2025 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2025-01-22 17:27
Ռ ներառում է ա մեծ թիվը տվյալները փաթեթներ, դարակների գրաֆիկական ֆունկցիաներ և այլն, որոնք ապացուցում են որպես հմուտ լեզու մեծ տվյալների վերլուծություն քանի որ այն ունի արդյունավետ տվյալները բեռնաթափման ունակություն: Տեխնոլոգիական հսկաները, ինչպիսիք են Microsoft-ը, Google-ը, օգտագործում են Ռ համար մեծ տվյալներ վերլուծություն.
Դրանցից, արդյոք R-ն կարող է օգտագործվել մեծ տվյալների համար:
Ռ ծրագրավորման լեզուն շատ հզոր է և դրա համար ունի բազմաթիվ պատճառներ օգտագործված մեջ Մեծ տվյալներ Այն ունի շատ տեսողական փաթեթներ գրաֆիկների, գծապատկերների և այլնի համար: ինչպես ggplot2 կամ plot(). Ռ կարող է նույնպես լինել օգտագործված Apache Spark-ի միջոցով զուգահեռ և կլաստերային հաշվարկների համար:
Նաև գիտեք, թե ինչպես եք մշակում մեծ տվյալներ R-ում: Շատ մեծ տվյալների հավաքածուներ (> 10 ԳԲ) R-ում մշակելու երկու տարբերակ կա:
- Օգտագործեք ինտեգրված միջավայրի փաթեթներ, ինչպիսին է Rhipe-ը, որպեսզի օգտագործեք Hadoop MapReduce շրջանակը:
- Օգտագործեք RHadoop-ը անմիջապես hadoop բաշխված համակարգում:
Հետևաբար, ի՞նչ է r-ն մեծ տվյալների վերլուծության մեջ:
Մեծ տվյալների վերլուծություն մեծ և բարդ քննության գործընթացն է տվյալները Կոմպլեկտներ, որոնք հաճախ գերազանցում են հաշվողական հնարավորությունները: Ռ ծրագրավորման առաջատար լեզու է տվյալները գիտություն, որը բաղկացած է հզոր գործառույթներից՝ լուծելու հետ կապված բոլոր խնդիրները Մեծ տվյալներ վերամշակում։
Ինչպե՞ս եք վերլուծում մեծ տվյալները:
Մեծ տվյալների վերլուծություն. 8 խորհուրդներ ներսում ազդանշանները գտնելու համար
- Սկսեք հստակ բիզնես նպատակներից:
- Գնահատեք տվյալների որակը:
- Պատասխանեք կոնկրետ բիզնես հարցերին:
- Եղեք հնարավորինս օբյեկտիվ.
- Ավելացնել լայն համատեքստ:
- Պատկերացրեք ձեր տվյալները:
- Տվյալները մաղելու և կազմակերպելու համար օգտագործեք տեխնոլոգիա:
- Վարձեք և զարգացրեք սուր վերլուծական միտքը:
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
Ինչպիսի՞ գործընթացներ են օգտագործվում տվյալների մեծ հավաքածուներում միտումները նկատելու համար:
Աղբյուրի տվյալները պետք է անցնեն տվյալների փուլավորում կոչվող գործընթացով և արդյունահանվեն, վերաֆորմատավորվեն և այնուհետև պահվեն տվյալների պահեստում: Ինչպիսի՞ գործընթացներ են օգտագործվում տվյալների մեծ հավաքածուներում միտումները նկատելու համար: Տվյալների արդյունահանումը օգտագործվում է մեծ քանակությամբ տվյալների վերլուծության համար, որոնք կօգնեն բացահայտել միտումները
Ո՞ր գրաֆիկներն են հարմար որակական տվյալների համար:
Կան մի քանի տարբեր գրաֆիկներ, որոնք օգտագործվում են որակական տվյալների համար: Այս գրաֆիկները ներառում են գծապատկերներ, Պարետո գծապատկերներ և կարկանդակ գծապատկերներ: Կարկանդակ գծապատկերները և գծապատկերները որակական տվյալների ցուցադրման ամենատարածված եղանակներն են
Ինչպե՞ս կսահմանեք մեծ տվյալների վերլուծությունը:
Մեծ տվյալների վերլուծությունը մեծ և բազմազան տվյալների հավաքածուների կամ մեծ տվյալների ուսումնասիրման հաճախ բարդ գործընթաց է՝ բացահայտելու համար այնպիսի տեղեկությունները, ինչպիսիք են թաքնված օրինաչափությունները, անհայտ հարաբերակցությունները, շուկայական միտումները և հաճախորդների նախասիրությունները, որոնք կարող են օգնել կազմակերպություններին կայացնել տեղեկացված բիզնես որոշումներ:
Տվյալների ո՞ր տեսակն է առավել հարմար գաղտնաբառի դաշտ սահմանելու համար:
Տողային տվյալների տեսակը ամենահարմարն է գաղտնաբառի դաշտ սահմանելու համար