多测师-多培养一些优秀的测试工程师
网站地图 |   收藏本站   |   

17727591462

大数据的数据应用

发布日期:2022-06-23 09:09:52 作者:多测师 浏览次数:

  数据应用包含了计算框架,算法,数据的可视化以及具体的应用呈现。不论是企业应用还是移动应用以及交互式Web应用,都可以使用数据计算得到的结果。流式应用和搜索应用都是与计算框架紧密相关的,可以通过Storm 和ElasticSearch 实现,也可以通过Spark 框架实现。

  商业智能(BI),传统上是基于数据仓库的数据挖掘,发现数据中潜在的价值。而在面向数据的架构中,BI的分析方法可以不变,只改变计算的方式,也可以对分析方法进行演讲。

  报表系统可以认为是可视化的核心之一。面向静态数据形成传统的报表,动态数据与静态数据相结合形成实时报表。

大数据的数据应用


  随机分析是一种探索性数据分析,是一种对数据摸索和尝试,可以使用Hive,pig,sparkSQL等工具执行,明确进一步探索的方向。统计分析是更加具体的一种离线分析,基于统计模型的数据分析处理。

  机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,是人工智能的核心,框架有很多,例如Mahout以及SparkML等。

  深度学习是机器学习研究中的一个新领域,源于人工神经网络,含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征。同机器学习方法一样,深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分.不同的学习框架下建立的学习模型很是不同.个人推荐tensorflow。

如需了解更多测试技术信息请关注:https://www.duoceshi.cn/jswz/深圳多测师软件与技术服务有限公司


查看更多 >>

推荐阅读