สารบัญ:
วีดีโอ: การวิเคราะห์ของ R เหมาะกับข้อมูลขนาดใหญ่อย่างไร
2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54
NS รวม a ใหญ่ จำนวน ข้อมูล แพ็คเกจ ฟังก์ชันกราฟชั้น ฯลฯ ซึ่งพิสูจน์ได้ว่าเป็นภาษาที่เชี่ยวชาญสำหรับ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ อย่างมีประสิทธิภาพ ข้อมูล ความสามารถในการจัดการ ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่าง Microsoft, Google กำลังใช้ NS สำหรับ ข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์.
ดังนั้น R สามารถใช้กับข้อมูลขนาดใหญ่ได้หรือไม่?
NS ภาษาโปรแกรมมีประสิทธิภาพมากและมีเหตุผลหลายประการที่จะ ใช้แล้ว ใน ข้อมูลใหญ่ : มีแพ็คเกจ Visualization มากมายสำหรับ Graphs, Charts และอื่นๆ เช่น ggplot2 หรือ plot() อาร์แคน ยังเป็น ใช้แล้ว สำหรับการคำนวณแบบขนานและแบบคลัสเตอร์โดยใช้ Apache Spark
รู้ยัง คุณประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ใน R อย่างไร มีสองตัวเลือกในการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่มาก (> 10GB) ใน R
- ใช้แพ็คเกจสภาพแวดล้อมแบบบูรณาการ เช่น Rhipe เพื่อใช้ประโยชน์จากเฟรมเวิร์ก Hadoop MapReduce
- ใช้ RHadoop โดยตรงบนระบบกระจาย Hadoop
ในที่นี้ r ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เป็นกระบวนการตรวจสอบขนาดใหญ่และซับซ้อน ข้อมูล ชุดที่มักจะเกินความสามารถในการคำนวณ NS เป็นภาษาโปรแกรมชั้นนำของ ข้อมูล ศาสตร์ประกอบด้วยหน้าที่อันทรงพลังในการจัดการปัญหาทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับ ข้อมูลใหญ่ กำลังประมวลผล.
คุณวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่อย่างไร
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่: 8 เคล็ดลับในการค้นหาสัญญาณภายใน
- เริ่มต้นด้วยวัตถุประสงค์ทางธุรกิจที่ชัดเจน
- ประเมินคุณภาพของข้อมูล
- ตอบคำถามทางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจง
- มีวัตถุประสงค์มากที่สุด
- เพิ่มบริบทที่เพียงพอ
- เห็นภาพข้อมูลของคุณ
- ใช้เทคโนโลยีในการกลั่นกรองและจัดระเบียบข้อมูล
- จ้างและพัฒนาจิตใจวิเคราะห์ที่เฉียบแหลม