Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Cơ sở dữ liệu
Bài giảng Tổ chức dữ liệu
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Bài giảng Tổ chức dữ liệu
Linh Trang
130
28
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Bài giảng Tổ chức dữ liệu; lưu trữ dữ liệu; dữ liệu gốc; phần mềm để lưu trữ dữ liệu điện tử; nguyên tắc chuẩn bị dữ liệu cho phân tích; dữ liệu polytomous. | Bài giảng Tổ chức dữ liệu Tuan V. Nguyen Garvan Institute of Medical Research Professor, UNSW School of Public Health and Community Medicine Professor of Predictive Medicine, University of Technology Sydney Adj. Professor of Epidemiology and Biostatistics, School of Medicine Sydney, University of Notre Dame Australia Phân tích dữ liệu và ứng dụng | Đại học Dược Hà Nội | 12/6 to 17/6/2019 © Tuan V. Nguyen Dữ liệu, thông tin, tri thức • Data = dữ liệu • Information = thông tin • Knowledge = tri thức Dữ liệu à Thông tin à Tri thức Phân tích Bàn luận Dữ liệu là vàng • Dữ liệu khoa học là vàng • Cần phải trân quí dữ liệu • Dữ liệu phải được lưu giữ ít nhất 10 năm • Dữ liệu phải được chia sẻ (khi được yêu cầu) Lưu trữ dữ liệu • Lưu trữ dữ liệu là một vấn đề nan giải • Sắp xếp dữ liệu thô (raw data) tốt sẽ giúp cho việc phân tích tiện lợi hơn • Sắp xếp dữ liệu không tốt sẽ làm tốn rất nhiều thì giờ để chỉnh sửa Dữ liệu gốc (thô) Data: Likert scale • Likert scale: dùng để đánh giá mức độ đồng thuận của một phát biểu / sự kiện Mức độ mà bạn đồng ý hay không đồng như với phát biểu sau đây: ☐ Rất đồng ý ☐ Đồng ý ☐ Trung dung ☐ Không đồng ý ☐ Rất không đồng ý Dữ liệu (data) • Dữ liệu khoa học là vàng, là kim cương • Một phần rất quan trọng của nghiên cứu khoa học • Là chứng từ của nghiên cứu • Có thể sử dụng nhiều lần sau này • Có thể phải chia sẻ với đồng nghiệp quốc tế (data sharing) • Ý nghĩa đạo đức khoa học Hai loại dữ liệu • Bản gốc (giấy) • Bản điện tử • (Có thể kể đến một số output) Phần mềm để lưu trữ dữ liệu điện tử • Microsoft Access • Epi Info • Excel • Oracle Có khi nhập dữ liệu 2 lần Nguyên tắc chuẩn bị dữ liệu cho phân tích • Nguyên tắc 1: Dòng và cột (dòng là quan sát, cột là biến số) • Nguyên tắc 2: Mỗi biến là mỗi cột • Nguyên tắc 3: Tất cả cột phải có số liệu, kể cả missing data • Nguyên tắc 4: Nhập dữ liệu gốc, không phải tính toán • Nguyên tắc 5: Dữ liệu trống (missing data) .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Bài giảng Hướng dẫn du lịch - Chương 3: Các nghiệp vụ cơ bản của hoạt động tổ chức hướng dẫn du lịch
Bài giảng Tổ chức dự án - Chương 1: Cấu trúc tổ chức
Bài giảng Quản trị du lịch - Bài 11: Chức năng quản lý trong du lịch
Bài giảng Pháp luật trong kinh doanh du lịch – Chương 3: Tổ chức doanh nghiệp du lịch
Bài giảng Tổ chức dự án - Chương 2: Sơ đồ tổ chức
Bài giảng " Thiết kế và tổ chức tour du lịch"
Bài giảng Quản lý điểm đến du lịch - Chương 1: Khái quát về điểm đến du lịch và quản lý điểm đến du lịch
Bài giảng Tổng quan du lịch - Chương 1: Khái quát về sự phát triển của du lịch
Bài giảng Hướng dẫn du lịch - Chương 1: Tổng quan hướng dẫn du lịch
Bài giảng Quản lý điểm đến du lịch - Chương 5: Marketing điểm đến du lịch (Năm 2022)
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.