Mục lục:

Làm thế nào để phân tích R phù hợp với dữ liệu lớn?
Làm thế nào để phân tích R phù hợp với dữ liệu lớn?

Video: Làm thế nào để phân tích R phù hợp với dữ liệu lớn?

Video: Làm thế nào để phân tích R phù hợp với dữ liệu lớn?
Video: Phân tích và xử lý dữ liệu lớn bằng Excel (10 triệu dòng) 2024, Tháng mười một
Anonim

NS Bao gồm một lớn số lượng dữ liệu gói, hàm biểu đồ giá, v.v. chứng tỏ là một ngôn ngữ thành thạo cho phân tích dữ liệu lớn vì nó có hiệu quả dữ liệu khả năng xử lý. Những gã khổng lồ công nghệ như Microsoft, Google đang sử dụng NS vì dữ liệu lớn phân tích.

Từ đó, R có thể được sử dụng cho dữ liệu lớn không?

NS ngôn ngữ lập trình rất mạnh mẽ và có nhiều lý do để đã sử dụng trong Dữ liệu lớn : Nó có rất nhiều gói Trực quan hóa cho Đồ thị, Biểu đồ, v.v. như ggplot2 hoặc plot (). R có thể cũng là đã sử dụng để tính toán song song và cụm bằng Apache Spark.

Cũng biết, làm thế nào để bạn xử lý dữ liệu lớn trong R? Có hai tùy chọn để xử lý tập dữ liệu rất lớn (> 10GB) trong R.

  1. Sử dụng các gói môi trường tích hợp như Rhipe để tận dụng khung Hadoop MapReduce.
  2. Sử dụng RHadoop trực tiếp trên hệ thống phân phối hadoop.

Sau đây, r trong phân tích dữ liệu lớn là gì?

Phân tích dữ liệu lớn là quá trình kiểm tra lớn và phức tạp dữ liệu các tập hợp thường vượt quá khả năng tính toán. NS là một ngôn ngữ lập trình hàng đầu của dữ liệu khoa học, bao gồm các chức năng mạnh mẽ để giải quyết tất cả các vấn đề liên quan đến Dữ liệu lớn Chế biến.

Làm thế nào để bạn phân tích dữ liệu lớn?

Phân tích dữ liệu lớn: 8 mẹo để tìm ra tín hiệu trong

  1. Bắt đầu với mục tiêu kinh doanh rõ ràng.
  2. Đánh giá chất lượng dữ liệu.
  3. Trả lời các câu hỏi kinh doanh cụ thể.
  4. Hãy khách quan nhất có thể.
  5. Thêm ngữ cảnh phong phú.
  6. Trực quan hóa dữ liệu của bạn.
  7. Sử dụng công nghệ để sàng lọc và sắp xếp dữ liệu.
  8. Thuê và phát triển óc phân tích nhạy bén.

Đề xuất: