Ինչպե՞ս է R-ի վերլուծությունը հարմար մեծ տվյալների համար:

2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48

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:

1. Օգտագործեք ինտեգրված միջավայրի փաթեթներ, ինչպիսին է Rhipe-ը, որպեսզի օգտագործեք Hadoop MapReduce շրջանակը:
2. 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

1. Սկսեք հստակ բիզնես նպատակներից:
2. Գնահատեք տվյալների որակը:
3. Պատասխանեք կոնկրետ բիզնես հարցերին:
4. Եղեք հնարավորինս օբյեկտիվ.
5. Ավելացնել լայն համատեքստ:
6. Պատկերացրեք ձեր տվյալները:
7. Տվյալները մաղելու և կազմակերպելու համար օգտագործեք տեխնոլոգիա:
8. Վարձեք և զարգացրեք սուր վերլուծական միտքը: