Spisu treści:

Jak analityka R nadaje się do big data?
Jak analityka R nadaje się do big data?

Wideo: Jak analityka R nadaje się do big data?

Wideo: Jak analityka R nadaje się do big data?
Wideo: Лучшие в своём деле: Артур Хачуян | Большие данные — Big Data | ЛСД #7 2024, Listopad
Anonim

r zawiera duży Liczba dane pakiety, funkcje wykresów półkowych itp. co sprawdza się jako biegły język dla analityka dużych zbiorów danych jak to ma skuteczne dane możliwości obsługi. Giganci technologiczni, tacy jak Microsoft, używają Google r dla duże dane analiza.

W związku z tym, czy R może być używany do dużych zbiorów danych?

r język programowania jest bardzo potężny i ma wiele powodów, aby używany w Big Data : Posiada wiele pakietów wizualizacji dla wykresów, wykresów itp.. jak ggplot2 lub plot(). R może również być używany do obliczeń równoległych i klastrowych przy użyciu Apache Spark.

Wiedz też, jak przetwarzasz duże dane w R? Istnieją dwie opcje przetwarzania bardzo dużych zestawów danych (> 10 GB) w R.

  1. Użyj zintegrowanych pakietów środowiska, takich jak Rhipe, aby wykorzystać strukturę Hadoop MapReduce.
  2. Użyj RHadoop bezpośrednio w systemie rozproszonym hadoop.

Czym jest rw analityce big data?

Analityka Big Data to proces badania dużych i złożonych dane zestawy, które często przekraczają możliwości obliczeniowe. r jest wiodącym językiem programowania dane nauka, składająca się z potężnych funkcji do rozwiązywania wszystkich problemów związanych z Big Data przetwarzanie.

Jak analizujesz duże zbiory danych?

Analiza Big Data: 8 wskazówek dotyczących znajdowania sygnałów w obrębie

  1. Zacznij od jasnych celów biznesowych.
  2. Oceń jakość danych.
  3. Odpowiedz na konkretne pytania biznesowe.
  4. Bądź obiektywny, jak to tylko możliwe.
  5. Dodaj obszerny kontekst.
  6. Wizualizuj swoje dane.
  7. Użyj technologii do przesiewania i organizowania danych.
  8. Zatrudnij i rozwijaj bystre analityczne umysły.

Zalecana: