개인 재정

빅 데이터 웹 및 콘텐츠 관리 - 더미

큰 데이터는 웹 및 콘텐츠 관리에 일관된 접근 방식을 요구합니다. 현재 전 세계에서 사용할 수있는 대부분의 데이터가 구조화되어 있지 않다는 사실은 비밀이 아닙니다. 역설적으로 기업들은 수익과 가장 밀접하게 연관된 구조화 된 데이터 인 LOB (기간 업무) 트랜잭션 시스템을 사용하여 시스템에 대한 투자를 집중적으로 수행했습니다. 엔터프라이즈 컨텐츠 관리 시스템은 1980 년대에 발전하여 ...

와이어 프레임 계획 소개 : Infographic - Dummies 소개

대부분의 Infographics에는 몇 가지 소개 텍스트 가장 중요한 정보를 제공합니다. 뉴스 작성에 관한 많은 원칙들이 여기에 나와 있습니다. 언론인들로부터 한 페이지를 가져와이 표는 효과적인 정보 공개를 위해해야 ​​할 일과하지 말아야 할 일을 제공합니다. 효과적인 인포 그래픽 소개 작성하기 간결하게 그리고 요점을 지키지 마십시오. 또한 제공하십시오.

Infographic Filename은 트래픽을 생성 할 수 있습니다 - 더미

이름에 무엇이 있습니까? 귀하의 인포 그래픽에 관해서, 올바른 이름을 선택하면 귀하의 업무에 대한 트래픽을 증가시킬 수 있습니다. 게시물을 보는 사람이 게시물의 내용을 1 ~ 2 초 내에 알기를 원합니다. 그래픽을 잘 명명하는 방법을 배우려면 검색 엔진 최적화에 대한 기본적인 이해가 필요합니다.

Bigtable / NoSQL 데이터베이스의 광주 저장소 기능 - 더미

Bigtables 복제본은 NoSQL 데이터베이스 유형입니다 구글의 빅 테이블 (Bigtable) 논문에서 나왔다. Bigtables은 표 형식의 데이터를 매우 분산 적으로 관리 할 수있는 방법입니다. 이러한 데이터 테이블은 기존 관계형 데이터베이스 관리 시스템 (RDBMS)에있는 것처럼 서로 관련이 없습니다. 인기있는 가장 중요한 기능은 다음과 같습니다.

NoSQL - dummy의 비즈니스 또는 임무 핵심 기능

모든 정교한 IT 시스템에는 매우 중요한 기능이 있습니다 비즈니스 또는 업무 핵심 업무에 사용되는 경우 시스템이 실패 할 경우 조직의 명성이나 재무 상황이 어려워 질 경우 시스템은 정의상 엔터프라이즈 급 시스템입니다. 금융 서비스 분야에서 이러한 시스템의 좋은 예입니다 ...

NoSQL에서 클러스터링

빅 데이터 가상화의 도전

알고리즘에서 사용되는 바이너리 힙 및 이진 검색 트리 - 더미

이진 힙은 각 노드 요소를 특별한 순서로 배치합니다. 검색 트리를 사용하여 데이터를 빠르게 찾을 수 있습니다. 데이터 항목을 가져 와서 트리에 정렬 된 순서로 배치 한 다음 해당 트리를 검색하는 것이 정보를 찾는 더 빠른 방법 중 하나입니다. ...

기본 Scatterplots 기반의 빌드 - 더미

데이터 마이너는 종종 간단한 차트에 정보를 추가하기 위해 특수 기능을 이용합니다. 레이블, 오버레이 및 대화식 선택은 데이터 마이닝 응용 프로그램의 특징이며 생산성 향상에 도움이되는 특수 기능입니다. 마일리지는 다음 그림과 같이 마력이 증가함에 따라 감소합니다. 보시다시피, 마일리지는 시간이 갈수록 증가합니다.

상업 데이터 소스

마케터 및 시장과 연결하여 비즈니스 및 소비자 마케팅을 위해 시판 데이터를 사용하는 방법에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다 당신의 관심사를 공유하는 연구원들과 데이터 벤더들. 이 전문 단체는 연락처 작성을위한 좋은 출발점입니다. American Marketing Association Direct Marketing Association 광고 연구 재단이 목록은 ...

사례 순서 - 더미

데이터 마이너는 데이터를보기위한 명확한 구성을 위해 사례를 정렬 (행 ​​순서 변경)하거나 수출. 또는 기능적으로 정렬 할 이유가있을 수 있습니다. 예를 들어, 일부 응용 프로그램에서는 병합하기 전에 데이터를 정렬해야합니다 (다른 데이터 소스의 열을 조인). 정렬을위한 단계는 응용 프로그램마다 매우 다양합니다. ...

데이터 스트림의 개체 계산

소비자 데이터 이외의 데이터 - 인형

필요한 모든 데이터가 사람에 관한 것은 아닙니다. 아마도 당신은 기업이나 비영리 단체에 더 관심이있을 것입니다. 아마도 뇌우, 파인애플 또는 다리에 관심이있을 것입니다. 문제 없어. 상업적 출처는 이러한 모든 것들에 대한 데이터를 제공 할 수 있습니다. 지불 할 가치가있는 데이터가 있다면 ...

데이터 집계 - 더미 (Dummies)

데이터를 요약하고, 합계를 찾고, 평균 및 기타 설명을 계산하는 것은 아마도 새로운 것이 아닙니다. 보고서가 아닌 새로운 데이터 형태로 요약이 필요한 경우이 프로세스를 집계라고합니다. 집계 된 데이터는 추가 계산의 기초가 될 수 있고 다른 데이터 세트와 병합되어 다른 어떤 식 으로든 사용될 수 있습니다.

집단으로 소셜 네트워크를 클러스터링 - 인형

사람들은 커뮤니티를 형성하는 경향이 있습니다 - 아이디어와 감성을 가진 다른 사람들의 집단 . 이러한 클러스터를 연구함으로써 그룹 전체에 특정 행동을 돌리는 것이 더 쉬워졌습니다 (행동을 개인에게 부여하는 것은 위험하고 신뢰할 수 없음). 클러스터 연구의 배경은 연결이 ...

데이터 마이닝 테스트 온라인

데이터 마이너가 사용할 수있는 데이터 - 공급 업체를 통해 제공되는 소비자 정보의 유형을 소개하는 더미

자세한 예제를 살펴보십시오. 이 표에는 소비자 마케팅 데이터의 주요 공급 업체 인 Axciom이 수집 한 모든 데이터가 포함되어 있습니다. 이 공급 업체는 다음과 같이 개별 소비자 및 해당 소비자가 살고있는 가구에 대한 마케팅 데이터를 제공합니다. ...

빅 데이터 용 데이터 관리 - 인형

은 정말 새롭고 큰 데이터입니까 아니면 데이터 관리 여행의 진화입니까? 그것은 실제로 둘 다입니다. 데이터 관리의 다른 요소들과 마찬가지로, 지난 50 년간 데이터 관리 관행의 진화에 더해 큰 데이터가 구축되었습니다. 새로운 점은 처음으로 비용이 많이 든다는 것입니다.

10 가지 일반적인 데이터 마이닝 오류 (사용자가 만들지 못할 것임) - 더미

데이터 마이닝은 시행 착오로 이루어 지므로 데이터 마이너에게는 실수를하는 것이 당연합니다. 실수는 적어도 특정 조건 하에서는 가치가있을 수 있습니다. 그러나 모든 실수가 동등하게 만들어지는 것은 아닙니다. 일부는 더 잘 피할 수 있습니다. 다음 목록은 그러한 실수를 10 가지 제시합니다. 주의 깊게 읽으면 ...

데이터 마이닝은 창고 클럽 수익을 극대화합니다. - 인형

아마도 창고 클럽, 소매 체인점 대형 할인 매장에서 회원 전용 쇼핑을 제공합니다. 창고 클럽은 맨발 콘크리트 바닥, 일반 기능 선반, 제한된 제품 및 패키지 크기가 있습니다. 그들의 체크 아웃 차선은 Baggers는 말할 것도없고, 당신의 구매를 꾸리는 가방을 제공하지 않습니다. 창고 클럽이 ...

