Finanțe personale

Când jurnalul de date - dummy

Este o abilitate valoroasă de a ști cum să recondiționați datele vechi, astfel încât să fie interesant pentru un cititor modern. De asemenea, în jurnalismul de date, este imperativ să țineți cont de relevanța contextuală și să știți când este momentul optim pentru a crea și publica o poveste particulară. Când ...

Google Analytics tradițional și avansat pentru date mari

Ce face compania dvs. acum cu toate datele din toate formele sale? Datele mari necesită multe abordări diferite de analiză, tradiționale sau avansate, în funcție de problema care trebuie rezolvată. Unele analize vor utiliza un depozit de date tradițional, în timp ce alte analize vor beneficia de avantajele analizei predictive avansate. Gestionarea datelor de ansamblu necesită multe ...

Instruire, validare și testare în mașină învățare - manechine

Un test pe date pe care algoritmul dvs. de învățare al mașinii nu a învățat-o niciodată înainte. Cu toate acestea, așteptarea unor date noi nu este întotdeauna fezabilă în ceea ce privește timpul și costurile. Ca un prim remediu simplu, puteți împărți aleatoriu datele dvs. în seturi de antrenament și de testare. Difuzarea comună este ...

Care sunt proprietățile cheie ale unui set de date? - manechine

ÎNainte de efectuarea oricărui tip de analiză statistică, înțelegerea naturii datelor analizate este esențială. Puteți utiliza EDA pentru a identifica proprietățile unui set de date pentru a determina cele mai adecvate metode statistice care se aplică datelor. Puteți investiga mai multe tipuri de proprietăți cu tehnici EDA, inclusiv următoarele: ...

Vizualizarea cu Knime și RapidMiner pentru Machine Learning - dummies

Oamenii au un timp teribil vizualizând datele abstracte și uneori ieșirea de mașină devine extrem de abstractă. Puteți utiliza un instrument grafic de ieșire, astfel încât să puteți vizualiza modul în care datele apar de fapt. Knime și RapidMiner excelează la această sarcină ajutându-vă să realizați cu ușurință grafică de înaltă calitate. Folosirea lor pentru diverse tipuri de date ...

Folosind programul Ecosystem Python for Data Science - dummies

Trebuie să încărcați biblioteci pentru a efectua activități de date științifice în Python. Iată o prezentare generală a bibliotecilor pe care le puteți utiliza pentru știința datelor. Aceste biblioteci pot efectua mai multe funcții pentru omul de știință. Accesarea instrumentelor științifice utilizând SciPy Stiva SciPy conține o serie de alte biblioteci pe care le puteți descărca, de asemenea ...

Utilizând statisticile spațiale pentru a prezice variații de mediu în spațiu - manechine

Variabilele sunt dependente de locație: se schimbă odată cu modificările locației geospațiale. Scopul modelării variabilelor de mediu cu statistici spațiale este de a permite predicții spațiale exacte, astfel încât să puteți utiliza aceste predicții pentru a rezolva problemele legate de mediu. Statisticile spațiale se disting de modelarea resurselor naturale, deoarece se concentrează pe ...

Care este Centrul datelor? - manechine

Identificați centrul unui set de date cu mai multe măsuri de sinteză diferite. Acestea includ cele trei mari: medie, mediană și mod. Calculați media unui set de date adăugând valorile tuturor elementelor și împărțind numărul total de elemente. De exemplu, să presupunem că un set de date mic conține numărul ...

Instrumente de vizualizare bazate pe web - manechine

Aceste instrumente de vizualizare date merită timpul dvs. pentru a verifica. Aceste instrumente sunt puțin mai sofisticate decât multe dintre celelalte disponibile, dar cu o sofisticare a acestora există rezultate mai personalizabile și mai adaptabile. Să facem un pic mai puțin Obosește-ți mâneca Analiza bazată pe Web și mediul de vizualizare, sau Weave, este creatura Dr. Georges ...

Ce este Hadoop? - dummies

Hasoop este un instrument open-source de prelucrare a datelor care a fost dezvoltat de Apache Software Foundation. În prezent, Hadoop este programul "go-to" pentru manipularea volumelor și a varietăților de date, deoarece a fost proiectat pentru a face computerele pe scară largă mai accesibile și mai flexibile. Odată cu sosirea lui Hadoop, prelucrarea datelor în masă a fost introdusă în mod semnificativ mai mult ...

Ce este Business-Centric Data Science? - manechinele

ÎN cadrul întreprinderii, știința datelor are același scop ca și business intelligence - de a transforma datele brute în perspective de afaceri pe care liderii de afaceri și managerii le pot utiliza pentru a lua decizii informate de date. Dacă aveți seturi mari de surse de date structurate și nestructurate care pot sau nu să fie complete și doriți să ...

De ce companiile au nevoie de date în mișcare pentru date mari - dummies

Aveți nevoie de date în mișcare pentru a reacționa rapid cu starea actuală de date mari. Pentru a finaliza o tranzacție cu card de credit sau a trimite un e-mail, datele trebuie să fie transportate de la o locație la alta. Datele sunt în repaus când sunt stocate într-o bază de date din centrul de date sau din cloud. În schimb, ...

Surse de date de la guvernele din întreaga lume - dummy

Statele Unite sunt doar unul dintre multe guverne care fac schimb de date cu publicul. În timp ce nu veți găsi exact aceeași gamă sau tipuri de date din fiecare țară, veți descoperi că majoritatea națiunilor au unele date de împărțit. Există, de asemenea, unele organizații interguvernamentale și nonprofit care oferă resurse internaționale de date. OFFSTATS. ...

De ce aspectele de vizualizare pentru predictive Analytics - dummy

Citirea rândurilor de foi de calcul, scanarea paginilor și a paginilor de rapoarte prin stivele rezultatelor analitice generate de modelele predictive pot fi dureroase, consumatoare de timp și - să ne confruntăm cu acestea - sunt plictisitoare. Privind câteva grafice reprezentând aceleași date, este mai rapidă și mai ușoară, oferind același înțeles. Graficele pot aduce mai mult ...

Vizualizarea rezultatelor analitice ale modelului dvs. predictiv - dummy

De multe ori, trebuie să puteți arăta rezultatele predictive analiză pentru cei care contează. Iată câteva modalități de a utiliza tehnici de vizualizare pentru a raporta rezultatele modelelor dvs. părților interesate. Vizualizarea grupărilor ascunse în datele dvs. Gruparea de date este procesul de descoperire a grupurilor ascunse de elemente asociate în cadrul ...

Definirea datelor mari: volum, viteză și varietate

Care lucrează cu date de grafic în Python pentru știință de date

Majoritatea cercetătorilor de date trebuie să lucreze cu datele grafice la un moment dat. Python vă oferă această funcționalitate. Imaginați punctele de date care sunt conectate la alte puncte de date, cum ar fi modul în care o pagină web este conectată la o altă pagină web prin intermediul unor hyperlink-uri. Fiecare dintre aceste puncte de date este un nod. Nodurile se conectează între ele folosind ...

Diferențierea algoritmilor de alte structuri matematice - manechine

Dacă sunteți ca majoritatea oamenilor, capul atunci când vine vorba de structurile de matematică, deoarece nimeni nu pare să știe cum să folosească termenii în mod corect. Este ca și cum oamenii încearcă să facă lucrurile greu! La urma urmei, ce este o ecuație și de ce este diferit de un algoritm? ...

Document Baze de date și NoSQL - dummies

Baze de date documentare sunt uneori numite baze de date agregate deoarece tind să dețină documente care combină informațiile dintr- unitate logică unică - un agregat. S-ar putea să aveți un document care include un episod TV, serie, canal, marca și informații de planificare și disponibilitate, care reprezintă setul total de date despre rezultate pe care vă așteptați să le vedeți când ...

Care se ocupă de complexitatea algoritmului - dummy

Deja știți că algoritmii sunt complexe. Cu toate acestea, trebuie să știți cât de complex este un algoritm deoarece este mai complexă, cu atât mai mult este nevoie să îl executați. Următorul tabel vă ajută să înțelegeți diferitele niveluri de complexitate prezentate în ordinea timpului de rulare (de la cel mai rapid la cel mai lent). Complexitate Descriere Complexitate constantă O (1) ...

Date Surse din Guvernul Federal al Statelor Unite - dummy

Guvernul SUA include peste 100 de agenții statistice, cu scopul principal de a colecta și analiza date pentru anumite utilizări guvernamentale. Rezultatul este o resursă vastă de date colectate profesional, gestionate și analizate, multe dintre acestea fiind disponibile pentru dvs. Biroul de Analiză Economică. Biroul de analiză economică (BEA) este parte ...

Surse de date de la guvernele locale și guvernele locale - manechine

Găsirea datelor de care aveți nevoie poate fi foarte provocator. Unele state sunt mai interesate de partajarea datelor decât altele. Nu puteți conta pe fiecare stat sau guvernul local pentru a avea un portal deschis de date sau pentru a găsi pe cineva din administrația locală pentru a vă ajuta să găsiți ceea ce aveți nevoie sau ...

Adăugate la filtrele Bloom - machete

ÎN general, creați filtre Bloom pentru algoritmi de dimensiune fixă permiteți redimensionarea filtrului). Operați-le adăugând elemente noi în filtru și căutându-le în momentul în care sunt deja prezente. Nu este posibil să eliminați un element din filtru după adăugarea acestuia (filtrul are un caracter indelebil ...

Diferite abordări pentru analiza datelor mari - dummy

ÎN multe cazuri, prin rapoarte și vizualizări. Deoarece datele brute pot fi variate incomprehensiv, va trebui să vă bazați pe instrumentele și tehnicile de analiză pentru a vă ajuta să prezentați datele într-un mod semnificativ. Sunt disponibile noi aplicații și vor cădea în general în două categorii: ...

Document NoSQL Caracteristici baze de date - manechine

Documentul baze de date NoSQL sunt agnostic și flexibil, ceea ce înseamnă că puteți încărca orice tip de document fără ca baza de date să cunoască structura documentului în față. Documentele bazelor de date NoSQL suportă aceste caracteristici importante. Aria bazei de date Couchbase Microsoft DocumentDB MarkLogic Server MongoDB ACID sau BASE BASE BASE, selectarea driverului clientului ACID, complet serializabil ...

O scurtă istorie a depozitării de date - manechine

ÎN special copierea datelor dintr-un loc în altul - gândiți (sau chiar spuneți): "Asta nu are sens! De ce să pierdem timpul copierea și mutarea datelor și să le stocăm într-o bază de date diferită? De ce să nu-l faci direct din locația inițială ...

Servicii suplimentare EII pentru depozitarea datelor - dummies

Mediul virtual de stocare a datelor include servicii pe care o singură bază de date un mediu centralizat. Aceste servicii de middleware complete completează middleware-ul tradițional de stocare a datelor, cum ar fi extracția și transformarea: Un serviciu de metadate unificat: utilizatorii văd o singură vizualizare logică a conținutului mediului, fără a cunoaște locația și detaliile ...

Elementele de bază ale infrastructurii mari de date - dummy

Astfel încât infrastructura fizică va "face sau va sparge" literalmente implementarea. Cele mai multe implementări de date mari trebuie să fie foarte disponibile, astfel încât rețelele, serverele și stocarea fizică trebuie să fie reziliente și redundante. Resiliența și redundanța sunt interdependente. O infrastructură sau un sistem ...

Programare < < Abordarea datelor Warehousing Furnizori de produse - dummies

Se ocupă de vânzătorii de produse de depozitare a datelor: faceți-vă temele. Puneți multe întrebări. Fii sceptic. Luați-vă timp înainte de a vă angaja să cumpărați produse. Caracterul unu-la-unu al relației vânzător-client este oarecum diferit de interacțiunea de contact care apare la ...

Să fie sceptică cu stocarea datelor Achiziții - dummies

Trebuie să aveți discuții deschise cu dvs. vânzătorii de produse de depozitare a datelor (nu chat-uri care se țin într-o cabină aglomerată la o expoziție comercială). Dacă ați auzit anumite lucruri despre un produs care vă privește (scalabilitatea produsului deasupra unui anumit număr de utilizatori, de exemplu), întrebați-vă! Demonstrație de cerere (site-uri de referință, discuții cu un manager de dezvoltare, ...

