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グラウンデッド・セオリーとエスノグラフィーの違い

根源的理論とエスノグラフィーは組み合わされることもあるが、両者の間には違いがある。まず、この2つの定義を説明します。ルーツ・セオリーとは、研究手法のひとつと定義することができる。一方、民族学は、さまざまな文化や人々を研究する学問と定義することができる。エスノグラフィーは単なる学問ではなく、方法論とも呼ばれる。しかし、この2つの方法には明確な使い分けがあります。根源的理論とエスノグラフィーの主な違いは、サンプリング、研究分野、応用、そして目的にまで及んでいます。この論文を通して、これらの違いに着目してみましょう。

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匿名者發佈於 2020-10-29 01:00

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データマイニングと機械学習の違い

データマイニングと機械学習は、密接に関連した2つの分野である。親族としては似ているが、親が違う。しかし、現在、両者はますます似てきており、まるで双子のようです。その結果、データマイニングに機械学習を利用する人も出てきました。しかし、この記事を読むと、機械語とデータマイニングは違うということがわかります。データマイニングが既存のデータからルールを導き出すのに対し、機械学習は与えられたルールを学習し理解するようコンピューターに教えるという点が大きな違いです...。

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匿名者發佈於 2020-10-29 00:13

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ああ(゜Д゜)とポップ（pop）の違い

oopとpopの違いを説明する前に、プログラミングの基本的な考え方について見ておきましょう。プログラミングを使ってさまざまな種類の問題の解決策を構築する場合、プログラミングのプロセスにはさまざまなアプローチがあります。これらのアプローチは、プログラミングパラダイムと呼ばれています。多くのプログラミング言語は1つのパラダイムに分類されるが、複数のパラダイム要素を持つ言語もありうる。そのようなプログラミングパラダイムとして、オブジェクト指向プログラミング（Oop）とプロセス指向プログラミング（Pop）がある。この2つのパラダイムの違いは、主にソリューションを設計する際に作成する抽象度の高さにある。プログラミングのアプローチにおける抽象化とは、情報の関連性をユーザーの...

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匿名者發佈於 2020-10-28 20:06

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データマイニングとクエリツールの違い

データベース内のデータ分析ツールは便利です。クエリ生成、クエリ編集、検索、発見、レポート、集計の機能を提供する。一方、データマイニングは、生データからこれまで知られていなかった興味深い情報を抽出するコンピュータサイエンスの一分野である。データマイニングの入力となるデータは、通常、データベースに格納される。統計データを利用する傾向のあるユーザー。統計モデルを用いて、データの中に隠されたパターンを見つけ出すのである。データマイニングは、異なるデータ要素間の有用な関係を発見し、最終的に企業にとって利益となるような...

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匿名者發佈於 2020-10-28 16:41

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データの有効性とデータ検証の違い

データは、どんな組織にとっても最も重要な資産です。そのため、何はともあれデータの有効性・有用性を確保することが重要です。データバリデーションとデータベリフィケーションは、データがこの2つの特性を備えていることを確認するための重要なプロセスである。データの検証は、データがきれいで、正しく、意味のあるものであることを保証し、データの検証は、データのすべてのコピーが元のデータと同じくらい良いものであることを保証します。このため、両プロセスは、データにおける予期せぬエラーによって組織が損失を被ることがないようにする。

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匿名者發佈於 2020-10-26 23:09

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シーディーアールカンパニーとCD-ROM（シーディーロム）の違い

cdr (cd-r) と cd-rom は、データ、ドキュメント、オーディオ、ムービーなど、cd/dvd プレーヤーやコンピューターの cd/dvd rom ドライブで再生できるメディア形式を保存するために使われる 2 種類のディスクです。cdr と cd-rom の標準サイズは 700mb です...

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匿名者發佈於 2020-10-26 19:35

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偏差値と標準偏差の違い

記述統計学や推測統計学では、データセットを記述するために、その中心傾向、分散、歪度などに相当するいくつかの指標を用います。統計的推論では、全体のパラメータ値を推定するため、推定量と呼ばれることが多い...

