Публикации по теме big-data

Публикации по теме 'big-data'

Отчетность и визуализация данных в Kibana

Введение В этой статье я хотел бы показать функциональные возможности Kibana на основе моего личного опыта. Моя цель - дать общий обзор возможностей Kibana и проанализировать потребность в настраиваемом плагине для поворота и отчетности. В следующих статьях я надеюсь получить углубленное исследование Kibana и более подробно осветить процесс визуализации данных . Что такое кибана? Kibana , получившая более 11 тысяч звезд на GitHub, покоряет сердца разработчиков по..

Как Intrinio создает стандартизированные фундаментальные данные? | Интринио

Финансовые отчеты, которые публично торгуемые компании подают в SEC, могут быть золотой жилой информации. И, как и в случае с золотом, может потребоваться немало усилий, чтобы извлечь из этих заявлений реальную ценность. Вы можете потратить недели на составление карты этих данных самостоятельно (на что у вас, вероятно, нет времени) или заплатить фирме с тысячами аналитиков, которые изучают документы для вас (что может быть непомерно дорого, особенно для небольших компаний). К счастью,..

Эволюция аналитики данных в проектировании и планировании цепочек поставок

Традиционные цепочки поставок в основном состоят из закупок, внутренней логистики, инвентаризации запчастей, производства, инвентаризации готовой продукции, фулфилмента и исходящей логистики. В последнее время аналитика на основе данных стала важной частью головоломки, особенно в стратегическом проектировании цепочки поставок, получая конкурентное преимущество на рынке. Однако большинству компаний все еще не удается внедрить аналитику данных в управление цепочкой поставок...

Новый подход к данным Twitter

Начните с твитов пользователя Tweeter и посмотрите, что вы можете расшифровать. В прошлом я начинал с статей, которые читал, а затем применял их метод определения различных демографических и психографических характеристик ко всем твитам. Мой новый подход заключается в том, чтобы взять набор твитов от человека и понять, что я могу узнать об этом человеке из его твитов. Возможными могут быть возраст, пол, возможно, вы тролль или бот и т. д. Первая идея состоит в том, чтобы составить..

Преодоление барьеров в управлении данными: роль машинного обучения

В эпоху цифровых технологий данные стали источником жизненной силы для бизнеса, обеспечивая важные аналитические данные и управляя процессами принятия решений. Поскольку объем и сложность данных продолжают расти в геометрической прогрессии, традиционные подходы к управлению данными с трудом успевают за ними. Однако с появлением машинного обучения в области управления корпоративными данными происходят революционные преобразования. В этой статье рассматривается роль машинного обучения..

Обо мне

Это небольшой пост обо мне. Меня зовут Мигель Гарсия Ибаньес, и я работаю программистом-аналитиком, но я пробую много других вещей, даже пишу этот блог. Я родился в 1978 году в Мадриде, Испания. Да, кажется, это было давно, но я все еще чувствую себя очень молодым, хотя мои колени совершенно не согласны. Я изучал TI, и это заняло у меня много времени, может быть, потому, что я недостаточно старался, может быть, потому, что я работал и занимался спортом одновременно… кто знает. Я..

Настройка проекта машинного обучения Spark с помощью Scala, sbt и MLlib

В этом руководстве мы создадим проект машинного обучения Spark с Scala , Spark MLlib и sbt . sbt - это инструмент сборки с открытым исходным кодом для проектов Scala и Java, аналогичный Java Maven и Ant . sbt требует Java Development Kit 8 (JDK 8), поэтому, если он у вас не установлен, перейдите по этой ссылке для установки. Установка sbt: В Ubuntu: $ echo "deb https://dl.bintray.com/sbt/debian /" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/sbt.list $ sudo apt-key adv..