ვიდეო: როგორ განსაზღვრავდით დიდი მონაცემების ანალიტიკას?
2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49
დიდი მონაცემების ანალიტიკა არის გამოკვლევის ხშირად რთული პროცესი დიდი და მრავალფეროვანი მონაცემები კომპლექტი, ან დიდი მონაცემები , გამოავლინოს ინფორმაცია - როგორიცაა ფარული შაბლონები, უცნობი კორელაციები, ბაზრის ტენდენციები და მომხმარებელთა პრეფერენციები - რაც დაეხმარება ორგანიზაციებს ინფორმირებული ბიზნეს გადაწყვეტილებების მიღებაში.
შესაბამისად, რა არის საჭირო დიდი მონაცემების ანალიტიკისთვის?
1) პროგრამირება არც თუ ისე ბევრი სტანდარტული პროცესია დაყენებული დიდი კომპლექსური მონაცემთა ნაკრების გარშემო დიდი მონაცემების ანალიტიკოსი უნდა გაუმკლავდეს. უამრავი პერსონალიზაციაა საჭირო ყოველდღიურად გაუმკლავდეთ არასტრუქტურირებულს მონაცემები . რომელი ენებია საჭირო – R, Python, Java, C++, Ruby, SQL, Hive, SAS, SPSS, MATLAB, Weka, Julia, Scala.
ზემოაღნიშნულის გარდა, რატომ გვჭირდება დიდი მონაცემების ანალიტიკა? დიდი მონაცემების ანალიტიკა არის სასარგებლო ინფორმაციის მოპოვების პროცესი სხვადასხვა სახის ანალიზით დიდი მონაცემები კომპლექტი. დიდი მონაცემების ანალიტიკა გამოიყენება ფარული შაბლონების, ბაზრის ტენდენციების და მომხმარებელთა პრეფერენციების აღმოსაჩენად, ორგანიზაციული გადაწყვეტილების მიღების სასარგებლოდ.
შეიძლება ასევე იკითხოთ, როგორ მუშაობს დიდი მონაცემების ანალიტიკა?
Დიდი მონაცემები მოდის ტექსტიდან, აუდიოდან, ვიდეოდან და სურათებიდან. Დიდი მონაცემები გაანალიზებულია ორგანიზაციებისა და ბიზნესების მიერ ისეთი მიზეზების გამო, როგორიცაა ადამიანის ქცევასთან დაკავშირებული შაბლონებისა და ტენდენციების აღმოჩენა და ტექნოლოგიასთან ჩვენი ურთიერთქმედება, რომელიც შემდეგ შეიძლება გამოყენებულ იქნას გადაწყვეტილებების მისაღებად, რომლებიც გავლენას მოახდენს ჩვენს ცხოვრებაზე, მუშაობა და ითამაშეთ.
კონკრეტულად რა არის მონაცემთა ანალიტიკა?
მონაცემთა ანალიტიკა ეხება ხარისხობრივ და რაოდენობრივ ტექნიკას და პროცესებს, რომლებიც გამოიყენება პროდუქტიულობისა და ბიზნესის მოგების გასაუმჯობესებლად. მონაცემები ამოღებულია და კატეგორიზებულია ქცევის იდენტიფიკაციისა და ანალიზისთვის მონაცემები და შაბლონები, და ტექნიკა განსხვავდება ორგანიზაციული მოთხოვნების მიხედვით.
გირჩევთ:
რა არის დიდი მონაცემების ანალიტიკოსის როლი?
დიდი მონაცემების ანალიტიკოსები პასუხისმგებელნი არიან მონაცემთა ანალიტიკისა და CRM-ის გამოყენებაზე ორგანიზაციის ტექნიკური მუშაობის შესაფასებლად და სისტემის გაუმჯობესების შესახებ რეკომენდაციების მიწოდებაზე. ეს ანალიტიკოსები შეიძლება ფოკუსირება მოახდინონ ისეთ საკითხებზე, როგორიცაა სტრიმინგი და პირდაპირი მონაცემები და მონაცემთა მიგრაცია
რა ტიპის კლასტერირებას შეუძლია დიდი მონაცემების მართვა?
იერარქიულ კლასტერირებას არ შეუძლია კარგად გაუმკლავდეს დიდ მონაცემებს, მაგრამ K ნიშნავს კლასტერირებას. ეს იმის გამო ხდება, რომ K Means-ის დროითი სირთულე არის წრფივი, ანუ O(n), ხოლო იერარქიული კლასტერიზაციის დროს არის კვადრატული, ანუ O(n2)
როგორ იყენებენ კომპანიები მონაცემთა ანალიტიკას თავიანთ ბიზნესში?
დიდი მონაცემების ანალიტიკა მოიცავს დიდი რაოდენობით მონაცემების შემოწმებას. ეს კეთდება იმისთვის, რომ გამოავლინოს ფარული შაბლონები, კორელაციები და ასევე მივიღოთ ინფორმაცია, რათა მიიღოთ სწორი ბიზნეს გადაწყვეტილებები. არსებითად, ბიზნესს სურს იყოს უფრო ობიექტური და მონაცემებზე ორიენტირებული და ამიტომ ისინი ითვისებენ მონაცემთა და ტექნოლოგიების ძალას
რომელ Azure სერვისს შეუძლია უზრუნველყოს დიდი მონაცემების ანალიზი მანქანური სწავლისთვის?
სასწავლო ბილიკის აღწერა Microsoft Azure გთავაზობთ მძლავრ სერვისებს დიდი მონაცემების გასაანალიზებლად. ერთ-ერთი ყველაზე ეფექტური გზაა თქვენი მონაცემების შენახვა Azure Data Lake Storage Gen2-ში და შემდეგ მათი დამუშავება Spark on Azure Databricks-ზე. Azure Stream Analytics (ASA) არის Microsoft-ის სერვისი რეალურ დროში მონაცემთა ანალიტიკისთვის
რა არის დიდი მონაცემების V-ები?
დიდი მონაცემთა წრეების უმეტესობაში, მათ უწოდებენ ოთხ V-ს: მოცულობა, მრავალფეროვნება, სიჩქარე და სიზუსტე. (შეიძლება განიხილოთ მეხუთე V, მნიშვნელობა.)