Obsah:

Jak jsou analýzy R vhodné pro velká data?
Jak jsou analýzy R vhodné pro velká data?

Video: Jak jsou analýzy R vhodné pro velká data?

Video: Jak jsou analýzy R vhodné pro velká data?
Video: R vs Python | Which is Better for Data Analysis? 2024, Duben
Anonim

R zahrnuje a velký počet data balíčky, funkce grafů regálů atd., což se ukazuje jako zdatný jazyk pro analýza velkých dat jak je efektivní data manipulační schopnost. Techničtí giganti jako Microsoft, Google používají R pro velká data analýza.

Lze tedy R použít pro velká data?

R programovací jazyk je velmi výkonný a má k tomu několik důvodů použitý v Velká data : Má spoustu vizualizačních balíčků pro grafy, grafy atd. jako ggplot2 nebo plot(). R může také být použitý pro paralelní a klastrové výpočty pomocí Apache Spark.

Také víte, jak zpracováváte velká data v R? Existují dvě možnosti, jak zpracovat velmi velké datové sady (> 10 GB) v R.

  1. Použijte balíčky integrovaného prostředí, jako je Rhipe, k využití rámce Hadoop MapReduce.
  2. Použijte RHadoop přímo v distribuovaném systému hadoop.

Co je to r v analýze velkých dat?

Analytika velkých dat je proces zkoumání velkých a složitých data sady, které často překračují výpočetní možnosti. R je přední programovací jazyk data věda, sestávající z výkonných funkcí k řešení všech souvisejících problémů Velká data zpracovává se.

Jak analyzujete velká data?

Analýza velkých dat: 8 tipů, jak najít signály uvnitř

  1. Začněte s jasnými obchodními cíli.
  2. Vyhodnoťte kvalitu dat.
  3. Odpovězte na konkrétní obchodní otázky.
  4. Buďte co nejvíce objektivní.
  5. Přidejte dostatek kontextu.
  6. Vizualizujte svá data.
  7. Použijte technologii k třídění a organizaci dat.
  8. Najměte a rozvíjejte bystré analytické myšlení.

Doporučuje: