Mundarija:
Video: R tahlili katta ma'lumotlar uchun qanday mos keladi?
2024 Muallif: Lynn Donovan | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2023-12-15 23:54
R o'z ichiga oladi a katta soni ma'lumotlar uchun malakali til sifatida isbotlangan paketlar, shelf grafik funktsiyalari, va hokazo katta ma'lumotlar tahlili chunki u samarali ma'lumotlar ishlov berish qobiliyati. Microsoft, Google kabi texnologiya gigantlari foydalanmoqda R uchun katta ma'lumotlar tahlil.
Shunday qilib, R katta ma'lumotlar uchun ishlatilishi mumkinmi?
R dasturlash tili juda kuchli va bir nechta sabablarga ega ishlatilgan ichida Katta ma'lumotlar : Grafiklar, diagrammalar va boshqalar uchun ko'plab vizualizatsiya paketlariga ega. ggplot2 yoki plot() kabi. R mumkin ham bo'lsin ishlatilgan Apache Spark yordamida Parallel va Cluster hisoblash uchun.
Shuningdek, bilingki, R da katta ma'lumotlarni qanday qayta ishlashingiz mumkin? R-da juda katta ma'lumotlar to'plamlarini (> 10 GB) qayta ishlashning ikkita varianti mavjud.
- Hadoop MapReduce tizimidan foydalanish uchun Rhipe kabi integratsiyalashgan muhit paketlaridan foydalaning.
- RHadoop-dan to'g'ridan-to'g'ri hadoop taqsimlangan tizimda foydalaning.
Katta ma'lumotlar tahlilida r nima?
Katta ma'lumotlar tahlili katta va murakkabni tekshirish jarayonidir ma'lumotlar ko'pincha hisoblash imkoniyatlaridan oshib ketadigan to'plamlar. R ning yetakchi dasturlash tili hisoblanadi ma'lumotlar bilan bog'liq barcha muammolarni hal qilish uchun kuchli funktsiyalardan iborat fan Katta ma'lumotlar qayta ishlash.
Katta ma'lumotlarni qanday tahlil qilasiz?
Katta ma'lumotlarni tahlil qilish: ichidagi signallarni topish uchun 8 ta maslahat
- Aniq biznes maqsadlaridan boshlang.
- Ma'lumotlar sifatini baholang.
- Muayyan biznes savollariga javob bering.
- Iloji boricha ob'ektiv bo'ling.
- Keng kontekst qo'shing.
- Ma'lumotlaringizni vizualizatsiya qiling.
- Ma'lumotlarni saralash va tartibga solish uchun texnologiyadan foydalaning.
- O'tkir tahliliy aqllarni yollang va rivojlantiring.
Tavsiya:
Qaysi model dasturiy ta'minotni ishlab chiqish uchun eng mos keladi?
SCRUM - bu eng ko'p afzal qilingan tezkor dasturiy ta'minotni ishlab chiqish usuli. (Xuddi shunday, KANBAN ham jamoalarga hamkorlik qilish va samarali ishlashga yordam beradigan jarayondir.) Asosan, bu ajoyib ishlanma talablarni doimiy ravishda oʻzgartiruvchi yoki nihoyatda rivojlanib boruvchi loyiha loyihalari uchun javob beradi
Sifatli ma'lumotlar uchun qanday grafiklar mos keladi?
Sifatli ma'lumotlar uchun ishlatiladigan bir nechta turli xil grafikalar mavjud. Bu grafiklarga shtrixli grafiklar, Pareto diagrammalari va doiraviy diagrammalar kiradi. Sifatli ma'lumotlarni ko'rsatishning eng keng tarqalgan usullari doiraviy diagrammalar va shtrixli grafikalardir
Grafikning qaysi turi tendentsiyalarni kuzatish uchun ko'proq mos keladi?
Chiziqli diagrammalar taqqoslash uchun yaxshi, chiziqli diagrammalar esa tendentsiyalar uchun yaxshiroq ishlaydi. Tarqalgan diagrammalar aloqalar va taqsimotlar uchun yaxshi, lekin doiraviy diagrammalar faqat oddiy kompozitsiyalar uchun ishlatilishi kerak - hech qachon taqqoslash yoki taqsimlash uchun emas
Qaysi operatsion tizim ma'lumotlar faniga mos keladi?
Linux va Windows: ma'lumot olimlari uchun eng yaxshi operatsion tizim qaysi? Dasturchilar uchun Linux Windows-dan yaxshiroq variant ekanligi haqida hech qanday ziddiyat yo'q. Dunyodagi eng tezkor superkompyuterlarning 90% Linuxda ishlaydi, Windowsda esa 1%. Windows bilan solishtirganda ma'lum bir vazifani bajarishda Linuxda ko'plab dasturiy ta'minot variantlari mavjud. Linux juda moslashuvchan. Linux operatsion tizimi bepul
Parol maydonini aniqlash uchun qaysi ma'lumotlar turi eng mos keladi?
String ma'lumotlar turi parol maydonini aniqlash uchun eng mos keladi