Video: Ինչպե՞ս կսահմանեք մեծ տվյալների վերլուծությունը:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Մեծ տվյալների վերլուծություն հետազոտության հաճախ բարդ գործընթացն է մեծ և բազմազան տվյալները հավաքածուներ, կամ մեծ տվյալներ , բացահայտելու այնպիսի տեղեկությունները, ինչպիսիք են թաքնված օրինաչափությունները, անհայտ հարաբերակցությունները, շուկայի միտումները և հաճախորդների նախասիրությունները, որոնք կարող են օգնել կազմակերպություններին տեղեկացված բիզնես որոշումներ կայացնել:
Համապատասխանաբար, ի՞նչ է պահանջվում մեծ տվյալների վերլուծության համար:
1) Ծրագրավորում Ոչ շատ ստանդարտ գործընթացներ են սահմանված խոշոր համալիր տվյալների հավաքածուների շուրջ a մեծ տվյալների վերլուծաբան պետք է զբաղվել. Շատ հարմարեցում է պահանջվում է օրական կտրվածքով զբաղվել չկառուցվածով տվյալները . Որ լեզուներն են պահանջվում է – R, Python, Java, C++, Ruby, SQL, Hive, SAS, SPSS, MATLAB, Weka, Julia, Scala:
Բացի վերը նշվածից, ինչու է մեզ անհրաժեշտ մեծ տվյալների վերլուծություն: Մեծ տվյալների վերլուծություն օգտակար տեղեկատվության արդյունահանման գործընթացն է՝ վերլուծելով տարբեր տեսակներ մեծ տվյալներ հավաքածուներ. Մեծ տվյալների վերլուծություն օգտագործվում է թաքնված օրինաչափությունները, շուկայի միտումները և սպառողների նախասիրությունները բացահայտելու համար՝ ի շահ կազմակերպչական որոշումների կայացման:
Կարելի է նաև հարցնել՝ ինչպե՞ս է աշխատում մեծ տվյալների վերլուծությունը:
Մեծ տվյալներ գալիս է տեքստից, աուդիոյից, վիդեոից և պատկերներից: Մեծ տվյալներ վերլուծվում է կազմակերպությունների և բիզնեսների կողմից այնպիսի պատճառներով, ինչպիսիք են մարդկային վարքագծի և տեխնոլոգիայի հետ մեր փոխազդեցության օրինաչափությունները և միտումները հայտնաբերելը, որոնք այնուհետև կարող են օգտագործվել որոշումներ կայացնելու համար, որոնք ազդում են մեր կյանքի վրա, աշխատանք , և խաղալ:
Ի՞նչ է իրականում տվյալների վերլուծությունը:
Տվյալների վերլուծություն վերաբերում է որակական և քանակական մեթոդներին և գործընթացներին, որոնք օգտագործվում են արտադրողականությունը և բիզնեսի շահույթը բարձրացնելու համար: Տվյալներ արդյունահանվում և դասակարգվում է վարքագիծը բացահայտելու և վերլուծելու համար տվյալները և օրինաչափությունները, և տեխնիկան տարբերվում են՝ կախված կազմակերպչական պահանջներից:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ի՞նչ է տվյալների կլանումը մեծ տվյալների մեջ:
Տվյալների ընդունումը տվյալների բազայում անհապաղ օգտագործման կամ պահպանման համար տվյալների ստացման և ներմուծման գործընթացն է: Ինչ-որ բան կուլ տալը նշանակում է «ինչ-որ բան վերցնել կամ կլանել»։ Տվյալները կարող են հեռարձակվել իրական ժամանակում կամ խմբաքանակով ներթափանցվել
Ինչպե՞ս եք անում տրամադրությունների վերլուծությունը Twitter-ի տվյալների վրա:
Որպեսզի օգնենք ձեզ սկսել, մենք պատրաստել ենք քայլ առ քայլ ձեռնարկ՝ ձեր սեփական տրամադրությունների վերլուծության մոդելը ստեղծելու համար. Ընտրեք մոդելի տեսակը: Որոշեք, թե ինչ տեսակի դասակարգում եք ցանկանում անել: Ներմուծեք ձեր Twitter-ի տվյալները: Որոնել թվիթներ: Նշեք տվյալները՝ ձեր դասակարգիչը պատրաստելու համար: Փորձեք ձեր դասակարգիչը: Գործի դրեք մոդելը
Ինչպե՞ս բացել տվյալների վերլուծությունը Excel 2007-ում:
Excel 2007. Տվյալների վերլուծության հավելումը պետք է հայտնվի Տվյալների մենյուի աջ ծայրում՝ որպես DataAnalysis: Սեղմեք Microsoft Office կոճակը, այնուհետև կտտացրեք «Excel Options»: Սեղմեք Հավելումներ, այնուհետև «Կառավարել» վանդակում ընտրեք Excel հավելումներ: Սեղմեք Գնալ
Ինչպե՞ս եք անում տվյալների վերլուծությունը R-ում:
Այս գրառման մեջ մենք կվերանայենք որոշ գործառույթներ, որոնք մեզ տանում են դեպի առաջին դեպքի վերլուծությունը: Քայլ 1 – Առաջին մոտեցումը տվյալներին: Քայլ 2 – Կատեգորիկ փոփոխականների վերլուծություն: Քայլ 3 – Թվային փոփոխականների վերլուծություն: Քայլ 4 – Միաժամանակ թվային և դասակարգային վերլուծություն
Ինչպե՞ս է R-ի վերլուծությունը հարմար մեծ տվյալների համար:
R-ն ներառում է մեծ թվով տվյալների փաթեթներ, դարակների գրաֆիկական ֆունկցիաներ և այլն, ինչը ապացուցված է որպես մեծ տվյալների վերլուծության հմուտ լեզու, քանի որ այն ունի տվյալների արդյունավետ մշակման հնարավորություն: Տեխնոլոգիական հսկաները, ինչպիսիք են Microsoft-ը, Google-ը, օգտագործում են R-ն տվյալների մեծ վերլուծության համար