Πώς θα ορίζατε την ανάλυση μεγάλων δεδομένων;
Πώς θα ορίζατε την ανάλυση μεγάλων δεδομένων;

Βίντεο: Πώς θα ορίζατε την ανάλυση μεγάλων δεδομένων;

Βίντεο: Πώς θα ορίζατε την ανάλυση μεγάλων δεδομένων;
Βίντεο: Ανάλυση και εκμετάλλευση μεγάλων βάσεων δεδομένων (Big Data) 2024, Νοέμβριος
Anonim

Αναλύσεις μεγάλων δεδομένων είναι η συχνά πολύπλοκη διαδικασία εξέτασης μεγάλο και ποικίλες δεδομένα σύνολα, ή μεγάλα δεδομένα , για την αποκάλυψη πληροφοριών -- όπως κρυφά μοτίβα, άγνωστες συσχετίσεις, τάσεις της αγοράς και προτιμήσεις πελατών -- που μπορούν να βοηθήσουν τους οργανισμούς να λαμβάνουν τεκμηριωμένες επιχειρηματικές αποφάσεις.

Αντίστοιχα, τι απαιτείται για την ανάλυση μεγάλων δεδομένων;

1) Προγραμματισμός Δεν ορίζονται πολλές τυπικές διεργασίες γύρω από τα μεγάλα σύνθετα σύνολα δεδομένων α αναλυτής μεγάλων δεδομένων πρέπει να αντιμετωπίσει. Πολλές προσαρμογές είναι απαιτείται σε καθημερινή βάση για την αντιμετώπιση της μη δομημένης δεδομένα . Ποιες είναι οι γλώσσες απαιτείται – R, Python, Java, C++, Ruby, SQL, Hive, SAS, SPSS, MATLAB, Weka, Julia, Scala.

Εκτός από τα παραπάνω, γιατί χρειαζόμαστε αναλυτικά στοιχεία μεγάλων δεδομένων; Αναλύσεις μεγάλων δεδομένων είναι η διαδικασία εξαγωγής χρήσιμων πληροφοριών με την ανάλυση διαφορετικών τύπων μεγάλα δεδομένα σκηνικά. Αναλύσεις μεγάλων δεδομένων χρησιμοποιείται για την ανακάλυψη κρυφών μοτίβων, τάσεων της αγοράς και προτιμήσεων των καταναλωτών, προς όφελος της λήψης αποφάσεων του οργανισμού.

Μπορεί επίσης να ρωτήσει κανείς, πώς λειτουργεί η ανάλυση μεγάλων δεδομένων;

Μεγάλα δεδομένα προέρχεται από κείμενο, ήχο, βίντεο και εικόνες. Μεγάλα δεδομένα αναλύεται από οργανισμούς και επιχειρήσεις για λόγους όπως η ανακάλυψη προτύπων και τάσεων που σχετίζονται με την ανθρώπινη συμπεριφορά και την αλληλεπίδρασή μας με την τεχνολογία, η οποία μπορεί στη συνέχεια να χρησιμοποιηθεί για τη λήψη αποφάσεων που επηρεάζουν τον τρόπο ζωής μας, εργασία , και παίζω.

Τι ακριβώς είναι η ανάλυση δεδομένων;

Αναλύσεις δεδομένων αναφέρεται σε ποιοτικές και ποσοτικές τεχνικές και διαδικασίες που χρησιμοποιούνται για την ενίσχυση της παραγωγικότητας και του επιχειρηματικού κέρδους. Δεδομένα εξάγεται και κατηγοριοποιείται για τον εντοπισμό και την ανάλυση της συμπεριφοράς δεδομένα και τα πρότυπα, και οι τεχνικές ποικίλλουν ανάλογα με τις οργανωτικές απαιτήσεις.

Συνιστάται: