Personlig finansiering

Lighed Metrics Anvendt i Data Science - dummies

Både clustering og klassificering er baseret på beregning af lighed eller forskel mellem to datapunkter. Hvis dit datasæt er numerisk - består af kun talfelter og værdier - og kan afbildes på et n-dimensionalt plot, er der forskellige geometriske beregninger, som du kan bruge til at skala dine multidimensionale data. Et n-dimensionalt plot ...

At se hvad du behøver at vide, når du kommer i gang i datalogi - dummies

Store data er udtrykket for data, der har utrolig volumen, hastighed og variation. Traditionelle databaseteknologier er ikke i stand til at håndtere store data - der kræves flere innovative datastyrede løsninger. For at evaluere dit projekt for, om det kvalificerer som et stort dataprojekt, skal du overveje følgende kriterier: Volumen: Mellem 1 terabyte / år og 10 petabytes / år. Velocity: ...

Tidsanalyse for kriminalitetsforebyggelse og overvågning - dummier

Den tidsmæssige analyse af kriminalitetsdata frembringer analyser, der beskriver mønstre i kriminel aktivitet baseret på tid. Du kan analysere tidlige forbrydelsesdata for at udvikle præskriptiv analyse, enten gennem traditionelle kriminalanalysemetoder eller gennem en datalogisk tilgang. At vide, hvordan man fremstiller præskriptiv analyse fra tidlige forbrydelsesdata, giver dig mulighed for at yde beslutningsstøtte til ...

De 9 lovgivninger om dataminning: en referencevejledning - dummier

Pioneering data minearbejder Thomas Khabaza udviklet hans "ni databrugslove" til at guide nye data minearbejdere, når de kommer ned til arbejde. Denne referencevejledning viser dig, hvad hver af disse love betyder for dit daglige arbejde. Første lov om dataminning, eller "Business Laws": Forretningsmål er oprindelsen af ​​alle data ...

Scatter Plots: Grafisk teknik til statistiske data - dummier

I modsætning til et stam- og bladplot, en scatter plot er beregnet til at vise forholdet mellem to variabler. Det kan være svært at se, om der er et forhold mellem to variabler, bare ved at se på de rå data, men med et scatteringsbillede er eventuelle mønstre, der findes i dataene, meget nemmere at se. En scatter ...

Big Data Paradox - dummies

Du finder en nuance om stor dataanalyse. Det handler virkelig om små data. Selvom dette kan virke forvirrende og modvirke hele forudsætningen, er små data produkt af stor dataanalyse. Dette er ikke et nyt koncept, og det er heller ikke kendt for folk der har lavet dataanalyse i nogen længde ...

Kører i Parallel Python for Data Science - dummies

De fleste computere i dag er multicore (to eller flere processorer i en enkeltpakke), nogle med flere fysiske CPU'er. En af Pythons vigtigste begrænsninger er, at den som standard bruger en enkelt kerne. (Det blev oprettet i en tid, hvor enkeltkerner var normen.) Datavidenskabsprojekter kræver en hel del ...

D3. js Bibliotek til datavisualisering - dummies

D3. js er et open source-JavaScript-bibliotek, der har taget datavisualiseringen verden med storm siden den første udgivelse i 2011. Den blev oprettet (og vedligeholdes) af Mike Bostock - den berømte datavisualiseringsguru og Graphics Editor for New York Times. Du kan bruge dette bibliotek til at oprette højkvalitets datadrevne dokumenter (D3) i en ...

Skrabning, indsamling og håndtering af datalogværktøjer - dummier

Om du har brug for data til støtte for en virksomhed analyse eller en kommende journalistik, kan webskrabning hjælpe dig med at spore interessante og unikke datakilder. Ved webskrabning konfigurerer du automatiserede programmer og lader dem derefter scure nettet for de data, du har brug for. Her er szome gratis værktøjer, som du kan bruge til at skrabe ...

Stamplader: Grafisk Teknik til Statistiske Data - Dummies

-Og-plot er en grafisk enhed, hvori fordelingen af ​​et datasæt organiseres af den numeriske værdi af observationerne i datasættet. Diagrammet består af en "stamme", der viser de forskellige kategorier i dataene og et "blad", som viser værdierne for de en

Spatial Crime Prediction and Monitoring - dummies

Du kan bruge GIS teknologier, datamodellering og avanceret rumlig statistik til at opbygge information produkter til forudsigelse og overvågning af kriminelle aktiviteter. Rumlige data er tabeldata, der er øremærket med rumlig koordinatinformation for hver post i datasættet. Mange gange har rumlige datasæt også et felt, der angiver en dato / tid attribut for hver ...

Løsning af virkelige verdensproblemer med nærmeste naboalgoritmer - dummier

Hierarkiske klyngalgoritmer - og nærmeste nabo-metoder , især - bruges i vid udstrækning til at forstå og skabe værdi fra mønstre i detailsalgsoplysninger. I de følgende afsnit er der to kraftige tilfælde, hvor disse enkle algoritmer bruges til at forenkle ledelse og sikkerhed i dagligdagsoperationer. Se k-nærmeste naboalgoritmer i ...

Effekten af ​​Streaming Data og CEP på Big Data - Dummies <[SET:descriptionda]Streaming Data og CEP på Big Data

Streaming Data og CEP på Big Data

Tekst Analytics-værktøjer til Big Data - dummies

Her er et overblik over nogle af spillerne i tekstanalysen stor datamarkedet. Nogle er små, mens andre er husstandsnavne. Nogle kalder, hvad de gør stor datatekstanalyse, mens nogle bare henviser til det som tekstanalyse. Attensity for store data Attensity er et af de originale tekstanalyseselskaber ...

Problemet med at regne med kun en forudsigende analyse - dummies

Som du sandsynligvis gættede, er predictive analytics ikke en one-size-fits-all aktivitet - heller ikke dens resultater en gang for alle. For at teknikken skal fungere korrekt, skal du anvende den igen og igen over tid - så du skal bruge en overordnet tilgang, der passer godt til din virksomhed. Succesen med dit prædiktive analyseprojekt afhænger af flere ...

Hvad i datalogistik - dummier

Det, der i datalogistik refererer til historien af ​​historien. I alle former for journalistik må en journalist absolut være i stand til at komme direkte til det punkt. Hold det klart, kortfattet og let at forstå. Når du laver datavisualiseringer, der ledsager dit dataprofilisme, skal du sørge for, at den visuelle historie er let ...

Begrænsningerne af dataene i Prediktiv Analytics - Dummies

Som med mange aspekter af ethvert forretningssystem, data er en menneskelig skabelse - så det er passende at have nogle begrænsninger på dets anvendelighed, når du først får det. Her er et overblik over nogle begrænsninger, du sandsynligvis vil støde på: Dataene kan være ufuldstændige. Manglende værdier, selv mangel på et afsnit eller en væsentlig ...

Betydningen af ​​clustering og klassificering i datalogi - dummies

Formålet med gruppering og klassifikation algoritmer er at forstå og ekstrahere værdi fra store sæt strukturerede og ustrukturerede data. Hvis du arbejder med store mængder ustrukturerede data, er det kun fornuftigt at forsøge at opdele dataene i en slags logiske grupperinger, før du forsøger at analysere det. Clustering og ...

Tidsserieanalyse i statistisk analyse af store data - dummies

En tidsserie er et sæt observationer af en enkelt variabel indsamlet over tid. Med tidsserieanalyse kan du bruge de statistiske egenskaber i en tidsserie til at forudsige fremtidige værdier af en variabel. Der er mange typer modeller, der kan udvikles til at forklare og forudsige adfærd af a ...

MapReduce Programmeringsparamigm - dummier

MapReduce er et programmeringsparadigme, der blev designet til at tillade parallel distribueret behandling af store datasæt , konvertere dem til sæt af tupler, og så kombinere og reducere disse tupler i mindre sæt tupler. I layman's vilkår blev MapReduce designet til at tage store data og bruge parallelt distribueret databehandling til at slå store data ...

Datavisualiseringer - dummier

En datavisualisering er en visuel repræsentation, der er designet til at formidle betydningen og betydningen af ​​data og dataindblik. Da datavisualiseringer er designet til et bredt spektrum af forskellige målgrupper, er forskellige formål og forskellige færdighedsniveauer, det første skridt til at designe en stor datavisualisering at kende dit publikum. ...

Hvor i datalogistik - dummier <[SET:descriptionda]Er der datajournalistik

Er der datajournalistik

Tips til Building Deployable Models for Predictive Analytics - Dummies

For at sikre en vellykket implementering af prædiktiv model du bygger, skal du tænke på implementering meget tidligt. De forretningsmæssige interessenter bør have en mening om, hvordan den endelige model ser ud. Derfor skal du i starten af ​​projektet være sikker på, at dit team diskuterer den påkrævede nøjagtighed af den påtænkte model ...

Traditionelle ETLs rolle i Big Data - dummier

ETL-værktøjer kombinerer tre vigtige funktioner (ekstrakt, transform , load) kræves for at få data fra et stort datamiljø og sætte det i et andet datamiljø. Traditionelt er ETL blevet brugt med batchbehandling i data warehouse miljøer. Datavarehus giver forretningsbrugere mulighed for at konsolidere oplysninger til at analysere og rapportere om data relevant ...

, Når timen er i datajournalistik - dummier

, Er timingen alt. Det er en værdifuld færdighed at vide, hvordan man opgraderer gamle data, så det er interessant for et moderne læserskab. Ligeledes er det i datajournalistik vigtigt at holde øje med kontekstuel relevans og ved, hvornår er den optimale tid til at udarbejde og offentliggøre en bestemt historie. Når ...

Traditionel og avanceret Analytics til Big Data - dummies

Hvad gør din virksomhed nu med alle dataene i alle dens former? Store data kræver mange forskellige tilgange til analyse, traditionelle eller avancerede, afhængigt af at problemet løses. Nogle analyser vil bruge et traditionelt datalager, mens andre analyser vil udnytte avanceret predictive analytics. At administrere store data holistisk kræver mange ...

Træning, validering og test i maskinlæring - dummies

I en perfekt verden, du kunne udføre en test på data, som din maskininlæringsalgoritme aldrig har lært fra før. Imidlertid er det ikke altid muligt at vente på friske data, hvad angår tid og omkostninger. Som et første simpelt middel kan du tilfældigt opdele dine data i trænings- og testsæt. Den fælles deling er ...

Den mest vigtige data mining færdighed - dummies

En data minearbejder opdagelser har kun værdi, hvis en beslutningstager er villig til at handle på dem. Som data minearbejder vil din indflydelse kun være lige så stor som din evne til at overtale nogen - en klient, en udøvende, en statsborgerkreds - om sandheden og relevansen af ​​de oplysninger, du skal dele. ...

Hvad er nøgleegenskaberne for et datasæt? - dummies

Forud for udførelse af enhver form for statistisk analyse er det vigtigt at forstå karakteren af ​​de data, der analyseres. Du kan bruge EDA til at identificere egenskaberne for et datasæt for at bestemme de mest hensigtsmæssige statistiske metoder til at anvende på dataene. Du kan undersøge flere typer egenskaber med EDA teknikker, herunder følgende: ...

Visualisering med Knime og RapidMiner til maskinlæring - dummies

Mennesker har en frygtelig tid til at visualisere abstrakte data og Nogle gange bliver maskinens læringsproduktion ekstremt abstrakt. Du kan bruge et grafisk outputværktøj, så du kan visualisere, hvordan dataene faktisk vises. Knime og RapidMiner udmærker sig ved opgaven ved at hjælpe dig med nemt at producere grafik af høj kvalitet. Deres brug til forskellige slags data ...

