibi çalışamamasıdır. Çoğu mühendislik laboratuvarında, hiç çalışmamış olabilecek veya en azından birkaç kuşak araştırma öğrencisinin amaçlandığı gibi çalışmasını sağlamak için gerekli olan test donanımları da vardır.
EĞER ÇALIŞMANIN TAMAMLANMASINI TEHDİT EDEN BİR SORUN OLURSA SAKİN OLUN. ALTERNATİF BİR ODAK ARAYIN. (OLASI OLDUĞU KADAR ORİJİNAL VERİ KULLANARAK)
Bilgisayar yazılımı, şaşırtıcı bir şekilde, çoğu zaman, özelliklerine uygun olarak çalışmayı reddeder. Buradaki zorluk, öğrencinin gelecekte umduğu sonuçların ortaya çıkacağını açıkça görmesine rağmen, bu arada çabalarını gösterecek çok az şey olmasıdır. Bu nedenle, er ya da geç, dur demek ve araştırmanın yönünü değiştirmek mi yoksa kaynağı planlandığı gibi işlemeye mi odaklanmak konusunda bir karar vermek de gerekir.
Usta düzeyinde ve altında, iş kabul edilebilir bir standartta olabileceğinden, yön değişikliği sıklıkla mantıklı bir stratejidir. Doktora düzeyinde bu daha nadirdir ve bu nedenle karar muhtemelen kaynağı geri çekilmiş gibi ele almak olacaktır, bu durumda önceki açıklamalar da geçerlidir.
Paralel Çalışmalar
Bilgi transferinin artan verimliliğine rağmen, iki araştırmacının bilmeden aynı zemini ele alması hala mümkündür. Genellenebilirliğe vurgu yapan doktora düzeyindeki temel araştırma söz konusu olduğunda bunun böyle olduğu kanıtlanırsa, “görevden sonraki ikinci kişinin” bu konuda yapabileceği çok az şey olabilir.
Neyse ki, zorlukların bu kadar aşırı olduğu nispeten az durum vardır. Deneysel bilimlerde, doğrulayıcı kanıtlar çok arzu edilir olarak kabul edilir ve çoğu durumda sosyal bilimlerde ve beşeri bilimlerde kesin ve onarılamaz örtüşme pek olası değildir. Araştırmanın yeterli artımlı değere sahip alternatif bir görüş sağlaması da çok daha olasıdır.
Aşağıdakilerden hangisi veri kaybının olası nedenlerinden değildir Gini Algoritması Uyumsuz Veri Nedir Veri Madenciliği : Karar ağaçları örnek Veri Madenciliği benzerlik değeri hesaplama Veri madenciliği normalizasyon