Სარჩევი:
ვიდეო: რამდენად შეეფერება R-ის ანალიტიკა დიდ მონაცემებს?
2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49
რ მოიცავს ა დიდი რაოდენობა მონაცემები პაკეტები, თაროების გრაფიკის ფუნქციები და ა.შ., რაც ადასტურებს, როგორც მცოდნე ენას დიდი მონაცემების ანალიტიკა როგორც მას აქვს ეფექტური მონაცემები დამუშავების უნარი. ტექნიკური გიგანტები, როგორიცაა Microsoft, Google, იყენებენ რ ამისთვის დიდი მონაცემები ანალიზი.
აქედან გამომდინარე, შეიძლება თუ არა R-ის გამოყენება დიდი მონაცემებისთვის?
რ პროგრამირების ენა ძალიან ძლიერია და ამის მრავალი მიზეზი აქვს გამოყენებული in Დიდი მონაცემები : მას აქვს უამრავი ვიზუალიზაციის პაკეტი გრაფიკებისთვის, დიაგრამებისთვის და ა.შ. როგორიცაა ggplot2 ან plot(). რ შეუძლია ასევე იყოს გამოყენებული პარალელური და კლასტერული გამოთვლებისთვის Apache Spark-ის გამოყენებით.
ასევე იცით, როგორ ამუშავებთ დიდ მონაცემებს R-ში? ძალიან დიდი მონაცემთა ნაკრების (> 10 გბ) R-ში დასამუშავებლად ორი ვარიანტია.
- გამოიყენეთ ინტეგრირებული გარემოს პაკეტები, როგორიცაა Rhipe, რათა გამოიყენოთ Hadoop MapReduce ჩარჩო.
- გამოიყენეთ RHadoop პირდაპირ ჰედოოპის განაწილებულ სისტემაზე.
აქედან გამომდინარე, რა არის r დიდი მონაცემების ანალიტიკაში?
დიდი მონაცემთა ანალიტიკა არის დიდი და რთული გამოკვლევის პროცესი მონაცემები კომპლექტი, რომელიც ხშირად აღემატება გამოთვლით შესაძლებლობებს. რ არის წამყვანი პროგრამირების ენა მონაცემები მეცნიერება, რომელიც შედგება მძლავრი ფუნქციებისგან ყველა პრობლემის გადასაჭრელად Დიდი მონაცემები დამუშავება.
როგორ აანალიზებთ დიდ მონაცემებს?
დიდი მონაცემების გაანალიზება: 8 რჩევა სიგნალების პოვნაში
- დაიწყეთ მკაფიო ბიზნეს მიზნებით.
- შეაფასეთ მონაცემთა ხარისხი.
- უპასუხეთ კონკრეტულ ბიზნეს კითხვებს.
- იყავით რაც შეიძლება ობიექტური.
- დაამატეთ ფართო კონტექსტი.
- თქვენი მონაცემების ვიზუალიზაცია.
- გამოიყენეთ ტექნოლოგია მონაცემების გადასარევად და ორგანიზებისთვის.
- დაიქირავე და განავითარე მკვეთრი ანალიტიკური გონება.
გირჩევთ:
რომელი მოდელია საუკეთესოდ შეეფერება პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებას?
SCRUM არის ყველაზე ფართოდ სასურველი სწრაფი პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარების მიდგომა. (ასევე, KANBAN არის პროცესი, რომელიც ეხმარება გუნდებს ითანამშრომლონ და ეფექტურად იმუშაონ.) ძირითადად, ეს შესანიშნავი განვითარება შესაფერისია იმ განვითარების პროექტებისთვის, რომლებიც მუდმივად ცვლიან ან უკიდურესად ავითარებენ მოთხოვნებს
რას ნიშნავს ტვიტერის ანალიტიკა?
გააანალიზეთ თქვენი ტვიტები და გაიგეთ თქვენი მიმდევრები ყოველ სიტყვას, ფოტოს, ვიდეოს და მიმდევარს შეიძლება ჰქონდეს გავლენა. Twitter-ის ანალიტიკა გეხმარებათ გაიგოთ, თუ როგორ ზრდის თქვენს ბიზნესს თქვენს მიერ გაზიარებული კონტენტი. ანგარიშის მთავარი არის თქვენი Twitter ანგარიშის ბარათი, მაღალი დონის სტატისტიკით თვალყურის დევნება თვიდან თვემდე
რა ტიპის პრობლემებია საუკეთესოდ შეეფერება გადაწყვეტილების ხის შესწავლას?
გადაწყვეტილების ხის სწავლის შესაბამისი პრობლემები გადაწყვეტილების ხის სწავლება, როგორც წესი, საუკეთესოდ შეეფერება შემდეგ მახასიათებლებს: ინსტანციები წარმოდგენილია ატრიბუტ-მნიშვნელობის წყვილებით. არსებობს ატრიბუტების სასრული სია (მაგ. თმის ფერი) და თითოეული მაგალითი ინახავს ამ ატრიბუტის მნიშვნელობას (მაგ. ქერა)
რომელი AWS შენახვის სერვისია საუკეთესოდ შეეფერება მონაცემთა სარეზერვო ასლს უფრო ხანგრძლივი ხანგრძლივობით?
Amazon S3 Glacier არის უსაფრთხო, გამძლე და უკიდურესად იაფი ღრუბლოვანი შენახვის სერვისი მონაცემთა არქივისა და გრძელვადიანი სარეზერვო ასლისთვის. მომხმარებელს შეუძლია საიმედოდ შეინახოს დიდი ან მცირე რაოდენობით მონაცემები თვეში 0,004 დოლარად თითო გიგაბაიტზე, რაც მნიშვნელოვანი დანაზოგია შიდა გადაწყვეტილებებთან შედარებით
როგორ უკავშირდება NoSQL დიდ მონაცემებს?
NoSQL არის მონაცემთა ბაზის ტექნოლოგია, რომელსაც მართავს Cloud Computing, ვებ, დიდი მონაცემები და დიდი მომხმარებლები. NoSQL ზოგადად ჰორიზონტალურად მასშტაბებს და თავს არიდებს მონაცემთა შეერთების ძირითად ოპერაციებს. NoSQL მონაცემთა ბაზას შეიძლება ეწოდოს სტრუქტურირებული საცავი, რომელიც შედგება რელაციური მონაცემთა ბაზისგან, როგორც ქვეჯგუფი