개인 재정

데이터 긁기, 수집 및 처리 과학 도구 - 인형

사업을 지원하기위한 데이터가 필요한지 여부 분석 또는 향후 저널리즘 자료를 통해 웹 스크 레이 핑은 흥미롭고 고유 한 데이터 소스를 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다. 웹 스크래핑에서 자동화 된 프로그램을 설정 한 다음 필요한 데이터를 웹에서 검색하도록합니다. 다음은 긁을 때 사용할 수있는 무료 도구입니다.

공간 범죄 예측 및 모니터링 - 더미

GIS 기술, 데이터 모델링 및 고급 공간 통계를 사용하여 정보를 구축 할 수 있습니다 범죄 활동 예측 및 모니터링을위한 제품 공간 데이터는 데이터 집합의 각 레코드에 대한 공간 좌표 정보와 함께 표시되는 표 형식 데이터입니다. 많은 경우, 공간 데이터 세트에는 각 날짜 / 시간 속성을 나타내는 필드가 있습니다.

가장 가까운 이웃 알고리즘으로 실제 문제 해결하기

계층 적 클러스터링 알고리즘 및 가장 가까운 이웃 방법 특히 소매 비즈니스 데이터의 패턴으로부터 가치를 이해하고 창출하기 위해 광범위하게 사용됩니다. 다음 단락에서는 일상적인 소매 운영에서 관리 및 보안을 단순화하기 위해이 간단한 알고리즘을 사용하는 두 가지 강력한 사례가 있습니다. K- 최근 인접 알고리즘보기 ...

스트리밍 데이터 및 CEP가 빅 데이터에 미치는 영향

빅 데이터 용 분석 도구 - 인형

여기에는 텍스트 분석에서 사용 된 일부 플레이어에 대한 개요가 있습니다 데이터 시장. 일부는 작고 다른 것은 가명입니다. 어떤 이들은 큰 데이터 텍스트 분석을하는 반면, 일부는 텍스트 분석이라고 부릅니다. 큰 데이터에 대한 Attention은 텍스트 분석 회사 중 하나입니다.

단지 하나의 예측 분석에 의존하는 문제

에 의존하는 문제

데이터 저널리즘의 무엇인가 - 더미

데이터 저널리즘에서 무엇이 이야기의 요지를 가리키는가? 저널리즘의 모든 형태에서 언론인은 절대적으로 바로 그 지점에 도달 할 수 있어야합니다. 명확하고 간결하며 이해하기 쉽도록하십시오. 데이터 저널리즘과 함께 데이터 시각화를 만들 때 시각적 스토리가 쉬운 지 확인하십시오.

예측 시스템 분석의 데이터 한계

비즈니스 시스템, 데이터의 여러 측면과 마찬가지로 인간 창조물이기 때문에 처음으로 얻을 때 유용성에 어느 정도 한계가 있습니다. 다음은 발생할 수있는 몇 가지 제한 사항의 개요입니다. 데이터가 불완전 할 수 있습니다. 누락 된 값, 심지어 섹션 또는 실질적인 부족 ...

클러스터링 및 분류 알고리즘의 목적은 데이터 과학에서의 클러스터링 및 분류 - 더미

구조화 된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 큰 세트에서 가치를 추출하고 추출합니다. 방대한 양의 비정형 데이터로 작업하는 경우 데이터를 분석하기 전에 데이터를 일종의 논리적 그룹으로 분할하는 것이 좋습니다. 클러스터링 및 분류 알고리즘

MapReduce 프로그래밍 패러다임 - 더미

데이터 저널리즘의 장소 - 더미

데이터와 이야기는 항상 다른 사람들보다 더 관련이 있습니다. 파생 된 이야기는 어디에서 왔으며 어디로 갈 것입니까? 이러한 중요한 사실을 염두에두면 개발하는 출판물이 의도 한 대상과 더 관련이 있습니다. 데이터 저널리즘의 어느 부분이 다소 모호한 이유는 ...

팁 - 예측의 성공적인 배포를 보장하기위한 더미

모델을 만드는 경우 매우 일찍 구축에 대해 생각해야합니다. 비즈니스 이해 관계자는 최종 모델이 어떻게 생겼는지 말해야합니다. 따라서 프로젝트 초기에 팀이 의도 한 모델의 요구되는 정확성에 대해 논의했는지 확인하십시오.

빅 데이터에서 전통적인 ETL의 역할

옛 저널처럼 가난한 데이터 저널리즘 - 인형

은 타이밍이 전부다. 현대 독자층에게 흥미 로움을주기 위해 오래된 데이터를 재구성하는 방법을 아는 것은 가치있는 기술입니다. 마찬가지로 데이터 저널리즘에서는 문맥 적 관련성에주의를 기울여야하며 특정 스토리를 제작하고 게시하는 최적의시기가 언제인지를 알아야합니다. 언제 ...

빅 데이터 용 전통적 고급 분석 - 인형

귀하의 비즈니스는 이제 모든 데이터 그 형태? 대용량 데이터는 해결되는 문제에 따라 다양한 전통적 또는 고급 분석 방법을 필요로합니다. 일부 분석은 기존 데이터웨어 하우스를 사용하고 다른 분석은 고급 예측 분석을 활용합니다. 큰 데이터를 전체적으로 관리하려면 여러 가지가 필요합니다 ...

교육, 검증 및 기계 학습에서의 테스트 > 교육, 검증 및 테스트

컴퓨터 학습 알고리즘이 이전에 결코 배워 본 적이없는 데이터에 대한 테스트. 그러나 새로운 데이터를 기다리는 것이 시간과 비용 측면에서 항상 가능하지는 않습니다. 첫 번째 간단한 해결 방법으로 데이터를 무작위로 교육 및 테스트 세트로 분리 할 수 ​​있습니다. 일반적인 분할은 ...

가장 중요한 데이터 마이닝 기술 더미

데이터 마이너의 발견은 의사 결정자가 그들에게 행동하십시오. 데이터 마이너로서의 영향은 진실과 당신이 공유해야하는 정보의 관련성에 대해 누군가 (클라이언트, 행정부, 정부 관료)를 설득하는 능력만큼이나 중요합니다. ...

데이터 집합의 주요 속성은 무엇입니까? - 모든 유형의 통계 분석을 수행하기 전에 더미 (Dummies)

, 분석되는 데이터의 본질을 이해하는 것이 필수적입니다. EDA를 사용하여 데이터 세트의 속성을 식별하여 데이터에 적용 할 가장 적합한 통계 방법을 결정할 수 있습니다. 다음을 포함하여 EDA 기술을 사용하여 몇 가지 유형의 속성을 조사 할 수 있습니다. ...

기계 학습을위한 Knime 및 RapidMiner로 시각화하기 - 인형

사람들은 추상 데이터를 시각화하는 데 끔찍한 시간을 보냅니다. 때로는 기계 학습 출력이 매우 추상적이됩니다. 그래픽 출력 도구를 사용하여 데이터가 실제로 어떻게 나타나는지 시각화 할 수 있습니다. Knime 및 RapidMiner는 고품질 그래픽을 쉽게 제작할 수 있도록 도움으로써 작업에서 탁월합니다. 다양한 종류의 데이터에 대한 그들의 사용 ...

데이터 과학을위한 파이썬 생태계 - 더미

데이터 과학 작업을 수행하기 위해 라이브러리를로드해야합니다 파이썬. 다음은 데이터 과학에 사용할 수있는 라이브러리의 개요입니다. 이 라이브러리는 데이터 과학자를 위해 여러 기능을 수행 할 수 있습니다. SciPy를 사용하여 과학 도구에 액세스 SciPy 스택에는 다운로드 할 수있는 다른 라이브러리가 포함되어 있습니다 ...

시각화 기법을 사용하여 데이터 과학 통찰력 - 인형

전 세계의 모든 정보와 통찰력은 의사 소통이되지 않으면 쓸모 없다. 데이터 과학자들이 자신의 발견을 다른 사람들에게 명확하게 전달할 수 없다면 잠재적으로 가치있는 데이터 통찰력이 발휘되지 않을 수 있습니다. 데이터 시각화 설계의 명확하고 구체적인 모범 사례를 따르면 고도로 의사 소통하는 시각화를 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.

웹 기반 시각화 도구 - 더미

이 두 가지 데이터 시각화 도구는 시간을 할애할만한 가치가 있습니다. 이러한 도구는 사용 가능한 다른 도구보다 조금 더 정교하지만 정교함을 통해보다 사용자 정의되고 적용 가능한 출력이 제공됩니다. 조금만 짜내십시오. 웹 기반 분석 및 시각화 환경 또는 직물은 Georges 박사의 발명품입니다.

하둡이란 무엇입니까? - 더미

Hadoop은 Apache Software Foundation에서 개발 한 오픈 소스 데이터 처리 도구입니다. Hadoop은 현재 대규모 컴퓨팅을보다 저렴하고 유연하게 만들 수 있도록 설계 되었기 때문에 거대한 양과 다양한 데이터를 처리하기위한 프로그램입니다. Hadoop이 출시됨에 따라 대용량 데이터 처리가 도입되어 훨씬 더 많은 작업이 가능하게되었습니다.

비즈니스 중심 데이터 과학은 무엇입니까? - 비즈니스 내의 인형

, 데이터 과학은 비즈니스 인텔리전스와 동일한 목적을 수행합니다. 즉, 원시 데이터를 비즈니스 리더 및 관리자가 데이터에 근거한 의사 결정에 사용할 수있는 비즈니스 통찰력으로 변환합니다.

전세계 정부 자료 - 인형

미국은 데이터를 공유하는 많은 정부 중 하나 일뿐입니다 대중과 함께. 모든 국가에서 동일한 범위 또는 유형의 데이터를 찾지는 못하더라도 대부분의 국가에서 공유 할 데이터가 있습니다. 또한 국제 데이터 자원을 제공하는 정부 간 및 비영리 단체도 있습니다. OFFSTATS. ...

예측 분석을위한 시각화가 중요한 이유 - 인형

스프레드 시트 행 읽기, 페이지 및 보고서 페이지 스캔 및 이동 예측 모델에 의해 생성 된 분석 결과의 스택을 통해 힘들고, 시간이 많이 걸리고, 직면하게됩니다. 지루합니다. 동일한 데이터를 나타내는 몇 가지 그래프를 보면 동일한 의미를 부여하면서 더 빠르고 쉽게 나타납니다. 그래프를 통해 더 많은 것을 얻을 수 있습니다 ...

예측 모델의 분석 결과 - 더미

를 시각화하는 경우가 종종 있습니다. 예를 들어 예측 모델의 결과를 보여줄 수 있어야합니다 중요한 사람들에게 분석을 제공합니다. 시각화 기법을 사용하여 모델의 결과를 이해 관계자에게보고하는 몇 가지 방법이 있습니다. 데이터의 숨겨진 그룹 시각화 데이터 클러스터링은 관련 항목의 숨겨진 그룹을 발견하는 과정입니다 ...

빅 데이터 정의 : 볼륨, 속도 및 다양성 더미

Python의 그래프 데이터로 작업하기 - 더미

대부분의 데이터 과학자는 그래프 데이터로 작업해야합니다 어떤 시점에서. 파이썬은 그 기능을 제공합니다. 하나의 웹 페이지가 하이퍼 링크를 통해 다른 웹 페이지에 연결되는 방식과 같은 다른 데이터 요소에 연결된 데이터 포인트를 상상해보십시오. 이러한 각 데이터 포인트는 노드입니다. 노드는 ...를 사용하여 서로 연결합니다.

다른 수학 구조와의 차별화 - 인형

대부분의 사람들과 같은 경우, 수학 구조에 관해서는 머리 글자를 쓰지 않습니다. 아무도 정확하게 용어를 사용하는 법을 알지 못하기 때문입니다. 마치 사람들이 의도적으로 일을 열심히하려고하는 것입니다! 결국, 방정식은 무엇이며 알고리즘과 다른 이유는 무엇입니까? ...

문서 데이터베이스 및 NoSQL - 더미

문서 데이터베이스는 때때로 집계 데이터베이스라고도합니다. 단일 논리 단위 - 집합체. TV 에피소드, 시리즈, 채널, 브랜드 및 일정 및 가용성 정보를 포함하는 문서가있을 수 있습니다.이 정보는 다음과 같은 경우에 예상되는 총 결과 데이터 집합입니다.

미국 연방 정부의 자료

미국 정부는 100 개가 넘는 통계 기관, 기관 일부 정부 용도의 데이터 수집 및 분석의 주된 목적이 있습니다. 그 결과 전문적으로 수집, 관리 및 분석 된 방대한 자료가 제공되며 그 중 상당 부분을 사용할 수 있습니다. 경제 분석 국. 경제 분석 국 (BEA)은 일부입니다 ...

미국 주 및 지방 정부 출처의 자료 - 인형

주 및 지방 정부에서 필요한 자료 찾기 매우 어려울 수 있습니다. 일부 주에서는 다른 사람들보다 데이터 공유에 더 관심이 있습니다. 모든 주 또는 지방 정부가 개방형 데이터 포털을 보유하고 있거나 필요한 것을 찾을 수 있도록 지방 정부에 누군가를 찾거나 믿을 수는 없습니다.

빅 데이터 분석에 대한 다양한 접근 방식

문서 NoSQL 데이터베이스 기능 - 더미

문서 NoSQL 데이터베이스는 유연하고 스키마에 구애받지 않습니다. 즉, 모든 유형의 문서 데이터베이스가 문서의 구조를 알 필요가 없습니다. Document NoSQL 데이터베이스는 이러한 중요한 기능을 지원합니다. 기능 영역 Couchbase Microsoft DocumentDB MarkLogic 서버 MongoDB ACID 또는 BASE BASE, 클라이언트 드라이버 일관성 선택 ACID, 완전 직렬화 가능 ...

데이터웨어 하우징에 대한 간략한 설명

빅 데이터 인프라의 기초 - 인형

빅 데이터는 모두 고속, 대용량 및 다양한 데이터 다양성에 관한 것이며, 따라서 물리적 기반 시설은 사실상 구현을 "만들거나 깨뜨릴 것"입니다. 대용량 데이터 구현은 가용성이 높아야하므로 네트워크, 서버 및 물리적 저장소는 복원력이 뛰어나고 중복되어야합니다. 탄력성과 중복성은 상호 연관되어 있습니다. 인프라 스트럭처 또는 시스템 ...

접근 방식 데이터웨어 하우징 제품 공급 업체 - 더미

무역 박람회에서 사용하는 것과 동일한 기본 스마트 쇼퍼 지침은 데이터웨어 하우징 제품 공급 업체와의 거래 : 숙제를하십시오. 많은 질문을하십시오. 회의적이십시오. 제품을 구매하기 전에 시간을 투자하십시오. 공급 업체 - 고객 관계의 일대일 특성은 ...에서 발생하는 연락처 상호 작용과는 다소 다릅니다.

데이터웨어 하우징 구매로 회의적이어야 함

큰 데이터와 MapReduce의 근원 - 더미

MapReduce는 점점 더 큰 데이터에 유용 해지고 있습니다. 2000 년대 초반에 Google의 일부 엔지니어는 미래를 조사하여 웹 크롤링, 쿼리 빈도 등의 현재 솔루션이 기존 요구 사항 대부분에 적합했지만 예상되는 복잡성에는 부적합하다고 판단했습니다. 웹 ...