Personlig finansiering

Wireframe Planlegging: Kart og blokkér dine Infographic-dummies

Etter at du har en solid ide om alle de forskjellige typer illustrasjoner du trenger for infographic, legg dem inn i din wireframe. Nøyaktig plassering er ikke kritisk på dette stadiet, men du vil begynne å få en følelse av total størrelse og avstand rundt hver illustrasjon. Bruk plassholdere - grove skisser eller dummy ...

Wireframe Planlegging: Visualiser overganger i dine infografiske dummier

Når wireframing er infographic, hold det skriftlig , overganger hjelper innholdsflyten logisk fra punkt til punkt. Uten overganger kan innhold bli fryktelig stilket. Det samme gjelder for god design. Du bør være så gjennomtenkt i å skape visuelle overganger i wireframe som du er i å lage din fortelling. Seksjonsoverskrifter kan gi ...

Wireframe Planlegging: Skriv inn introduksjonen til dine infografiske dummier

De fleste infographics har noen innledende tekst som setter scenen og leverer den viktigste informasjonen. Mange prinsipper for nyhetsskriving kommer inn i spill her. Når du tar en side fra journalister, gir dette tabellen noen ting, og ikke for effektive infografiske introduksjoner. Skrive effektive infografiske introduksjoner Ikke vær konsis og til poenget. Gi også ...

Ditt infografiske filnavn kan generere trafikk - dummies

Hva er det i et navn? Når det gjelder infographic, kan du velge riktig navn ved å velge trafikk til arbeidet ditt. Du vil at noen ser posten å vite innen ett til to sekunder hva innlegget handler om. Lære å navngi grafikken din krever en grunnleggende forståelse av søkemotoroptimalisering ...

Bigtable / Wide Column Store Funksjoner i NoSQL Databaser - dummies

Bigtables kloner er en type NoSQL database som dukket opp fra Googles seminal Bigtable-papir. Bigtables er en svært distribuert måte å administrere tabelldata på. Disse datatabellene er ikke relatert til hverandre som de ville være i et tradisjonelt relasjonsdatabasebehandlingssystem (RDBMS). Her er de viktigste funksjonene fra populære ...

Forretnings- eller misjonskritiske funksjoner av NoSQL-dummies

Alle sofistikerte IT-systemer har funksjoner som blir akutte viktige hvis de blir brukt til forretnings- eller misjonskritiske jobber. Hvis organisasjonens omdømme eller dets økonomiske situasjon vil lide hvis systemet mislykkes, er systemet per definisjon et enterprise class system. Et godt eksempel på et slikt system i den finansielle tjenesteverdenen ...

Clustering i NoSQL-dummies

NoSQL-databaser passer godt til meget store datasett. Bigtable kloner som HBase er intet unntak. Du vil sannsynligvis ønske å bruke flere billige vare servere i en enkelt klynge i stedet for en veldig kraftig maskin. Dette skyldes at du kan få samlet bedre ytelse per dollar ved å bruke mange vare servere, i stedet for en stor ...

Utfordringer for virtualisering for store data - dummier

Virtualiserte store datamiljøer må styres og styres tilstrekkelig for å realisere kostnadene besparelser og effektivitetsfordeler. Hvis du stole på store datatjenester for å løse dine analytiske utfordringer, må du være trygg på at det virtuelle miljøet er like godt administrert og sikkert som det fysiske miljøet. Noen av fordelene med virtualisering, ...

Binærhøner og binær søketrær brukt i algoritmer - dummies

En spesiell type trestruktur er binær bunke, som plasserer hver av knutepunktene i en spesiell rekkefølge. Søk trær lar deg lete etter data raskt. Å skaffe dataelementer, plassere dem i rekkefølge i et tre, og deretter søke det treet er en av de raskere måtene å finne informasjon. ...

Bygger på Basic Scatterplots - dummies

Data miners benytter ofte spesielle funksjoner for å pakke mer informasjon til enkle diagrammer. Etiketter, overlegg og interaktivt utvalg er kjennetegn ved data mining applikasjoner, spesialfunksjoner som gjør at du kan være mer produktiv. Kjørelengde reduseres etter hvert som hestekrefter øker, som vist i figuren nedenfor. Kilometerstand øker med tiden, som du kan se, en scatterplot ...

Kommersielle datakilder - dummies

Du kan lære mer om bruk av kommersielt tilgjengelige data for næringsliv og forbrukermarkedsføring ved å koble til markedsførere og marked Forskere som deler dine interesser, samt dataleverandører. Disse profesjonelle foreningene er et godt utgangspunkt for å få kontakter: American Marketing Association, Direct Marketing Association, Advertising Research Foundation. Selv om denne listen bare representerer ...

Kontrollerende saksordre - dummies

Data minearrangører sorterer ofte saker (endre rekkefølgen av rader) for å få klarere organisasjon for visning av data eller eksport. Eller du kan ha en funksjonell grunn til å sortere. For eksempel krever enkelte programmer sortering av data før sammenslåing (sammenføyning av kolonner fra forskjellige datakilder). Trinnene for sortering varierer mye fra ett program til et annet. ...

Teller objekter i en datastrøm - dummier

Å Lære å telle objekter i en strøm kan hjelpe deg med å finne de hyppigste elementer eller rangering vanlige og uvanlige hendelser. Denne algoritmen utnytter hashfunksjoner og omtrentlige skisser. Det gjør det etter at du har filtrert dupliserte objekter og teller forskjellige elementer som har dukket opp i datastrømmen. Du bruker denne teknikken til å løse problemer som ...

Data Tilgjengelig utover forbrukerdata - dummier

Ikke alle dataene du måtte trenge, handler om mennesker. Kanskje du er mer interessert i bedrifter eller ideell organisasjoner. Kanskje du har interesse for tordenvær, ananas eller broer. Ikke noe problem. Kommersielle kilder kan gi data for alle disse tingene, og mange flere. Hvis data er tilgjengelig som du verdsetter nok til å vurdere å betale for ...

Kolonne Data i NoSQL - dummies

Kolonneforretninger i NoSQL er like ved første utseende til tradisjonelle relasjonelle DBMS. Begrepene rader og kolonner er fremdeles der. Du definerer også kolonnefamilier før du laster inn data i databasen, noe som betyr at strukturen av data må være kjent på forhånd. Kolonneforretninger organiserer imidlertid data annerledes enn relasjonsdatabaser gjør. I stedet ...

Data Aggregasjon - dummies

Oppsummering av data, finne totals, og beregning av gjennomsnitt og andre beskrivende tiltak er sannsynligvis ikke nytt for deg. Når du trenger oppsummeringer i form av nye data, i stedet for rapporter, kalles prosessen aggregering. Aggregerte data kan bli grunnlaget for ytterligere beregninger, slått sammen med andre datasett, brukt på annen måte som andre ...

Klynger sosiale nettverk i grupper - dummier

Folk har en tendens til å danne samfunn - klynger av andre mennesker som har like ideer og følelser . Ved å studere disse gruppene blir tildeling av bestemte atferd til gruppen som en helhet lettere (selv om tilskrivning av adferd til en person er både farlig og upålitelig). Ideen bak studiet av klynger er at hvis en forbindelse ...

Data Mining Testing Online - dummies

Online-miljøer presenterer data minearbejdere med en unik blanding av utfordringer og fordeler for datainnsamling og analyse . Her er de dårlige nyhetene: Webdataformater kan være vanskelige å importere og manipulere i data mining applikasjoner. Systemer som serverer nettsider er ofte dårlig integrert med salgssporingssystemer, noe som gjør det vanskelig å identifisere forbindelser mellom ...

Databaser og data mining - dummies

Data som er samlet inn av store organisasjoner i løpet av hverdagen, lagres vanligvis i databaser. Men databaseadministratorer kan ikke være villige til å tillate dataminnere direkte tilgang til disse datakilder, og direkte tilgang er kanskje ikke det beste alternativet fra ditt synspunkt heller.

Forbrukerdata tilgjengelig for datamaskiner - dummies

For å introdusere deg til hva slags forbrukerinformasjon som er tilgjengelig gjennom kommersielle leverandører, se på et detaljert eksempel. Tabellen inneholder alle dataene som samles om en forbruker av Axciom, en stor leverandør av forbrukermarkedsføringsdata. Denne leverandøren gir markedsdata om individuelle forbrukere og husholdningene der forbrukerne bor, på følgende måte: ...

Dataadministrasjon for Big Data - dummies

Er store data virkelig nye eller er det en utvikling i datahåndteringsturen? Det er faktisk begge deler. Som med andre bølger i datahåndtering, bygger store data på toppen av utviklingen av datahåndteringspraksis de siste fem tiårene. Hva er nytt, er det for første gang kostnaden ...

10 Vanlige data mining feil (som du ikke vil gjøre) - dummies <[SET:descriptionno]

Data Mining maksimerer Warehouse Club Profits - dummies

Kanskje du har handlet hos en av lagerklubber, butikk butikker som tilbyr medlemmer som bare handler i store, uten frills butikker. Lagerklubber har bare betonggulv, vanlige funksjonelle hyller og begrensede valg av produkter og pakningsstørrelser. Deres utsjekkingsbaner tilbyr ikke poser, enn si baggers, for å pakke inn dine kjøp. Lagerhusklubber satt ...

Databeskyttelsesalternativer for Big Data - dummies

Noen store datakunnskaper mener at ulike typer data krever forskjellige former for data beskyttelse og at i noen tilfeller i et skymiljø, kan datakryptering faktisk være overkill. Du kan kryptere alt. Du kan kryptere data, for eksempel når du skriver den til din egen harddisk, når du sender den til ...

AARRR for E-Commerce Sales Funnel - dummies

Før du kommer inn i det nitty-gritty av hvordan du kan begynne å bruke webanalyser, testtaktikk og segmentering og målrettingsinitiativer for å tenne veksten i alle lagene i e-handelssalget, må du først forstå den grunnleggende strukturen og funksjonen til hvert lag i en salgstrakt. I tråd med en logisk og systematisk ...

Vanlige funksjoner i NoSQL-dummies

NoSQL bøker og blogger gir forskjellige meninger om hva en NoSQL-database er. Fire kjernefunksjoner i NoSQL, vist i følgende liste, gjelder for de fleste NoSQL-databaser. Listen sammenligner NoSQL med tradisjonelle relasjonelle DBMS: Schema agnostic: Et databaseskema er beskrivelsen av alle mulige data og datastrukturer i en relasjonsdatabase. ...

Er elementene i datasettet ukorrelert? - dummies

For et datasett som består av observasjoner tatt på forskjellige tidspunkter (det vil si tidsseriedata), er det viktig å avgjøre om observasjonene er korrelerte med hverandre. Dette skyldes at mange teknikker for modellering av tidsseriedata er basert på antagelsen om at dataene er ukorrelerte med hverandre ...

3 Typer maskinlæring - dummier

Maskinlæring kommer i mange forskjellige smaker, avhengig av algoritmen og dens mål. Du kan dele maskininlæringsalgoritmer i tre hovedgrupper basert på deres formål: Overvåket læring Unservervised learning Læringsforbedring Overvåket læring Overvåket læring oppstår når en algoritme lærer fra eksempeldata og tilhørende målsvar som kan bestå av numeriske ...

Grunnleggende om klassifikasjonsmodeller for analytiske prediksjoner - dummies

Når du har alle verktøy og data som er nødvendige for å begynne å skape en prediktiv modell begynner moroa. Generelt vil opprettelse av en læringsmodell for klassifikasjonsoppgaver innebære følgende trinn: Last inn dataene. Velg en klassifikator. Tren modellen. Visualiser modellen. Test modellen. Vurder modellen. Både logistisk regresjon og ...

Bruker hovedkomponentanalyse til prediktiv analyse - dummies

Hovedkomponentanalyse (PCA) er en verdifull teknikk som er mye brukt i prediktiv analyse og datavitenskap. Den studerer et datasett for å lære de mest relevante variablene som er ansvarlige for den høyeste varianten i datasettet. PCA brukes hovedsakelig som en datareduksjonsteknikk. Mens du bygger prediktive modeller, må du kanskje redusere ...

10 Viktige datavitenskapsresurssamlinger å bruke med Python-dummies

Det er virkelig massevis av Informasjon tilgjengelig der ute for datavitenskapere som bruker Python. Denne informasjonen introduserer deg til et vell av ressurssamlinger for datavitenskap som du virkelig trenger å vite. Få innblikk i Data Science Weekly Datavitenskap Ukentlig er et gratis nyhetsbrev som du kan registrere deg for å skaffe ...

8 Beste Practices in Data Preparation - dummies

Statistiske programvarepakker er ekstremt mektige i disse dager, men de kan ikke overvinne fattige kvalitetsdata. Følgende er en sjekkliste over ting du må gjøre før du går av å bygge statistiske modeller. Sjekk dataformater Analysen din starter alltid med en rå datafil. Rå datafiler kommer i mange forskjellige former og størrelser. Mainframe ...

Unngår prøvestråler og lekkasjer i maskinlæringen

Autokorrelasjon Plott: Grafisk teknikk for statistiske data - dummier

En autokorrelasjonsplot viser egenskapene til en type Data kjent som en tidsserie. En tidsserie refererer til observasjoner av en enkelt variabel over en angitt tidshorisont. For eksempel er den daglige prisen på Microsoft-lager i løpet av 2013 en tidsserie. Tverrsnittdata refererer til observasjoner på mange variabler ...

10 Gratis ressurser for datalogi - dummies

En utmerket ting om datavitenskap er at du ikke trenger å bruke mye penger på programvare og kildedata for å begynne å høste fordelene sine. Du kan ganske enkelt starte med dine egne data og begynne å bruke åpen kildekode applikasjoner eller programmeringsspråk for å begynne å utlede verdifull innsikt. Selv ...

Grunnleggende om K-Means og DBSCAN Clustering Models for Predictive Analytics - dummies

Har mange utfordringer for prediktiv analyse - inkludert ikke å vite hva du kan forvente når du kjører en algoritme. Hver algoritme vil produsere forskjellige resultater; Du vil aldri være sikker på om ett resultat er bedre enn det andre - eller om resultatet har noen verdi. Når du vet hva resultatene skal ...

Alternative Big Data Solutions - dummies

Ser forbi Hadoop, du kan se alternative store dataløsninger i horisonten. Disse løsningene gjør det mulig å jobbe med store data i sanntid eller bruke alternative databaseteknologier til å håndtere og behandle det. Her blir du introdusert i sanntidsbehandlingsrammene, deretter plattformene for massiv parallell prosessering (MPP) og til slutt NoSQL ...

Grunnleggende om statisk og strømdata i Prediktiv Analyse

Grunnleggende om datatyper og strukturer i R Programmering for forutsigende Analytics - dummier

I R>

10 Måter å forbedre maskinens læringsmodeller - dummies

Nå når du er maskinlæringsalgoritme, er ferdig lære av dataene som er oppnådd ved hjelp av Python eller R, vurderer du resultatene fra testsettet ditt og lurer på om du kan forbedre dem eller virkelig har oppnådd det beste utfallet. Det er en rekke kontroller og handlinger som hint på metoder du kan bruke ...