Как использовать большие массивы данных для повышения эффективности аналитической работы?

Для повышения эффективности аналитической работы с большими массивами данных (Big Data) можно использовать следующие методы:

• Смешение и интеграция данных. cloud.vk.com gb.ru Разные источники могут выдавать информацию в разных форматах и с разными параметрами. cloud.vk.com Чтобы работать с такими данными, их нужно привести к единому виду. cloud.vk.com Для этого используют, например, распознавание текста с фотографий, конвертацию документов, перевод текста в цифры. cloud.vk.com
• Машинное обучение и нейронные сети. cloud.vk.com Они помогают машине мыслить как человеку и анализировать информацию. cloud.vk.com Для этого используют специализированные библиотеки машинного обучения, которые поддерживают широкий набор алгоритмов для решения различных задач. korusconsulting.ru
• Статистический анализ. cloud.vk.com gb.ru Для получения точных результатов используют разные методы: подсчёт процентного соотношения, вычисление средних значений данных, корреляционный анализ и другие. cloud.vk.com
• Data mining. cloud.vk.com Это процесс поиска полезных закономерностей в больших данных. cloud.vk.com Для этого используют методы классификации, моделирования и прогнозирования, основанные на применении деревьев решений, нейросетей, генетических алгоритмов и других методик. cloud.vk.com
• Визуализация. korusconsulting.ru Она становится неотъемлемой частью процедуры анализа Big Data. korusconsulting.ru За счёт этого удаётся превратить собранные аналитические сведения в понятные графики, диаграммы и отчёты. korusconsulting.ru
• Краудсорсинг. sales-generator.ru gb.ru Для выполнения разовых работ привлекают большое количество людей. gb.ru Они могут решить те задачи, с которыми компьютер не в состоянии справиться в одиночку. gb.ru

Для работы с Big Data также используют кластерные системы управления данными, которые предназначены для обработки больших данных с высокой скоростью доступа и возможностью масштабирования. sales-generator.ru