個人財務

ビルディングインフォメーションモデリングの基礎を置く - ダミー

ビジネスフィットとBIMの準備をしたい、基本的な権利を得ることはすべて準備の段階にあります。 BIMを使用すると、新しいプロセスとワークフローを作成し、プロジェクトで共同作業することができます。 BIMは、コ​​ンセプトステージ、建設、そしてその後のプロジェクト全体のタイムラインで役立ちます。

あなたのビッグデータを一緒に置く - ダミー

あなたのすべてのデータをまとめてどうやって知っていますか？大規模なデータプロジェクトでは、構造化データと非構造化データで何をしたいのかによって、なぜ1つのテクノロジを別のテクノロジよりも選択できるのかが示されます。また、このデータを格納するインバウンドデータ構造を理解する必要があるかどうかを判断します。

CRISP-DMプロセスフェーズ6：展開ダミー

展開は、鉱業は成果を上げる。データマイニングのための業界標準標準プロセス（CRISP-DM）プロセスのこの最終段階では、実際にそれらのデータを使用しないと、あなたの発見がどれほど素晴らしいか、モデルがデータにどの程度完全に適合するかは関係ありませんあなたがビジネスを行う方法を改善するためのもの。デプロイメント...

CRISP-DMプロセスフェーズ3：データ準備 - ダミー

データマイナーデータマイニング（CRISP-DM）プロセスモデルの3つ目の段階：データ準備に費やしています。データマイニングに使用されるほとんどのデータは、もともとは収集され、他の目的のために保存されていました。データ準備フェーズは次のとおりです。

CRISP-DMプロセスフェーズ4：モデリング - ダミー

モデリングは、 （CRISP-DM）プロセスモデルの中で最も多くのデータマイナーが最も好きなプロセスモデルです。あなたのデータはすでに良い形になっています。そして、あなたはあなたのデータ内の有用なパターンを検索することができます。モデリングフェーズには4つのタスクが含まれます。モデリングはモデル化技法の選択テストの設計建物モデルの評価...

第1段階：ビジネス理解 - ダミー

十字架 - データマイニングのための業界標準プロセス（CRISP-DM）は、データマイニングの主要なプロセスフレームワークです。データマイニングプロジェクトの第1段階では、データやツールにアプローチする前に、達成することを定義し、この目標を達成する理由を定義します。ビジネス理解フェーズには4つのタスクが含まれます（プライマリ...

正しいビッグデータの組織構造を置く - ダミー

は、通常、企業がビッグデータへの旅を始める大規模なデータがビジネス戦略の定義と影響に重要な役割を果たすかどうかを確認するために組織的な実験を開始することで、しかし、大規模データが情報管理環境の一部として戦略的役割を果たすことが明らかになった後は、確実に確認する必要があります。

第2フェーズ2のCRISP-DMプロセスモデル：データ理解 - ダミー

データマイニング（CRISP-DM）プロセスモデルのクロスインダストリスタンダードプロセスの第2フェーズでは、データを入手し、ニーズに合っているかどうかを検証します。ビジネスの理解に戻って計画を修正する原因となる問題を特定することができます。

NoSQLで時間を短縮する - ダミー

Time to valueはITプロジェクトを開始するのに必要な時間ですビジネス上の利益を実現することができます。これは、コスト削減や新しいビジネスの取引能力、より優れた顧客サービスや製品の提供といった無形のメリットの具体的なメリットです。 Key-Valueストアは、最も単純なNoSQLデータベースです。

自分のデータダミーを研究する

あなたはデータマイナーであり、あなたも主要な研究者です。科学的に聞こえるよね？生の（基本的で未処理の）データから始め、それを分析して世界の知識に新しいものを加えるため、あなたの研究は主なものです。おそらく、あなたの仕事にいくつかの第二次研究を統合するでしょう。言い換えれば、あなたは...

NoSQLのロールベースのアクセス制御 - ダミー

NoSQLのデータを保護する最も一般的な方法の1つは、ロールにリンクされた一連の権限で各レコード（またはデータベースタイプに応じて文書またはグラフ）を割り当てます。これは、ロールベースのアクセス制御、つまりRBACです。

スケーラビリティNoSQL - ダミー

NoSQLシステムの共通の機能の1つは、多くのコモディティ・サーバー間でスケールする能力です。これらの比較的安価なプラットフォームを使用すると、古いハードウェアを新しく強力なハードウェアに置き換えるのではなく、新しいサーバーを追加することでデータベースをスケールアップできます。

スプレッドシート、XML、特殊データフォーマット - ダミー

スプレッドシートにあるデータを使用する必要がある場合があります、XML（拡張可能なマークアップ言語）、またはそれほど一般的でないフォーマットの何十かを含む。キーとなる質問は常に次のようになります。データマイニングアプリケーションは、その形式でデータをインポートしますか？データマイニングアプリケーションに必要なデータ形式を読み取るツールがあれば、その処理は...

ビッグデータの正しい基盤を設定する - ダミー

だから、あなたの作成過程大規模なデータを実験する準備が整い、準備が整ったときに大きなデータの使用を拡大する準備が整うように、適切な環境を構築してください。データセンターに新しいテクノロジを投入する必要がありますか？クラウドを活用することができますか？

大規模なデータ - ダミーに関する考察

企業は一般的にデータのセキュリティとガバナンス、大規模なデータイニシアチブには、多くの企業が対応する準備が整っていない複雑かつ予期しない問題があります。多くの場合、大きなデータ分析は、多くの不安定な情報源から来る可能性のある膨大な数のデータソースで行われます。また、あなたの...

アルゴリズムで抽象機械を使用してシミュレートする - ダミー

必要なデータを選別する - ダミー

データマイニングでは、あなたは特定のプロジェクトに必要です。あなたが必要とするものだけを手にする方法は次のとおりです。フィールドの絞り込みデータセットに多数の変数がある場合、関心のあるものを見つけたり参照したりするのは難しい場合があります。また、データセットが...

アルゴリズムでデータをソートすることが重要である理由 - ダミー

ソートせずにリスト内の項目を見つけようとする最初。すべての検索は、時間のかかる順次検索になります。しかし、アルゴリズムのデータをソートしない場合があります。結局、ソートしなくてもデータにはアクセスできます。ソートには時間がかかります。もちろん、問題が...

ストリーミングアルゴリズムとブルームフィルタ - 多くのストリーミングアルゴリズムの中心にあるダミー

はブルームフィルタです。ほぼ50年前にBurton H. Bloomによって作成されました。コンピュータサイエンスがまだ若い時期に、このアルゴリズムの作成者の意図は、許容誤差と呼ぶ空間（メモリ）および/または時間（複雑さ）を交換することでした。彼の元の論文にはタイトルがついています...

ストリーミングデータの流れ

解を得るためのデータの構造化

人間は非特異的な方法でデータを考え、コンピュータが決してできない方法でそれを理解するためのデータ。コンピュータのデータ観は、構造化され、シンプルで妥協しないものであり、創造的ではありません。人間がコンピュータで使用するデータを準備するとき、そのデータはしばしば以下のアルゴリズムと相互作用する。

NoSQLでフラッシュストレージを活用する - ダミー

信じられないほど高速な書き込みが必要な場合、 （Flash Gordonを呼び出すのではなく）。もちろん、これはRAMスペースを使用するコストです。 RAMに書き込むことで、あなたのRAMのサイズにまで達します。あなたのすぐ後ろに非常に高速なストレージオプションがあります。

エグゼクティブとのデータマイニング - ダミー

数字で遊ぶという楽しみのためにデータマイニングに取り掛からない。あなたは行動を望む。あなたは正しいことを見たいと思っています。データからの確かな証拠に基づいてビジネス上の決定を下すことが重要であることを理解しています。しかし、あなたは決定を下す権限を持つ人ではありません。だからあなたは...

ビッグデータガバナンスチャレンジ - ダミー

データガバナンスは、大きなデータソースが彼らがどのように管理されているか。従来のデータウェアハウスやリレーショナルデータベース管理の世界では、データ保護の必要性に関するルールをよく理解している可能性があります。たとえば、医療界では、それは...

連邦データポータル：データ。 Federal Data Portal：Data

データマイニングの調査の限界 - ダミー

調査調査の多くの望ましい側面にもかかわらず、限界。どのようにあなたがそれについて行っても、被験者が人であるときに良いデータを得ることは困難です。制御された研究を行うためにあらゆる努力をする科学的研究者でさえ、実験動物と同じようにヒト被験体で実験条件を制御することはできない。到達...

ビッグ・データ・ドント・アンド・ダミー・ダミー

ビッグ・データの探索を始めている多くの企業実行の初期段階にある。あなたの戦略の一環として、これらのやりとりを考慮してください。ほとんどの企業はパイロットを実験して、大きなデータソースを活用して意思決定を変えることができるかどうかを確認しています。原因となる間違いを作るのは簡単です...

ビッグデータ環境における従来の操作データの役割 - ダミー

格納されている場所と格納されている場所は、大きなデータ実装の重要なビルディングブロックです。実装の中核としてRDBMSを使用することはまずありませんが、RDBMSに格納されたデータに依存して、最高レベルの価値を創り出す必要があるでしょう。

トリプルストアとグラフNoSQLデータベースの機能 - ダミー

相互接続されたデータのWebを持つか、同じタグを共有するレコードに基づいてデータにタグを付けて関係を推測するだけです。これらのデータベース製品は、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AllegroGraph MarkLogic Server Neo4j OrientDB ACIDまたはベースACID、...

物のインターネットとビッグデータを理解する - ダミー

物事のインターネットはビッグデータ？物事のインターネットは、おむつから自走車までの多くの日常的な対象物が、インターネットを介してデータを送受信する能力を有する（またはすぐに有する）という事実を説明している。あなたは物事のインターネットと爆発の詳細について知ることができます。

時間ビッグデータの要件 - ダミー

大きなデータプロジェクトを実施する際の主な考慮事項は、あなたのイニシアチブを実行するために必要な時間と非リアルタイム。大規模なデータは、技術が十分に進歩しなかったか、またはコストが高すぎたため不可能であったことをしばしばしています。大きなデータで起こった大きな変化は能力です...

データマイニングに関わる人々 - ダミー

をデータマイナーとして、組織図のあなたの場所はアナリティックに特化した特別なグループ、または従来のビジネスユニット内で使用できます。どこに配置されていても、データマイニングを手伝っているのか、フルタイムの仕事をしているのかにかかわらず、あなたはロールに精通していれば最も生産的です。

NoSQLのトリプルおよびグラフストア - ダミー

今は目立つようになっていますが、トリプルの概念はWorld Wide Web Consortium（W3C）とTim Berners-Lee卿のおかげで、1998年以来、 LinkedInやFacebookの経験があれば、おそらくソーシャルグラフという用語に精通しているはずです。

Big Data Jargon - ダミーを理解する

ビッグデータを取り巻く技術用語は、ビッグデータ：ますます多くのことが、あなた（そして他の人）が使用できるデジタルトレース（またはデータ）を残しています。分析する。ビッグデータのフレーズは...

非構造化データを理解する - ダミー

非構造化データは構造が予測できない点で構造化データとは異なります。非構造化データの例には、文書、電子メール、ブログ、デジタル画像、ビデオ、および衛星画像が含まれます。また、機械やセンサーによって生成されるデータも含まれます。事実、構造化されていないデータは、会社の敷地内にあるデータの大多数を占めるだけでなく、...

ビジュアルプログラミングとデータマイニング - ダミー

データマイナーは高速で動作します。スピードを上げるには、適切なツールを使用して、取引の秘訣を発見する必要があります。あなたの最高のデータマイニングツールは、あなたの脳であり、ノウハウを持っています。 2番目に優れたツールは、ビジュアルプログラミングインターフェイスを備えたデータマイニングアプリケーションです。ビジュアルプログラミングでは、作業プロセスのステップが表示されます...

BIM開始時のBIMダミーの検討と開始<[SET:descriptionja]を検討しているときにBIM

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NoSQLのタイプはあなたに適していますか？ - ダミー

最初の質問は、あなたのデータはどのようなものですか？リレーショナルデータベースと異なり、データモデルにはテーブル、行、列、およびリレーションシップが含まれているため、NoSQLデータベースにはさまざまな種類のデータを含めることができます。この表は、考慮したいNoSQLデータベースとデータ型を照合します。 NoSQLデータ管理の使用...

データマイニング用の組織独自のデータを使用 - ダミー

データマイナーはデータなしで何も持っていません。また、大規模な組織で作業する場合、データマイニングに潜在的に利用できる既存のデータリソースが数百、場合によっては数千に上ります。あらゆるアクティビティはレコードを生成し、それらのレコードはあなたの原材料になります。この表には、多くのビジネスで共通に収集されるデータの種類が示されています。

を可視化するNoSQL - ダミーを視覚化する

大量のデータを格納して検索して高速化することは素晴らしいことです。 NoSQLでは、あなたはすばらしいことをすることができます。エンティティの抽出と強化データベースのトリガー、アラートアクション、外部システムを使用してソースデータを分析できます。多分それはフリーテキストですが、既知の主題について言及しているのかもしれません。 ...