Методы сбора больших данных PDF

Методы сбора больших данных GM по Gareeva Margarita Определение больших данных Объем Скорость Разнообразие Сложность Большие данные Данные поступают в Большие данные Сложные взаимосвязи отличаются огромным режиме реального включа...

Методы сбора больших данных GM по Gareeva Margarita Определение больших данных Объем Скорость Разнообразие Сложность Большие данные Данные поступают в Большие данные Сложные взаимосвязи отличаются огромным режиме реального включают различную между различными объемом информации, времени, требуя информацию - тексты, типами данных который невозможно быстрой обработки и изображения, видео, требуют продвинутых обработать анализа. аудио, сенсорные алгоритмов для их традиционными данные. анализа. методами. Источники сбора больших данных Социальные сети Интернет-магазины Посты, лайки, Покупки, просмотры, комментарии, сообщения - отзывы, истории поиска - огромный поток данные о предпочтениях информации о людях и их покупателей. интересах. Сенсоры Веб-сайты Данные с датчиков Просмотры страниц, клики устройств, машин, по ссылкам, заполнение оборудования - форм - данные о информация о физическом поведении пользователей. мире. Технологии сбора больших данных Базы данных Облачные хранилища Специализированные системы Сервисы для хранения и для хранения и обработки обработки данных в облаке, больших объемов данных. обеспечивая масштабируемость. Веб-скрапинг API Автоматизированный сбор Интерфейсы для программно- информации с веб-страниц, ориентированного например, цен или отзывов. взаимодействия с различными сервисами. Методология сбора данных Определение целей и задач сбора данных, 1 что нужно узнать. 2 Выбор источников данных, определение их качества и релевантности. Разработка плана сбора данных, выбор 3 методов и инструментов. 4 Сбор данных, тестирование, очистка, подготовка данных к анализу. Оценка качества данных, проверка на 5 полноту, точность и достоверность. Обработка и анализ больших данных Преобразование 1 Форматирование, очистка, агрегирование, нормализация данных. Анализ 2 Идентификация паттернов, трендов, аномалий с помощью статистических методов. Визуализация 3 Представление данных в графическом виде для понимания и интерпретации. Моделирование 4 Создание моделей для прогнозирования, классификации, кластеризации. Визуализация и представление данных Интерактивные Тепловые карты Сетевые графы диаграммы Визуализация пространственных Визуализация взаимосвязей Графики, карты, гистограммы для данных с использованием между различными объектами. наглядного представления цветовой шкалы. данных. Этические аспекты и безопасность Конфиденциальность Защита персональной информации и конфиденциальности данных. Безопасность Предотвращение несанкционированного доступа и кражи данных. Ответственное использование Соблюдение этических норм при сборе, обработке и анализе данных.