89 историй об аналитике больших данных, которые стоит узнать
7 января 2024 г.Давайте узнаем о Аналитике больших данных из этих 89 бесплатных историй. Они упорядочены по времени чтения, созданного на HackerNoon. Посетите /Learn Repo, чтобы найти самые читаемые истории о любой технологии.
1. Почему инструменты самостоятельной аналитики важны для принятия бизнес-решений
Как использовать большие данные, инструменты самообслуживания для аналитики и искусственный интеллект, чтобы расширить возможности лиц, принимающих бизнес-решения, с помощью современного программного обеспечения
2. Использование алгоритмов ограничения скорости для конвейеров обработки данных
Возможно, вы уже слышали об ограничении скорости, связанном с использованием REST API. В этой статье я покажу вам более сложное использование этого компонента...
3. Легко интегрируйте встроенную аналитику в свое приложение
Как создать высокопроизводительную встроенную аналитику с помощью Tableau и Cube, адаптированную специально для ваших пользователей, и сделать это эффективно и безопасно.
4. 6 лучших инструментов визуализации данных на 2022 год
В этом блоге вы найдете лучшие инструменты визуализации данных для эффективного анализа ваших наборов данных. Узнайте об инструментах для создания интуитивной визуализации.
5. Как получить квалификацию для работы с большими данными для принятия решений
Аналитика принятия решений, истории данных и облачные сервисы данных — это три тенденции, которые занимают высокие места в Data Analytics 2021.
6. Что такое большие данные? Понимание бизнес-использования аналитики больших данных
Аналитика больших данных может применяться для любого бизнеса, чтобы увеличить его доходы и конверсии, а также выявить типичные ошибки.
7. 10 лучших наборов данных для геопространственной аналитики (открытый и публичный доступ)
Ученые используют геопространственную аналитику для создания визуализаций, таких как карты, графики и картограммы. Это лучшие общедоступные наборы данных для геопространственной аналитики.
8. MongoDB: изучение инструментов и методов визуализации данных
Ищете инструмент визуализации данных MongoDB? Вариантов много, но сначала лучше изучить, какие решения существуют на рынке.
9. Новый рубеж оптимизации цен
Какова будет цена нашего продукта или услуги? Этот вопрос всегда беспокоил бизнес. В результате было создано несколько моделей ценообразования. Однако концепция оптимизации цен является довольно новой. По крайней мере, для предприятий, которые не работают в сфере гостеприимства или авиаперевозок.
10. 4 совета, как стать успешным аналитиком данных начального уровня
Компании во всех отраслях полагаются на большие данные при принятии стратегических решений в отношении своего бизнеса, поэтому должности аналитиков данных постоянно востребованы.
11. Тенденции, которые повлияют на аналитику данных, искусственный интеллект и облако в 2023 году
Вступая в 2023 год, мир аналитики, искусственного интеллекта и облачных технологий вступает в новую захватывающую фазу с широким спектром инноваций и разработок, призванных изменить
12. Лучшие виды визуализации данных
Изучение лучших инструментов визуализации данных может стать первым шагом на пути использования анализа данных в ваших интересах и на благо вашей компании.
13. Введение в AWS Lake Formation
Amazon Web Services (AWS) недавно объявила, среди многих других важных обновлений, о выпуске нового сервиса «AWS Lake Formation» на выставке AWS re:Invent в Лас-Вегасе. В этой статье представлено краткое объяснение того, что делает служба. Кроме того, здесь объясняется, почему это может быть важно для вашей организации.
14. Общие вопросы по MS Excel, которые помогут вам преуспеть на собеседовании на аналитика данных
Вопросы для собеседования по EXCEL для аналитиков данных
15. Как настроить выделенный сервер базы данных для аналитики
У вас есть старый ноутбук, который лежит в глубине вашего шкафа? Придумайте, как дать ему новую жизнь!
16. Растущая сложность инфраструктуры данных: финансовые последствия и дальнейшие шаги
Глубокое погружение в инфраструктуру данных: от традиционных баз данных до современного стека данных в том виде, в каком он существует сегодня, проблемы масштабирования и предстоящие тенденции.
17. Площадки для обработки данных – лекарство от медленных и неэффективных операций с данными
Компании испытывают трудности со своими операциями по обработке данных из-за несовершенного, ориентированного на код и линейного рабочего процесса. Чтобы добиться успеха, им необходимо создавать площадки для обработки данных, а не просто конвейеры.
18. Менеджеры по продуктам данных и сетка данных
Поскольку данные становятся очень повсеместными на предприятии, необходимо правильно определить продукт данных, его жизненный цикл и процесс разработки.
19. Преимущества и недостатки больших данных
Большие данные могут показаться любым другим модным словом в бизнесе, но важно понимать, какую пользу большие данные приносят компании и насколько они ограничены.
20. Командам по обработке данных нужны лучшие ключевые показатели эффективности. Вот как.
Вот шесть важных шагов для постановки целей группам обработки данных.
21. Анализ больших данных для невежественных и любопытных
Аналитика больших данных уже довольно давно является горячей темой. Но что именно? Узнайте здесь.
22. Вероятностные структуры данных и алгоритмы в больших данных
Вероятностные структуры данных позволяют вам победить зверя и дать примерное представление о некоторых характеристиках данных.
23 . Влияние данных на точность общественного здравоохранения: усилия эксперта в области здравоохранения по обучению общественности с помощью данных
Пандемия COVID-19 заставила людей адаптироваться к меняющимся временам и внедрять новые технологии. Частью этого является использование данных для отслеживания тенденций в сфере здравоохранения.
24. Подзапрос для облегчения доступа к данным блокчейна в блокчейне Cosmos
SubQuery — это набор инструментов для разработчиков блокчейнов, который позволяет использовать инфраструктуру Web3 через специальный API с открытым исходным кодом между данными и децентрализованными приложениями.
25. Как большие данные могут помочь в создании биотехнологических продуктов
Новые методы и открытия, такие как секвенирование генома нового поколения, генерируют огромные объемы данных и меняют научный ландшафт.
26. Комплексный анализ данных с помощью SQL и визуализация данных: исследование поведения пользователей Alibaba
Этот отчет о поведении пользователей основан на заказах пользователей от Alibaba в период с 25 ноября 2017 г. по 3 декабря 2017 г. с платформы Alibaba...
27. Сертифицируйте свои ресурсы данных, чтобы не относиться к инженерам данных как к каталогам
Доверие к данным начинается и заканчивается общением. Вот как лучшие в своем классе команды по работе с данными сертифицируют таблицы, одобренные для использования в их организации.
28. Платформы машинного обучения против. Консалтинговые компании по машинному обучению
Нет четкого ответа на вопрос, лучше ли использовать платформы машинного обучения или консалтинговые компании по данным. Каждая компания имеет разные потребности и финансовые ресурсы.
29. Мой Прометей поражен! Помогите!
Ваша установка мониторинга Прометея застопорилась? Вы вложили в него слишком много данных? Не волнуйтесь, есть способы это исправить.
30. Как специалист по данным видит колоду карт
31. Начните использовать анализ больших данных для вашего бизнеса.
Все, что мы делаем, генерирует данные, поэтому мы являемся агентами данных. Вопрос в том, как мы можем извлечь выгоду из этого огромного количества данных, генерируемых каждый день?
32. Что такое RFM (последний, частотный, денежный) анализ?
RFM-анализ – это метод сегментации клиентов на основе данных, который позволяет специалистам по маркетингу принимать тактические решения на основе тщательной очистки данных.
33. Интерпретация больших данных: наука о данных или аналитика данных
Наука о данных и аналитика данных довольно разнообразны, но связаны с обработкой больших данных. Разница заключается в том, как они манипулируют данными.
34. Fintech 2021: как финтех-компании эффективно используют большие данные?
Согласно исследованию, 90% всех мировых данных было создано за последние два года. Звучит довольно круто, но что мир делает со всеми этими данными? Как это анализировать?
35. Как добиться оптимальных бизнес-результатов с помощью общедоступных веб-данных
Публичные веб-данные открывают множество возможностей для предприятий, которые могут их использовать. Вот как подготовиться к работе с данными такого типа.
36. Превратите большие данные в большой успех: 5 советов по эффективному анализу больших данных
Организации должны разработать соответствующие меры для превращения своих больших данных в большой успех.
37. Проблемы с большими данными и как искусственный интеллект может помочь, интервью с Андреем Грязновым, техническим директором HyperC
Что не так с большими данными, как классический ИИ может решить эти проблемы и почему это возможно сейчас?
38. Разработка Low-Code помогает ученым, работающим с данными, получать аналитическую информацию
Новые платформы разработки с низким кодированием позволяют командам специалистов по обработке и анализу данных быстро получать аналитическую информацию из больших данных.
39. Как программирование, искусственный интеллект и большие данные дают Google шанс спасти мир
Большой бизнес и спасение планеты часто не идут рука об руку, однако в некоторых случаях они идут рука об руку. Узнайте, как Google планирует сохранить будущее с помощью технологий.
40. 5 тенденций использования больших данных в постпандемическом будущем
Поскольку цифровой ландшафт продолжает расширяться ошеломляющими темпами, объем данных, хранящихся и используемых предприятиями, также увеличивается. В течение последних лет накопление больших данных внутри организаций медленно, но верно становилось основным продуктом деятельности компаний, особенно в том, что касается генерации аналитических данных на основе данных и обеспечения безопасности.
41. 5 репозиториев DBT, которые нужно добавить на GitHub
5 самых популярных репозиториев dbt, которые вам стоит разместить на Github в 2022 году – это мои!
42. Как повысить скорость запросов, чтобы максимально эффективно использовать ваши данные
В этой статье я расскажу о том, как мне удалось повысить общую эффективность обработки данных за счет оптимизации выбора и использования хранилищ данных.
43. Поведенческая аналитика: основа таргетированного маркетинга и прогнозной аналитики
Узнайте, как извлечь выгоду из своих бизнес-стандартов и повысить коэффициент конверсии примерно на 85 %, анализируя поведение клиентов на основе собранных вами данных.
44. 8 инструментов, которые можно использовать для анализа больших данных
Важной частью современного бизнеса, независимо от отрасли, являются большие данные — наборы огромных объемов данных, которые многое раскрывают с точки зрения тенденций и закономерностей человеческого поведения и взаимодействия.
45. Очистите свои данные, удалив повторяющиеся данные с помощью этих инструментов
В этом блоге мы рассмотрим, что такое программное обеспечение для дедупликации данных, наиболее важные функции и возможности такого инструмента и как оно может вам помочь.
46. Как улучшить поиск поставщиков венчурных инвестиций, используя общедоступные веб-данные
Узнайте, как общедоступные веб-данные могут помочь вам улучшить методы поиска поставщиков для сделок.
47. Публичные веб-данные для бизнеса: распространенные проблемы и способы их решения
Предприятия, работающие с общедоступными веб-данными, сталкиваются с различными проблемами. В этой статье рассматриваются наиболее распространенные из них и способы их преодоления.
48. От необработанных данных к практическим знаниям: сила агрегирования данных
В этой статье рассматриваются процессы агрегирования данных: сбор данных для представления их в сводной форме.
49. BitsCrunch привлекает 3,6 миллиона долларов от Coinbase Ventures, Crypto.com Capital и Animoca Brands
BitCrunch привлек $3,6 млн в рамках частного раунда финансирования под руководством Animoca Brands, включая Coinbase Ventures, Crypto.com Capital и Polygon Studios.
50. Целостность данных жизненно важна для внедрения вакцины против COVID-19
Вот почему улучшение обработки и обработки данных о COVID-19 и других медицинских данных должно быть приоритетом как во время, так и после пандемии.
51. Лучшие навыки аналитика данных в 2021 году
Расширьте свои знания и навыки в области анализа данных с помощью сертификации по науке о данных, чтобы сделать успешную карьеру аналитика данных.
52. Коммерческая интеграция данных и способы ее достижения
Большинству инженеров в своей профессиональной жизни придется иметь дело с интеграцией данных. За последние несколько лет появилось несколько компаний, таких как Fivetran и StitchData, которые занимаются пакетной интеграцией, а Segment — интеграцией на основе событий. Но ни одна из этих компаний не решила проблему интеграции данных, которая становится все более сложной с ростом количества B2B-инструментов, которые используют компании.
53. Каковы ключевые различия между качественными и количественными данными?
В этой статье на примерах раскрываются ключевые различия между качественными и количественными данными.
54. Реструктуризация или переработка: принятие правильных решений на основе данных
Понимание разницы между данными о реструктуризации и переработке данных позволяет аналитикам принимать более обоснованные решения.
55. Сборка или покупка: чему мы научились, внедрив каталог данных
Почему мы решили наконец купить единое рабочее пространство для обработки данных (Atlan), потратив 1,5 года на создание собственного внутреннего решения с использованием Amundsen и Atlas
56. 5 отраслей, в которых используется анализ больших данных
Каждый день мы создаем 2,5 ЭБ данных [3]. Это 2,5 миллиарда гигабайт информации обо всем на свете. Это создает неограниченные возможности для сбора, обработки и анализа огромных объемов как структурированных, так и неструктурированных данных, также известных как большие данные.
57. Анализ больших данных на блокчейне с генеральным директором Coвалента Ганешем Свами
Я поговорил с Ганешем Свами, сооснователем и генеральным директором компании Coвалент, занимающейся анализом больших данных в области блокчейна, чтобы обсудить экосистему Ethereum.
58. Основное руководство по сбору результатов Google Shopping
В этом посте мы научимся собирать результаты Google Shopping с помощью Node JS с Unirest и Cheerio.
59. 3 отрасли, использующие возможности больших данных: здравоохранение, право и розничная торговля
Ценность, популярность и масштабы использования больших данных в современном бизнесе обусловлены рядом неоспоримых преимуществ, которые они могут предложить:
60. Влияние больших данных на бизнес, прошлое и будущее
61. Какую выгоду туристическая индустрия может получить от сбора данных
В наши дни туристическая индустрия является основным сектором услуг в большинстве стран. Это также крупный источник занятости и доходов. Это требует большого количества постоянных инноваций и обслуживания. Туристическая индустрия — динамичная отрасль, в которой потребности и предпочтения клиента меняются каждое мгновение. Игрокам рынка в этой области необходимо идти в ногу с тенденциями в отрасли, выбором клиентов и даже с деталями своей собственной исторической деятельности, чтобы с течением времени работать лучше. Таким образом, как и следовало ожидать, компаниям, работающим в туристическом секторе, необходимо много данных из разных источников и конвейер для оценки и использования этих данных для получения аналитических сведений и рекомендаций.
62. 5 самых важных советов, которые должен знать каждый аналитик данных
5 вещей, которые должен знать каждый аналитик данных, и почему это не Python и не SQL
63. Понимание технологии IPO Snowflake и будущих событий
К настоящему моменту вы, должно быть, прочитали немало статей о совершенно умопомрачительном и рекордном IPO Snowflake. Эта статья не предназначена для размышлений о том, имеет ли оценка смысл или нет, а скорее поможет вам понять технологические концепции, которые делают Snowflake настолько уникальным, и почему она оказалась настолько разрушительной для пространства данных в целом и пространства хранилищ данных. в частности.
64. Эффективное использование больших данных и аналитики для предприятий
Аналитика бизнес-данных часто представляет собой очень сложный и трудоемкий процесс. В эпоху анализа больших данных, когда необходимо проанализировать большой набор разнообразных данных, чтобы получить полезную информацию, все становится более сложным. Однако столь полные данные
Модель анализа поможет раскрыть различные скрытые закономерности, рыночные сдвиги и тенденции, неизвестные корреляции, поведение клиентов и т. д. Получение практической информации об этом поможет лицам, принимающим решения в организации, принимать обоснованные решения.
65. 5 популярных инструментов анализа больших данных, которые стоит изучить в 2020 году
Данные, данные и данные. Кажется, именно в этом и плавает и погружается наш мир. Почему? Ответ прост: все, что мы используем, например мобильные телефоны, а вместе с ним и все, что у него есть, например социальные сети, генерирует невообразимые объемы данных.
66. Интернет вещей, большие данные и эра зеттабайтов
Слышали ли вы об Интернете вещей и больших данных? Это две очень популярные технологии, которые долгое время развивались независимо.
67 . 4 способа, с помощью которых прогнозная аналитика в страховании прокладывает путь в будущее
Прогнозная аналитика в страховании радикально меняет способы ведения бизнеса компаниями. Вскоре он станет основой бесчисленных новых технологических решений.
68. Могут ли решения для больших данных стать более доступными и доступными?
Ниже вы можете найти статью моего коллеги и эксперта по большим данным Бориса Трофимова.
69. Как демократизировать доступ к аналитике данных для предприятий любого размера
Беспорядочные правительственные данные стали одной из причин, по которой мы не смогли понять пандемию COVID-19. Если федеральные организации не могут расшифровать большие данные, на что надеяться малому бизнесу?
70. Понимание структуры анализа данных на примере компании General Electric
Эта структура позволит вам сосредоточиться в первую очередь на бизнес-результатах, а также на действиях и решениях, которые обеспечивают эти результаты.
71. Как использовать большие данные и искусственный интеллект для ценообразования в розничной торговле на основе спроса
Вы можете назвать себя гуру розничного ценообразования, если сможете принимать правильные решения по ценообразованию для каждого из ваших продуктов, отдельно или вместе, на основе эластичности спроса на них в любой момент времени.
72. Как стать специалистом по данным: навыки и навыки; Курсы по изучению науки о данных
Необходимые навыки для создания профиля специалиста по данным — это бизнес-аналитика, статистические знания, технические навыки, структура данных и т. д.
73. Ускорьте выполнение заданий Spark и Hive на AWS S3 в 10 раз с помощью Alluxio в качестве многоуровневого решения для хранения данных
В этой статье Тай Буй описывает, как Bazaarvoice использует Alluxio в качестве уровня кэширования поверх AWS S3, чтобы максимизировать производительность и минимизировать эксплуатационные расходы при выполнении анализа больших данных на AWS EC2. Оригинальную статью можно найти в инженерном блоге Alluxio.
74. Pilosa: масштабируемый высокопроизводительный индекс базы данных растровых изображений
Большие данные — большая проблема, по крайней мере, извлечь из них что-то полезное. Каждый день создается около трех квинтиллионов (следующий шаг — секстиллион или один зеттабайт) байт данных, и только около 20% из них структурированы и доступны для легкой обработки. Почти вся полезная обработка опирается на философию, которая мало чем отличается от отчетов с зелеными полосами, которые мы создавали во время ночной смены и раздавали до начала века. Весь процесс сопоставления/сокращения представляет собой ночную пакетную обработку, вы работаете не с реальными данными, а с моментальным снимком, что может быть хорошо для некоторых компаний, но для других они должны иметь возможность принимать решения на высоком уровне. входящие данные о скорости в реальном времени.
75. Анализ данных о дорожно-транспортных происшествиях в США с помощью визуализации данных
В этой статье мы будем анализировать данные о дорожно-транспортных происшествиях в США, которые можно использовать для изучения мест, подверженных авариям, и влияющих на них факторов.
76. Как оптимизировать работу удаленных сотрудников с помощью анализа больших данных
Оптимизировать работу удаленных сотрудников можно легко с помощью анализа больших данных, поскольку он легко может указать на проблемы с тайм-менеджментом и переутомление.
77. Большие данные «наблюдения за Землей»: проблемы и применение
Поскольку в настоящее время вокруг планеты вращается почти тысяча спутников наблюдения Земли, терабайты данных дистанционного зондирования и спутниковые снимки земли, растительности, водоемов, ледников, городских ландшафтов и других географических объектов становятся доступными для конечных пользователей в различных отраслях. Современные ГИС-системы позволяют собрать все подобные геопространственные данные в одном месте для комплексного анализа исследуемой территории.
78. Машинное обучение для предотвращения мошенничества
79. Amazon Kinesis: решение AWS для потоковой передачи данных
Краткое руководство по Amazon Kinesis, которое содержит введение в Amazon Kinesis, основные преимущества и возможности Amazon Kinesis. Варианты использования Amazon Kinesis.
80. 5 основных факторов, влияющих на затраты на анализ данных
Создание и внедрение специального интегрированного решения для анализа данных обойдется как минимум в 150 000–200 000 долларов США.
81. Как создать стек данных с нуля
Обзор современного стека данных после интервью с 200+ лидерами данных. Матрица решений для сравнительного анализа (DW, ETL, управление, визуализация, документация и т. д.)
82. Анализ пассажиропотока BIXI в Монреале с помощью данных и визуальных эффектов
Вы бывали в Монреале? Слышали ли вы о термине бикси? Что ж, эта статья расскажет вам о поездках на бикси и факторах, которые на нее влияют.
83. Большие данные социальных сетей повысят посещаемость веб-сайта
Важность социальных сетей в бизнес-маркетинге нельзя недооценивать. Все, что вам нужно сделать, это найти лучшие способы максимально эффективно использовать его. Одним из таких важных способов легко увеличить посещаемость вашего сайта через социальные сети является планирование транспорта и использование больших данных.
84. Из-за Covid19 я начал использовать большие данные
Covid19 покорил мир. Люди паниковали и покупали туалетную бумагу, как никогда раньше. Знаменитости стараются держать нас в курсе последних видео, где они едят хлопья. Тревожные подростки и двадцатилетние люди очень капризны.
85. Утопление в информации, жажда знаний
Важно иметь возможность сопоставлять данные из нескольких разрозненных источников в разных форматах и типах на одном дисплее.
86. Взгляд на архитектуру больших данных и ее компоненты, ограничения и преимущества
Как вы можете себе представить, архитектура больших данных — это всеобъемлющая инфраструктура, позволяющая анализировать большие наборы данных.
87. Большое влияние больших данных на современный бизнес
Влияние на бизнес, которое компании оказывают с помощью анализа больших данных, стимулирует инвестиции в цифровую трансформацию по всем направлениям. Столкнувшись с многочисленными волнами потрясений в мире COVID-19, почти 92% компаний сообщают о планах потратить столько же или больше на данные. Проекты искусственного интеллекта, согласно недавнему опросу NewVantage Partners. Неудивительно. Компании, владеющие данными, отмечают критически важные для бизнеса преимущества использования больших данных, в том числе:
88. Происхождение данных похоже на распутывание клубка пряжи
Происхождение данных — это технология, которая отслеживает связи между активами данных. «Происхождение данных похоже на генеалогическое древо, только для данных»
89. Что такое большие данные в здравоохранении и как они используются?
Пандемия оказывает огромное влияние на сферу здравоохранения. Больницы отчаянно ищут помощи из-за огромного количества госпитализаций, усиления угроз кибербезопасности и растущего числа психических заболеваний из-за строгих мер изоляции. Большие данные в здравоохранении кажутся жизнеспособным решением. Он может активно предоставлять значимую и актуальную информацию, позволяющую клиникам решать насущные проблемы и готовиться к предстоящим событиям. Больницы все чаще обращаются к поставщикам услуг по разработке больших данных, чтобы осмыслить свои операционные данные. По данным Healthcare Weekly, ожидается, что к 2022 году мировой рынок больших данных в отрасли здравоохранения достигнет $34,3 млрд, а среднегодовой темп роста составит 22,1%. Итак, какова роль анализа больших данных в здравоохранении? Каких проблем ожидать? И как настроить себя на успех?
Спасибо, что ознакомились с 89 самыми читаемыми историями об аналитике больших данных на HackerNoon.
Посетите репозиторий /Learn, чтобы найти самые читаемые статьи о любой технологии.
Оригинал