איסוף וניהול נתונים

Discuss, Learn and be Happy דיון בשאלות

• «
• 1
• »

איזה מהבאים מאפיין באופן המובהק ביותר הבדל מהותי בין: א. KPI המבטא יעילות (Efficiency) ב. KPI המבטא תועלת (Effectiveness)

-

1

+

שאלה #115326

		א. מחושב לרוב כיחס תפוקות לתשומות ב. מחושב לרוב כיחס מצוי לרצוי
done		א. צפוי לקבל דגש רב תחת אסטרטגיית "הובלת מחיר" (Cost-Leadership) ב. צפוי לקבל דגש רב תחת אסטרטגיית "בידול" (Differentiation)
		א. מכוון לחיסכון במשאבים ב. מעודד השקעה במשאבים עודפים
		א. פחות רלוונטי ליישום מתודולוגיית ה-BSC (Balanced Score card) ב. צפויי להיות מרכזי וחיוני, בכל הכרוך ביישום מתודולוגיית ה-BSC

• gavel
• mood_bad
• share

הגב

מיין לפי דירוג חדש ישן

בעת מדידת איכות נתונים, טבלת הלקוחות קיבלה ציון תוקף (Validity) גבוה במיוחד (קרוב ל-1), אך ציון נכונות (Accuracy) נמוך בהרבה. איזה מהבאים עשוי להסביר באופן המשכנע ביוץר את תוצאות המדידה?

-

1

+

שאלה #115327

done		בסיסי הנתונים המאחסן את נתוני הלקוחות, וכן הממשקים המשמשים לעדכון נתוני הלקוחות מבצעים בדיקת תקינות קלט קפדנית, אך לעיתים קרובות העובדים מעדכנים נתוני לקוח על דעת עצמם, מבלי שיטרחו לוודא מול הלקוח את הפרטים.
		בסיסי הנתונים והממשקים עוצבו תוך חשיבה מעמיקה כיצד נכון לתאר ולתעד את הלקוח, אך מנהלי השיווק מנחים את העובדים להתמקד רק בלקוחות היו פעילים לאחרונה, ואינם רואים טעם בעדכון נתוני לקוח שחדל להיות פעיל.
		הנוהל מחייב את העובדים לתעד את פרטי הלקוח על גיליון נייר לפני הזנת הנתונים למערכת, אך בתקופות בהם הלחץ על מחלקת השיווק גבוה חלק ניכר מגיליונות הנייר נותרים בקלסרים ואינם מוזנים למערכת כלל.
		התשובות האחרות אינן נכונות, כיוון שמדידת איכות הנתונים כנראה שגויה- ברמה העקרונית, לא ייתכן שבאותה טבלה ציון התוקף יהיה גבוה, ובאותה העת ציון הנכונות יהיה נמוך.

• gavel
• mood_bad
• share

הגב

מיין לפי דירוג חדש ישן

איזה מהבאים אינו מתאר ננכונה גורם אפשרי נפוץ להטיית סיבתיות (Causality Bias) בעת השימוש בנתוני ה-DW לצורך ניתו עסקי וקבלת החלטות?

-

1

+

שאלה #115328

		במהותו, ה-DW הוא מאגר של נתונים שניוניים (Secondary Data) ולא ראשוניים (Primary)
done		סכמת הנתונים האופיינית ל-DW משקפת את תמונת המצב הנוכחית, ולא מאפשרת הבנה ראוייה של הסדר בו קרו האירועים.
		כיוון שה-DW מציע מספר גדול של משתנים, ייתכן שמשתנה נסתר שלא נכלל בקלט לניתוח אנלטי יגרום לפרשנות שגויה של מתאם (Association) בין משתנים.
		כיוון שה-DW מציע מספר גדול של רשומות, הפלט של המודל האנליטי המשמש לאישוש סיבתיות עשוי להצביע על רמת מובהקות גבוהה (P-Value גבוהה), גם כשבפועל לא קיימת סיבתיות של ממש.

• gavel
• mood_bad
• share

הגב

מיין לפי דירוג חדש ישן

• «
• 1
• »