Съдържание:

Как анализите на R са подходящи за големи данни?
Как анализите на R са подходящи за големи данни?

Видео: Как анализите на R са подходящи за големи данни?

Видео: Как анализите на R са подходящи за големи данни?
Видео: Тополь цветёт_Рассказ_Слушать 2024, Ноември
Anonim

Р включва а голям брой данни пакети, графични функции на рафтовете и т.н., което се доказва като опитен език за анализ на големи данни тъй като е ефективен данни способност за боравене. Технологични гиганти като Microsoft, Google използват Р за големи данни анализ.

Следователно, може ли R да се използва за големи данни?

Р езикът за програмиране е много мощен и има много причини за това използван в Голяма информация : Има много пакети за визуализация за графики, диаграми и т.н. като ggplot2 или plot(). R може също бъдете използван за паралелно и клъстерно изчисление с помощта на Apache Spark.

Също така знаете, как обработвате големи данни в R? Има две опции за обработка на много големи набори от данни (> 10GB) в R.

  1. Използвайте пакети от интегрирана среда като Rhipe, за да използвате рамката на Hadoop MapReduce.
  2. Използвайте RHadoop директно в разпределената система на hadoop.

Оттук нататък какво е r в анализа на големи данни?

Анализ на големи данни е процесът на изследване на големи и сложни данни набори, които често надхвърлят изчислителните възможности. Р е водещ език за програмиране на данни наука, състояща се от мощни функции за справяне с всички проблеми, свързани с Голяма информация обработка.

Как анализирате големи данни?

Анализиране на големи данни: 8 съвета за намиране на сигналите в

  1. Започнете с ясни бизнес цели.
  2. Оценете качеството на данните.
  3. Отговорете на конкретни бизнес въпроси.
  4. Бъдете максимално обективни.
  5. Добавете достатъчно контекст.
  6. Визуализирайте данните си.
  7. Използвайте технология за пресяване и организиране на данни.
  8. Наемайте и развивайте остри аналитични умове.

Препоръчано: