İçindekiler:

R'nin analitiği büyük veri için nasıl uygundur?
R'nin analitiği büyük veri için nasıl uygundur?

Video: R'nin analitiği büyük veri için nasıl uygundur?

Video: R'nin analitiği büyük veri için nasıl uygundur?
Video: R ile Veri Analizi ve Veri Görselleştirme Uygulaması 2024, Kasım
Anonim

r içerir büyük sayısı veri için yetkin bir dil olduğunu kanıtlayan paketler, raf grafiği işlevleri vb. büyük veri analitiği etkili olduğu için veri işleme yeteneği. Microsoft, Google gibi teknoloji devleri kullanıyor r için büyük veri analiz.

Bunun için R büyük veri için kullanılabilir mi?

r programlama dili çok güçlüdür ve birçok nedeni vardır. kullanılmış içinde Büyük veri : Grafikler, Çizelgeler vb. için çok sayıda Görselleştirme paketine sahiptir. ggplot2 veya plot() gibi. olabilir ayrıca olmak kullanılmış Apache Spark kullanarak Paralel ve Küme hesaplama için.

Ayrıca Bilin, büyük verileri R'de nasıl işliyorsunuz? R'de çok büyük veri kümelerini (> 10GB) işlemek için iki seçenek vardır.

  1. Hadoop MapReduce çerçevesinden yararlanmak için Rhipe gibi entegre ortam paketlerini kullanın.
  2. RHadoop'u doğrudan hadoop dağıtılmış sistemde kullanın.

Burada, büyük veri analitiğinde r nedir?

Büyük Veri analitiği büyük ve karmaşık inceleme sürecidir veri genellikle hesaplama yeteneklerini aşan kümeler. r önde gelen bir programlama dilidir. veri ile ilgili tüm problemlerin üstesinden gelmek için güçlü işlevlerden oluşan bilim Büyük veri işleme.

Büyük verileri nasıl analiz edersiniz?

Büyük Veriyi Analiz Etme: İçindeki Sinyalleri Bulmak İçin 8 İpucu

  1. Net iş hedefleriyle başlayın.
  2. Veri kalitesini değerlendirin.
  3. Belirli iş sorularını yanıtlayın.
  4. Mümkün olduğunca objektif olun.
  5. Geniş bağlam ekleyin.
  6. Verilerinizi görselleştirin.
  7. Verileri elemek ve düzenlemek için teknolojiyi kullanın.
  8. Keskin analitik zihinleri işe alın ve geliştirin.

Önerilen: