ផ្តល់ដប់លក្ខណៈទាំងនេះនៃការប្រភពទិន្នន័យធំនិងដែនកំណត់នៃការភ្ជាប់ជាទិន្នន័យសូម្បីតែសង្កេតឃើញឥតខ្ចោះ, អ្វីដែលជាប្រភេទនៃយុទ្ធសាស្រ្តស្រាវជ្រាវគឺមានប្រយោជន៍? នោះគឺរបៀបដែលយើងអាចរៀនពេលដែលយើងមិនបានសួរសំណួរហើយមិនរត់ពិសោធន៍? វាហាក់ដូចជាថាមនុស្សដែលគ្រាន់តែមើលមិនអាចនាំឱ្យមានការស្រាវជ្រាវគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍នោះទេប៉ុន្តែថាមិនមែនជាករណីនេះ។
ខ្ញុំមើលឃើញយុទ្ធសាស្រ្តសំខាន់ទាំងបីសម្រាប់ការរៀនពីទិន្នន័យអង្កេត: រឿងរាប់, រឿងព្យាករណ៍និងការណពិសោធន៍។ ខ្ញុំនឹងរៀបរាប់អំពីវិធីសាស្រ្តរាល់គ្នាដែលទាំងនេះអាចត្រូវបានគេហៅថា "យុទ្ធសាស្រ្តក្នុងការស្រាវជ្រាវ" ឬ "រូបមន្តស្រាវជ្រាវ»ហើយខ្ញុំនឹងបង្ហាញពីពួកគេជាមួយនឹងឧទាហរណ៍។ យុទ្ធសាស្រ្តទាំងនេះគឺមិនផ្តាច់មុខទៅវិញទៅមកឬទូលំទូលាយទេតែពួកគេបានធ្វើការចាប់យកច្រើននៃការស្រាវជ្រាវជាមួយនឹងទិន្នន័យដែលអង្កេតមួយ។
ពាក្យបណ្តឹងទៅកាន់តំណាងដែលអនុវត្តតាម, រាប់អ្វីដែលជាការសំខាន់បំផុតនៅពេលដែលយើងកំពុងអាណាចក្ររវាងការព្យាករពីការសម្រេចសេចក្តីទ្រឹស្តីផ្សេងគ្នា។ ព្យាករ, និងជាពិសេស nowcasting, អាចមានប្រយោជន៍សម្រាប់អ្នកបង្កើតគោលនយោបាយ។ ជាចុងក្រោយ, ទិន្នន័យធំបង្កើនសមត្ថភាពរបស់យើងដើម្បីធ្វើឱ្យការប៉ាន់ស្មានពីទិន្នន័យដែលអង្កេតមូលហេតុ។