Khối lượng dữ liệu mà người ta phải đối phó đã bùng nổ đến mức không thể tưởng tượng trong thập kỷ qua, và đồng thời, giá lưu trữ dữ liệu đã giảm một cách hệ thống. các công ty tư nhân và các tổ chức nghiên cứu terabyte chụp dữ liệu về tương tác người dùng của họ, kinh doanh, truyền thông xã hội, và cũng có cảm biến từ các thiết bị như điện thoại di động và ô tô. Thách thức của thời đại này là để làm cho tinh thần của biển dữ liệu này.
Đây là nơi phân tích dữ liệu lớn đi vào hình ảnh. Big Data Analytics chủ yếu liên quan đến việc thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, munge nó trong một cách mà nó trở nên có sẵn để được tiêu thụ bởi các nhà phân tích và cuối cùng là cung cấp các sản phẩm dữ liệu hữu ích cho các doanh nghiệp tổ chức. Quá trình chuyển đổi một lượng lớn dữ liệu thô có cấu trúc, lấy từ các nguồn khác nhau để một sản phẩm dữ liệu hữu ích cho các tổ chức tạo thành cốt lõi của Big Data Analytics. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ thảo luận về các khái niệm và phương pháp của Big Data Analytics cơ bản nhất.
Chúng tôi Che chủ đề Giống như
• Chu kỳ dữ liệu cuộc sống
• Phương pháp
• Giao lõi
• Các bên liên quan chủ chốt
• Chuyên viên phân tích dữ liệu
• Dữ liệu nhà khoa học
Dự án lớn dữ liệu Analytics
• Định nghĩa vấn đề
• Thu thập dữ liệu
• dữ liệu Cleansing
• Visualization dữ liệu
• Dữ liệu thăm dò
• Tóm tắt
Phương pháp Analytics dữ liệu lớn
• Giới thiệu về R
• Charts & Graphs
• Dữ liệu
• Phương pháp thống kê
Phương pháp tiên tiến
• Máy Học Phân tích dữ liệu
• Naive Bayes Classifier
• K-Phương tiện Clustering
• Quy định Hiệp hội
• Quyết định Trees
• Logistic Regression
• Chuỗi thời gian
• Tiêu đề Analytics
• Học trực tuyến