Date mari și origini ale MapReduce - manechine

HartăReduce devine din ce în ce mai util pentru date mari. La începutul anilor 2000, unii ingineri de la Google au analizat viitorul și au stabilit că, deși soluțiile lor curente pentru aplicații cum ar fi accesarea cu crawlere pe web, frecventa interogărilor și altele au fost adecvate pentru majoritatea cerințelor existente, ele erau inadecvate pentru complexitatea pe care au anticipat-o web ...

Aplicații mari de date - manechine

Aplicațiile personalizate și terțe oferă o metodă alternativă de partajare și examinare a surselor mari de date. Deși toate straturile arhitecturii de referință sunt importante în sine, acest strat este locul în care majoritatea inovației și creativității sunt evidente. Aceste aplicații sunt fie orizontale, în sensul că abordează probleme care sunt comune în ...

Elemente de bază pentru virtualizarea datelor - dummies

Virtualizarea este ideală pentru datele mari, deoarece separă resursele și serviciile de mediul de livrare fizic , permițându-vă să creați multe sisteme virtuale într-un singur sistem fizic. Unul dintre motivele principale pe care companiile le-au implementat pentru virtualizare este acela de a îmbunătăți performanța și eficiența prelucrării unui amestec divers de volume de lucru. ...

Analiza mare a datelor și depozitul de date - dummies

Veți găsi valoare pentru a aduce capabilitățile depozitului de date și mediul mare de date împreună. Trebuie să creați un mediu hibrid în care datele mari pot lucra mână în mână cu antrepozitul de date. Mai întâi, este important să recunoaștem că depozitul de date așa cum a fost proiectat astăzi nu se va schimba ...

Persistență mare și poliglot - dummies

Termenul polyglot este împrumutat și redefinit pentru date mari ca set de aplicații utilizați mai multe tehnologii de baze de date de bază și acesta este cel mai probabil rezultat al planificării implementării. Definiția oficială a poliglotului este & ldquo; cineva care vorbește sau scrie mai multe limbi. & Rdquo; Va fi dificil să alegeți o persistență ...

Modele de implementare a cloud-urilor de tip dummy

Nori particulari. Cloud computing este o metodă de furnizare a unui set de resurse de calcul partajate, care includ platforme de aplicații, calcul, stocare, rețea, dezvoltare și implementare, precum și procese de afaceri. Cloud computing transformă activele tradiționale de stilizare în comun ...

Analiză de afaceri (OLAP) - dummy

Analiza de afaceri este termenul utilizat pentru a descrie vizualizarea datelor într-o manieră multidimensională. Datele de interogare și de raportare sunt în mod obișnuit prezentate în rând după rând de date bidimensionale. Prima dimensiune este rubricile pentru coloanele de date; a doua dimensiune reprezintă datele reale afișate sub aceste coloane. Analiza de afaceri permite utilizatorului ...

Verificați produsele și companiile de stocare a datelor - manechine

Orice categorie de produse de depozitare a datelor (cum ar fi OLAP, instrumente de extragere a datelor, instrumente de raportare și interogare de bază, motoare de baze de date, produse de extracție, instrumente de calitate a datelor și instrumente de administrare și gestionare a depozitelor de date) are o mulțime de produse diferite. Fiecare furnizor care face unul sau mai multe dintre aceste produse de depozitare de date vrea să vă implice în ...

Furnizori mari de date - manechine

Furnizorii de nor provin în toate formele și dimensiunile și oferă multe produse diferite pentru date mari. Unele sunt nume de uz casnic, în timp ce altele apar recent. Unii dintre furnizorii de nor care oferă servicii IaaS care pot fi utilizați pentru date mari includ Amazon. com, AT & T, GoGrid, Joyent, Rackspace, IBM și Verizon / Terremark. Amazon's Public Computing Cloud ...

Date Extracție, mișcare și încărcare pentru depozitul de date Supreme - dummies

Distribuție de date pe scară largă și tehnologii avansate care pot integra diferite sisteme de "rulare a afacerii", îmbunătățind calitatea globală a datelor de date prin intermediul informațiilor de afaceri și a nevoilor analitice ale tranzacțiilor. Un depozit de date suprem este cel mai probabil format dintr-un mediu de baze de date care îndeplinește aceste cerințe: este distribuit pe mai multe platforme diferite. ...