個人財務

ケースオーダー - ダミー

データマイナーは、データを表示するために組織をより明確にするためにケースを並べ替える（行の順序を変更する）輸出する。または、ソートする機能的な理由があるかもしれません。たとえば、一部のアプリケーションでは、マージする前にデータをソートする必要があります（異なるデータソースの列を結合する）。ソートの手順は、アプリケーションごとに大きく異なります。 ...

ダミー

ストリーム内のオブジェクトをカウントすることを学ぶことで、通常のイベントと異常なイベントをランク付けします。このアルゴリズムは、ハッシュ関数と近似スケッチを活用します。これは、複製されたオブジェクトをフィルタリングし、データストリームに現れた別個の要素を数えた後に行われます。このテクニックを使用して、問題を解決します。

消費者データ以外のデータ - ダミー

必要なデータはすべて人に関するものではありません。おそらく、あなたは企業や非営利団体にもっと興味を持っているでしょう。たぶん、雷雨、パイナップル、または橋に興味があるかもしれません。問題ない。商業的な情報源は、これらのすべてのもののデータを提供することができます。あなたが支払うことを検討するのに十分な価値があるデータが利用可能な場合は...

NoSQLのデータ - NoSQLのダミーの

列ストアは、従来のリレーショナルDBMSに初めて登場したときと似ています。行と列の概念はまだそこにあります。また、データベースにデータをロードする前に列ファミリを定義します。つまり、データの構造を事前に知っておく必要があります。ただし、列ストアは、リレーショナルデータベースとは異なる方法でデータを整理します。代わりに...

データ集計 - ダミー

データの集計、合計の検索、平均の計算などの記述方法はおそらく新しいものではありません。サマリーがレポートではなく新しいデータの形で必要な場合、プロセスは集約と呼ばれます。集計されたデータは、追加の計算の基礎となり、他のデータセットと統合され、他の方法で使用されます。

グループ内のソーシャルネットワークのクラスタリング - ダミー

人々はコミュニティを形成する傾向があります - アイデアや感想のような。これらのクラスターを研究することによって、特定の行動をグループ全体に帰属させることはより簡単になります（行動を個人に帰することは危険で信頼性が低いものです）。クラスタの研究の背後にあるアイデアは、接続すれば...

データマイニングテストオンライン - ダミー

オンライン環境では、データ収集と分析のための課題と利点。悪いニュースは次のとおりです。Webデータ形式は、データマイニングアプリケーションでインポートおよび操作するのが難しい場合があります。 Webページを提供するシステムは、販売追跡システムと統合されていないことが多いため、接続を識別することが難しい...

データマイナーに利用可能な消費者データ - ダミー

詳細な例を見てください。この表には、消費者マーケティングデータの大手ベンダーであるAxciomが収集したすべてのデータが含まれています。このベンダーは、個々の消費者およびその消費者が住んでいる世帯に関するマーケティングデータを以下のように提供しています：...

ビッグデータの管理 - ダミー

は本当に新しいデータか、それともデータ管理の進化ですか？それは実際には両方です。データ管理における他の波と同様に、過去50年間にわたり、データ管理の進化に加えて、大きなデータが構築されています。新しいことは、初めてのことです。コストは...

10個の一般的なデータマイニング間違い - ダミー

データマイニングは試行錯誤によって行われるため、データマイニング担当者にとってミスを犯すのは当然のことです。間違いは、少なくとも特定の条件の下では、貴重なものになる可能性があります。しかし、すべてのミスが同じになるわけではありません。いくつかは、より良い回避されます。次のリストには、このような間違いが10件あります。慎重に読むと...

データ倉庫の利益を最大化する鉱業 - ダミー

おそらくあなたは倉庫のクラブ、大規模なノンフリル店で会員限定のショッピングを提供しています。倉庫のクラブには、裸のコンクリートの床、平らな機能的な棚があり、限られた製品とパッケージサイズの選択肢があります。彼らのチェックアウトレーンは、あなたの購入を詰めるためのバッグを提供していません。倉庫のクラブが設定されています。

ビッグデータダミーのデータ保護オプション

一部のビッグデータ専門家は、クラウド環境では、実際にはデータ暗号化が過度のものになる可能性があります。すべてを暗号化できます。たとえば、自分のハードドライブに書き込んだときなどに、データを暗号化することができます。

電子商取引セールスファネルのAARRR - ダミー

Web解析、テストの戦術、セグメンテーションとターゲティングの取り組みをどのように使い始めることができますか？まず、販売ファンネルの各レイヤーの基本的な構造と機能を理解する必要があります。論理的かつ体系的なものに合わせて...

NoSQLの一般的な特徴 - ダミー

NoSQLの書籍とブログは、NoSQLデータベースとは異なる意見を提供します。次のリストに示すNoSQLの4つのコア機能が、ほとんどのNoSQLデータベースに適用されます。このリストは、NoSQLと従来のリレーショナルDBMSを比較しています。スキーマに依存しない：データベーススキーマは、リレーショナルデータベース内のすべての可能なデータとデータ構造の説明です。 ...

は、無相関データセットの要素ですか？ - 異なる時点（すなわち、時系列データ）で得られた観測データからなるデータセットのダミー

では、観測値が相互に関連しているかどうかを判断することが重要です。これは、時系列データをモデル化するための多くの手法は、データが相互に無相関であるという前提に基づいているためです...

3種類の機械学習 - ダミー

機械学習は、アルゴリズムとその目的に応じてさまざまな種類があります。教師付き学習教師なし学習強化学習教師付き学習教師なし学習は、アルゴリズムが数値データから成り立つ例データと関連する目標応答から学習するときに発生します。

分析予測の分類モデルの基礎 - ダミー

作成を開始するために必要なすべてのツールとデータ予測モデル、楽しみが始まります。一般に、分類タスクの学習モデルを作成するには、以下の手順が必要です。データを読み込みます。クラシファイアを選択します。モデルを訓練する。モデルを視覚化する。モデルをテストします。モデルを評価する。ロジスティック回帰と...

Pythonで使用する10個の必須データサイエンスリソースコレクション - ダミー

データ科学者がPythonを使用して利用できる情報この情報は、あなたが本当に知る必要のある豊富なデータサイエンスリソースコレクションを紹介します。データサイエンスウィークリーの洞察力データサイエンスウィークリーは、あなたがサインアップして入手するための無料のニュースレターです。

データ準備のベストプラクティス - ダミー

データサイエンスの無料リソース - ダミー

データサイエンスの優れた点の1つは、ソフトウェアアプリケーションとソースデータに多くの費用を費やして、そのメリットを享受し始めます。貴重な洞察を得るためには、独自のデータから始め、オープンソースのアプリケーションやプログラミング言語を使い始めることができます。データ科学に関する優れた点の1つは、利益を上げるためにソフトウェアアプリケーションとソースデータに多額の費用を費やす必要がないことです。

予測分析のためのK-MeansとDBSCANクラスタリングモデルの基礎 - ダミー

予測分析には多くの課題があります。アルゴリズムの実行時に何を期待しているかはわかりません。各アルゴリズムは異なる結果を生成します。ある結果が他の結果より優れているかどうか、あるいは結果が何らかの価値を持っているかどうかは決して確かではありません。結果が何であるかを知っているとき...

代替ビッグデータソリューション - ダミー

Hadoopを見て、これらのソリューションにより、大規模なデータをリアルタイムで処理したり、代替のデータベース技術を使用して処理したり処理したりすることが可能になります。ここでは、リアルタイム処理フレームワーク、次に超並列処理（MPP）プラットフォーム、そして最後にNoSQLについて紹介します。

マシン学習モデルを改善する10の方法 - ダミー

は機械学習アルゴリズムが終了したのでPythonやRを使って得られたデータから学習することで、テストセットの結果を熟考し、改善できるかどうか、あるいは可能な限り最良の結果に到達したかどうかを疑問に思っています。

データ科学で世界を改善する - ダミー

データ科学は複雑な方法、アプローチ、所与のプロジェクトの目標を容易に見失うことがあります。つまり、森林からあなたの道を見つけることを忘れている木の樹皮を非常によく見ます。多くのデータ科学者が膨大な時間を費やしています...

コンテンツベース予測分析フィルタの基本 - ダミー

コンテンツベースの予測分析レコメンダシステムは主に機能と一致します（タグ付きキーワード）とユーザのプロファイルとを比較して推奨する。ユーザーが機能をタグ付けしたアイテムを購入すると、元のアイテムのものと一致する機能を持つアイテムが推奨されます。より多くのフィーチャが一致するほど、ユーザーが好きな確率は高くなります。

予測分析データ分類プロセスの基本 - 真鍮タックレベル、予測解析データのダミー

分類は、学習段階と予測段階という2つの段階で構成されています。学習段階は、分類器を通して過去の指定されたデータセットを実行することによって分類モデルを訓練することを必要とする。目標は、隠された関係とルールを抽出して発見するためにモデルを教えることです。...

Predictive Analysisのデータクラスタの基礎

データセット（またはデータ収集）は、予測分析において。たとえば、一連のドキュメントは、データアイテムがドキュメントであるデータセットです。ソーシャルネットワークユーザの情報（名前、年齢、友人リスト、写真など）のセットは、データ項目がソーシャルネットワークのプロファイルであるデータセットです。

ビッグデータ分析ソリューションベンダー - ダミー

市場の多数のベンダーが、あなたのビジネスのために。興味深いいくつかのソリューションの一覧を示します。IBMは、大規模なデータに対するエンタープライズアプローチを採用しており、アナリティクスの組み込み/バンドルを含むプラットフォーム全体の統合を図っています。その製品には倉庫が含まれています...

予測分析における構造化データおよび非構造化データの基礎 - データベース、文書、Eに含まれるデータ

Uplift Predictive Analyticsモデルの基本 - ダミー

予測分析を使用してターゲットを絞った顧客が、とにかく買ったの？この質問を明確にするには、いくつかの方法でそれを書き直すことができます。マーケティング担当者があなたから連絡を受けていなくても、顧客が購入していないことをどのように知っていますか？どのようにそのことを知っていますか？

予測分析の主な技術動向の基礎 - ダミー

従来の予測分析技術は、過去のデータに基づいて過去と未来の両方のデータは、ビジネス目標を達成するためのより良い意思決定を支援する信頼性の高い予測子を提供します。その目標を達成するためのツールは、予測分析です。予測分析を探る方法...

ビッグデータ&ヘルスケアサービス - ダミー

ヘルスケアは、大きなデータが生活の質。膨大な量のデータが利用できるようになり、コンピュータのパワーが急速に増加すると、研究者は次のような画期的な進歩を遂げることができます：疾病の発生の予測効果と側面のより良い理解を得る...

ビッグデータと高等教育 - ダミー

ビッグデータは教育分野において劇的な変化をもたらしている。特定の約束を示している1つの領域は、コンピュータ化された学習プログラムであり、教育者に即座のフィードバックを提供します。これらのプログラムから集められたデータは、重要な課題を特定するための重要な情報を提供することができます：特別な助けが必要な学生より高度な教材の準備ができている生徒...

ビッグデータとファイナンス - ダミー

ビッグデータによって劇的に影響を受けた金融業界の1つの分野はトレーディング活動銀行やその他の金融機関の例としては、非常に短い時間間隔で大量の取引を実行する能力に依存する、比較的新しい取引モードである高頻度取引（HFT）が挙げられる。 HFTのトレーダーは...

ビッグデータと検索エンジン - ダミー

ビッグデータによって、高度に機能するオンライン検索エンジンの開発が可能になりました。検索用語に基づいてウェブページを見つける検索エンジンは、洗練されたアルゴリズムと驚異的な数の要求を処理する能力を必要とする。最も広く使用されている4つの検索エンジンは次のとおりです。Google Microsoft Bing Yahoo! Googleの利用を尋ねる

大きなデータとソーシャルメディア - ダミー

大きなデータなしではソーシャルメディアは不可能です。ソーシャルメディアのウェブサイトでは、写真、ビデオ、個人データ、解説などを共有できます。ソーシャルメディアのウェブサイトの最も良い例は、次のとおりです。Facebook Twitter LinkedIn Instagram Facebookは、ハーバード大学生によって2004年に作成されました。それ以来、最大のソーシャルメディアサイトに成長してきました。

オープン・データ・ダミーのための驚異的なリソース

オープン・データは、知的財産のアイデアを理解しています。この傾向は過去10年間で絶大な人気を博しています。公開データとは、公に利用可能にされ、使用、再利用、構築、他人との共有が許可されているデータです。 ...

ヘルスケア業界におけるビッグデータストリーミング - ダミー

ビッグデータは、医療業界にとって非常に重要です遺伝的研究から高度な医学的イメージング、ケアの質の向上に関する研究まで、あらゆる分野でのその使用。これらの分野のそれぞれで大きなデータ分析を行うことは、研究を進める上で重要ですが、大きな利点はこの情報を臨床医学に適用することです。 ...

ビッグデータと保険 - ダミー

大量のデータを収集して処理する能力がなければ、 。保険会社は、保険契約者に適切な保険料を決定するために、保険契約者が直面するリスクを分析し、実際にこれらのリスクが実際に現実に現れる可能性を判断できる必要があります。保険業界は、相当量のデータを収集し処理する能力がなければ生き残ることができませんでした。

エネルギー産業におけるビッグデータストリーミング - ダミー

エネルギー消費の削減、新たな再生可能エネルギー源の発見、エネルギー効率の向上は、環境を保護し、経済成長を維持するための重要なデータ目標です。大量のデータがリアルタイムで監視および分析され、これらの目標を達成するのに役立ちます。大規模な多くの組織ではさまざまな方法を使用しています...