भविष्यवाणीत्मक विश्लेषण में स्टेटिक और स्ट्रीमेड डेटा की मूल बातें

अनुमानित विश्लेषण में स्थिर और स्ट्रीम किए गए डेटा की मूल बातें - डमीज

अनुमानित विश्लेषिकी में डेटा को प्रवाहित, स्थिर, या दो के मिश्रण के रूप में पहचाना जा सकता है। स्ट्रीम डेटा लगातार परिवर्तन; उदाहरणों में फेसबुक अपडेट्स का लगातार प्रवाह, ट्विटर पर ट्वीट्स और लगातार बदलते स्टॉक की कीमतें शामिल हैं, जबकि बाजार अभी भी खुला है।

स्ट्रीम किया डेटा लगातार बदल रहा है; स्थिर डेटा आत्मनिहित और संलग्न है स्थिर डेटा से जुड़ी समस्याओं में अंतराल, आउटलीयर या गलत डेटा शामिल होते हैं, जिनमें से कुछ को विश्लेषण के लिए स्थिर डेटा का उपयोग करने से पहले आपको कुछ सफाई, तैयारी और प्रीप्रोसेसिंग की आवश्यकता हो सकती है।

स्ट्रीम डेटा के साथ-साथ, अन्य समस्याएं उत्पन्न हो सकती हैं वॉल्यूम एक समस्या हो सकती है; निरंतर आने वाले गैर-स्टॉप डेटा की भारी मात्रा में भारी हो सकता है। और तेजी से डेटा स्ट्रीमिंग हो रहा है, कड़ी मेहनत के विश्लेषण के लिए यह पकड़ने के लिए है।

स्ट्रीम डेटा का विश्लेषण करने के लिए दो मुख्य मॉडल निम्नानुसार हैं:

  • केवल नवीनतम डेटा बिंदुओं की जांच करें और मॉडल की स्थिति और उसके अगले चरण के बारे में निर्णय करें। यह दृष्टिकोण वृद्धिशील है - अनिवार्य रूप से डेटा की तस्वीर बनाते समय जैसे ही आता है।

  • नया डाटा अंक आने पर हर बार एक निर्णय करने के लिए पूरे डाटासेट का मूल्यांकन करें, या इसका सबसेट। यह दृष्टिकोण विश्लेषण में अधिक डेटा बिंदुओं को शामिल करता है - जो "पूरे" डेटासेट का गठन करता है हर बार नया डेटा जोड़ता है।

आपके व्यवसाय की प्रकृति और फैसले के अनुमानित प्रभाव के आधार पर, एक मॉडल दूसरे से बेहतर है

कुछ कारोबारी डोमेन, जैसे पर्यावरण, बाजार या खुफिया जानकारी का विश्लेषण, वास्तविक समय में आने वाले नए डेटा का इनाम। यह सभी डेटा का विश्लेषण किया जाना चाहिए क्योंकि इसे स्ट्रीम किया जा रहा है - और केवल सही ढंग से, लेकिन अभी तक व्याख्या नहीं की गई।

नई उपलब्ध सूचना के आधार पर मॉडल बाहरी दुनिया के पूरे आंतरिक प्रतिनिधित्व को रेखांकित करता है। ऐसा करने से आपको निर्णय लेने के लिए सबसे तेज़ी से आधार प्रदान किया जा सकता है जिसे आप जल्दी से करने और कार्य करने की आवश्यकता हो सकती है

उदाहरण के लिए, एक पूर्वानुमानित विश्लेषिकी मॉडल डाटा फीड के रूप में शेयर की कीमत को संसाधित कर सकता है, भले ही डेटा तेजी से बदल रहा हो, वास्तविक समय में मौजूद तत्काल बाजार स्थितियों के संदर्भ में डेटा का विश्लेषण करें, और उसके बाद तय करें कि कोई व्यापार करना चाहे या नहीं विशेष स्टॉक

स्पष्ट रूप से, डेटा स्ट्रीम का विश्लेषण करना स्थिर डेटा का विश्लेषण करने से अलग है दोनों प्रकार के डेटा के मिश्रण का विश्लेषण करना और भी चुनौतीपूर्ण हो सकता है