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匿名者發佈於 2020-10-26 17:46

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株式会社kdd (kdd)とデータマイニングの違い

kdd (knowledgediscoveryingindatabases) はコンピュータサイエンスの一分野であり、大量のデジタルデータから有用かつ未知の情報（知識）を抽出するためのツールや理論が含まれます。kddはいくつかのステップからなり、データマイニングはその一つです。データマイニングとは、特定のアルゴリズムを適用して、データからパターンを抽出することである。とはいえ、kddとデータマイニングは同じ意味で使われているのですが...。

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匿名者發佈於 2020-10-26 14:53

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数学と統計情報の違い

数学と統計学を区別することに躊躇する人もいるかもしれない。統計学は現実の実用的な問題に対処するために発達した、数学の特殊な一分野に過ぎないと感じるからである。統計学で使われる概念や公式のほとんどは数学の膨大な知識ベースから来ているが、統計学は応用範囲の広い数学の独立した一分野と見なされている。実は、応用数学と総称される数学の一分野である。もっと詳しく見てみましょう...。

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匿名者發佈於 2020-10-26 14:22

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バックアップとアーカイブの違い

大量のデータを作成する作業は、世界中のあらゆる規模の企業で共通して行われています。企業によっては、毎年データ量が2倍に増えていると言われています。このようにデータが急速に増加する中、企業が直面する最大の課題は、データを確実に保護することです。自然災害による不慮のデータ消去から保護すること。バックアップとアーカイブは、今日企業が使用しているデータの保護と保持のための2つの最も一般的な方法です...

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匿名者發佈於 2020-10-26 10:23

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マスターデータとトランザクションデータの違い

マスターデータには、ビジネスにとって重要な情報が含まれています。このデータは、ビジネス情報システムを構成する多くのアプリケーションで共有されることになる。一般的なERP（Enterprise Resource Planning）システムには、顧客、製品、従業員などに関する重要な情報が含まれている。この情報は、マスターデータと呼ばれる。逆に、トランザクションデータとは、ビジネスで発生した事象を記述するデータである。一般的なERPシステムにおいて、トランザクションデータとは、売上や納品などに関するデータのことです...

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匿名者發佈於 2020-10-27 18:22

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監視下と教師なし学習の違い

教師あり学習、教師なし学習といった言葉は、機械学習や人工知能の文脈で使われ、その重要性は日を追うごとに増している。機械学習とは、データを基にしたアルゴリズムで、例題をもとに機械が学習することである。学習には教師あり学習と教師なし学習の2種類があり、この2つの学習スタイルには共通点が多く、学生を混乱させる。しかし、重複しているにもかかわらず、いくつかの相違点があるため、本稿で取り上げることに...

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匿名者發佈於 2020-10-27 04:08

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データの完全性とデータ機密保護の違い

データは、どんな組織にとっても最も重要な資産です。そのため、データの有効性と安全性を常に確保することが不可欠です。データの完全性とデータセキュリティは、データを意図したユーザーが利用できるようにするための重要な2つの側面です。データの完全性は、データが有効であることを保証する。データセキュリティは、データを紛失や不正アクセスから保護することを保証するものです...

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匿名者發佈於 2020-10-25 14:49

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シンクとバックアップの違い

同期とバックアップの主な違いは、同期がファイルを両方向にコピーするのに対し、バックアップはファイルを一方向にのみプッシュすることです。電子機器からデータを失うことは、怖いことです。デバイスの同期とバックアップは、ストレスを大幅に軽減します。しかし、同期とバックアップには明確な違いがあります。この2つの条件について、詳しく見ていきましょう...。

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匿名者發佈於 2020-10-25 05:12

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符号化と暗号化の違い

エンコードとは、一般に公開されている方法を用いて、データを別の形式に変換することである。この変換の目的は、特に異なるシステムでのデータの使い勝手を向上させることである。暗号化は、暗号化で使用するデータを変換する作業でもある。元のデータを、特別な情報を持つ者（鍵と呼ぶ）だけが理解できる形式に変換するのだ。暗号化の目的は、閲覧権限のない相手から情報を隠すことである...

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匿名者發佈於 2020-10-25 01:45

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