Sisukord:

Kuidas R-i analüüs sobib suurandmete jaoks?
Kuidas R-i analüüs sobib suurandmete jaoks?

Video: Kuidas R-i analüüs sobib suurandmete jaoks?

Video: Kuidas R-i analüüs sobib suurandmete jaoks?
Video: Тополь цветёт_Рассказ_Слушать 2024, November
Anonim

R sisaldab a suur mitu andmeid paketid, riiuligraafiku funktsioonid jne, mis on asjatundlik keel suurandmete analüüs kuna see on tõhus andmeid käsitsemisvõime. Tehnikahiiglased nagu Microsoft ja Google kasutavad R jaoks suured andmed analüüs.

Kas R-i saab seega kasutada suurandmete jaoks?

R programmeerimiskeel on väga võimas ja sellel on mitu põhjust kasutatud sisse Suured andmed : Sellel on palju visualiseerimispakette graafikute, diagrammide jne jaoks. nagu ggplot2 või plot(). R saab ka olla kasutatud paralleel- ja klastriarvutamiseks Apache Sparki abil.

Tea ka, kuidas töötlete R-is suuri andmeid? Väga suurte andmekogumite (> 10 GB) töötlemiseks R-s on kaks võimalust.

  1. Kasutage Hadoop MapReduce'i raamistiku võimendamiseks integreeritud keskkonnapakette, nagu Rhipe.
  2. Kasutage RHadoopi otse hadoopi hajutatud süsteemis.

Mis on siin suurandmete analüütikas r?

Suurandmete analüüs on suurte ja keerukate uurimise protsess andmeid komplektid, mis sageli ületavad arvutusvõimalusi. R on juhtiv programmeerimiskeel andmeid teadus, mis koosneb võimsatest funktsioonidest kõigi sellega seotud probleemide lahendamiseks Suured andmed töötlemine.

Kuidas te suurandmeid analüüsite?

Suurandmete analüüsimine: 8 näpunäidet sisestes signaalide leidmiseks

  1. Alustage selgetest ärieesmärkidest.
  2. Hinnake andmete kvaliteeti.
  3. Vastake konkreetsetele äriküsimustele.
  4. Ole võimalikult objektiivne.
  5. Lisage piisavalt konteksti.
  6. Visualiseerige oma andmed.
  7. Kasutage andmete sõelumiseks ja korraldamiseks tehnoloogiat.
  8. Palgake ja arendage teravat analüütilist meelt.

Soovitan: