個人財務

トレーニング、検証、テスト - ダミー

あなたの機械学習アルゴリズムがこれまでに学んだことのないデータのテスト。しかし、新鮮なデータを待つことは、時間とコストの面で必ずしも実現可能ではありません。最初の簡単な方法として、データをトレーニングセットとテストセットにランダムに分けることができます。共通の分割は...

最も重要なデータマイニングスキルダミー

データマイナーの発見は意志決定者がそれらに行動する。データ・マイナーとしての影響は、あなたが共有しなければならない情報の真実性と関連性について、クライアント、エグゼクティブ、政府官僚といった誰かを説得する能力と同じくらいの大きさです。 ...

機械学習のためのKnimeおよびRapidMinerで視覚化する人物

人間は抽象的なデータを視覚化するにはひどい時があります。時には機械学習の出力が極端に抽象的になります。グラフィック出力ツールを使用すると、データが実際にどのように表示されるかを視覚化できます。 KnimeとRapidMinerは、高品質のグラフィックスを簡単に作成できるようにすることで、優れた作業を実現します。人間は抽象的なデータを視覚化するにはひどい時があり、時には機械学習の出力が非常に抽象的になることもあります。

データサイエンスのためのPythonエコシステムの使用

データサイエンスタスクを実行するためにライブラリをロードする必要がありますPythonで。ここでは、データサイエンスに使用できるライブラリの概要を示します。これらのライブラリは、データ科学者に複数の機能を実行することができます。 SciPyを使用した科学ツールへのアクセスSciPyスタックには、ダウンロード可能な他のライブラリが多数含まれています。

空間の統計を使用して空間ダミーの環境変動を予測する

変数は位置に依存します：地理空間位置の変化に伴い変化します。空間統計を使用して環境変数をモデル化する目的は、正確な空間予測を可能にして、それらの予測を使用して環境に関連する問題を解決できるようにすることです。空間統計は、自然資源モデリングとは区別されます。なぜなら、それは...に焦点を当てているからです。

ビジュアリゼーション技法を使用してデータサイエンスの洞察 - ダミー

世界の情報と洞察力はすべてそれが伝えられなければ役に立たない。データ科学者が自分の発見を他者に明確に伝えることができない場合、潜在的に貴重なデータの洞察は未解決のままである可​​能性があります。データ視覚化デザインの明確で具体的なベストプラクティスに従えば、高度にコミュニケーションするビジュアライゼーションを開発するのに役立ちます。

Webベースの視覚化ツール - ダミー

これらの2つのデータ視覚化ツールは、これらのツールは、他の多くのツールよりも洗練されていますが、その洗練されたものは、よりカスタマイズ可能で適応性の高い出力をもたらします。ちょっとした袖を織るウェブベースの解析とビジュアライゼーションの環境、すなわち織物は、Georges博士の工夫です...

Hadoopは何ですか？ - ダミー

Hadoopは、Apache Software Foundationによって開発されたオープンソースのデータ処理ツールです。 Hadoopは現在、大規模なコンピューティングをより手頃で柔軟性に富むように設計されているため、膨大な量のデータやさまざまなデータを処理するためのプログラムです。 Hadoopが登場したことで、大量データ処理が導入されました。

ビジネス中心のデータ科学は何ですか？データ・サイエンスは、ビジネス・インテリジェンスと同じ目的を果たします。生のデータを、ビジネスリーダーやマネージャーがデータに基づいた意思決定を行うために使用できるビジネス・インサイトに変換することです。

世界の政府からのデータ - ダミー

米国はデータを共有する多くの政府の唯一のものです一般に公開しています。各国のデータと同じ範囲または種類のデータを見つけることはできませんが、ほとんどの国ではデータを共有することができます。また、国際的なデータ資源を提供するいくつかの政府間および非営利組織も存在する。 OFFSTATS。 ...

予測分析のためのビジュアリゼーションの重要性 - ダミー

スプレッドシートの行の読み取り、ページとレポートのページのスキャン、予測モデルによって生成された分析結果の積み重ねは、手間がかかり、時間がかかり、退屈に直面することがあります。同じデータを表すいくつかのグラフを見ると、同じ意味を与えながらより速く簡単になります。グラフは、より多くの情報をもたらすことができます。

予測モデルの分析結果 - ダミー

を視覚化することはしばしば、重要な人に分析を提供します。ビジュアライゼーション手法を使用して、モデルの結果をステークホルダーに報告するいくつかの方法があります。データ内の隠れたグループを可視化するデータクラスタリングは、関連するアイテムの隠れたグループを発見するプロセスです。

ビッグデータ：ボリューム、ベロシティ、バラエティーダミー

ビッグデータを定義する> 適切なスピードで、適切なタイミングで膨大な量の異種データを管理、管理、操作することができます。ボリューム：データの量Velocity：データの処理速度バラエティ：さまざまな種類のデータ...

Pythonのデータ科学 - ダミー

のグラフデータで作業するほとんどのデータ科学者はグラフデータある時点で。 Pythonはその機能を提供します。 1つのWebページがハイパーリンクを介して別のWebページにどのように接続されているかなど、他のデータポイントに接続されているデータポイントを想像してみてください。これらのデータ点の各々はノードである。ノードは、互いに接続します。

他の数学構造との差別化アルゴリズム - ダミー

あなたがほとんどの人のような場合、それは数学の構造になると誰も正確に言葉を使用する方法を知っているように見えないので、頭です。それは、人々が意図的に物事を難しくしようとしているかのようです！結局のところ、方程式とは何ですか、なぜアルゴリズムと異なるのですか？ ...

ドキュメントデータベースとNoSQL - ダミー

ドキュメントデータベースは、集約データベースと呼ばれることがあります。単一の論理ユニット - 集合体。 ...

アルゴリズムの複雑さ - ダミー

あなたはアルゴリズムが複雑であることを既に知っています。しかし、複雑なものほど、実行に時間がかかりますので、アルゴリズムの複雑さを知る必要があります。次の表は、実行時間順に（最速から最速に）複雑さのさまざまなレベルを理解するのに役立ちます。複雑さの説明複雑さが一定であることO（1）...

米国連邦政府からの出典 - ダミー

米国政府には100以上の統計機関、代理店政府の一部の使用のためにデータを収集し分析することを主な目的としています。その結果、プロフェッショナルに収集、管理、分析された膨大なリソースが得られます。その多くは利用可能です。経済分析局

米国の州および地方政府からのデータ - ダミー

州および地方自治体から必要なデータを検索する非常に挑戦的なことがあります。州によっては、他の州よりもデータを共有することに興味がある州もあります。すべての州や地方自治体がオープンなデータポータルを持っているとか、地方政府に誰かが必要なものを見つけるのを助けることを期待することはできません。

Bloom Filtersに追加された要素 - ダミー

一般に、固定サイズのアルゴリズム（最近開発されたバージョンフィルタのサイズを変更できます）。フィルタに新しい要素を追加し、すでに存在するときにそれらを検索することによってそれらを操作します。

文書NoSQLデータベースの特徴 - ダミー

文書NoSQLデータベースは柔軟でスキーマに依存しないため、データベースが文書の構造を前もって知る必要はありません。 Document NoSQLデータベースは、これらの重要な機能をサポートしています。フィーチャエリアCouchbase Microsoft DocumentDB MarkLogic Server MongoDB ACIDまたはBASE BASE、クライアントドライバ一貫性選択ACID、完全直列化可能...

データウェアハウジングの簡単な歴史 - ダミー

多くの人々は、データウェアハウジングの基本原則を最初に聞くと、特にある場所から別の場所にデータをコピーすることは、「それは意味をなさない！なぜデータのコピーや移動に時間を費やし、別のデータベースに保存するのですか？なぜ、元の場所から直接取得するだけではないのですか？

データウェアハウス用の追加EIIサービス - ダミー

仮想データウェアハウス環境には、集中化された環境これらの真のミドルウェア・サービスは、抽出や変換などの従来のデータ・ウェアハウス・ミドルウェアを補完します。統一されたメタデータ・サービス：ユーザーは、その場所と詳細を知らなくても環境コンテンツの単一の論理ビューを参照できます。

ビッグ・データ・インフラストラクチャの基礎 - ダミー

ビッグ・データはすべて高速、大量、物理的インフラストラクチャは文字通り実装を「作り直す」ことになるでしょう。ほとんどのビッグデータ実装は高可用性を必要とするため、ネットワーク、サーバー、および物理ストレージは復元性と冗長性を備えている必要があります。弾力性と冗長性は相互に関連しています。インフラストラクチャまたはシステム...

アプローチデータウェアハウジング製品ベンダー - ダミー

トレードショーで使用する同じスマートショッピングガイドラインは、データウェアハウジング製品ベンダーを扱う：あなたの宿題をしてください。たくさんの質問をする。懐疑的である。製品を購入する前に時間をかけてください。

大きなデータとMapReduceの起源 - ダミー

MapReduceはますます大きなデータに役立つようになっています。 2000年代の初めに、Googleの一部のエンジニアは未来を調査し、ウェブクロール、クエリ頻度などの現在のアプリケーションのソリューションが既存のほとんどの要件に適していたにもかかわらず、予想された複雑さには不十分であったWeb ...

ビッグデータアプリケーション - ダミー

カスタムアプリケーションとサードパーティアプリケーションは、大きなデータソースを共有して調べる別の方法を提供します。参照アーキテクチャのすべてのレイヤーはそれ自体が重要ですが、このレイヤーは革新性と創造性の大部分が明白である場所です。これらのアプリケーションは、横断しているため、一般的な問題に対処しています。

ビッグデータ仮想化の基礎 - ダミー

仮想化は、物理的な配信環境からリソースとサービスを分離するため、単一の物理システム内に多数の仮想システムを作成することができます。企業が仮想化を実装した主な理由の1つは、多様なワークロードの処理のパフォーマンスと効率を向上させることです。 ...

ビッグデータ分析とデータウェアハウス - ダミー

あなたはデータウェアハウス大規模なデータ環境が一緒になります。大きなデータとデータウェアハウスを連携させるハイブリッド環境を構築する必要があります。まず、今日設計されたデータウェアハウスが変わらないことを認識することが重要です。

ビッグデータとポリグルートの持続性 - ダミー

多言語という用語は、ビッグデータのために借用され、いくつかのコアデータベーステクノロジを使用します。これは、実装計画の最も可能性の高い結果です。 Polyglotの公式の定義は&ldquoです。いくつかの言語を話す人や書く人。 ” 1つの永続性を選択することは難しいでしょう...

ビッグデータクラウド展開モデル - ダミー

プライベートクラウド。クラウドコンピューティングは、アプリケーション、コンピューティング、ストレージ、ネットワーキング、開発、およびデプロイメントプラットフォーム、およびビジネスプロセスを含む一連の共有コンピューティングリソースを提供する方法です。クラウドコンピューティングは、従来のサイロ化されたコンピューティング資産を共有化します...

ビジネス分析（OLAP） - ダミー

ビジネス分析は、多次元的な方法でデータを視覚化するための用語です。クエリおよびレポートデータは、通常、2次元データの行の後の行に表示されます。最初の次元はデータ列の見出しです。 2番目の次元は、それらの列見出しの下にリストされた実際のデータです。ビジネス分析はユーザーを許可します。

ビッグデータクラウドプロバイダー - ダミー

クラウドプロバイダーはすべての形状とサイズで提供され、いくつかは世帯名であり、最近は別の名前が出ています。大きなデータに使用できるIaaSサービスを提供するクラウドプロバイダーにはAmazonがあります。 AT&T、GoGrid、Joyent、Rackspace、IBM、Verizon / Terremarkなど、 AmazonのPublic Elastic Compute Cloud ...

データマートまたはデータウェアハウス？ - ダミー

データマートのアイデアは、ブログやコンピュータ業界のプレスで読むことができますが、会議やセミナーで何が聞こえるかもしれないにもかかわらず、革新的ではありません。データマートは単純にスケールダウンされたデータウェアハウスです。それだけです。ベンダーはデータマートを定義するために最善を尽くしています...

データウェアハウスを分類する - ダミー

データウェアハウスが独自のニーズに合っていることを確認する必要がありますが、その環境と構造の複雑さを判断します。 1つの良い設定は、データウェアハウスの計画に3層分類を使用することです。

データウェアハウスが提供するデータマート - ダミー

多くのデータウェアハウジング専門家は、真のデータマートは「小売店」、およびデータウェアハウスは、この図に示すように、その内容を提供します。この図に示すような環境では、データソース、データウェアハウス、データマート、ユーザーがこのように対話します。データソースは、次のように動作します。

特性 - ダミー

の特徴は、ツールの新しいセットが引き続き利用可能であっても大規模なデータフレームワークをより効果的に管理して分析すると、必要なものを手に入れることができない場合があります。さらに、さまざまなテクノロジが、可用性、スケーラビリティ、高性能などの大規模なデータ分析と要件をサポートできます。これらのうちのいくつか...

データウェアハウスのためのデータマイニング - ダミー

データウェアハウスのためのデータマイニングは、ビジネス・インテリジェンス。この統合の欠如は、次の2つの理由で発生します。ビジネスユーザーは、データマイニングの統計基盤に必要な知識を持っていません。主流のビジネスインテリジェンスベンダーは堅牢なデータマイニングツールを提供しておらず、データマイニングベンダーは提供していません...

データ・ウェアハウス・アプライアンス - ベル・ボトム・ジーンズのようなダミー

、ハードウェア・アシスト・データベースはカムバック・トレイルにあります。 Microsoft、Oracle、およびNetezzaは世界中のデータベースセミナーで激怒しています。 1980年代半ばから後半にかけて、Britton LeeとTeradata（最終的に合併した）ベンダーはすべて激怒しました。彼らは、データベース処理を最適化した専用のマシン、つまり最初のマシンを提供しました。

ダッシュボードとスコアカードの原則 - ダミー

データウェアハウスのダッシュボードとスコアカード機能の基本原理は、多くのものが、私はあまりにも難しい仕事をしないでください。 "ビジネスインテリジェンス製品に組み込まれているすべての人的要因やユーザビリティの研究にもかかわらず、あなたが提供するトレーニングの数にかかわらず、ベンダーの最善の努力にもかかわらず...