Kişisel Finans

Veri Kümesinin Temel Özellikleri Nedir? - mankenler

Herhangi bir istatistiksel analiz yapmadan önce analiz edilen verilerin doğasını anlamak esastır. Verilere uygulanacak en uygun istatistiksel yöntemleri belirlemek için bir veri kümesinin özelliklerini tanımlamak için EDA kullanabilirsiniz. Aşağıdakiler dahil EDA teknikleriyle birkaç özellik türünü araştırabilirsiniz: ...

AYAKLAR

Insanlar soyut verileri canlandırmak için korkunç bir zamana sahiptir ve Bazen makine öğrenme çıktısı son derece soyut hale gelir. Verilerin nasıl göründüğünü görselleştirebilmeniz için bir grafik çıktı aracı kullanabilirsiniz. Knime ve RapidMiner, yüksek kaliteli grafikleri kolayca üretmenize yardımcı olarak görevinde üstünlük sağlar. Çeşitli veri türleri için kullanılıyor ...

Kullanan

Veri science görevlerini yerine getirmek için kütüphaneleri yüklemeniz gerekir Python'da. Veri bilimi için kullanabileceğiniz kütüphanelere genel bir bakış. Bu kütüphaneler, veri bilimcisi için birden fazla işlev gerçekleştirebilirler. SciPy'yi kullanarak bilimsel araçlara erişme SciPy yığını ayrıca indirebileceğiniz bir dizi diğer kitaplık içerir:

Mekân Üzerindeki Çevresel Değişimi Öngörülecek Mekansal İstatistik kullanarak Mekân Üzerindeki Çevresel Değişimi Öngörülecek Mekansal İstatistiklerin Kullanımı

Değişkenler konuma bağlıdır: Jeo uzamsal konumdaki değişikliklerle değişirler. Mekansal istatistiklerle çevresel değişkenlerin modellenmesinin amacı, doğru okunan uzaysal tahminlerin yapılmasını sağlamak ve böylece çevre ile ilgili sorunları çözmek için bu tahminleri kullanabilmenizdir. Mekansal istatistikler doğal kaynak modellemesinden farklıdır çünkü odaklanır:

Veri Bilimi Kuramlarını Haberleştirmek için Görselleştirme Teknikleri Kullanma - AYAKLAR

Dünyadaki tüm bilgi ve anlayışlar Tebliğ edilemezse işe yaramaz. Veri bilimcileri, bulgularını başkalarına açıkça iletemezlerse, potansiyel olarak değerli veri analizleri okunmamış kalabilir. Veri görselleştirme tasarımında açık ve spesifik en iyi uygulamaları takiben, oldukça yüksek bir şekilde iletişim kuran görselleştirme geliştirmemize yardımcı olabilir ...

Veri Merkezi nedir? - mankenler

Bir veri setinin merkezini çeşitli özet ölçüleri ile tespit ettiniz. Bunlar arasında büyük, orta, orta ve mod bulunur. Bir veri kümesinin ortalamasını, tüm öğelerin değerlerini ekleyerek ve toplam öğe sayısına bölerek hesaplarsınız. Örneğin, küçük bir veri kümesi sayıdan oluşur varsayalım ...

Web Tabanlı Görselleştirme Araçları - mankenler

Bu iki veri görselleştirme araçları kontrol etmek için zaman ayırmaya değer. Bu araçlar mevcut diğer pek çok araçtan biraz daha karmaşıktır, ancak bu gelişmişlik daha fazla uyarlanabilir ve uyarlanabilir çıktılar ile gelir. Georges'in beyni olan Web Tabanlı Analiz ve Görselleştirme Ortamı veya Örgü ...

Hadoop Nedir? - mankenler

Hadoop, Apache Software Foundation tarafından geliştirilen ve açık kaynak kodlu bir veri işleme aracıdır. Hadoop, şu anda büyük ölçekli hesaplamayı daha uygun fiyatlı ve esnek hale getirmek için tasarlandığından, büyük hacim ve çeşitlilikteki verilerin taşınması için kullanılabilen bir programdır. Hadoop'un gelişiyle birlikte, kitlesel veri işleme daha önemli bir yere getirildi ...

İş Merkezli Veri Bilimi nedir? - mankenler

Olan veri bilimi, iş zekasının yaptığı ham veriyi iş liderlerinin ve yöneticilerin veri ile bilgilendirilmiş kararlar vermek için kullanabilecekleri iş anlayışlarına dönüştürmek için kullandığı aynı amaca hizmet eder. Tamamlanmış olabilen veya olmayabilen büyük miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri kaynaklarınız varsa ve bunları yapmak istiyorsanız ...

Neden Şirketler Büyük Veriler İçin Harekete Geçen Veri İhtiyacınız Var - mankenler

Hızlı bir şekilde tepki vermek için harekete geçirilmiş verilere ihtiyacınız var mevcut büyük veri durumu ile. Bir kredi kartı işlemini tamamlamak veya bir e-posta göndermek için verilerin bir konumdan diğerine taşınması gerekir. Veri merkezi, veri merkezi veya bulutun bir veritabanında depolandığında veriler dinlenir. Buna karşılık ...

Veri Dünyadaki Hükümetlerin Kaynakları - mankenler

Birleşik Devletler, verileri paylaşan pek çok hükümetin yalnızca biridir Halkla beraber. Her ülkeden tam olarak aynı aralığı veya veri türlerini bulamazsanız, çoğu ülkenin paylaşması gereken bazı verilere sahip olduğunu göreceksiniz. Uluslararası veri kaynakları sunan bazı hükümetlerarası ve kar amacı gütmeyen kuruluşlar da vardır. OFFSTATS. ...

Tahmin Edici Analytics için Görsel Olmasının Önemi - mankenler

Elektronik tabloların satırlarını okumak, sayfaları ve sayfaları tararken ve gidiyorsanız tahmine dayalı modeller tarafından üretilen analitik sonuç yığınları aracılığıyla, özenli, zaman alıcı ve - buna yüz vermeliyiz - sıkıcı olabilir. Aynı veriyi temsil eden birkaç grafiğe bakmak aynı anlamı kazandırırken daha hızlı ve kolaydır. Grafikler daha fazlasını getirebilir ...

Tahmin Edici Modelinizin Analitik Sonuçlarını Görselleştirme Tahmin Edici Modelinizin Analitik Sonuçları - canavarlar <[SET:descriptiontr]'Nın görüntülenmesi

'Nın görüntülenmesi

Büyük Verileri Tanımlama: Hacim, Hız ve Çeşitlilik - AYDINLATMALAR

Büyük veriler, kuruluşların , yönetmek ve yönetmek ve büyük miktarda farklı verileri doğru hızda ve doğru zamanda manipüle etmek. Doğru bilgiler elde etmek için büyük veriler tipik olarak üç özellikle ayrılır: Hacim: Ne kadar veri Hızı: Verilerin ne kadar hızlı işlendiği Çeşitlilik: Çeşitli veri türleri ...

Algoritmaları Diğer Matematik Yapılarından ayırt etmek - mankenler

Eğer çoğu insana bayılırsanız sık sık kendinizi Matematik yapıları söz konusu olduğunda kafayı atmayın çünkü kimse terimleri nasıl doğru kullanacağını bilmiyor gibi görünüyor. Sanki insanlar şeytani şeyler yapmaya çalışıyor! Sonuçta, bir denklem nedir ve neden bir algoritmadan farklıdır? ...

Doküman Veritabanları ve NoSQL - mankenler

Belge veritabanları bazen toplam veri tabanı olarak adlandırılır; tek mantıksal birim - bir toplam. Bir TV dizisi, dizi, kanal, marka ve zamanlama ve kullanılabilirlik bilgileri içeren bir belgeye sahip olabilirsiniz. Bu bilgiler, ne zaman görmeyi umduğunuz toplam sonuç kümesidir ...

Algoritma Karmaşıklığı ile ilgili

Algoritmalarının zaten karmaşık olduğunu biliyorsunuzdur. Bununla birlikte, bir algoritmanın ne kadar karmaşık olduğunu bilmeniz gerekir; çünkü daha karmaşık olan algoritma o kadar uzun sürer. Aşağıdaki tablo, çalışma süresine göre sunulan karmaşıklığın çeşitli düzeylerini (en hızlıdan en yavaşa) anlamanıza yardımcı olur. Karmaşıklık Açıklaması Sabit karmaşıklık O (1) ...

Veriler Birleşik Devletler Federal Hükümeti'nin kaynakları - mankenler

ABD hükümeti, 100'ün üzerinde istatistiksel ajans ve ajansı bazı hükümet kullanımı için verileri toplamak ve analiz etmek temel amacı vardır. Sonuç, profesyonel olarak toplanan, yönetilen ve analiz edilen verilerin çoğudur, bunların çoğu sizin için kullanılabilir. Ekonomik Analiz Bürosu. Ekonomik Analiz Bürosu (BEA) bir parçadır ...

Veri ABD Eyalet ve Yerel Yönetimlerden kaynaklar -

Eyalet ve yerel yönetimlerden ihtiyaç duyduğunuz verileri bulma çok zor olabilir. Bazı ülkeler, diğerlerinden daha fazla veri paylaşmaktan daha fazla ilgilidir. Her eyalette veya yerel yönetimte açık bir veri portalına sahip olmana veya ihtiyacınız olanı bulmanıza yardımcı olması için yerel yönetimde birilerini bulmaya güvenemezsiniz ...

Unsurları Bloom Filtrelerine eklendi - mankenler

Genellikle sabit bir boyuttaki algoritmalar için Bloom filtreleri oluşturursunuz (son geliştirilen sürümler filtrenizi yeniden boyutlandırmanıza izin verin). Onları filtreye yeni elemanlar ekleyerek ve mevcut haldeyken ararken çalıştırırsınız. Ekledikten sonra filtreden bir elemanın çıkarılması mümkün değildir (filtrenin silinemez ...

Belge NoSQL Veritabanı Özellikleri - mankenler

Belge NoSQL veritabanları esnektir ve şema tanıdık değildir, yani herhangi bir belge türü yükleyebilirsiniz veritabanı ön belgenin yapısını bilmesine gerek kalmadan. Belge NoSQL veritabanları bu önemli özellikleri desteklemektedir. Özellik Alanı Couchbase Microsoft DocumentDB MarkLogic Sunucu MongoDB ACID veya BASE BASE BASE, istemci sürücüsü tutarlılığı seçimi ACID, tamamen seri hale getirilebilir ...

Veri Depolama Kısa Tarihçesi

Veri Ambarı için ek EII Hizmetleri - canavar

Sanal veri ambarı ortamınız, tek bir veritabanının ele alacağı hizmetleri içerir merkezi bir ortam. Bu gerçek katmanlı hizmetler, çıkarma ve dönüştürme gibi geleneksel veri ambarı middleware'i tamamlar: Birleştirilmiş bir metadata hizmeti: Kullanıcılar, konumunun ve ayrıntılarının bilinmesine gerek kalmadan, ortamın içeriğinin tek bir mantıksal görünümü görürler ...

Yaklaşım Veri Depolama Ürün Tedarikçileri - mankenler

Ticari fuarlarda kullandığınız aynı temel akıllı müşteri kuralları, Veri ambarı ürün satıcılarıyla uğraşın: Ev ödevinizi yapın. Bir sürü soru sor. Şüpheci olun. Ürün satın almayı taahhüt etmeden önce zaman ayırın. Satıcı-müşteri ilişkisinin bire bir yapısı doğada olan temas etkileşiminden biraz farklıdır ...

Veri Depolama Satın Almalarıyla Şüphe Edin [SET:descriptiontr]

Büyük Veri ve MapReduce'un Kökeni - mankenler

MapReduce, büyük veriler için artan bir şekilde kullanışlı hale geliyor. 2000'li yılların başında, Google'daki bazı mühendisler geleceğe baktı ve web'de tarama, sorgu sıklığı vb. Gibi mevcut uygulamalar için mevcut mevcut çözümlerin çoğu mevcut gereksinim için yeterli olsa da, beklediği karmaşıklık için yetersiz kaldı. web ...

Büyük Veri Uygulamaları - mankenler

ÖZel ve üçüncü taraf uygulamaları, büyük veri kaynaklarını paylaşmanın ve incelemenin alternatif bir yöntemini sunar. Referans mimarinin tüm katmanları kendi başına önemli olsa da, bu katman yeniliğin ve yaratıcılığın çoğunun açık olduğu yerdir. Bu uygulamalar hem yatay, hem de genel olarak karşılaşılan sorunları ele alıyorlar ...

Büyük Veri Sanallaştırma Temelleri - mankenler

Sanallaştırma büyük veri için idealdir, çünkü kaynaklar ve hizmetleri temel alınan fiziksel teslim ortamından ayırır , tek bir fiziksel sistem içinde birçok sanal sistem oluşturmanıza olanak tanır. Şirketlerin sanallaştırma uygulamasını yapmasının temel nedenlerinden biri, çeşitli iş yükü karışımlarının işlenmesinde performans ve verimliliği artırmaktır. ...

Büyük Veri Analizi ve Veri Ambarı - mankenler

Veri ambarının yeteneklerini ortaya çıkarırken değer bulacaksınız ve büyük veri ortamı birlikte. Büyük verilerin veri ambarı ile el ele çalışabilecekleri karma bir ortam oluşturmanız gerekir. Öncelikle, bugün tasarlanan veri ambarının değişmeyeceğini kabul etmek önemlidir ...

Büyük Veri ve Çokgen Dayanıklılık - mankenler

Çokgen tablası ödünç verilir ve büyük veriler için yeniden tanımlanır; birkaç temel veritabanı teknolojisini kullanın ve bu, uygulama planlamanızın en olası sonucu. Çokgen'in resmi tanımı & ldquo; Birkaç dilde konuşan veya yazan biri. Ve rdquo; Bir kalıcılığı seçmek zor olacak ...

Büyük Veri Cloud Deployment Modelleri - mankenler

İKi önemli bulut modeli, büyük veri tartışmalarında önemlidir - genel bulutlar ve özel bulutlar. Bulut bilişim, uygulamalar, bilgi işlem, depolama, ağ oluşturma, geliştirme ve dağıtım platformlarının yanı sıra iş süreçlerini içeren bir dizi paylaşım bilgi işlem kaynakları sunmanın bir yöntemidir. Cloud computing, geleneksel silo bilgi işlem varlıklarını paylaşmaya dönüştürür ...

Veri Depolama Ürünleri ve Firmalarını kontrol edin - mankenler

Herhangi bir veri depolama ürün kategorisi (OLAP araçları, veri madenciliği araçları, temel raporlama ve sorgulama araçları, veritabanı motorları, ekstraksiyon ürünleri, veri kalitesi araçları ve veri ambar yönetimi ve yönetim araçları) çok sayıda farklı ürüne sahiptir. Bu veri ambarlama ürünlerinden birini veya birkaçını üreten her bir satıcı sizi sizi dahil etmek istiyor ...

Büyük Veri Cloud Sağlayıcıları - mankenler

Bulut sağlayıcıları her şekle ve boyutta gelir ve büyük veriler için pek çok farklı ürün sunar. Bazıları ev adı, bazıları son zamanlarda ortaya çıkıyor. Büyük veriler için kullanılabilen IaaS hizmetleri sunan bulut sağlayıcılarından bazıları Amazon'tır. com, AT & T, GoGrid, Joyent, Rackspace, IBM ve Verizon / Terremark. Amazon'un Kamusal Elastik Hesap Bulutu ...

Veri Atma, Hareket ve Yükleme Veri Ambarı için Çıkarma, Hareket ve Yükleme Bir Veri Ambarı Yüksek Tahtaklı

Geniş ölçekli veri dağıtımı ve çeşitli "işi" çalıştıran sistemleri entegre edebilen ileri teknolojiler, işletme bilgi analitik ihtiyaçları ve işlem ihtiyaçları arasında veri varlıklarının genel kalitesini arttırıyor. Yüce bir veri ambarı büyük olasılıkla bu gereksinimleri karşılayan bir veritabanı ortamından oluşur: Birçok farklı platformda dağıtılır. ...

Veri Mart veya Veri Ambarı? - mankenler

Bloglar ve bilgisayar ticareti basında ne okuyorsanız ve konferanslarda veya seminerlerde neler duyarsanız çıksın, veri martı fikri pek devrimcidir. Bir veri martı basitçe ölçeklendirilmiş bir veri ambarı - hepsi bu kadar. Satıcılar, veri pazarını tanımlamak için ...

Veri Ambarı'nı sınıflandırın - mankenler

Ortamının ve yapısının muhtemel karmaşıklığını belirlersiniz. İyi bir kurulum, bir veri ambarını planlamak için üç katmanlı bir sınıflandırma kullanmaktır. Bir uygulama için olası bir kategoriyi belirleyerek şunları yapabilirsiniz: - erken ...

Iş Zekası Mimarisi ve Veri Depolama -

Güçlü, iki katmanlı, birinci nesil istemci / sunucu lezzetine sahipti. (Bir ana bilgisayarda barındırılan ve sorgulayan ve raporlayan bazı iş zekası ortamları, merkezi bir mimariyle oluşturulmuştur.) Kavramsal olarak, erken iş zekası mimarileri dağıtılan teknolojinin son durumunu göz önünde bulundurarak mantıklıydı ...

Büyük Veri Analizi Çerçevesinin özellikleri - aumlalar

Yeni araç setleri yardıma devam etmektedir büyük veri çerçevenizi daha etkin bir şekilde yönetir ve analiz ederseniz, ihtiyacınız olanı elde edemeyebilirsiniz. Buna ek olarak, bir dizi teknoloji büyük veri analizini ve kullanılabilirlik, ölçeklenebilirlik ve yüksek performans gibi gereksinimleri destekleyebilir. Bunlardan bazıları ...

Veri madenciliği - zaman zaman aptallar

, Veri ambarı için veri madenciliği diğer formlarla karıştırılmamıştır iş zekası. Bu entegrasyon eksikliği iki nedenden dolayı ortaya çıkar: Ticari kullanıcıların veri madenciliğinin istatistiksel temelleri konusunda gerekli bilgiye sahip olmaması. Ana akıllı iş zekası sağlayıcıları sağlam veri madenciliği araçlarını sağlamıyor ve veri madenciliği sağlayıcıları vermiyor ...

Data Depo Cihazları - mankenler

Zırhlı kot gibi, donanım destekli veri tabanları da tekrar yolda. Microsoft, Oracle ve Netezza, dünyanın dört bir yanındaki veritabanı seminerlerinde öfke. 1980'li yılların ortalarında ve sonlarında satıcı Britton Lee ve Teradata (sonunda birleştiler) öfkeli. Veritabanı işlemeyi en uygun hale getiren özel makineler sağladılar - ilk makineler ...