Ved hjælp af Python Ecosystem for Data Science - dummies

Skal du indlæse biblioteker for at kunne udføre datavidenskabsopgaver i python Her er et overblik over de biblioteker, du kan bruge til datalogi. Disse biblioteker kan udføre flere funktioner for datavidenskaberen. Adgang til videnskabelige værktøjer ved hjælp af SciPy SciPy-stakken indeholder en række andre biblioteker, som du også kan downloade ...

Ved hjælp af rumlig statistik til at forudsige for miljøvariation over rummet - dummies

Variabler er placeringsafhængige: De ændres med ændringer i geospatial placering. Formålet med at modellere miljøvariabler med rumlig statistik er at muliggøre nøjagtige rumlige forudsigelser, så du kan bruge disse forudsigelser til at løse problemer relateret til miljøet. Rumlig statistik adskiller sig fra naturressourcemodellering, fordi den fokuserer på ...

Hvad er centeret for dataene? - dummies

Du identificerer midten af ​​et datasæt med flere forskellige sammenfattende foranstaltninger. Disse omfatter de store tre: middel, median og mode. Du beregner gennemsnittet af et datasæt ved at tilføje værdierne for alle elementerne og dividere med det samlede antal elementer. Antag for eksempel, at et lille datasæt består af tallet ...

Webbaserede visualiseringsværktøjer - dummies

Disse to datavisningsværktøjer er værd at bruge tid til at tjekke ud. Disse værktøjer er lidt mere sofistikerede end mange af de andre tilgængelige, men med denne raffinement kommer mere tilpasselige og tilpasningsfulde output. At få lidt væv på din ærme Web-baseret analyse og visualiseringsmiljø, eller Weave, er Dr. Georges hjernebarn ...

Hvad er Hadoop? - dummies

Hadoop er et open source databehandlingsværktøj, der blev udviklet af Apache Software Foundation. Hadoop er i øjeblikket go-to-programmet til håndtering af store mængder og datatyper, fordi det var designet til at gøre computere i stor skala mere overkommelige og fleksible. Med Hadops ankomst er massebearbejdning blevet introduceret til væsentligt mere ...

Hvad er Business-Centric Data Science? - dummies

Inden for erhvervslivet, fungerer datalogi samme formål som business intelligence gør - at konvertere rå data til forretningsindsigt, som virksomhedsledere og ledere kan bruge til at træffe datainformerede beslutninger. Hvis du har store sæt strukturerede og ustrukturerede datakilder, som måske er eller ikke er komplette, og du vil ...

Data Kilder fra regeringerne rundt omkring i verden - dummier

USA er kun en af ​​mange regeringer, der deler data med offentligheden. Mens du ikke finder nøjagtig samme rækkevidde eller typer af data fra alle lande, vil du opdage, at de fleste nationer har nogle data at dele. Der er også nogle mellemstatslige og ideelle organisationer, der tilbyder internationale datafiler. OFFSTATS. ...

Visualisering af din prædiktive models analytiske resultater

Definerer store data: volumen, hastighed og variation - dummier

Store data gør det muligt for organisationer at opbevare , administrere og manipulere store mængder uensartede data med den rigtige hastighed og til det rigtige tidspunkt. For at få den rette indsigt er store data typisk opdelt efter tre karakteristika: Volumen: Hvor meget data Hastighed: Hvor hurtigt data behandles Variety: De forskellige typer data Mens det ...

Arbejder med grafdata i Python for datalogi - dummier

De fleste datavidenskabsmænd skal arbejde med grafdata på et tidspunkt. Python giver dig den funktionalitet. Forestil dig datapunkter, der er forbundet til andre datapunkter, f.eks. Hvordan en webside er forbundet til en anden webside via hyperlinks. Hvert af disse datapunkter er en node. Noden knytter sig til hinanden ved hjælp af ...