Мазмуну:
Video: R аналитикасы чоң маалыматтарга кандай ылайыктуу?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:50
Р камтыйт а чоң саны маалыматтар пакеттер, текче графиги функциялары ж.б чоң маалыматтардын аналитикасы ал эффективдүү болгондуктан маалыматтар иштетүү жөндөмдүүлүгү. Microsoft, Google сыяктуу технология гиганттары колдонуп жатышат Р үчүн чоң маалыматтар талдоо.
Ушундан улам, R чоң маалыматтар үчүн колдонулушу мүмкүнбү?
Р программалоо тили абдан күчтүү жана бир нече себептери бар колдонулган ичинде Big Data : Графиктер, диаграммалар жана башкалар үчүн көптөгөн визуализация пакеттери бар. ggplot2 же plot() сыяктуу. R болот да болсун колдонулган Apache Spark аркылуу параллелдик жана кластердик эсептөөлөр үчүн.
Ошондой эле билесизби, R ичинде чоң маалыматтарды кантип иштетесиз? Rде өтө чоң маалымат топтомун (> 10 ГБ) иштетүү үчүн эки вариант бар.
- Hadoop MapReduce алкагын колдонуу үчүн Rhipe сыяктуу интеграцияланган чөйрө пакеттерин колдонуңуз.
- RHadoopду түздөн-түз hadoop бөлүштүрүлгөн тутумунда колдонуңуз.
Бул жерде, чоң маалыматтардын аналитикасында r деген эмне?
Big Data аналитика ири жана татаал кароо процесси болуп саналат маалыматтар көп учурда эсептөө мүмкүнчүлүктөрүнөн ашкан топтомдор. Р алдыңкы программалоо тили болуп саналат маалыматтар менен байланышкан бардык көйгөйлөрдү чечүү үчүн күчтүү функциялардан турган илим Big Data иштетүү.
Чоң маалыматтарды кантип талдайсыз?
Чоң маалыматтарды талдоо: ичиндеги сигналдарды табуу үчүн 8 кеңеш
- Так бизнес максаттары менен баштаңыз.
- Маалыматтын сапатын баалоо.
- Конкреттүү бизнес суроолоруна жооп бериңиз.
- Мүмкүн болушунча объективдүү болуңуз.
- Кенен контекстти кошуңуз.
- Дайындарыңызды визуалдаштыруу.
- Маалыматтарды электен өткөрүү жана уюштуруу үчүн технологияны колдонуңуз.
- Курч аналитикалык акылды жалдоо жана өнүктүрүү.
Сунушталууда:
Маалыматтарга негизделген жана ачкыч сөздүн ортосунда кандай айырма бар?
Ачкычтуу сүйлөм боюнча негизделген жана Маалыматтарга негизделген алкактын ортосундагы айырма: Берилиштерге негизделген алкак: Демек, тесттик маалыматтарды тест скрипттеринен тышкары кээ бир тышкы маалымат базасында сактоо сунушталат. Data Driven Testing Framework колдонуучуга тест скриптинин логикасын жана тест маалыматтарын бири-биринен бөлүүгө жардам берет
Кандай графиктер сапаттык маалыматтарга ылайыктуу?
Сапаттык маалыматтар үчүн колдонулган бир нече ар кандай графиктер бар. Бул графиктерге штрих диаграммалар, Парето диаграммалары жана тегерек диаграммалар кирет. Тегерек диаграммалар жана штрих диаграммалар сапаттык маалыматтарды көрсөтүүнүн эң кеңири таралган ыкмалары болуп саналат
Чечим дарагын үйрөнүү үчүн кандай көйгөйлөр эң ылайыктуу?
Чечим дарагын үйрөнүү үчүн ылайыктуу көйгөйлөр Чечим дарагын үйрөнүү жалпысынан төмөнкү мүнөздөмөлөрү бар маселелерге эң ылайыктуу: Инстанциялар атрибут-маани жуптары менен көрсөтүлөт. Атрибуттардын чектүү тизмеси бар (мисалы, чачтын түсү) жана ар бир инстанция ошол атрибут үчүн маанини сактайт (мисалы, сары чач)
Машина үйрөнүү аналитикасы деген эмне?
Machine Learning аналитикалык моделди курууну автоматташтырган маалыматтарды талдоо ыкмасы. Бул жасалма интеллекттин тармагы, системалар маалыматтардан сабак алат, үлгүлөрдү аныктайт жана адамдын минималдуу кийлигишүүсү менен чечим кабыл алат деген идеяга негизделген
Маалымат аналитикасы спортто кантип колдонулат?
Спорттук аналитиканын эки негизги аспектиси бар - талаадагы жана талаадан тышкаркы аналитика. Талаадагы аналитика командалардын жана оюнчулардын талаадагы көрсөткүчтөрүн жакшыртуу менен алектенет. Талаадан тышкаркы аналитика негизинен укук ээлерине жогорку өсүүгө жана кирешелүүлүктүн өсүшүнө алып келе турган чечимдерди кабыл алууга жардам берүү үчүн маалыматтарды колдонот