Personlig finansiering

Sette grunnlaget for byggemodelleringsmodeller på plass - dummies

Du vil få virksomheten din til å slåss og BIM klar, men å få grunnleggende rett er alt i forberedelsen. Med BIM kan du opprette nye prosesser og arbeidsflyter og arbeide på en samarbeidsmessig måte i prosjektene dine. BIM er nyttig gjennom hele prosjektets tidslinje fra konseptstadium, konstruksjon og deretter over ...

Sett sammen dine store data - dummier

Hvordan vil du vite hvordan du legger alle dataene dine sammen? Med et stort dataprosjekt, vil det du ønsker å gjøre med dine strukturerte og ustrukturerte data angi hvorfor du kan velge et stykke teknologi over en annen. Det bestemmer også behovet for å forstå inngående datastrukturer for å sette disse dataene i ...

Fase 6 i CRISP-DM Prosessmodell: Distribusjon - Dummies

Implementering er hvor data gruvedrift lønner seg. I denne siste fasen av CRISP-DM-prosessen (Cross-Industry Standard Process Processing for Data Mining), spiller det ingen rolle hvor strålende funnene dine kan være, eller hvor perfekt modellene dine passer til dataene, hvis du ikke faktisk bruker disse ting for å forbedre måten du gjør forretninger på. Utplasseringen ...

Fase 3 i CRISP-DM Prosessmodell: Data Forberedelse - Dummies

Data Miners tilbringer mesteparten av sin tid på den tredje fasen av prosessmodellen Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM): data forberedelse. De fleste dataene som ble brukt til data mining ble opprinnelig samlet og bevart for andre formål og trenger litt forfining før den er klar til bruk for modellering. Databehandlingsfasen inkluderer ...

Fase 4 av CRISP-DM Prosessmodell: Modeling - dummies

Modellering er delen av prosessmodellen for kryssindustriens standardprosess for data mining (CRISP-DM) som de fleste data miner best. Dine data er allerede i god form, og nå kan du søke etter nyttige mønstre i dataene dine. Modelleringsfasen inneholder fire oppgaver. Disse er å velge modelleringsteknikker. Utforme test (er) Byggemodell (er) Vurderer ...

Fase 1 i CRISP-DM Prosessmodellen: Forretningsforståelse - dummies

Sett de riktige store data organisasjonsstrukturen på plass - dummies

Vanligvis starter selskapene deres til store data ved å starte med et organisatorisk eksperiment for å se om store data kan spille en viktig rolle i å definere og påvirke forretningsstrategi. Men etter at det blir klart at store data vil ha en strategisk rolle som en del av informasjonsstyringsmiljøet, må du sørge for at ...

Fase 2 av CRISP-DM Prosessmodellen: Dataforståelse - dummies

I andre fase av prosessmodellen for kryssindustriens standardprosess for data mining (CRISP-DM), får du data og kontrollerer at det passer for dine behov. Du kan identifisere problemer som fører til at du kommer tilbake til forretningsforståelse og reviderer planen din. Du kan til og med oppdage feil i din forretningsforståelse, en annen grunn til å ...

Reduserer tid til verdi i NoSQL-dummies

Tid til verdi er hvor mye tid som kreves fra å starte et IT-prosjekt å være i stand til å realisere forretningsfordeler. Dette kan være konkrete fordeler med kostnadsreduksjon eller evnen til å drive ny virksomhet eller immaterielle fordeler som å gi bedre kundeservice eller produkter. Nøkkelverdier er de enkleste NoSQL-databasene med hilsen ...

Etterforsker dine egne data - dummier

Nå som du er data minearrangør, er du også en primærforsker. Høres mer vitenskapelig, ikke sant? Din forskning er primær fordi du vil begynne fra rå (grunnleggende, ubehandlede) data og analysere den for å legge til noe nytt for verdens kunnskap. Du vil sannsynligvis også integrere noen sekundær forskning i arbeidet ditt. Med andre ord, vil du ...

Rollebasert tilgangskontroll i NoSQL-dummies

En av de vanligste metodene for å sikre data i NoSQL er å tilordne hver post (eller dokument eller graf, avhengig av databasetypen) med et sett med tillatelser knyttet til roller. Dette er rollebasert tilgangskontroll, eller RBAC for kort. Overvei en pressemelding for et nettsted som lagres i en ...

Skalering NoSQL - dummies

En felles funksjon i NoSQL-systemer er deres evne til å skalere over mange råvareservere. Disse relativt billige plattformene betyr at du kan skalere databaser ved å legge til en ny server i stedet for å erstatte gammel maskinvare med ny, kraftigere maskinvare i et enkelt skudd. Det er høyvolumbrukstilfeller som raskt vil tvinge deg ...

Regneark, XML og spesifikasjonsdataformater - dummies

Du må kanskje bruke data som er i et regneark , XML (extensible markup language), eller noen av dusinvis av mindre vanlige formater. Nøkkelspørsmålet vil alltid være: Importerer data-mining-applikasjonen data i det formatet? Så lenge data-mining-programmet har et verktøy for å lese dataformatet du trenger, må prosessen ...

Sett riktig stiftelse for store data - dummies

Så hvordan kommer du i gang på reisen din for å skape det rette miljøet slik at du er klar til å eksperimentere med store data og være forberedt på å utvide bruken av store data når du er klar? Vil du investere i ny teknologi for datasenteret ditt? Kan du utnytte skyen ...

Sikkerhetshensyn med Big Data - dummies

Mens selskapene er svært opptatt av sikkerhet og styring av dataene deres generelt, store datainitiativer kommer med visse kompleksiteter og uforutsette saker som mange bedrifter ikke er klare til å håndtere. Ofte utføres stor dataanalyse med et stort utvalg av datakilder som kan komme fra mange uoppdagede kilder. I tillegg er ...

Simulerer Bruke abstrakte maskiner med algoritmer - dummier

Jo flere operasjoner en algoritme krever, jo mer kompleks er det. Kompleksitet er et mål for algoritmenes effektivitet når det gjelder tidsbruk fordi hver operasjon tar litt tid. Gitt det samme problemet, er komplekse algoritmer generelt mindre gunstige enn enkle algoritmer fordi komplekse algoritmer krever mer tid. Tenk på de tider når hastigheten på ...

Sikt ut dataene du trenger - dummies

Når du er datautvinning, noen ganger får du mer data enn du trenger for et gitt prosjekt. Slik samles du til akkurat det du trenger. Narrowing feltene Når du har mange variabler i et datasett, kan det være vanskelig å finne eller se de som interesserer deg. Og hvis datasettene dine ...

Hvorfor sorteringsdata er viktig for algoritmer - dummier

Forestill deg å prøve å finne et element i en liste uten å sortere det først. Hvert søk blir et tidkrevende sekvensielt søk. Men det kan gjøres en sak for ikke å sortere data for algoritmer. Tross alt er dataene fortsatt tilgjengelige, selv om du ikke sorterer det - og sortering tar tid. Selvfølgelig er problemet med ...

Store Big Data med HBase-dummies

HBase er en distribuert, ikke-relativ (kolonnebasert) database som benytter HDFS som sin utholdenhet butikk for store dataprosjekter. Den er modellert etter Google BigTable, og er i stand til å være vert for store tabeller (milliarder kolonner / rader) fordi den er lagdelt på Hadoop-klynger av råvarehardware. HBase gir tilfeldig, sanntids lese / skrive tilgang til store data. HBase ...

Streaming Algoritmer og Bloom Filtre - Dummies

I hjertet av mange streaming algoritmer er Bloom filters. Skapt for nesten 50 år siden av Burton H. Bloom, i en tid da datalogi fortsatt var ganske ung, var den opprinnelige hensikten med denne algoritmenes skaperen å handle mellomrom (minne) og / eller tid (kompleksitet) mot det han kalte tillatte feil. Hans originale papir er tittelen ...

Lagring av data i bigtables - dummies

En Bigtable har tabeller akkurat som en RDBMS gjør, men i motsetning til en RDBMS, en Bigtable tabeller har vanligvis ikke forhold til andre tabeller. I stedet er komplekse data gruppert i et enkelt bord. Et bord i en Bigtable består av grupper av kolonner, kalt kolonnefamilier og en radnøkkel. Disse sammen gir rask oppsigelse av ...

Streaming av data - dummies

Når data flyter i store mengder, kan det være vanskelig eller umulig å lagre alt. Faktisk kan lagring av alt ikke engang være nyttig. Her er noen figurer på bare noen av hva du kan forvente å skje innen ett minutt på Internett: 150 millioner e-post sendte 350 000 nye tweets sendt på ...

Strukturere data for å få en løsning - dummies

Mennesker tenker på data på uspesifikke måter og bruker ulike regler til det samme data for å forstå det på måter som datamaskiner aldri kan. Datamaskinens visning av data er strukturert, enkel, kompromissløs og absolutt ikke kreativ. Når mennesker utarbeider data for en datamaskin som skal brukes, samhandler dataene ofte med algoritmer i ...

Tar fordel av Flash Storage i NoSQL - dummies

Når du trenger utrolig rask skriving, kreves flashlagring (i motsetning til å ringe til Flash Gordon). Dette kommer på bekostning av å bruke RAM-plass, selvfølgelig. Skrive til RAM vil få deg, vel, så langt som størrelsen på RAM-en. Så har du et veldig høyt lagringsalternativ umiddelbart bak din ...

Talking Data Mining with Executives - dummies

Du går ikke inn i data mining bare for moro å spille med tall . Du vil ha handling. Du vil se ting gjort riktig, og du forstår at det er viktig å basere forretningsbeslutninger på solid bevis fra data. Men du er ikke den som har makten til å ta avgjørelsene. Så du må ...

The Economics of Big Data - dummies

Den beste måten å forstå økonomien til store data på er å se på de ulike metoder for å sette store data i bruk for din organisasjon. Selv om spesifikke kostnader kan variere på grunn av størrelsen på organisasjonen din, kjøpekraft, leverandørforhold og så videre, er kostnadsklassene ganske konsistente. Stor data ...

Big Data Governance Challenge

Federal Data Portal: Data. gov - dummies

Hvis du leter etter data som den føderale regjeringen kan ha, men du er ikke sikker på hvilket byrå som er involvert, start søk på den føderale dataportalen. Der finner du en søkbar katalog over data fra alle føderale byråer. Du kan søke etter datasett med søkeord og få informasjon om hva som er tilgjengelig, kilden ...

Begrensningene til undersøkelser for datavinnning - dummier

Til tross for de mange ønskelige aspektene ved undersøkelsesforskning finner du også begrensninger. Det er vanskelig å få gode data når fagene er mennesker, uansett hvordan du går om det. Til og med vitenskapelige forskere, som gjør sitt ytterste for å utføre kontrollerte studier, kan ikke kontrollere eksperimentelle forhold hos mennesker som de gjør med laboratoriedyr. Nå ...

Rollen til tradisjonelle operasjonsdata i Big Data Environment - dummies

Å Vite hvilke data som er lagret og hvor det er lagret, er viktige byggeklosser i din store dataimplementering. Det er usannsynlig at du vil bruke RDBMS for kjernen i implementeringen, men det er veldig sannsynlig at du må stole på dataene som er lagret i RDBMS, for å skape det høyeste nivået på verdien til ...

Trippel lagre og graf NoSQL databasefunksjoner - dummies

Du kan bruke en trippelbutikk eller graf NoSQL database hvis du har en web av sammenkoblede data, eller du kan ganske enkelt merke dataene dine og oppnå relasjoner i henhold til postene som deler de samme kodene. Disse databaseproduktene støtter disse viktige funksjonene. Funksjonsområde AllegroGraph MarkLogic Server Neo4j OrientDB-syre eller basissyre, ...

Forstå store data og tingets internett - dummies

Hvordan relaterer ting til ting med store data ? Dets Internett beskriver at mange daglige objekter, fra bleier til selvkjørende biler, har (eller snart vil ha) muligheten til å sende og motta data via Internett. Du kan finne ut mer om ting til Internett og eksplosjonen av ...

Tid Krav til store data - dummies

Tid og ikke-sanntid som kreves for å utføre ditt initiativ. Store data handler ofte om å gjøre ting som ikke var mulige fordi teknologien ikke var avansert nok, eller at kostnaden var uoverkommelig. Den store forandringen som skjer med store data er muligheten ...

Mennesker som er involvert i Data Mining - dummies

Som datamengder, kan din plass i organisasjonsoversikten være i en spesiell gruppe viet analytikk, eller innenfor en hvilken som helst konvensjonell forretningsenhet. Uansett hvor du er plassert, uansett om du drar i data mining eller gjør en heltidsjobb på det, vil du være mest produktiv hvis du er kjent med rollene ...

Trippel og grafbutikker i NoSQL - dummies

Selv om det nå er blitt fremtredende, har begrepet tripler eksistert siden 1998, takket være World Wide Web Consortium (W3C) og Sir Tim Berners-Lee. Hvis du har erfaring med LinkedIn eller Facebook, er du sannsynligvis kjent med begrepet sosial graf. Under dekselet til disse tilnærmingene er et enkelt konsept: hvert faktum (eller ...

Bedriftsevalueringen av NoSQL Databaser - dummies

Det som er like viktig som tekniske ferdigheter, men altfor ofte gitt mye lavere prioritet, er bedriftsevalueringen. Følgende er noen av områdene i den ikke-tekniske eller virksomhetsevalueringen, du bør vurdere når du vurderer NoSQL-databaser. Utvikle ferdigheter NoSQL er et så raskt voksende område at ferdighetene som kreves for å bruke den, ikke kan holde ...

Forstå Big Data Jargon - dummies

Det tekniske jargonget som omgir store data kan virke litt skremmende i starten. Nøkkelfrasene og vilkårene du sannsynligvis kommer over, med lettforståelige definisjoner for hver, følger: Stor data: I økende grad etterlater alt du gjør et digitalt spor (eller data) som du (og andre) kan bruke og analysere. Uttrykket store data refererer til ...

Forstå ustrukturert data - dummies

Ustrukturerte data er forskjellig fra strukturerte data fordi strukturen er uforutsigbar. Eksempler på ustrukturert data inkluderer dokumenter, e-post, blogger, digitale bilder, videoer og satellittbilder. Det inneholder også noen data generert av maskiner eller sensorer. Faktisk står ustrukturerte data for de fleste dataene som er på bedriftens lokaler, så vel som ...

Visuell programmering og data mining

Låser opp mål når du vurderer og starter BIM-dummies

I begynnelsen av BIM reise, bør du sette en rekke mål. Disse målene gir deg en klar følelse av retning og angir viktige milepæler for å oppnå, og som du kan bruke til å demonstrere fremdriften din. Her er en liste over ting du bør vite om BIM: Hva er det: Vær klar over hva ...