Les données columnar dans NoSQL - les nuls
Dans NoSQL sont similaires à première vue aux SGBD relationnels traditionnels. Les concepts de lignes et de colonnes sont toujours là. Vous définissez également les familles de colonnes avant de charger les données dans la base de données, ce qui signifie que la structure des données doit être connue à l'avance. Cependant, les magasins de colonnes organisent les données différemment des bases de données relationnelles. Au lieu de cela ...
Agrégation de données - Les nuls
Résumer des données, trouver des totaux, calculer des moyennes et d'autres mesures descriptives ne sont probablement pas nouvelles pour vous. Lorsque vous avez besoin de vos résumés sous la forme de nouvelles données, plutôt que de rapports, le processus s'appelle l'agrégation. Les données agrégées peuvent devenir la base de calculs supplémentaires, fusionnés avec d'autres ensembles de données, utilisés de ...
Clustering Réseaux sociaux dans les groupes - dummies
Les gens ont tendance à former des communautés - groupes d'autres personnes qui ont des idées et des sentiments . En étudiant ces groupes, il devient plus facile d'attribuer certains comportements au groupe dans son ensemble (bien que l'attribution du comportement à un individu soit à la fois dangereuse et peu fiable). L'idée derrière l'étude des clusters est que si une connexion ...
Data Mining Testing Online - les nuls
Environnements en ligne présentent aux mineurs de données un mélange unique de défis et d'avantages pour la collecte et l'analyse de données . Voici les mauvaises nouvelles: Les formats de données Web peuvent être difficiles à importer et à manipuler dans les applications d'exploration de données. Les systèmes qui servent les pages Web sont souvent mal intégrés aux systèmes de suivi des ventes, ce qui rend difficile l'identification des connexions entre les ...
Données de consommateurs disponibles pour Data Miners - mannequins
Pour vous présenter les types d'informations disponibles auprès des fournisseurs commerciaux, Regardez un exemple détaillé. Le tableau comprend toutes les données collectées sur un consommateur par Axciom, un important fournisseur de données marketing grand public. Ce fournisseur fournit des données marketing sur les consommateurs individuels et les ménages dans lesquels ces consommateurs vivent, comme suit: ...
Gestion des données pour le Big Data - les nuls
Sont-ils vraiment nouveaux ou s'agit-il d'une évolution dans la gestion des données? C'est en fait les deux. Comme pour les autres vagues de gestion des données, les mégadonnées reposent sur l'évolution des pratiques de gestion des données au cours des cinq dernières décennies. Ce qui est nouveau, c'est que, pour la première fois, le coût ...
10 Erreurs communes d'exploration de données (que vous ne ferez pas) - dummies
L'exploration de données est faite par essais et erreurs, et donc, pour les mineurs de données, faire des erreurs est seulement naturel. Les erreurs peuvent être utiles, en d'autres termes, au moins dans certaines conditions. Cependant, toutes les erreurs ne sont pas égales. Certains sont juste mieux évités. La liste suivante propose dix telles erreurs. Si vous les lisez attentivement, ...
L'exploitation des données optimise les profits des clubs d'entrepôt - les nuls
Ont peut-être acheté dans l'un des clubs-entrepôts qui offrent aux membres seulement des achats dans de grands magasins sans fioritures. Les clubs d'entrepôt ont des planchers en béton nu, des étagères fonctionnelles simples et un choix limité de produits et de formats d'emballage. Leurs voies de check-out n'offrent pas de sacs, encore moins de baggers, pour emballer vos achats. Les clubs d'entrep ...
Protection des données pour les Big Data - mannequins
Certains experts estiment que différents types de données nécessitent différentes formes de la protection et que, dans certains cas, dans un environnement en nuage, le cryptage des données peut, en fait, être excessif. Vous pouvez crypter tout. Vous pouvez chiffrer des données, par exemple, lorsque vous les écrivez sur votre propre disque dur, lorsque vous l'envoyez à ...
Caractéristiques communes de NoSQL - mannequins
Les livres et les blogs de noSQL offrent des opinions différentes sur ce qu'est une base de données NoSQL. Quatre fonctions principales de NoSQL, présentées dans la liste suivante, s'appliquent à la plupart des bases de données NoSQL. La liste compare NoSQL au SGBD relationnel traditionnel: Schéma agnostique: Un schéma de base de données est la description de toutes les structures de données et de données possibles dans une base de données relationnelle. ...
Les éléments du jeu de données sont-ils non corrélés? - les nuls
Pour un ensemble de données constitué d'observations prises à différents moments (c'est-à-dire les séries chronologiques), il est important de déterminer si les observations sont corrélées ou non. En effet, de nombreuses techniques de modélisation des données de séries chronologiques reposent sur l'hypothèse que les données ne sont pas corrélées entre elles ...
3 Types d'Apprentissage Automatique - les nuls
L'apprentissage automatique se présente sous différentes formes, en fonction de l'algorithme et de ses objectifs. Vous pouvez diviser les algorithmes d'apprentissage automatique en trois groupes principaux en fonction de leur objectif: Apprentissage supervisé Apprentissage non supervisé Apprentissage de renforcement Apprentissage supervisé L'apprentissage supervisé se produit lorsqu'un algorithme tire des exemples de données et des réponses cibles associées qui peuvent ...
Notions de base des modèles de classification pour les prédictions analytiques
Une fois que vous avez tous les outils nécessaires un modèle prédictif, le plaisir commence. En général, la création d'un modèle d'apprentissage pour les tâches de classification implique les étapes suivantes: Charger les données. Choisissez un classificateur. Entraînez le modèle. Visualisez le modèle. Testez le modèle. Évaluez le modèle. Les deux la régression logistique et ...
En appliquant l'analyse en composantes principales à Predictive Analytics - les nuls
Analyse en composantes principales (ACP) est une technique précieuse largement utilisé dans l'analyse prédictive et la science des données. Il étudie un ensemble de données pour apprendre les variables les plus pertinentes responsables de la plus grande variation dans cet ensemble de données. PCA est principalement utilisé comme une technique de réduction des données. Tout en construisant des modèles prédictifs, vous devrez peut-être réduire ...
10 Collections de ressources de données scientifiques essentielles à utiliser avec Python - des mannequins
Informations disponibles là-bas pour les scientifiques de données en utilisant Python. Cette information vous présente une mine de collections de ressources en sciences de l'information que vous devez vraiment connaître. Obtenir des informations avec Data Science Weekly Data Science Weekly est un bulletin d'information gratuit que vous pouvez vous inscrire pour obtenir ...
8 Meilleures pratiques en préparation de données - les nuls
Logiciels statistiques sont extrêmement puissants de nos jours, mais ils ne peuvent pas données de qualité. Vous trouverez ci-dessous une liste de choses à faire avant de construire des modèles statistiques. Vérifier les formats de données Votre analyse commence toujours par un fichier de données brutes. Les fichiers de données brutes sont de différentes formes et tailles. Mainframe ...
ÉVitant les biais d'échantillonnage et les pièges de fuite dans l'apprentissage automatique - nuls
Examen d'un remède possible au biais d'échantillonnage. Un biais d'échantillonnage peut arriver à vos données avant que l'apprentissage automatique soit mis en action, et cela entraîne une forte variance des estimations suivantes. En outre, vous devriez être au courant des pièges de fuite qui peuvent survenir lorsque certaines informations de ...
Graphiques d'autocorrélation: technique graphique pour les données statistiques - nuls
Un graphique d'autocorrélation montre les propriétés d'un type de données connues sous le nom de séries temporelles. Une série chronologique fait référence à des observations d'une seule variable sur un horizon temporel donné. Par exemple, le prix quotidien de l'action Microsoft au cours de l'année 2013 est une série chronologique. Les données transversales renvoient à des observations sur de nombreuses variables ...
10 Ressources gratuites pour la science des données - les nuls
Une excellente chose à propos de la science des données est que vous n'avez pas besoin dépenser beaucoup d'argent sur les applications logicielles et les données sources afin de commencer à récolter ses bénéfices. Vous pouvez simplement commencer avec vos propres données et commencer à utiliser des applications open source ou des langages de programmation afin de commencer à obtenir des informations précieuses. Même ...
Des bases de K-Means et DBSCAN Clustering Models pour Predictive Analytics - nuls
Apprentissage non supervisé a de nombreux défis pour l'analyse prédictive - y compris ne pas savoir à quoi s'attendre lorsque vous exécutez un algorithme. Chaque algorithme produira des résultats différents; vous ne serez jamais certain si un résultat est meilleur que l'autre - ou même si le résultat est de n'importe quelle valeur. Quand vous savez ce que les résultats devraient ...
Alternative Big Data Solutions - les nuls
En passant par Hadoop, vous pouvez voir d'autres solutions big data à l'horizon. Ces solutions permettent de travailler avec de gros volumes de données en temps réel ou d'utiliser des technologies de base de données alternatives pour le traiter et le traiter. Nous vous présentons ici les frameworks de traitement en temps réel, puis les plateformes MPP (Massively Parallel Processing) et enfin le NoSQL ...
Bases des données statiques et streamées en Predictive Analyics - les données fictives
En analyse prédictive peuvent être identifiées comme: en streaming, statique, ou un mélange des deux. Les données transmises en continu changent continuellement; des exemples incluent le flux constant de mises à jour Facebook, tweets sur Twitter, et les prix des actions en constante évolution alors que le marché est toujours ouvert. Les données diffusées changent continuellement; les données statiques sont autonomes et incluses. Les ...
Principes de base des types et structures de données dans R Programmation pour Predictive Analytics - nuls
Dans R programmation pour l'analyse prédictive, les types de données sont parfois confondus avec les structures de données. Chaque variable dans la mémoire du programme a un type de données. Bien sûr, vous pouvez avoir plusieurs variables dans votre programme et être toujours gérable. Mais cela ne fonctionnera probablement pas si vous avez des centaines (ou des milliers) de variables; ...
10 Façons d'améliorer vos modèles d'apprentissage automatique - mannequins
Maintenant que votre algorithme d'apprentissage automatique est terminé En apprenant des données obtenues en utilisant Python ou R, vous réfléchissez aux résultats de votre test et vous vous demandez si vous pouvez les améliorer ou si vous avez vraiment atteint le meilleur résultat possible.
Améliorer le monde grâce à la science des données - les nuls
Car la science des données implique des méthodes, approches et résultats complexes. Il est facile de perdre de vue le but pour un projet donné - en regardant si étroitement l'écorce des arbres que vous oubliez de trouver votre sortie de la forêt, en d'autres termes. Beaucoup de scientifiques ont perdu beaucoup de temps ...
Bases de R Programming pour Predictive Analytics - les nuls
R est un langage de programmation écrit à l'origine pour les statisticiens analyse, y compris l'analyse prédictive. C'est un logiciel open-source, largement utilisé dans le milieu universitaire pour enseigner des disciplines telles que les statistiques, la bio-informatique et l'économie. Depuis ses humbles débuts, il a depuis été étendu à la modélisation de données, à l'exploration de données et à l'analyse prédictive. R est un langage de programmation très actif.
Principes de base des filtres d'analyse prédictive basés sur le contenu - dummies
(Mots-clés marqués) parmi les éléments similaires et le profil de l'utilisateur pour faire des recommandations. Lorsqu'un utilisateur achète un article ayant des caractéristiques marquées, les articles dont les caractéristiques correspondent à celles de l'article original seront recommandés. Plus les fonctions correspondent, plus la probabilité que l'utilisateur apprécie ...
Principes de base du processus de classification des données Predictive Analytics - Mannequins
Au niveau laiton, données analytiques prédictives La classification comprend deux étapes: la phase d'apprentissage et la phase de prédiction. L'étape d'apprentissage consiste à former le modèle de classification en exécutant un ensemble de données passées dans le classificateur. L'objectif est d'apprendre à votre modèle à extraire et découvrir des relations et des règles cachées - le ...
Sur les bases de données dans l'analyse prédictive - mannequins
Un ensemble de données dans l'analyse prédictive. Par exemple, un ensemble de documents est un ensemble de données dans lequel les éléments de données sont des documents. Un ensemble d'informations sur les utilisateurs de réseaux sociaux (nom, âge, liste d'amis, photos, etc.) est un ensemble de données dans lequel les éléments de données sont des profils ...
Big Data et Electricité - mannequins
Un domaine où les mégadonnées ont eu un impact sur les services d'électricité est le développement de compteurs intelligents. Les compteurs intelligents fournissent une mesure plus précise de la consommation d'énergie en donnant des lectures beaucoup plus fréquentes que les compteurs traditionnels. Un compteur intelligent peut donner plusieurs lectures par jour, pas seulement une fois par mois ou une fois par trimestre. ...
Big Data Analytics Solutions Vendeurs - mannequins
Un certain nombre de fournisseurs sur le marché aujourd'hui répondent aux besoins croissants des solutions Big Data pour votre entreprise. Voici une liste de quelques solutions qui pourraient vous intéresser: IBM adopte une approche d'entreprise pour le Big Data et l'intégration à travers la plate-forme, y compris l'intégration / groupement de ses analyses. Ses produits comprennent un entrepôt ...
Bases des données structurées et non structurées dans l'analyse prédictive - données fictives
Contenues dans des bases de données, documents, e -mails, et d'autres fichiers de données pour l'analyse prédictive peuvent être catégorisés comme des données structurées ou non structurées. Les données structurées sont bien organisées, suivent un ordre cohérent, sont relativement faciles à rechercher et à interroger, et peuvent être facilement accessibles et comprises par une personne ou un programme informatique. Un exemple classique ...
Bases des modèles Uplift Predictive Analytics - nuls
Alors, comment savez-vous que le client que vous avez ciblé à l'aide de l'analyse prédictive N'ai pas acheté quand même? Pour clarifier cette question, vous pouvez la reformuler de deux manières différentes: Comment savez-vous que le client n'aurait pas acheté même si elle n'a pas reçu le contact marketing de votre part? Comment savez-vous que ...
Principes de base des tendances technologiques majeures en analyse prédictive - Les nuls
Techniques d'analyse prédictive traditionnelles ne peuvent que base de données historiques. Vos données, qu'elles soient passées ou reçues, peuvent vous fournir un prédicteur fiable qui peut vous aider à prendre de meilleures décisions pour atteindre vos objectifs commerciaux. L'outil permettant d'atteindre cet objectif est l'analyse prédictive. Comment explorer l'analyse prédictive ...
Big Data et Healthcare Services - les nuls
Santé est un domaine où les mégadonnées ont le potentiel d'apporter des améliorations spectaculaires au qualité de vie. La disponibilité croissante de quantités massives de données et l'augmentation rapide de la puissance des ordinateurs pourraient permettre aux chercheurs de faire des percées, telles que: Prévoir les flambées de maladies Comprendre mieux l'efficacité et ...
Big Data et Enseignement supérieur - les nuls
Big Data apporte des changements spectaculaires dans le domaine de l'éducation. Un domaine qui s'est révélé particulièrement prometteur est celui des programmes d'apprentissage informatisés, qui fournissent une rétroaction instantanée aux éducateurs. Les données recueillies à partir de ces programmes peuvent fournir des informations clés pour identifier les principaux défis: Les étudiants qui ont besoin d'aide supplémentaire Les étudiants qui sont prêts pour du matériel plus avancé ...
Bénéfices et complexités de la visualisation comme outil d'analyse prédictive - mannequins
Napoléon Bonaparte dit, "Une bonne esquisse vaut mieux qu'un long discours. "Dans l'analyse prédictive, la visualisation de données présente des résultats analytiques comme une image qui peut être facilement utilisée pour construire des récits réalistes et exploitables de futurs possibles. C'est parce que le cerveau humain trouve des images plus faciles à digérer que du texte ou des chiffres. Des récits basés sur l'analyse ...
Big Data et Finance - les nuls
Un secteur de la finance qui a été considérablement affecté par le Big Data: les activités de trading des banques et d'autres institutions financières. Un exemple est le trading à haute fréquence (HFT), un mode de négociation relativement nouveau qui dépend de la capacité à exécuter des volumes massifs de transactions dans des intervalles de temps extrêmement courts. Les traders HFT font ...
Big Data et moteurs de recherche - nuls
Le big data a permis le développement de moteurs de recherche en ligne performants. Un moteur de recherche trouvant des pages Web basées sur des termes de recherche nécessite des algorithmes sophistiqués et la capacité de traiter un nombre stupéfiant de requêtes. Voici quatre des moteurs de recherche les plus utilisés: Google Microsoft Bing Yahoo! Demander L'utilisation de Google ...
Big Data et médias sociaux - les nuls
Médias sociaux ne seraient pas possibles sans les big data. Les sites de médias sociaux permettent aux gens de partager des photos, des vidéos, des données personnelles, des commentaires, etc. Voici quelques-uns des meilleurs exemples de sites Web de médias sociaux: Facebook Twitter LinkedIn Instagram Facebook a été créé en 2004 par des étudiants de Harvard. Il a depuis grandi dans le plus grand site de médias sociaux ...
Le choix des éditeurs
Tableaux et pointeurs en C ++ - le nom du tableau des mannequins
Est un pointeur sur le tableau lui-même. Le tableau est une séquence de variables stockée en mémoire. Le nom du tableau pointe vers le premier élément. C'est une question intéressante sur les pointeurs: Pouvez-vous avoir un en-tête de fonction, comme la ligne suivante, et juste utiliser sizeof pour déterminer comment ...
Boost Bibliothèques et C ++ - mannequins
De nombreux développeurs utilisent les bibliothèques Boost car elles fournissent un code de haute qualité une partie de Boost est en train d'être normalisée pour être incluse dans la bibliothèque standard. L'une des meilleures choses à propos de Boost est que la bibliothèque elle-même est gratuite. Le site Web de Boost tient à faire savoir aux développeurs qu'ils ne ...
Casser les programmes Mis à part C ++ - les mannequins
Le programmeur peut casser un seul programme en fichiers sources distincts généralement appelés modules. Ces modules sont compilés séparément dans le code machine par le compilateur C ++, puis combinés au cours du processus de génération pour générer un seul programme. Ces modules sont également connus par les geeks du compilateur en tant qu'unités de traduction C ++. Le processus de combinaison ...
Le choix des éditeurs
Comment régler les paramètres via l'affichage d'informations sur votre Nikon D5200 - mannequins
L'information l'affichage ne sert pas uniquement à vérifier les paramètres de prise de vue actuels; Cela vous donne également un accès rapide à certains des paramètres les plus critiques. La touche de cette fonction est le bouton Information Edit, situé à l'arrière de l'appareil photo, à droite du viseur. Voici comment cela fonctionne: Afficher les informations ...
Met en surbrillance le mode d'affichage sur votre Nikon D7100 - mannequins
En mode d'affichage hautes lumières sur votre Nikon D7100 pense que l'appareil photo peut être surexposé clignoter dans le moniteur de l'appareil photo. L'un des problèmes de photo les plus difficiles à corriger dans un programme de retouche photo est connu sous le nom de surbrillance dans certains cercles et de surbrillance dans d'autres. Les deux termes signifient que les zones les plus claires de ...
Comment régler les paramètres via la bande de contrôle Nikon D3300 - les tétines
Présentes en bas à gauche Au coin du Nikon D3300, le bouton i active une bande de contrôle qui vous donne un accès rapide à certains paramètres de prise de vue critiques. Voici comment utiliser la bande de contrôle pour la photographie dans le viseur: Affichez l'écran d'informations. Vous pouvez le faire en appuyant sur le bouton Info. Appuyez sur le bouton i. Le haut ...
Le choix des éditeurs
Comment imprimer vos diapositives et notes Keynote - Les tétines
Lorsque vous créez une présentation dans Snow Leopard Application Keynote, vous ne pouvez pas toujours vouloir imprimer des documents. Cependant, si vous présentez un long diaporama avec beaucoup d'informations que vous aimeriez que votre public se souvienne, rien ne vaut les documents qui incluent des images réduites de vos diapositives (et, facultativement, les notes de votre présentateur). Vous pouvez ...
Comment réorganiser ou supprimer les signets - les mannequins
Safari enregistre vos signets et vos dossiers de signets dans l'ordre dans lequel vous les créez, en les ajoutant au bas d'une liste toujours croissante. Si vous continuez à ajouter des marque-pages au menu Signets sans les placer dans des dossiers, vous pouvez constater que vous avez un nombre de signets gazillion indiqué bon gré mal gré et que vous ne vous en souvenez plus ...
Pour ouvrir et utiliser l'iDisk de Snow Leopard - les mannequins
Avec un compte MobileMe actif, iDisk est disponible et vous fournit un espace de stockage supplémentaire. Pour connaître l'espace de stockage utilisé et pour configurer l'accès à votre dossier Public, ouvrez les Préférences Système, cliquez sur l'icône MobileMe, puis sur le bouton iDisk pour afficher les paramètres. Vos paramètres iDisk sont disponibles dans les Préférences Système. Le ...
