AARRR ของช่องทางการขายพาณิชย์ทางอิเล็กทรอนิกส์ - มัมมี่
ก่อนที่จะเข้าสู่เนื้อหาที่มีค่าของ วิธีที่คุณสามารถเริ่มต้นใช้งานการวิเคราะห์เว็บกลยุทธ์การทดสอบและการแบ่งส่วนและการริเริ่มการกำหนดเป้าหมายเพื่อกระตุ้นการเติบโตในทุกขั้นตอนของช่องทางขายการขายอีคอมเมิร์ซของคุณก่อนอื่นคุณต้องเข้าใจโครงสร้างพื้นฐานและหน้าที่ของแต่ละเลเยอร์ในช่องทางการขาย เพื่อให้สอดคล้องกับระบบตรรกะและเป็นระบบ ...
ลักษณะทั่วไปของ NoSQL - Dummies
หนังสือและบล็อกของ NoSQL มีความคิดเห็นแตกต่างกับสิ่งที่เป็นฐานข้อมูล NoSQL คุณลักษณะหลักสี่ประการของ NoSQL ที่แสดงในรายการต่อไปนี้นำไปใช้กับฐานข้อมูล NoSQL ส่วนใหญ่ รายการเปรียบเทียบ NoSQL กับ DBMS เชิงสัมพันธ์แบบเดิม: Schema Agnostic: สคีมาฐานข้อมูลคือคำอธิบายของข้อมูลและโครงสร้างข้อมูลทั้งหมดที่เป็นไปได้ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ...
เป็นองค์ประกอบในชุดข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องหรือไม่? - Dumies
สำหรับชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยการสังเกตที่ถ่ายในจุดต่างๆในเวลา (นั่นคือข้อมูลชุดเวลา) สิ่งสำคัญคือต้องกำหนดว่าการสังเกตมีความสัมพันธ์กันหรือไม่ เนื่องจากหลายเทคนิคสำหรับการสร้างแบบจำลองข้อมูลชุดข้อมูลเป็นไปตามข้อสันนิษฐานว่าข้อมูลไม่สัมพันธ์กับกันและกัน
การเรียนรู้ด้วยเครื่องจักร 3 ประเภท - หุ่น
การเรียนรู้ของเครื่องมีหลากหลายรสชาติขึ้นอยู่กับอัลกอริทึมและวัตถุประสงค์ คุณสามารถแบ่งอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเป็น 3 กลุ่มหลักตามวัตถุประสงค์: การเรียนรู้ด้วยความระมัดระวังการเรียนรู้ที่ไม่เหมาะสมการเรียนรู้เสริมสมรรถนะการเรียนรู้เสริมสมรรถนะการเรียนรู้ที่กำกับดูแลการเรียนรู้ตามหลักเกณฑ์จะเกิดขึ้นเมื่ออัลกอริธึมเรียนรู้จากข้อมูลตัวอย่างและการตอบสนองตามเป้าหมายที่อาจประกอบด้วยตัวเลข ...
พื้นฐานของรูปแบบการจำแนกประเภทสำหรับการคาดการณ์การวิเคราะห์ - มัมมี่
เมื่อคุณมีเครื่องมือและข้อมูลทั้งหมดที่จำเป็นในการเริ่มต้นสร้าง รูปแบบการคาดการณ์ความสนุกเริ่มต้นขึ้น โดยทั่วไปการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้สำหรับงานจัดหมวดหมู่จะเป็นไปตามขั้นตอนต่อไปนี้: โหลดข้อมูล เลือกตัวจำแนกประเภท ฝึกแบบจำลอง แสดงภาพโมเดล ทดสอบโมเดล ประเมินแบบจำลอง ทั้งการถดถอยโลจิสติกและ ...
10 ชุดข้อมูลทรัพยากรวิทยาศาสตร์ที่จำเป็นเพื่อใช้กับงูหลาม -
มีจริงๆเป็นตันของ ข้อมูลที่มีอยู่สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยใช้ Python ข้อมูลนี้แนะนำให้คุณเก็บรวบรวมข้อมูลทรัพยากรศาสตร์ทางวิทยาศาสตร์จำนวนมากซึ่งคุณจำเป็นต้องรู้ เข้าใจข้อมูลเชิงลึกด้วยข้อมูลวิทยาศาสตร์รายสัปดาห์ข้อมูลวิทยาศาสตร์สัปดาห์เป็นจดหมายข่าวฟรีที่คุณสามารถลงทะเบียนเพื่อขอรับ ...
8 วิธีปฏิบัติที่ดีที่สุดในการจัดทำข้อมูล - หุ่น
แพคเกจซอฟต์แวร์สถิติมีประสิทธิภาพมากในทุกวันนี้ แต่ไม่สามารถเอาชนะคนจนได้ ข้อมูลที่มีคุณภาพ ต่อไปนี้เป็นรายการตรวจสอบสิ่งที่คุณต้องทำก่อนที่คุณจะเลิกสร้างแบบจำลองทางสถิติ ตรวจสอบรูปแบบข้อมูลการวิเคราะห์ของคุณจะเริ่มต้นด้วยไฟล์ข้อมูลดิบ ไฟล์ข้อมูลดิบมีหลายรูปแบบและขนาด เมนเฟรม ...
หลีกเลี่ยงการพังทลายและการรั่วไหลของดักในการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักร - มัมมี่
การตรวจสอบวิธีแก้ไขที่เป็นไปได้ในการสุ่มตัวอย่างในการสุ่มตัวอย่าง ความลำเอียงในการสุ่มตัวอย่างอาจเกิดขึ้นกับข้อมูลของคุณก่อนที่การเรียนรู้ด้วยเครื่องจะถูกนำไปปฏิบัติและทำให้เกิดความแปรปรวนมากขึ้นของค่าประมาณต่อไปนี้ นอกจากนี้คุณควรระวังการดักรั่วที่อาจเกิดขึ้นได้เมื่อข้อมูลบางส่วนจาก ...
พล็อตความสัมพันธ์: เทคนิคแบบกราฟิกสำหรับข้อมูลทางสถิติ - หุ่น
พล็อตความสัมพันธ์อัตโนมัติแสดงถึงคุณสมบัติของประเภท ข้อมูลที่เรียกว่าชุดข้อมูลเวลา ซีรีส์เวลาหมายถึงการสังเกตตัวแปรเดียวในช่วงเวลาที่กำหนด ตัวอย่างเช่นราคารายวันของหุ้น Microsoft ในช่วงปี 2013 เป็นชุดเวลา ข้อมูลตัดขวางหมายถึงข้อสังเกตเกี่ยวกับตัวแปรจำนวนมาก
10 แหล่งข้อมูลฟรีสำหรับข้อมูลวิทยาศาสตร์ - หุ่น
สิ่งที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือคุณไม่จำเป็นต้อง ใช้เงินเป็นจำนวนมากในการใช้งานซอฟต์แวร์และข้อมูลต้นทางเพื่อเริ่มเก็บเกี่ยวผลประโยชน์ คุณสามารถเริ่มต้นด้วยข้อมูลของคุณเองและเริ่มใช้แอปพลิเคชันโอเพ่นซอร์สหรือภาษาโปรแกรมเพื่อเริ่มต้นข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า แม้กระทั่ง ...
พื้นฐานของ K-Means และ DBSCAN Clustering Models for Predictive Analytics - Dummies
การเรียนรู้แบบไม่ได้ตั้งใจ มีความท้าทายมากมายสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ - รวมถึงไม่ทราบว่าจะคาดหวังอะไรเมื่อคุณเรียกใช้อัลกอริทึม แต่ละขั้นตอนจะให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน คุณจะไม่แน่ใจว่าผลลัพธ์หนึ่งดีกว่าอีกหรือแม้กระทั่งว่าผลลัพธ์มีค่าใดก็ตาม เมื่อคุณรู้ว่าผลลัพธ์ควรจะ ...
ทางเลือกโซลูชันข้อมูลขนาดใหญ่ - หุ่น
มองผ่าน Hadoop คุณจะเห็นโซลูชันข้อมูลขนาดใหญ่ทางเลือกในขอบฟ้า โซลูชันเหล่านี้ทำให้สามารถทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ในแบบเรียลไทม์หรือใช้เทคโนโลยีฐานข้อมูลอื่นเพื่อจัดการและประมวลผลได้ ที่นี่คุณได้รับการแนะนำให้รู้จักกับกรอบการประมวลผลแบบเรียลไทม์จากนั้นแพลตฟอร์ม Massively Parallel Processing (MPP) และในที่สุด NoSQL ...
การเขียนโปรแกรม < < ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับข้อมูลแบบสถิตและสตรีมในวิเคราะห์ข้อมูล Predictive Analyys - dummies
ข้อมูลในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถระบุได้ว่าเป็น สตรีมมิ่ง, แบบคงที่, หรือการผสมผสานของทั้งสอง การสตรีมข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง ตัวอย่างรวมถึงกระแสคงที่ของการปรับปรุง Facebook, tweets บน Twitter และราคาหุ้นที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาในขณะที่ตลาดยังคงเปิดอยู่ มีการสตรีมข้อมูลอย่างต่อเนื่อง ข้อมูลคงที่เป็นของตัวเองและล้อมรอบ ...
ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับชนิดข้อมูลและโครงสร้างใน R การเขียนโปรแกรมสำหรับ Predictive Analytics - Dummies
ใน R > พื้นฐานของประเภทข้อมูลและโครงสร้างใน R การเขียนโปรแกรมสำหรับ Predictive Analytics การเขียนโปรแกรมสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ชนิดข้อมูลบางครั้งสับสนกับโครงสร้างข้อมูล แต่ละตัวแปรในหน่วยความจำของโปรแกรมมีชนิดข้อมูล แน่นอนคุณสามารถหลีกเลี่ยงการมีตัวแปรหลายอย่างในโปรแกรมของคุณและยังสามารถจัดการได้ แต่ที่อาจจะไม่ทำงานได้ดีถ้าคุณมีหลายร้อย (หรือหลายพัน) ของตัวแปร; ...
10 วิธีในการปรับปรุงเครื่องของคุณโมเดลการเรียนรู้ - Dummies
เรียนรู้จากข้อมูลที่ได้รับโดยใช้ Python หรือ R คุณกำลังขบคิดผลลัพธ์จากชุดทดสอบของคุณและสงสัยว่าคุณจะสามารถปรับปรุงหรือบรรลุผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้หรือไม่ มีจำนวนของการตรวจสอบและการดำเนินการที่แนะนำที่วิธีการที่คุณสามารถใช้ ...
ปรับปรุงโลกผ่านทางวิทยาศาสตร์ข้อมูล - หุ่น
เนื่องจากข้อมูลวิทยาศาสตร์เกี่ยวข้องกับวิธีการและแนวทางที่ซับซ้อน สามารถมองเห็นเป้าหมายของโครงการได้อย่างง่ายดาย - มองอย่างใกล้ชิดที่เปลือกของต้นไม้ที่คุณลืมที่จะหาทางของคุณออกจากป่าในคำอื่น ๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำนวนมากต้องเสียเวลาไปมาก
พื้นฐานของการเขียนโปรแกรม R สำหรับ Predictive Analytics - Dummies
R เป็นภาษาเขียนโปรแกรมสำหรับนักสถิติที่ต้องทำสถิติ การวิเคราะห์รวมทั้งการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เป็นซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในสถาบันการศึกษาเพื่อสอนสาขาต่างๆเช่นสถิติชีวสารสนเทศศาสตร์และเศรษฐศาสตร์ จากจุดเริ่มต้นต่ำต้อยของมันนับ แต่นั้นมาได้มีการขยายการทำแบบจำลองข้อมูลการทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ R มีการใช้งานมาก ...
พื้นฐานของตัวกรอง Predictive Analytics ที่ใช้เนื้อหา - dummies
ระบบคำแนะนำเชิงวิเคราะห์ที่อิงกับเนื้อหาจะตรงกับคุณลักษณะต่างๆ (แท็กคำหลัก) ในรายการที่คล้ายกันและโปรไฟล์ของผู้ใช้เพื่อให้คำแนะนำ เมื่อผู้ใช้ซื้อสินค้าที่ติดแท็กคุณลักษณะจะมีการแนะนำรายการที่มีคุณสมบัติตรงกับรายการเดิม คุณลักษณะที่ตรงกับความต้องการของผู้ใช้มากขึ้น
ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับขั้นตอนการจัดกลุ่มข้อมูล - Analytics> Predictive Analytics
ที่ระดับข้อมูลทองเหลือง - แทก การแบ่งประเภทประกอบด้วยสองขั้นตอนคือขั้นตอนการเรียนรู้และขั้นตอนการทำนาย ขั้นตอนการเรียนรู้จะสร้างแบบจำลองการจัดหมวดหมู่โดยเรียกใช้ชุดข้อมูลที่ผ่านมาผ่านตัวจำแนกประเภท เป้าหมายคือการสอนโมเดลของคุณในการดึงและค้นพบความสัมพันธ์และกฎที่ซ่อนไว้ - ที่ ...
ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับกลุ่มข้อมูลในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ - Dummies
ชุดข้อมูล (หรือชุดข้อมูล) เป็นชุดของไอเท็ม ในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ตัวอย่างเช่นชุดของเอกสารคือชุดข้อมูลที่รายการข้อมูลเป็นเอกสาร ชุดข้อมูลผู้ใช้เครือข่ายสังคม (ชื่ออายุรายการเพื่อนรูปถ่าย ฯลฯ ) เป็นชุดข้อมูลที่มีข้อมูลเป็นโปรไฟล์ของโซเชียล
ข้อมูลขนาดใหญ่และสาธารณูปโภคไฟฟ้า - หุ่น
พื้นที่หนึ่งที่ข้อมูลขนาดใหญ่มีผลกระทบต่อสาธารณูปโภคไฟฟ้าคือการพัฒนา เมตรสมาร์ท มาตรวัดอัจฉริยะให้การวัดการใช้พลังงานอย่างถูกต้องมากขึ้นโดยการอ่านค่าที่มากกว่าบ่อยกว่ามาตรวัดแบบเดิม ๆ มิเตอร์สมาร์ทอาจให้การอ่านหลายครั้งต่อวันไม่ใช่แค่เดือนละครั้งหรือทุกๆไตรมาส ...
[SET:categoryth]การเขียนโปรแกรม
ผู้ขายจำนวนมากในตลาดปัจจุบันสนับสนุนความต้องการที่เพิ่มมากขึ้นด้วยโซลูชันข้อมูลขนาดใหญ่ สำหรับธุรกิจของคุณ ต่อไปนี้เป็นรายชื่อของโซลูชันบางอย่างที่คุณอาจสนใจ: IBM ใช้วิธีองค์กรกับข้อมูลขนาดใหญ่และรวมเข้าไว้ในแพลตฟอร์มรวมทั้งฝัง / รวมการวิเคราะห์ของ IBM ผลิตภัณฑ์ของ บริษัท ประกอบด้วยคลังสินค้า ...
พื้นฐานของโมเดล Analytics ที่คาดการณ์ล่วงหน้า - มัมมี่
ดังนั้นคุณรู้ได้อย่างไรว่าลูกค้าที่คุณกำหนดเป้าหมายโดยใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ไม่ได้ซื้อหรือไม่? หากต้องการชี้แจงคำถามนี้คุณสามารถตั้งค่าใหม่ได้โดยใช้วิธีอื่น ๆ สองสามวิธี: คุณรู้ได้อย่างไรว่าลูกค้าจะไม่ได้ซื้อแม้ว่าจะไม่ได้รับการติดต่อด้านการตลาดจากคุณ คุณรู้ได้อย่างไรว่า
พื้นฐานของแนวโน้มทางเทคโนโลยีที่สำคัญใน Analytics ที่คาดการณ์ล่วงหน้า - หุ่น
เทคนิคการวิเคราะห์เชิงวิเคราะห์แบบดั้งเดิมสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกได้ที่ ข้อมูลพื้นฐานทางประวัติศาสตร์ ข้อมูลของคุณทั้งในอดีตและที่เข้ามาสามารถเป็นตัวทำนายที่น่าเชื่อถือซึ่งสามารถช่วยให้คุณตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้นเพื่อให้บรรลุเป้าหมายทางธุรกิจ เครื่องมือสำหรับการบรรลุเป้าหมายนั้นคือการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ วิธีการวิเคราะห์การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ...
การบริการด้านข้อมูลและบริการด้านสุขภาพที่มีขนาดใหญ่ - หมอ
การดูแลสุขภาพเป็นพื้นที่หนึ่งที่ข้อมูลขนาดใหญ่มีศักยภาพในการปรับปรุงอย่างใหญ่ คุณภาพชีวิต. การเพิ่มขึ้นของข้อมูลจำนวนมหาศาลและการใช้พลังงานจากคอมพิวเตอร์ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วอาจช่วยให้นักวิจัยสามารถค้นพบนวัตกรรมใหม่ ๆ เช่นการคาดการณ์การแพร่ระบาดของโรคการทำความเข้าใจด้านประสิทธิผลและด้านข้างให้ดีขึ้น
ข้อมูลขนาดใหญ่และการศึกษาระดับอุดมศึกษา - มัมมี่
ข้อมูลขนาดใหญ่กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในด้านการศึกษา หนึ่งในพื้นที่ที่ได้แสดงให้เห็นโดยเฉพาะอย่างยิ่งคือโปรแกรมการเรียนรู้ด้วยระบบคอมพิวเตอร์ซึ่งให้ข้อมูลย้อนกลับแก่นักการศึกษาทันที ข้อมูลที่รวบรวมได้จากโปรแกรมเหล่านี้สามารถให้ข้อมูลสำคัญในการระบุถึงความท้าทายที่สำคัญ: นักเรียนที่ต้องการความช่วยเหลือเพิ่มเติมนักเรียนที่พร้อมสำหรับเนื้อหาขั้นสูง
ข้อมูลและการเงินขนาดใหญ่ - หุ่น
หนึ่งในอุตสาหกรรมการเงินที่ได้รับผลกระทบจากข้อมูลขนาดใหญ่คือกิจกรรมการค้า ของธนาคารและสถาบันการเงินอื่น ๆ ตัวอย่างเช่นการซื้อขายแบบความถี่สูง (HFT) ซึ่งเป็นรูปแบบการซื้อขายที่ค่อนข้างใหม่ซึ่งขึ้นอยู่กับความสามารถในการดำเนินธุรกิจปริมาณมากในช่วงเวลาสั้น ๆ ผู้ค้า HFT ทำให้ ...
ข้อมูลขนาดใหญ่และเครื่องมือค้นหา - มัมมี่
ข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้การพัฒนาเครื่องมือค้นหาออนไลน์ที่มีความสามารถสูงมากขึ้น เครื่องมือค้นหาที่ค้นหาหน้าเว็บตามข้อความค้นหาต้องใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อนและความสามารถในการประมวลผลจำนวนคำขอที่ส่าย ต่อไปนี้เป็นเครื่องมือค้นหาที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสี่รายการ: Google Microsoft Bing Yahoo! ถามการใช้ Google ...
สื่อข้อมูลและสื่อสังคมขนาดใหญ่ - มัมมี่
สื่อสังคมออนไลน์จะไม่สามารถทำได้หากไม่มีข้อมูลขนาดใหญ่ เว็บไซต์สื่อสังคมออนไลน์ช่วยให้ผู้คนแชร์รูปภาพวิดีโอข้อมูลส่วนบุคคลความเห็นและอื่น ๆ บางตัวอย่างที่ดีที่สุดของเว็บไซต์สื่อสังคมออนไลน์ประกอบด้วย: Facebook Twitter LinkedIn Instagram Facebook สร้างขึ้นในปี 2547 โดยนักศึกษา Harvard นับตั้งแต่ได้เติบโตขึ้นเป็นไซต์สื่อสังคมออนไลน์ที่ใหญ่ที่สุด
พื้นฐานของตัวกรองความร่วมมือตามผู้ใช้ในการวิเคราะห์แบบคาดการณ์ - มัมมี่
ด้วยแนวทางที่ผู้ใช้กำหนด เพื่อกรองข้อมูลร่วมกันในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ระบบสามารถคำนวณความคล้ายคลึงกันระหว่างคู่ของผู้ใช้โดยใช้สูตรความคล้ายคลึงกันของโคไซน์ซึ่งเป็นเทคนิคเดียวกับวิธีการตามรายการ โดยปกติแล้วการคำนวณดังกล่าวใช้เวลานานกว่าและอาจจำเป็นต้องคำนวณบ่อยกว่าที่ใช้ในวิธีการตามรายการ นั่นคือ ...
10 ข้อมูลที่เป็นปรากฎการณ์สำหรับข้อมูลแบบเปิด - มัมมี่
ข้อมูลที่เปิดเป็นส่วนหนึ่งของแนวโน้มที่มีแนวโน้มมากขึ้น ความเข้าใจอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับความคิดเกี่ยวกับทรัพย์สินทางปัญญาแนวโน้มที่ได้รับความนิยมอย่างมากในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา ข้อมูลที่เปิดคือข้อมูลที่มีการเปิดเผยต่อสาธารณชนและได้รับอนุญาตให้ใช้นำกลับมาใช้สร้างและแบ่งปันกับผู้อื่นได้ ...
การสตรีมข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ - มัมมี่
ข้อมูลขนาดใหญ่มีความสำคัญอย่างมากต่ออุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ - รวมทั้ง ใช้ในทุกอย่างตั้งแต่การวิจัยทางพันธุกรรมจนถึงการถ่ายภาพทางการแพทย์ขั้นสูงและงานวิจัยเกี่ยวกับการปรับปรุงคุณภาพการดูแล ในขณะที่การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในแต่ละพื้นที่มีความสำคัญต่อการค้นคว้าวิจัยต่อไปผลประโยชน์ที่สำคัญคือการใช้ข้อมูลนี้กับการแพทย์ทางคลินิก ...
ข้อมูลขนาดใหญ่และการประกันภัย - มัมมี่
อุตสาหกรรมประกันภัยไม่สามารถดำรงอยู่ได้หากไม่มีความสามารถในการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก . เพื่อกำหนดเบี้ยประกันภัยที่เหมาะสมสำหรับนโยบายของตน บริษัท ประกันภัยจะต้องสามารถวิเคราะห์ความเสี่ยงที่ผู้ถือกรมธรรม์ต้องเผชิญและสามารถกำหนดความเป็นไปได้ที่ความเสี่ยงเหล่านี้จะเกิดขึ้นจริง เนื่องจากการเพิ่มขึ้นอย่างมากใน ...
การสตรีมข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมพลังงาน - หุ่น
ลดการใช้พลังงานการหาแหล่งพลังงานทดแทนใหม่และ การเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้พลังงานเป็นเป้าหมายสำคัญที่สำคัญในการปกป้องสิ่งแวดล้อมและการเติบโตทางเศรษฐกิจ ปริมาณข้อมูลที่เคลื่อนไหวอยู่ในปริมาณมากกำลังถูกตรวจสอบและวิเคราะห์ในเวลาจริงเพื่อช่วยให้บรรลุเป้าหมายเหล่านี้ องค์กรขนาดใหญ่หลายแห่งใช้ความหลากหลายของ
การคาดการณ์สภาพอากาศและพยากรณ์อากาศขนาดใหญ่ - มัมมี่
การคาดการณ์สภาพอากาศได้รับความท้าทายอย่างมากนับเป็นจำนวนตัวแปรที่เกี่ยวข้อง ปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างตัวแปรเหล่านั้น การเพิ่มขึ้นอย่างมากในความสามารถในการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลได้ช่วยเพิ่มความสามารถในการพยากรณ์อากาศให้มากขึ้นเพื่อหาเวลาและความรุนแรงของพายุเฮอริเคนน้ำท่วมพายุหิมะและเหตุการณ์สภาพอากาศอื่น ๆ ตัวอย่างหนึ่งของ ...
เครื่องมือแสดงข้อมูลขนาดใหญ่ที่คุณสามารถใช้สำหรับ Analytics ที่คาดการณ์ล่วงหน้า -
ข้อมูลขนาดใหญ่มีศักยภาพที่จะ สร้างแรงบันดาลใจให้ธุรกิจตัดสินใจได้ดีขึ้นผ่านการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ สิ่งสำคัญคือต้องระวังเครื่องมือที่สามารถช่วยให้คุณสร้างภาพได้อย่างรวดเร็ว คุณต้องการให้ผู้ชมมีส่วนร่วมและสนใจเสมอ ต่อไปนี้เป็นเครื่องมือแสดงภาพยอดนิยมสำหรับการวิเคราะห์องค์กรขนาดใหญ่ ข้อมูลเหล่านี้ส่วนใหญ่ ...
การแบ่งแยกฟังก์ชันด้วยอัลกอริทึมการค้นหา Bisection - มัมมี่
อัลกอริธึมการค้นหาแบ่งเป็นวิธีการแบ่งช่วงและค้นหา สำหรับค่าอินพุทของฟังก์ชันต่อเนื่อง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้อัลกอริธึมการค้นหา Bisection เป็นวิธีการเชิงตัวเลขในการหาวิธีประมาณค่าที่รวดเร็ว อัลกอริทึมทำสิ่งนี้โดยการค้นหาและหารากของฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ต่อเนื่องใด ๆ นั่นคือ ...
ข้อมูลและร้านค้าปลีกขนาดใหญ่ - ร้านค้าปลีกขนาดใหญ่
เก็บรวบรวมและรักษาบันทึกการขายให้กับลูกค้าเป็นจำนวนมาก ความท้าทายคือการนำข้อมูลนี้ไปใช้ประโยชน์อย่างแท้จริง ผู้ค้าปลีกต้องการทำความเข้าใจเกี่ยวกับลักษณะทางประชากรศาสตร์ของลูกค้าและประเภทของสินค้าและบริการที่พวกเขาสนใจในการซื้อ ความสามารถในการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ...
เวิร์กโฟลว์ข้อมูลขนาดใหญ่ - มัมมี่
เพื่อทำความเข้าใจเวิร์กโฟลว์ข้อมูลขนาดใหญ่คุณต้องเข้าใจว่ากระบวนการใดมีความสัมพันธ์กับ เวิร์กโฟลว์ในสภาพแวดล้อมที่มีข้อมูลจำนวนมาก กระบวนการมีแนวโน้มที่จะได้รับการออกแบบเป็นโครงสร้างระดับสูงแบบ End-to-end ที่เป็นประโยชน์สำหรับการตัดสินใจและการทำให้เป็นระเบียบตามหลักการว่าสิ่งต่างๆได้ทำใน บริษัท หรือองค์กรอย่างไร ในทางตรงกันข้ามเวิร์กโฟลว์เป็นงานที่มุ่งเน้นและมักจะ ...
การสตรีมข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีผลกระทบต่อนโยบายสาธารณะ - หุ่น
เกือบทุกพื้นที่ในเมืองมีความสามารถ ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ว่าจะเป็นรูปแบบของภาษีเซ็นเซอร์ในอาคารและสะพานการตรวจสอบรูปแบบการจราจรข้อมูลสถานที่และข้อมูลเกี่ยวกับกิจกรรมทางอาญา การสร้างนโยบายที่สามารถทำงานได้ซึ่งทำให้เมืองปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้นและสถานที่ที่น่าพอใจมากขึ้นในการใช้ชีวิตและการทำงานต้องมีการรวบรวมและ ...
ตัวเลือกของบรรณาธิการ
ใช้สำเนียงกระดาษในการจัดเตรียมอาหารและการถ่ายภาพอาหาร - มัดหนังสือ
สำเนียงกระดาษเช่นอุปกรณ์และของตกแต่งอื่น ๆ สามารถนำเสนออาหารได้อย่างดีสำหรับกล้องในรูปแบบอาหารและภาพถ่ายอาหารของคุณ เอกสารที่ละเอียดอ่อนเหล่านี้อาจเป็นสำเนียงเล็ก ๆ น้อย ๆ ที่สมบูรณ์แบบสำหรับการตั้งค่าการถ่ายภาพธรรมดาและบางครั้งก็น่าเบื่อ ถ้าใช้แบบดั้งเดิมตุ๊กตาหมุดก็ไม่ใช่ของคุณหรือถ้าคุณกำลังมองหาบางสิ่งบางอย่าง ...
ใช้ขาตั้งกล้องเพื่อลดการสั่นของกล้อง - มัมมี่
ในการถ่ายภาพระยะใกล้และระยะใกล้มากที่สุด อุปสรรคยากที่จะเอาชนะ คุณอาจพบวัตถุที่เคลื่อนที่ (เช่นผึ้งยุ่ง) กล้องของคุณอาจสั่นสะเทือนในระหว่างการรับแสงเนื่องจากสาเหตุต่างๆและลมอาจทำให้ทุกสิ่งในฉากของคุณเคลื่อนที่ได้ การจัดการกับท่าทางของคุณขึ้นอยู่กับเรื่องของคุณ ...
การใช้ภาพถ่ายและผ้าลินินเพื่อจัดเตรียมอาหารและการถ่ายภาพอาหาร - มัมมี่
ห้องสมุดสำหรับตกแต่งบ้านที่มีสินค้า เช่นจานและผ้าสำหรับธุรกิจถ่ายภาพอาหารช่วยให้คุณสามารถจัดรูปถ่ายของคุณได้ ขณะที่คุณรวบรวมอาหารผ้าเช็ดปากและสิ่งอื่น ๆ เก็บไว้ในบ้านหรือในสตูดิโอเพื่อจัดระเบียบและจัดเก็บวัสดุของคุณ การเก็บเข้าลิ้นชักโลหะอุตสาหกรรมทำได้ดีและช่วยให้คุณเห็นทุกอย่าง ...
ตัวเลือกของบรรณาธิการ
การเพิ่มข้อมูลลงในภาพเดียวบน Canon EOS 6D ของคุณ - หุ่น
ข้อมูลเมตามีประสิทธิภาพมาก เมื่อคุณเพิ่มข้อมูลเมตาลงในรูปภาพใน EOS 6D จะหาได้ง่ายขึ้น ข้อมูลนี้สามารถใช้งานได้หากคุณตัดสินใจแยกสาขาออกและพยายามขายรูปภาพบางส่วนในหน่วยงานภาพสต็อก ข้อมูลเมตายิ่งมีมากเท่าไหร่ก็ยิ่งหาได้ง่ายกว่า ...
การปรับช่องมองภาพบนกล้อง Canon EOS 70D - Dummies
ใน Canon EOS 70D, ใกล้ด้านขวาบนของสายยางที่ล้อมรอบช่องมองภาพเป็นปุ่มหมุน (ดูรูปต่อไปนี้) ที่ช่วยให้คุณปรับโฟกัสของช่องมองภาพให้ตรงกับสายตาของคุณ ปุ่มหมุนนี้เป็นที่รู้จักอย่างเป็นทางการว่าเป็นตัวควบคุมการปรับสายตา หากไม่ใช้ขั้นตอนนี้ฉากที่ปรากฏ ...
ตัวเลือกของบรรณาธิการ
สิ่งที่ควรค้นหาในซอฟต์แวร์การถ่ายภาพ HDR - ดัมมี่
องค์ประกอบที่สำคัญที่สุดของการถ่ายภาพแบบไดนามิกสูงคือ ไม่แปลกใจที่แอพพลิเคชันซอฟต์แวร์ HDR นี่คือสิ่งที่คุณใช้ในการเปลี่ยนภาพถ่ายที่ถ่ายคร่อมของคุณ (และการเปิดรับแสงดิบแบบดิบเพียงครั้งเดียวสำหรับ pseudo-HDR) ในภาพช่วงไดนามิคสูงและแผนที่โทนเพื่อสร้างภาพที่มีความอิ่มตัวและดึงดูดความสนใจดังที่แสดงในภาพนี้ ใช้เวลาลอง ...
เมื่อต้องการแปลง HDR เป็นขาวดำ - ม้วน
หนึ่งตัวเลือกเพื่อสร้างสีดำและสีขาวสูง ภาพช่วงไดนามิก (HDR) คือการแปลงภาพถ่ายสีของคุณให้เป็นขาวดำก่อนใช้ภาพเหล่านี้เพื่อสร้างภาพ HDR คุณมีสองตัวเลือกเพื่อเลือกว่านี่คือทิศทางที่คุณต้องการหรือไม่: แปลงระหว่าง Conversion ดิบ แปลงระหว่างการทำแผนที่โทน หากเลือก ...
สิ่งที่ควรนำมาสู่การถ่ายภาพอาหารนอกสถานที่ - มัมมี่
รายการตรวจสอบคือ เพียงวิธีเดียวในการจดจำทุกอย่างที่คุณต้องการสำหรับการถ่ายภาพอาหารนอกสถานที่ขนาดใหญ่ เมื่อเขียนรายการตรวจสอบลองพิจารณาด้านต่างๆของการถ่ายทำที่กำลังจะเกิดขึ้น รายการที่ครอบคลุมมากขึ้นดีกว่า จดจำพื้นฐานสำหรับการจัดเตรียมอาหารและการถ่ายภาพอย่าลืมข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับชุดของคุณ ...
