Πίνακας περιεχομένων:
Βίντεο: Πώς τα αναλυτικά στοιχεία του R είναι κατάλληλα για μεγάλα δεδομένα;
2024 Συγγραφέας: Lynn Donovan | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2023-12-15 23:45
R περιλαμβάνει α μεγάλο αριθμός των δεδομένα πακέτα, συναρτήσεις γραφήματος ραφιών, κ.λπ. που αποδεικνύεται ως μια καλή γλώσσα για ανάλυση μεγάλων δεδομένων καθώς έχει αποτελεσματικό δεδομένα ικανότητα χειρισμού. Τεχνολογικοί γίγαντες όπως η Microsoft, η Google χρησιμοποιούν R Για μεγάλα δεδομένα ανάλυση.
Επομένως, μπορεί το R να χρησιμοποιηθεί για μεγάλα δεδομένα;
R Η γλώσσα προγραμματισμού είναι πολύ ισχυρή και έχει πολλούς λόγους μεταχειρισμένος σε Μεγάλα δεδομένα : Διαθέτει πολλά πακέτα οπτικοποίησης για γραφήματα, γραφήματα κ.λπ. όπως ggplot2 ή plot(). R μπορεί επίσης να είναι μεταχειρισμένος για υπολογισμούς Parallel και Cluster χρησιμοποιώντας Apache Spark.
Επίσης, γνωρίζετε πώς επεξεργάζεστε μεγάλα δεδομένα στο R; Υπάρχουν δύο επιλογές για την επεξεργασία πολύ μεγάλων συνόλων δεδομένων (> 10 GB) σε R.
- Χρησιμοποιήστε ενσωματωμένα πακέτα περιβάλλοντος όπως το Rhipe για να αξιοποιήσετε το πλαίσιο Hadoop MapReduce.
- Χρησιμοποιήστε το RHadoop απευθείας στο κατανεμημένο σύστημα hadoop.
Από εδώ, τι είναι το r στην ανάλυση μεγάλων δεδομένων;
Big Data analytics είναι η διαδικασία εξέτασης μεγάλων και πολύπλοκων δεδομένα σύνολα που συχνά υπερβαίνουν τις υπολογιστικές δυνατότητες. R είναι μια κορυφαία γλώσσα προγραμματισμού της δεδομένα επιστήμη, που αποτελείται από ισχυρές λειτουργίες για την αντιμετώπιση όλων των προβλημάτων που σχετίζονται με Μεγάλα δεδομένα επεξεργασία.
Πώς αναλύετε τα μεγάλα δεδομένα;
Ανάλυση μεγάλων δεδομένων: 8 συμβουλές για την εύρεση των σημάτων εντός του
- Ξεκινήστε με σαφείς επιχειρηματικούς στόχους.
- Αξιολογήστε την ποιότητα των δεδομένων.
- Απαντήστε σε συγκεκριμένες επιχειρηματικές ερωτήσεις.
- Να είστε όσο το δυνατόν αντικειμενικοί.
- Προσθέστε άφθονο περιβάλλον.
- Οπτικοποιήστε τα δεδομένα σας.
- Χρησιμοποιήστε τεχνολογία για να κοσκινίσετε και να οργανώσετε δεδομένα.
- Προσλάβετε και αναπτύξτε αιχμηρά αναλυτικά μυαλά.
Συνιστάται:
Πώς χρησιμοποιούνται τα μεγάλα δεδομένα στην υγειονομική περίθαλψη;
Στην υγειονομική περίθαλψη, τα μεγάλα δεδομένα χρησιμοποιούν συγκεκριμένα στατιστικά στοιχεία από έναν πληθυσμό ή ένα άτομο για να ερευνήσουν νέες εξελίξεις, να μειώσουν το κόστος και ακόμη και να θεραπεύσουν ή να αποτρέψουν την εμφάνιση ασθενειών. Οι πάροχοι λαμβάνουν αποφάσεις βάσει περισσότερων ερευνών για μεγάλα δεδομένα και όχι μόνο του ιστορικού και της εμπειρίας τους
Τι σημαίνουν τα αναλυτικά στοιχεία του twitter;
Αναλύστε τα Tweet σας και κατανοήστε τους ακόλουθούς σας Κάθε λέξη, φωτογραφία, βίντεο και ακόλουθος μπορεί να έχει αντίκτυπο. Τα αναλυτικά στοιχεία του Twitter σάς βοηθούν να κατανοήσετε πώς το περιεχόμενο που μοιράζεστε στο Twitter αναπτύσσει την επιχείρησή σας. Η αρχική σελίδα του λογαριασμού είναι η κάρτα αναφοράς Twitter, με στατιστικά υψηλού επιπέδου που παρακολουθούνται από μήνα σε μήνα
Ποια γραφήματα είναι κατάλληλα για ποιοτικά δεδομένα;
Υπάρχουν πολλά διαφορετικά γραφήματα που χρησιμοποιούνται για ποιοτικά δεδομένα. Αυτά τα γραφήματα περιλαμβάνουν γραφήματα ράβδων, γραφήματα Pareto και γραφήματα πίτας. Τα γραφήματα πίτας και τα γραφήματα ράβδων είναι οι πιο συνηθισμένοι τρόποι εμφάνισης ποιοτικών δεδομένων
Είναι η Java σημαντική για τα μεγάλα δεδομένα;
Δυνατή πληκτρολόγηση. Η Java ενδιαφέρεται πολύ για την ασφάλεια τύπου. Αυτή η δυνατότητα είναι μεγάλης σημασίας για την ανάπτυξη εφαρμογών Big Data και τον χειρισμό της επιστήμης δεδομένων στην Java. Η Java είναι μια υψηλής απόδοσης μεταγλωττισμένη γλώσσα που χρησιμοποιείται για τη σύνταξη του κώδικα με υψηλή παραγωγικότητα (ETL) και αλγορίθμων για μηχανική εκμάθηση
Τι είναι τα αναλυτικά στοιχεία μηχανικής μάθησης;
Η μηχανική μάθηση είναι μια μέθοδος ανάλυσης δεδομένων που αυτοματοποιεί τη δημιουργία αναλυτικών μοντέλων. Είναι ένας κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης που βασίζεται στην ιδέα ότι τα συστήματα μπορούν να μάθουν από δεδομένα, να εντοπίζουν πρότυπα και να λαμβάνουν αποφάσεις με ελάχιστη ανθρώπινη παρέμβαση