Cách tiếp cận khác nhau để Phân tích Dữ liệu Lớn - núm vú

Trong nhiều trường hợp, phân tích dữ liệu lớn sẽ được trình bày cho người dùng thông qua các báo cáo và hình ảnh hóa. Bởi vì dữ liệu thô có thể không đồng nhất, bạn sẽ phải dựa vào công cụ phân tích và kỹ thuật để giúp trình bày dữ liệu theo những cách có ý nghĩa.

Các ứng dụng mới sẽ có mặt và sẽ chia thành hai loại: tuỳ chỉnh hoặc bán tùy chỉnh.

Ứng dụng tùy chỉnh để phân tích dữ liệu lớn

Nói chung, một ứng dụng tùy chỉnh được tạo ra cho một mục đích cụ thể hoặc một tập hợp các mục đích có liên quan. Đối với phân tích dữ liệu lớn, mục đích phát triển ứng dụng tùy chỉnh là đẩy nhanh thời gian để quyết định hoặc hành động.

Môi trường R

Môi trường "R" được dựa trên số liệu thống kê và ngôn ngữ phân tích "S" được Bell Laboratories phát triển vào những năm 1990. Nó được duy trì bởi dự án GNU và có sẵn theo giấy phép GNU.

Các thành phần xử lý dữ liệu hiệu quả và thao tác.

Toán tử để tính toán trên các mảng và các loại dữ liệu đã ra lệnh khác.

• Công cụ cụ thể cho nhiều loại phân tích dữ liệu.

• Khả năng hiển thị nâng cao.

• Ngôn ngữ lập trình S được thiết kế bởi các lập trình viên, cho các lập trình với nhiều cấu trúc quen thuộc, bao gồm điều kiện, vòng lặp, các hàm đệ quy do người dùng định nghĩa và một loạt các phương tiện đầu vào và đầu ra.

• R rất phù hợp với các ứng dụng tùy chỉnh sử dụng đơn lẻ để phân tích các nguồn dữ liệu lớn.

• API Dự đoán của Google

API Dự đoán của Google là một ví dụ về một loại công cụ ứng dụng phân tích dữ liệu lớn. Nó có sẵn trên trang web của nhà phát triển của Google và được cung cấp tài liệu và cung cấp một số cơ chế để truy cập sử dụng các ngôn ngữ lập trình khác nhau. Để giúp bạn bắt đầu, nó được tự do có sẵn trong sáu tháng.

API Dự đoán là khá đơn giản. Nó tìm kiếm các mẫu và khớp chúng với các mẫu có sẵn, theo đúng quy tắc, hoặc các mẫu hiện có khác.Trong khi thực hiện kết hợp mẫu của nó, nó cũng "học. "Bạn càng sử dụng nó, nó thông minh hơn.

Dự báo được thực hiện dưới dạng API RESTful với hỗ trợ ngôn ngữ cho. NET, Java, PHP, JavaScript, Python, Ruby và nhiều ngôn ngữ khác. Google cũng cung cấp các tập lệnh để truy cập vào API cũng như thư viện khách hàng cho R.

Phân tích tiên đoán là một trong những khả năng mạnh mẽ nhất của dữ liệu lớn và API Dự đoán của Google là một công cụ rất hữu ích cho việc tạo các ứng dụng tùy chỉnh.

Sự thật, những gì nhiều người nhận thấy khi các ứng dụng tùy chỉnh thực sự được tạo ra bằng cách sử dụng các thành phần "đóng gói" hoặc bên thứ ba như thư viện. Không phải luôn luôn cần thiết để hoàn toàn mã một ứng dụng mới. Sử dụng các ứng dụng đóng gói hoặc các thành phần yêu cầu các nhà phát triển hoặc các nhà phân tích viết mã để "đan lại với nhau" các thành phần này vào một ứng dụng tùy chỉnh làm việc. Sau đây là các lý do tại sao đây là một cách tiếp cận âm thanh:

Tốc độ triển khai:

Bởi vì bạn không phải viết từng phần của ứng dụng, thời gian phát triển có thể được giảm đáng kể.

Độ ổn định:

• Việc sử dụng các thành phần của bên thứ ba được xây dựng tốt và đáng tin cậy có thể giúp làm cho ứng dụng tùy chỉnh trở nên linh hoạt hơn. Chất lượng tốt hơn:

• Các bộ phận đóng gói thường phải tuân thủ các tiêu chuẩn chất lượng cao hơn vì chúng được triển khai vào nhiều môi trường và miền. Tính linh hoạt hơn:

• Nếu một thành phần tốt hơn xuất hiện, nó có thể được hoán đổi trong ứng dụng, kéo dài tuổi thọ, khả năng thích ứng và tính hữu dụng của ứng dụng tùy chỉnh. Một loại ứng dụng bán tùy chỉnh là một trong những nơi mã nguồn có sẵn và được sửa đổi cho một mục đích cụ thể. Đây có thể là một cách tiếp cận hiệu quả vì có khá nhiều ví dụ về các khối xây dựng ứng dụng có sẵn để kết hợp vào ứng dụng bán tùy chỉnh của bạn:

• TA-Lib: Thư viện Phân tích Kỹ thuật được sử dụng rộng rãi bởi các nhà phát triển phần mềm cần thực hiện phân tích kỹ thuật của dữ liệu thị trường tài chính. Nó có sẵn dưới dạng mã nguồn mở theo giấy phép BSD, cho phép nó được tích hợp vào các ứng dụng bán tùy chỉnh.

JUNG:

• Khung biểu đồ Mạng Toàn cầu Java là một thư viện cung cấp một khuôn khổ chung cho việc phân tích và hình dung dữ liệu có thể được biểu diễn bằng biểu đồ hoặc mạng. Nó rất hữu ích cho các phân tích mạng xã hội, các biện pháp quan trọng, và khai thác dữ liệu. Nó có sẵn dưới dạng mã nguồn mở theo giấy phép BSD. GeoTools:

• Bộ công cụ không gian địa lý mã nguồn mở để thao tác dữ liệu GIS dưới nhiều hình thức, phân tích các thuộc tính không gian và không thuộc không gian hoặc dữ liệu GIS, và tạo đồ thị và mạng dữ liệu. Nó có sẵn theo giấy phép GPL2, cho phép tích hợp vào các ứng dụng bán tùy chỉnh.