Ma'lumotlarni qayta ishlash texnologiyasi. Katta ma'lumotlar nima? Prognoz modellashtirish, chuqurlashgan statistikalar

Katta ma'lumotlar sizning yordamingizga muhtoj
Va nihoyat, "katta" - bu katta ma'lumotlarning xususiyatlaridan biri. Xarakterli "katta" o'lcham va o'lchov shkalasini anglatadi. Albatta, bu asosiy xususiyatdir, chunki ushbu ma'lumotlar miqdori oldin biz ilgari ishlagan narsalardan tashqari. Ammo ushbu yangi ma'lumotlar oqimlarining boshqa xususiyatlari ham muhimdir: ular ko'pincha yomon formatlangan, tuzilmagan (yoki eng yaxshi, qisman tuzilgan) va noaniqlik bilan to'la. Ma'lumotlarni boshqarishning rivojlanishi, metrosi "mantiqiy tahlil" (ob'ektni tahlil qilish), katta ma'lumotlarda shovqinni engish muammosini hal qilish uchun ishlab chiqilgan. Uning vazifasi ushbu ma'lumotlar to'plamini tahlil qilish va qancha kuzatishlar bir kishiga tegishli, ularda kuzatuvlar mavjud va ulardan qaysi biri foydalanish uchun mos ekanligini bilib oling.
Ma'lumotni tozalashning ushbu turi katta yoki kichik ma'lumotlar eshaklari bilan ishlashda shovqin yoki noto'g'ri ma'lumotlarni olib tashlash uchun zarurdir, ammo bu etarli emas. Shuningdek, biz oldingi tajribamiz, tahliliy va toifasi bo'yicha bizdagi katta ma'lumotlar aktivlari atrofida kontekstni yaratishimiz kerak. Aslida, ko'plab tahlilchilar katta ma'lumotlarga xos bo'lmagan noaniqlikni boshqarish qobiliyatini, chunki bu sizga yanada samarali echimlarni amalga oshirishga imkon beradi.
Va endi boshlang'ich tadqiqotlar nafaqat katta ma'lumotlar tufayli tartibsizlikdan ozod qilingan, balki katta ma'lumotlar doirasida tarkib va \u200b\u200btahlillarni yaratishga hissa qo'shadi.
Bu bizning yangi kapitalning ijtimoiy media bo'yicha bizning yangi kapitalning qo'llanilishi bo'lishi mumkin bo'lgan buning yorqin namunasi (biz gaplashyapmiz O tomonidan ishlab chiqilgan. Millati Jigarrang. Brendning qiymatini o'lchash uchun yangi yondashuvUlarning Mazmunli. Har xil. Doira. - "Muhim farqlarning paradigmasi" -R. & T. ). Ushbu model standart asosida amalga oshirilgan aniq bozorlardagi xulq-atvorda sinovdan o'tkaziladi va qarorlarni qabul qilishni qo'llab-quvvatlash uchun boshqa marketing yo'nalishlari va axborot tizimlarida qo'llash juda oson. Boshqacha qilib aytganda, tadqiqot usullari asosida belgilangan kapital modeli (nafaqat ularda nafaqat ularda emas), yirik ma'lumotlarning tuzilmagan, noqulay va noma'lum xususiyatni engish uchun zarur bo'lgan barcha xususiyatlarga ega.
Iste'molchilarning ijtimoiy tarmoqlari tomonidan taqdim etilgan ma'lumotlarning ma'lumotlarini ko'rib chiqing. Xom shaklida iste'molchilar kayfiyatining cho'qqilari va deklaratsiyasi ko'pincha brend bilan minimal darajada o'zgarib boradi va firmaning kapital parametrlari offline: Bu juda ko'p shovqin. Ammo biz ushbu shovqinni kamaytiramiz, iste'molchimizning ma'nosi modellari, brendlar, brendlar va ajralib turadigan xususiyatlarni xom malakali va ajratish xususiyatlari, ushbu o'lchamlarda ijtimoiy tarmoqlar ma'lumotlarini qayta ishlash va yig'ish usuli.
Ma'lumotlar bizning doiramiz modeliga muvofiq tashkil etilganidan so'ng, tendentsiyalar odatda brend kapitalining va xulq-atvorining parametrlariga mos keladi. Aslida, ijtimoiy media ma'lumotlari o'zlari uchun gapira olmaydi. Ulardan foydalanish uchun ular bizning tajribamiz va brendlar atrofida qurilgan modellarimizni talab qiladi. Ijtimoiy media bizga brendlarni tasvirlash uchun ishlatiladigan noyob ma'lumot berganda, biz asosiy tadqiqotlar uchun asosiy tadqiqotlar yaratishda ushbu tildan foydalanishimiz kerak.
Katta ma'lumotlar (yoki katta ma'lumotlar) bu juda katta hajmdagi tuzilgan yoki tuzilmagan ma'lumotlar bilan ishlaydigan usullar to'plamidir. Umumiy ma'lumotlar bilan ishlash bo'yicha mutaxassislar vizual, sezilarli, ko'rilgan natijalarni olish uchun uni qayta ishlash va tahlil qilish bilan shug'ullanadilar. Menga professionallar bilan suhbatlashdi va Rossiyada katta ma'lumotlarni qayta ishlash bilan bog'liq vaziyatni, bu erda ishlashni istaganlar uchun nimani o'rganish yaxshiroqligini bilib oldi.