Fundamentos de la estática y los datos se transmiten en analyics predictivos

categoría Computadoras y software / Big Data / La ciencia de datos

Los datos de análisis predictivo pueden ser identificados como streaming, estática o una mezcla de los dos. Datos de streaming ejemplos cambios continuada- incluyen el flujo constante de actualizaciones de Facebook, tweets en Twitter, y las siempre cambiantes precios de las acciones, mientras que el mercado sigue abierto.

Datos de streaming está continuamente changing- datos estáticos es autónomo y cerrado. Los problemas asociados con datos estáticos incluyen lagunas, atípicos o datos incorrectos, todos los cuales pueden requerir alguna limpieza, preparación y procesamiento previo antes de poder utilizar los datos estáticos para un análisis.

Al igual que con los datos de streaming, pueden surgir otros problemas. El volumen puede ser un problema- la enorme cantidad de datos sin parar constantemente llegando puede ser abrumador. Y el más rápido de los datos está fluyendo en, más difícil es para el análisis para ponerse al día.

Los dos modelos principales para el análisis de datos por streaming son los siguientes:

  • Examine solamente los puntos de datos más recientes y tomar una decisión sobre el estado de la modelo y su próximo movimiento. Este enfoque es gradual - esencialmente la construcción de una imagen de los datos a medida que llega.

  • Evaluar todo el conjunto de datos, o un subconjunto de la misma, para tomar una decisión cada vez que nuevos puntos de datos llegan. Este enfoque es inclusivo de más puntos de datos en el análisis - lo que constituye la " todo " cambios del conjunto de datos se añade cada nuevo los datos de tiempo.

Dependiendo de la naturaleza de su negocio y el impacto esperado de la decisión, un modelo es preferible a la otra.

Algunos dominios de negocio, tales como el análisis del medio ambiente, mercado, o los datos de inteligencia, premios nuevos datos que llega a tiempo real. Todos estos datos se deben analizar como está siendo transmitido en - e interpretados no sólo correctamente, pero de inmediato.

Sobre la base de la nueva información disponible, el modelo vuelve a dibujar toda la representación interna del mundo exterior. Si lo hace, le proporciona la base más actualizada para una decisión que tenga que hacer y actuar en forma rápida.

Por ejemplo, un modelo de análisis predictivo puede procesar un precio de las acciones como una fuente de datos, incluso cuando los datos están cambiando rápidamente, analizar los datos en el contexto de las condiciones inmediatas de mercado existentes en tiempo real, y luego decidir si se debe negociar una acción en particular.

Claramente, el análisis de datos de streaming difiere de análisis de los datos estáticos. Analizando una mezcla de ambos tipos de datos puede ser aún más difícil.



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