빅 데이터 용 더미 옵션 - 더미

일부 대형 데이터 전문가는 여러 종류의 데이터가 서로 다른 형태의 클라우드 환경에서 어떤 경우에는 데이터 암호화가 과도한 공격 일 수 있습니다. 모든 것을 암호화 할 수 있습니다. 예를 들어 자신의 하드 드라이브에 데이터를 보낼 때 데이터를 암호화 할 수 있습니다 ...

전자 상거래 판매 경로의 AARRR - 인형

웹 분석, 테스트 테스팅, 전자 상거래 판매 유입 경로의 모든 계층에서 성장을 촉발시키는 세분화 및 타겟팅 이니셔티브를 시작하려면 먼저 판매 유입 경로의 각 계층의 기본 구조와 기능을 이해해야합니다. 논리적이고 체계적인 ...

NoSQL - 더미의 일반적인 기능

NoSQL 책과 블로그는 NoSQL 데이터베이스가 무엇인지에 대해 다른 의견을 제시합니다. NoSQL의 네 가지 핵심 기능은 다음 목록에 나와 있으며 대부분의 NoSQL 데이터베이스에 적용됩니다. 이 목록은 NoSQL과 기존의 관계형 DBMS를 비교합니다. Schema agnostic : 데이터베이스 스키마는 관계형 데이터베이스의 모든 가능한 데이터 및 데이터 구조에 대한 설명입니다. ... NoSQL 서적과 블로그는 NoSQL 데이터베이스가 무엇인지에 대해 서로 다른 견해를 제시합니다.

는 상관 관계가없는 데이터 집합의 요소입니까?

). 이는 시계열 데이터를 모델링하는 많은 기법들이 데이터가 서로 상관 관계가 없다는 가정에 기반하기 때문입니다 ...

기계 학습의 3 가지 유형

분석 예측을위한 분류 모델의 기본 사항 - 더미

일단 생성을 시작하는 데 필요한 모든 도구와 데이터가 있으면 예측 모델, 재미가 시작됩니다. 일반적으로 분류 작업을위한 학습 모델을 작성하는 과정은 다음과 같습니다. 데이터로드. 분류자를 선택하십시오. 모델을 훈련 시키십시오. 모델을 시각화합니다. 모델을 테스트하십시오. 모델을 평가하십시오. 로지스틱 회귀 분석과 ...

10 가지 핵심 자료 인 파이썬에서 사용하기위한 자료 모음 - 더미

Python을 사용하는 데이터 과학자들을위한 정보가 있습니다. 이 정보는 당신이 정말로 알아야 할 풍부한 데이터 과학 자원 모음을 소개합니다. Data Science Weekly와의 통찰력 확보 Data Science Weekly는 무료 뉴스 레터로서 여러분이 구할 수있는 무료 뉴스 레터입니다.

데이터 준비의 8 가지 우수 사례 - 인형

통계 소프트웨어 패키지는 요즘 매우 강력하지만 가난한 사람을 극복 할 수는 없습니다 품질 데이터. 다음은 통계 모델을 작성하기 전에해야 할 일에 대한 체크리스트입니다. 데이터 형식 확인 분석은 항상 원시 데이터 파일로 시작됩니다. 원시 데이터 파일은 다양한 모양과 크기로 제공됩니다. 메인 프레임 ...

기계 학습에서 샘플 바이어스 및 누설 트랩 방지

자기 상관 그림 : 통계 자료 - 그림 더미의 그래픽 기법

자기 상관 도표는 데이터를 시계열이라고합니다. 시계열은 지정된 시간 범위에 걸친 단일 변수의 관측을 나타냅니다. 예를 들어, 2013 년 동안 Microsoft 주식의 일일 가격은 시계열입니다. 횡단면 데이터는 많은 변수에 대한 관측을 의미합니다.

무료 데이터 과학 자료 - 인형

데이터 과학에 대한 하나의 탁월한 점은 소프트웨어 응용 프로그램과 소스 데이터에 많은 돈을 투자하여 혜택을 누리기 시작하십시오. 귀중한 통찰력을 얻기 위해서는 자신의 데이터로 시작하고 오픈 소스 애플리케이션이나 프로그래밍 언어를 사용하기 만하면됩니다. 심지어 ...

예측 분석을위한 K-Means 및 DBSCAN 클러스터링 모델

자율 학습 예측 분석에 많은 어려움이 있습니다. 알고리즘을 실행할 때 기대할 수있는 것을 모르는 경우입니다. 각 알고리즘은 다른 결과를 생성합니다. 한 결과가 다른 결과보다 낫다는 것을 확신 할 수 없으며 결과가 어떤 가치를 지니고 있는지 여부도 알 수 없습니다. 결과가 무엇인지 알고있을 때 ...

예측 분석의 더미 데이터

데이터는 다음과 같이 식별 할 수 있습니다. 스트리밍, 정적 또는이 둘의 혼합. 스트리밍 된 데이터가 지속적으로 변경됩니다. 예를 들면 페이스 북 업데이트의 지속적인 흐름, 트위터의 트윗, 그리고 시장이 여전히 열려있는 동안 끊임없이 변화하는 주가가 포함됩니다. 스트리밍 된 데이터가 지속적으로 변경되고 있습니다. 정적 데이터는 독립적이며 동봉됩니다. ...

기계 학습 모델을 향상시키는 10 가지 방법 - 기계 학습 알고리즘이 완료 됨으로써 이제 더미

Python 또는 R을 사용하여 얻은 데이터를 통해 학습하면 테스트 세트의 결과를 숙고하고이를 향상시킬 수 있는지 또는 가능한 최상의 결과에 도달했는지 궁금해합니다. 사용할 수있는 방법을 암시하는 여러 가지 검사 및 작업이 있습니다.

을 통해 세상을 개선하는 것은 - 데이터 과학이 복잡한 방법, 접근법 및 결과를 포함하기 때문에 - 더미

주어진 프로젝트의 목표를 쉽게 잃어 버리게됩니다. 숲의 길을 찾는 것을 잊어 버린 나무 껍질을 너무 가까이서 바라보아야합니다. 많은 데이터 과학자들이 많은 시간을 낭비했습니다 ...

컨텐츠 기반 예측 분석 필터 - 더미 기반

컨텐츠 기반 예측 분석 추천 시스템은 주로 기능과 일치합니다 (태그가 달린 키워드) 및 사용자의 프로파일을 사용하여 권장 사항을 작성합니다. 사용자가 지형지 물을 태그 한 항목을 구매할 때 원래 지형지 물과 일치하는 지형지 물을 권장합니다. 더 많은 기능이 일치할수록 사용자가 좋아할 확률이 높아집니다.

예측 분석 데이터 분류 프로세스의 기본 과정 - 브래스 경감 수준의 예측 분석 데이터에서 인력

분류는 학습 단계와 예측 단계의 두 단계로 구성됩니다. 학습 단계는 분류자를 통해 지정된 과거 데이터 세트를 실행함으로써 분류 모델을 훈련시키는 것을 수반한다. 목표는 숨겨진 관계와 규칙을 추출하고 발견하도록 모델을 가르치는 것입니다. ...

Predictive Analysis의 데이터 클러스터 기본 사항

대형 데이터 분석 솔루션 공급 업체 - 인형

오늘날 시장에 나와있는 여러 공급 업체가 큰 데이터 솔루션으로 증가하는 요구를 지원합니다. 귀하의 비즈니스를 위해. 다음은 흥미로운 몇 가지 솔루션 목록입니다. IBM은 대규모 데이터에 대한 엔터프라이즈 접근 방식을 사용하고 분석을 포함 / 번들하는 것을 포함하여 플랫폼 전반에 걸쳐 통합합니다. 제품에는 창고가 포함되어 있습니다 ...

예측 분석에서 구조화 된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 기본