Tài chính Cá nhân

Tại sao lại có một bảng bảng biểu cho nhiều Tableau - núm vú

Mỗi bảng tính Tableau mới bắt đầu với một bảng tính trống Trang tính 1. Sau khi bạn đã kết nối với nguồn dữ liệu, bảng tính đó đã sẵn sàng để bạn bắt đầu tạo chế độ xem dữ liệu của mình. Tableau luôn tạo ra một bảng tính trống khi bạn mở một bảng tính mới. Một bảng tính trống cũng giống như một khung vải mới cho một ...

Lập kế hoạch wireframe: Tạo một cuộc gọi hành động mạnh mẽ cho các hình nơ-ron Infographic của bạn

Lập kế hoạch wireframe: Xây dựng cơ thể của bạn - núm vú cao cấp

Sau khi bạn xây dựng một tiêu đề thông minh và sâu sắc giới thiệu về infographic của bạn, vui vẻ có thể bắt đầu. Với 80-90 phần trăm của không gian hình ảnh trong Infographic được dành cho cơ thể của mảnh, đảm bảo một dòng chảy trơn tru của hình ảnh và thông tin là chìa khóa. Tất cả các thông tin có trong Infographic sẽ phục vụ cho ...

Lập kế hoạch khung dây: Làm rõ "ý tưởng lớn" của núm vú Infographic của bạn

Khi wireframing đồ họa của bạn, bạn sẽ cần phải làm rõ "ý tưởng lớn của bạn. "Không có nghi ngờ gì về Infographic của bạn sẽ có nhiều đề mục nhỏ, các phần và loại thông tin. Nhưng trong tất cả các yếu tố khác nhau, cần phải có một nugget của thông tin hoặc một kết luận quan trọng hơn mọi thứ khác. Nếu người đọc phải nói với

Lập kế hoạch wireframe: Tạo tiêu đề hay nhất cho đồ họa thông tin

Liệu Infographic của bạn dành cho ấn bản in (báo, tạp chí, báo cáo của công ty) hoặc trang web, thông tin thường bắt đầu ở trên cùng và sau đó nhỏ gọn. Một trong hai định dạng có một số lợi thế và trình bày một số thách thức đối với người thiết kế. Wireframing cung cấp cho bạn cơ hội để tạo ra một tiêu đề tuyệt vời cho đồ họa của bạn. Tiêu đề của biểu tượng thông tin liên lạc của bạn ...

Của bạn. Lập kế hoạch: Thực hiện theo Quy tắc Ba Phông với Các Hình dạng Núm vú Infographic

Thiết kế tốt, nhưng khi nói đến phông chữ, nhà thiết kế khôn ngoan biết khi đủ là đủ. Infographic của bạn có nguy cơ trông giống như một giấy báo đòi tiền chuộc hoặc bản tin cộng đồng nếu bạn sử dụng nhiều hơn ba kiểu chữ. Chọn các gia đình có phông chữ có nhiều lựa chọn cho trọng lượng để giúp bạn ...

Lập kế hoạch khung dây: Khái niệm một bố cục tổng thể cho các mặt nạ hình Infographic của bạn

Bạn làm việc trên wireframe cho Infographic của bạn có thể hữu ích, nhưng nó không bắt buộc. Sau khi bạn có thông tin với nhau và có một số ý tưởng về các loại biểu đồ và minh họa bạn sẽ sử dụng, bạn có thể có một số ý tưởng cho một chủ đề tổng thể hoặc bố trí cụ thể. Các chủ đề được hiển thị ...

Lập kế hoạch wireframe: Bản đồ và Chặn Số trang Chi phí Infographic của bạn

Sau khi bạn có ý tưởng chắc chắn về tất cả các hình minh hoạ bạn cần cho đồ họa, đặt chúng vào khung máy. Vị trí chính xác không quan trọng ở giai đoạn này, nhưng bạn muốn bắt đầu cảm nhận về kích thước tổng thể và khoảng cách xung quanh mỗi minh hoạ. Sử dụng các trình giữ chỗ - bản phác thảo thô hoặc giả mạo ...

Lập kế hoạch wireframe: Xem hình ảnh chuyển tiếp trong các hình chữ Infographic của bạn - núm vú

Khi wireframing đồ họa, , sự chuyển tiếp giúp dòng chảy nội dung hợp lý từ điểm này sang điểm khác. Nếu không có quá trình chuyển tiếp, nội dung có thể trở nên cộc cằn. Điều này cũng đúng với thiết kế tốt. Bạn nên suy nghĩ chu đáo trong việc tạo chuyển tiếp thị giác trong khung dây của mình khi bạn đang tạo ra câu chuyện kể của mình. Tiêu đề phần có thể cung cấp ...

Lập kế hoạch khung dây: Viết Giới thiệu về Infographic của bạn - núm vú

Phần lớn các bảng thống kê có một số nội dung giới thiệu cảnh và cung cấp những thông tin quan trọng nhất. Nhiều nguyên tắc của văn bản báo chí đi vào hoạt động ở đây. Lấy một trang từ các nhà báo, bảng này cung cấp một số điều cần và không nên làm để giới thiệu về Infographic có hiệu quả. Viết những bài giới thiệu về Infographic hiệu quả Không Đừng ngắn gọn và thực tế. Cung cấp quá ...

Tên tệp tin hình ảnh của bạn có thể Tạo lưu lượng truy cập - núm vú

Tên gì? Khi nói đến đồ họa thông tin của bạn, việc chọn đúng tên cũng có thể giúp tăng lưu lượng truy cập vào công việc của bạn. Bạn muốn bất cứ ai nhìn thấy bài viết để biết trong vòng một đến hai giây bài đăng là về. Học làm thế nào để đặt tên cho đồ họa của bạn tốt đòi hỏi một sự hiểu biết cơ bản về tối ưu hóa công cụ tìm kiếm ...

Nhóm trong NoSQL - núm vú

Cơ sở dữ liệu noSQL rất phù hợp với các bộ dữ liệu rất lớn. Các nhân bản Bigtable như HBase không phải là ngoại lệ. Có thể bạn sẽ muốn sử dụng một số máy chủ hàng hóa rẻ tiền trong một cụm chứ không phải là một máy rất mạnh. Điều này là do bạn có thể đạt được hiệu suất hoạt động tốt hơn trên một đồng đô la bằng cách sử dụng nhiều máy chủ hàng hóa chứ không phải là rất lớn ...

Các thách thức của Ảo hóa đối với dữ liệu lớn - núm vú

Các môi trường dữ liệu ảo hóa ảo cần được quản lý và quản lý đầy đủ tiết kiệm và hiệu quả. Nếu bạn dựa vào các dịch vụ dữ liệu lớn để giải quyết các thách thức phân tích của mình, bạn cần phải đảm bảo rằng môi trường ảo cũng được quản lý và bảo mật như môi trường vật lý. Một số lợi ích của ảo hóa, ...

Heaps nhị phân và các cây tìm kiếm nhị phân được sử dụng trong các thuật toán

Một loại cấu trúc cây đặc biệt là đống nhị phân, nơi đặt mỗi phần tử nút theo một trật tự đặc biệt. Cây tìm kiếm cho phép bạn tìm kiếm dữ liệu một cách nhanh chóng. Lấy các mục dữ liệu, đặt chúng theo thứ tự sắp xếp trong cây, và sau đó tìm kiếm cây đó là một trong những cách nhanh nhất để tìm thông tin. ...

Xây dựng trên các Sơ đồ cơ bản - đầu

Thợ mỏ dữ liệu thường tận dụng các tính năng đặc biệt để đóng gói thêm thông tin vào các biểu đồ đơn giản. Nhãn, lớp phủ và lựa chọn tương tác là dấu hiệu của các ứng dụng khai thác dữ liệu, các tính năng đặc biệt cho phép bạn làm việc hiệu quả hơn. Mileage giảm như mã lực tăng lên, như thể hiện trong hình dưới đây. Mileage tăng lên theo thời gian, như bạn thấy, scatterplot ...

Tài nguyên thương mại Nguồn - núm vú

Bạn có thể tìm hiểu thêm về cách sử dụng dữ liệu sẵn có về thương mại để tiếp cận doanh nghiệp và người tiêu dùng bằng cách kết nối với các nhà tiếp thị và thị trường các nhà nghiên cứu chia sẻ sở thích của bạn, cũng như các nhà cung cấp dữ liệu.

Kiểm soát hồ sơ vụ án - những con giả

Thợ mỏ thường phân loại các trường hợp (thay đổi thứ tự các hàng) để có được tổ chức rõ ràng hơn để xem dữ liệu xuất khẩu. Hoặc, bạn có thể có một lý do chức năng để sắp xếp. Ví dụ: một số ứng dụng yêu cầu sắp xếp dữ liệu trước khi hợp nhất (tham gia các cột từ các nguồn dữ liệu khác nhau). Các bước để phân loại rất khác nhau giữa ứng dụng này với ứng dụng khác. ...

ĐếM các đối tượng trong luồng dữ liệu - núm vú

Việc học đếm các đối tượng trong luồng có thể giúp bạn tìm thấy mục hoặc xếp hạng các sự kiện thông thường và bất thường. Thuật toán này thúc đẩy các hàm băm và phác thảo gần đúng. Nó làm như vậy sau khi lọc các đối tượng trùng lặp và đếm các phần tử riêng biệt đã xuất hiện trong luồng dữ liệu. Bạn sử dụng kỹ thuật này để giải quyết các vấn đề như ...

Dữ liệu Dư Dần Ngoài Dữ liệu Người tiêu dùng - Nồng độ

Không phải tất cả dữ liệu bạn cần là về con người. Có lẽ bạn quan tâm nhiều hơn đến các doanh nghiệp hoặc các tổ chức phi lợi nhuận. Có thể bạn quan tâm đến các cơn bão, dứa, hoặc cây cầu. Không vấn đề gì. Nguồn thương mại có thể cung cấp dữ liệu cho tất cả những điều này, và nhiều hơn nữa. Nếu dữ liệu sẵn có mà bạn định giá đủ để cân nhắc trả tiền cho ...

Columnar Dữ liệu trong NoSQL

Dữ liệu Tổng hợp - những cái đầu

Tóm tắt dữ liệu, tìm tổng số và tính toán trung bình và các biện pháp miêu tả khác có lẽ không mới đối với bạn. Khi bạn cần bản tóm tắt dưới dạng dữ liệu mới, chứ không phải báo cáo, quá trình này được gọi là tập hợp. Dữ liệu tổng hợp có thể trở thành cơ sở để tính toán bổ sung, hợp nhất với các bộ dữ liệu khác, được sử dụng dưới bất kỳ cách nào khác ...

Nhóm các mạng xã hội thành nhóm - những người có đầu

Mọi người có khuynh hướng hình thành cộng đồng - những nhóm người khác có cùng ý tưởng và tình cảm . Bằng cách nghiên cứu các nhóm này, việc quy nạp một số hành vi nhất định vào nhóm như một toàn thể trở nên dễ dàng hơn (mặc dù việc quy nạp hành vi cho một cá nhân vừa nguy hiểm vừa không đáng tin cậy). Ý tưởng đằng sau việc nghiên cứu các cụm là nếu một kết nối ...

Dữ liệu người tiêu dùng có sẵn cho người khai thác dữ liệu - những người có đầu

Để Giới thiệu cho bạn các loại thông tin người tiêu dùng có sẵn thông qua các nhà cung cấp thương mại, xem xét một ví dụ chi tiết. Bảng này bao gồm tất cả các dữ liệu thu thập được của một người tiêu dùng bởi Axciom, một nhà cung cấp lớn các dữ liệu tiếp thị tiêu dùng. Nhà cung cấp này cung cấp dữ liệu tiếp thị về người tiêu dùng cá nhân và các hộ gia đình mà những người tiêu dùng sống, như sau:

Quản lý dữ liệu cho dữ liệu lớn - núm vú

Dữ liệu lớn thực sự mới hay nó là một tiến trình trong cuộc hành trình quản lý dữ liệu? Nó thực sự là cả hai. Cũng giống như các sóng khác trong quản lý dữ liệu, dữ liệu lớn được xây dựng trên sự tiến triển của thực tiễn quản lý dữ liệu trong năm thập kỷ qua. Cái mới là lần đầu tiên, chi phí ...

10 Lỗi thông thường về khai thác dữ liệu (Điều đó bạn sẽ không thực hiện) - những cái đầu

Khai thác dữ liệu được thực hiện bằng cách dùng thử và sai sót, và vì vậy, đối với các thợ mỏ dữ liệu, việc mắc lỗi chỉ là tự nhiên. Những sai lầm có thể có giá trị, nói cách khác, ít nhất là trong một số điều kiện. Tuy nhiên, không phải tất cả các sai lầm đều được tạo ra như nhau. Một số chỉ tránh được tốt hơn. Danh sách sau đây cung cấp mười sai lầm như vậy. Nếu bạn đọc cẩn thận, ...

Khai thác dữ liệu Tối đa hoá lợi nhuận của câu lạc bộ kho - hàng xăm

Có lẽ bạn đã mua sắm tại một trong những câu lạc bộ kho, cung cấp cho các thành viên chỉ mua sắm trong các cửa hàng lớn, không xa hoa. Câu lạc bộ kho có sàn bê tông, giá đỡ chức năng, và lựa chọn các sản phẩm và kích cỡ kiện hàng. Lối vào của họ không có túi, hãy để một mình baggers, để đóng gói mua của bạn. Câu lạc bộ kho bãi thiết lập ...

Các tính năng phổ biến của NoSQL - núm vú

Các sách và blog của NoSQL cung cấp những ý kiến ​​khác nhau về cơ sở dữ liệu NoSQL. Bốn tính năng cốt lõi của NoSQL, được trình bày trong danh sách dưới đây, áp dụng cho hầu hết các cơ sở dữ liệu NoSQL. Danh sách này so sánh NoSQL với các DBMS quan hệ truyền thống: Schema agnostic: Một giản đồ cơ sở dữ liệu là mô tả tất cả các dữ liệu và cấu trúc dữ liệu có thể có trong một cơ sở dữ liệu quan hệ. ...

Là những yếu tố trong Bộ dữ liệu không tương quan? - núm vú

Cho một tập dữ liệu bao gồm các quan sát được thực hiện tại các thời điểm khác nhau (tức là dữ liệu chuỗi thời gian), điều quan trọng là phải xác định xem các quan sát có liên quan với nhau hay không. Điều này là do nhiều kỹ thuật cho việc mô hình dữ liệu chuỗi thời gian dựa trên giả thiết rằng dữ liệu không tương quan với nhau ...

3 Loại máy học - núm vú

Máy học có nhiều hương vị khác nhau tùy theo thuật toán và mục tiêu của nó. Bạn có thể chia các thuật toán học máy thành ba nhóm chính dựa trên mục đích của chúng: Học theo giám sát Học tập không giám sát Học tập nâng cao Học tập giám sát Học tập giám sát xảy ra khi một thuật toán học từ dữ liệu ví dụ và các phản hồi mục tiêu liên quan có thể bao gồm số ...

Các khái niệm cơ bản của các mô hình phân loại cho các tiên đoán phân tích - núm vú

Một khi bạn đã có tất cả các công cụ và dữ liệu cần thiết để bắt đầu tạo một mô hình tiên đoán, vui vẻ bắt đầu. Nói chung, tạo ra một mô hình học tập cho các nhiệm vụ phân loại sẽ kéo theo các bước sau: Nạp dữ liệu. Chọn một phân loại. Đào tạo mô hình. Hình dung mô hình. Kiểm tra mô hình. Đánh giá mô hình. Cả sự hồi quy hậu cần và ...

ÁP dụng Phân tích Hợp phần Chính cho Các Phân tích Tiên đoán- nồng độ

Phân tích thành phần chính (PCA) là một kỹ thuật có giá trị được sử dụng rộng rãi trong phân tích tiên đoán và khoa học dữ liệu. Nó nghiên cứu một tập dữ liệu để tìm hiểu các biến có liên quan nhất chịu trách nhiệm cho biến thể cao nhất trong tập dữ liệu đó. PCA hầu hết được sử dụng như một kỹ thuật giảm dữ liệu. Trong khi xây dựng các mô hình tiên đoán, bạn có thể cần phải giảm thiểu ...

10 Tài nguyên Bộ sưu tập Tài nguyên cần thiết để sử dụng với Python - núm vú

Có thực sự là một tấn thông tin có sẵn cho các nhà khoa học dữ liệu sử dụng Python. Thông tin này giới thiệu cho bạn một bộ sưu tập tài nguyên khoa học dữ liệu phong phú mà bạn thực sự cần biết. Nhận được thông tin chi tiết với Data Science Weekly Dữ liệu Khoa học Weekly là một bản tin miễn phí mà bạn có thể đăng ký để có được ...

8 Thực tiễn tốt nhất trong Chuẩn bị Dữ liệu - núm vú

Các gói phần mềm thống kê ngày nay cực kỳ mạnh, nhưng họ không thể vượt qua được người nghèo dữ liệu chất lượng. Sau đây là danh sách kiểm tra những điều bạn cần làm trước khi bạn xây dựng các mô hình thống kê. Kiểm tra các định dạng dữ liệu Phân tích của bạn luôn bắt đầu với một tệp dữ liệu thô. Các tệp dữ liệu thô có nhiều hình dạng và kích cỡ khác nhau. Mainframe ...

Tránh các bẫy mẫu và bẫy rò rỉ trong máy học - núm vú

Phương pháp xác nhận để học máy là kiểm tra một biện pháp khắc phục có thể để xu hướng chọn mẫu. Xu hướng lấy mẫu trong mẫu có thể xảy ra với dữ liệu của bạn trước khi việc học máy được đưa vào hoạt động và nó gây ra sự khác biệt lớn về các ước tính sau. Ngoài ra, bạn cần phải nhận thức được những bẫy rò rỉ có thể xảy ra khi một số thông tin từ ...

Các mệnh đề tự tương quan: Kỹ thuật đồ hoạ cho các dữ liệu thống kê - núm vú

Một mưu đồ tương quan tự thể hiện các tính chất của một loại dữ liệu được gọi là chuỗi thời gian. Một loạt thời gian đề cập đến các quan sát của một biến duy nhất trong một khoảng thời gian nhất định. Ví dụ: giá hàng ngày của Microsoft cổ phiếu trong năm 2013 là một loạt thời gian. Dữ liệu mặt cắt ngang đề cập đến các quan sát về nhiều biến ...

10 Nguồn thông tin miễn phí dành cho khoa học dữ liệu - những cái đầu

Một điều tuyệt vời về khoa học dữ liệu là bạn không cần phải chi tiêu rất nhiều tiền cho các ứng dụng phần mềm và dữ liệu nguồn để bắt đầu gặt hái những lợi ích của nó. Bạn chỉ cần bắt đầu với dữ liệu của riêng mình và bắt đầu sử dụng các ứng dụng mã nguồn mở hoặc ngôn ngữ lập trình để bắt đầu rút ra những hiểu biết có giá trị. Thậm chí ...

Các khái niệm cơ bản của K-Means và các mô hình Clustering DBSCAN cho Predictive Analytics - núm vú

Học không giám sát có nhiều thách thức đối với phân tích tiên đoán - bao gồm không biết phải làm gì khi bạn chạy một thuật toán. Mỗi thuật toán sẽ cho kết quả khác nhau; bạn sẽ không bao giờ được chắc chắn cho dù một kết quả tốt hơn khác - hoặc thậm chí cho dù kết quả có giá trị nào. Khi bạn biết kết quả nên làm như thế nào ...

Các giải pháp dữ liệu Big Data khác - những cái đầu

Nhìn qua Hadoop, bạn có thể thấy các giải pháp dữ liệu thay thế lớn ở chân trời. Các giải pháp này cho phép làm việc với dữ liệu lớn trong thời gian thực hoặc sử dụng các công nghệ cơ sở dữ liệu thay thế để xử lý và xử lý nó. Ở đây, bạn đã được giới thiệu về các khuôn khổ xử lý thời gian thực, sau đó là các nền tảng MPP (Massively Parallel Processing), và cuối cùng là NoSQL ...

Các dữ liệu cơ bản của dữ liệu tĩnh và luồng trong các phân tích dự đoán - những con số

Streamed, static, hoặc kết hợp cả hai. Dữ liệu được truyền thay đổi liên tục; ví dụ bao gồm các cập nhật liên tục của Facebook, tweets trên Twitter, và giá cổ phiếu thay đổi liên tục trong khi thị trường vẫn mở. Dữ liệu được truyền đi liên tục thay đổi; dữ liệu tĩnh là tự chứa và kèm theo. The ...

Các khái niệm cơ bản của các kiểu dữ liệu và các cấu trúc trong Lập trình R cho Predictive Analytics - các núm vú

Trong R lập trình cho các phân tích tiên đoán, các kiểu dữ liệu đôi khi bị lẫn lộn với các cấu trúc dữ liệu. Mỗi biến trong bộ nhớ chương trình có một kiểu dữ liệu. Chắc chắn, bạn có thể nhận được đi với có một số biến trong chương trình của bạn và vẫn còn được quản lý. Nhưng có lẽ sẽ không hoạt động tốt nếu bạn có hàng trăm (hoặc hàng ngàn) các biến; ...