Сочинение на тему Экономический анализ слияния данных в реальном времени в Big Data и ElasticSearch
- Опубликовано: 30.08.2020
- Предмет: Информационная наука
- Темы: Информационные технологии
В настоящем сценарии данные стали наиболее важным аспектом для принятия решений для любой компании, будь то исключительно на основе чисел, диаграмм или графиков, журналов и т. д. Анализ больших данных помогает находить колеблющиеся модели, влияющие факторы, связанный с этим риск, но можно много использовать такие данные, если в базе данных объединены различные типы данных, такие как реляционные, объектно-ориентированные, семантические и метаданные, затрагивающие их проблемы и расширенные возможности. В этой статье предлагается экономический анализ путем объединения различных типов данных и помощи аналитикам в принятии решений для увеличения бизнеса в сочетании с моделью прогнозирования больших данных, такой как нейронная сеть, которая может использоваться для богатого делового опыта.
Большие данные – это маленькое слово, охватывающее несколько аспектов одним термином, начиная от технологической базы и заканчивая набором экономических моделей. «Большие данные» – это термин, охватывающий использование методов для сбора, обработки, анализа и визуализации потенциально больших наборов данных в разумные сроки. Но извлечь всю эту информацию, особенно в режиме реального времени, практически невозможно, и, кроме того, современные методы и инструменты обработки таких больших данных все еще не могут. Поэтому существует потребность в платформе для доступа к данным в реальном времени и создания моделей быстрого прогнозирования на основе анализа данных. Этот анализ и визуализация помогают нам сделать прогноз для построения системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), маркетинговой стратегии для разработки продукта. Прогнозирование моделирования помогает в управлении ресурсами и операциях предприятия.
Эластичный поиск – это поисковая система, основанная на Lucene. Он предоставляет распределенную полнотекстовую поисковую систему с поддержкой нескольких арендаторов с веб-интерфейсом HTTP и JSON-документами без схемы. Он используется для аналитики и визуализации платформы под названием Kibana. Эти три продукта предназначены для использования в качестве интегрированного решения, называемого «Эластичный стек». Различные API обеспечивают масштабируемый поиск, почти в режиме реального времени и поддерживают работу с несколькими арендаторами. Такой тип анализа чрезвычайно полезен для принятия правильных решений и прогнозирования прогнозов. Синхронизация данных этого типа полезна при создании визуализаций. и создание правильного типа графиков. [4] Мы делаем это путем создания небольших кластеров данных и извлечения наборов данных для каждого конкретного сценария и использования линейной регрессии, максимально ожидаемого метода.
Чтобы улучшить понимание между продуктом и клиентом, обеспечить рост и интерполяцию для любой компании, используя большие данные, и данные должны давать точные и унифицированные данные, чтобы визуализация могла привести к лучшим прогнозам для CRM, маркетинга кампания и т. д. для развития компании.
Data Fusion
Совокупность методов, объединяющих и анализирующих данные из нескольких источников, для разработки более эффективных и потенциально более точных аналитических данных, чем если бы они были разработаны путем анализа единого источника данных, называется объединением данных вызовов. Чтобы понять это Сначала мы должны знать традиционные данные и их эволюцию, то есть эволюцию реляционной базы данных и реляционную базу данных и реляционные функциональные данные.
Чтобы объединить такие большие и сложные данные, мы должны знать общую Систему управления базами данных больших данных, чтобы знать, где должна быть сформирована ссылка для получения бесперебойных операций для получения точных данных. Реализация объединения данных происходит путем использования XML в качестве промежуточного хранилища и соединения с RDB, Big Data и Semantic Web.
Прогноз экономических данных для маркетинга и расширения бизнеса осуществляется с помощью метода интерполяции и геологического сбора данных для расширения. Он рассказывает о квартальной экспансии и середине обзоров продукта. Целевое место экономических данных будет разделено на две фазы, одна от имени количественных и другие модели случайного прогнозирования. Входные данные обобщаются с помощью методов прогнозирования.
Прогноз по нейронной сети
Мы используем один метод, известный как метод прогнозирования нейронными сетями. Предположим, что для циклического ряда x (t) являются значениями временного ряда, и пусть период является фиксированным (предположим, T). Таким образом, согласно графику временных рядов будет представлен ряд Фурье, предоставив входы нейронной сети. Для каждого t мы вычисляем дискретный ряд Фурье (DFS) точек x (t-T + 1),…, x (t), чтобы получить коэффициент DFS X0 (t)…., XT-1 (t). Коэффициенты DFS являются комплексными числами, мы рассматриваем вещественную составляющую XnR (t) и мнимую составляющую XnI (t) отдельно. Сеть принимает предыдущее значение временного ряда коэффициента DFS в качестве входных данных и обучается оценивать будущие коэффициенты XnR (t + 1). Как только все 2T прогнозы из нейронной сети 2T доступны, они инвертируются для получения оценки для целого то есть от t-T + 2 до t-1.
Модель оценки
Мы оцениваем модель путем прогнозирования графиков, поскольку графики представляют собой журналы наборов данных, мы используем одно из программ «кибана» и «упругий поиск». Журналы ведутся на ежедневной основе, а прогнозы выполняются при t = 15 минут. Предположим, что трафик входа в систему в определенный момент достигает высокого уровня, поэтому мы собираемся предсказать рост или падение. По вышеприведенной формуле мы проверяем наборы данных, такие как API хранилища журнала трафика, и с ним сталкиваются попадания.
Таким образом, когда коэффициент XnR (t), где t = 15 минут, мы получаем 2T из ряда Фурье, мы можем построить график. Если данные для первой половины постоянны, можно найти прогноз модели для терминала и построить график на графике времени.
Модель прогнозирования
Мы можем использовать те же серии, но если мы изменим подход с линейного на рекурсивный подход для прогнозирования. Мы можем предсказать управление CRM. Предположим, мы применяем эту сеть рекурсивно для прогнозирования k шага вперед. Таким образом, на любом промежуточном этапе сеть будет использовать некоторые прогнозы, полученные на предыдущих этапах. Модель создана для понимания того, что мы можем проверять отношения на каждом этапе с клиентом и знать о CRM в любом случае. Таким образом, используя рекурсивный метод, мы будем помещать модель прогнозирования с помощью упругого поиска и сохранения журнала CRM как случайный граф, а затем мы создаем фактический граф, который является приведенной моделью без прогнозов.
В соответствии с прогнозом, график CRM будет повышаться, так как набор данных журналов увеличивается с увеличением времени, а затем снижается, когда изменяются такие факторы, как запросы, трафик, обновления продукта.
Выводы
Основываясь на экономическом и техническом анализе данных, можно найти прогноз отсутствия узла, который увеличивает валовую прибыль предприятия. Основываясь на графике реакции рынка, можно проанализировать трафик в API, чтобы улучшить обслуживание. На основе прогнозируемой нейронной сети мы видим, что Прогнозируемая CRM 1 и Фактическая CRM похожи, и это может произойти из-за изменения потребительского спроса, решены запросы, изменен экземпляр продукта или n факторов, которые поддерживают в построении отношений клиента с компанией. Таким образом, мы можем сказать, что модели прогнозирования могут не только увеличить прибыль с точки зрения бизнес-среды, но также могут увеличить прибыль и снизить риск.
Кибербезопасность или защита информационных технологий – это методы защиты компьютеров, сетей, программ и данных от несанкционированного доступа или атак, направленных на эксплуатацию. Существует четыре типа
Ахмад Альдхафири CEGR 4802/1/2018 ГИС Геоинформационная система (ГИС) – это система, предназначенная для сбора, хранения, обработки, анализа, управления и представления всех типов географических данных. Ключевым
Основная идея виртуальной машины состоит в том, чтобы удалить оборудование одного компьютера и сделать его автономной операционной средой, которая ведет себя как отдельный компьютер. По