Pemanfaatan Excel untuk Analisis dan Visualisasi Data Kesehatan Masyarakat Kabupaten Sukoharjo
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pemanfaatan data sebagai alat untuk memahami kondisi lingkungan dan kesehatan di wilayah merupakan hal yang harus dikembangkan di era informasi saat ini. Pengetahuan mengenai pengolahan data juga perlu dikembangkan oleh semua kalangan. Sebagai salah satu sekolah negeri yang terletak di Mojolaban, Sukoharjo, guru dan siswa SMPN 1 Mojolaban merupakan bagian dari masyarakat yang memerlukan pengetahuan tentang analisis dan visualisasi data. Profil kesehatan Kabupaten Sukoharjo yang diterbitkan oleh Dinas Kesehatan merupakan salah satu sumber informasi kesehatan yang dari tahun ke tahun dapat diakses oleh publik. Visualisasi data merupakan salah satu metode penyampaian informasi yang dipelajari dalam statistika. Pelatihan Excel yang diberikan bertujuan untuk memberikan pemahaman terkait penerapan metode statistika dengan Excel serta visualisasinya agar masyarakat dapat lebih memahami tentang kondisi kesehatan di wilayah Kabupaten Sukoharjo. Materi yang dibahas meliputi pengorganisasian data, statistik deskriptif, analisis regresi, pivot, pengenalan chart dan pembuatan dasbor. Hasil dari pelatihan yang diberikan, peserta pelatihan mampu membuat dasbor berisikan diagram yang menampilkan kondisi kesehatan dasar di Sukoharjo.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle