تحلیل داده های بزرگ (Big Data)

(Big Data) تحلیل داده های بزرگ

big data

طراحی صفحه ی درباره ی ما یا درباره ی شرکت از جمله نکاتی است که طراحان سایت کشورمان به آن اهمیت نمی دهند. در اغلب این سایت ها مطالبی خسته کننده و زیاد و یا کم و ناقص در قسمت درباره ی ما وجود دارد. بیشتر تمرکز طراحان سایت بر روی خدمات و محصولات است و می پندارند که کاربران نیز مانند آنها هستند. این فرضیه زمانی صحیح است که کاربر به مشتری تبدیل شود.

big data

طراحی صفحه ی درباره ی ما یا درباره ی شرکت از جمله نکاتی است که طراحان سایت کشورمان به آن اهمیت نمی دهند. در اغلب این سایت ها مطالبی خسته کننده و زیاد و یا کم و ناقص در قسمت درباره ی ما وجود دارد. بیشتر تمرکز طراحان سایت بر روی خدمات و محصولات است و می پندارند که کاربران نیز مانند آنها هستند. این فرضیه زمانی صحیح است که کاربر به مشتری تبدیل شود.

big data

طراحی صفحه ی درباره ی ما یا درباره ی شرکت از جمله نکاتی است که طراحان سایت کشورمان به آن اهمیت نمی دهند. در اغلب این سایت ها مطالبی خسته کننده و زیاد و یا کم و ناقص در قسمت درباره ی ما وجود دارد. بیشتر تمرکز طراحان سایت بر روی خدمات و محصولات است و می پندارند که کاربران نیز مانند آنها هستند. این فرضیه زمانی صحیح است که کاربر به مشتری تبدیل شود.

مقالاتی در حوزه تحلیل داده های بزرگ

روند کار الگوریتم MapReduce (نگاشت-کاهش)

الگوریتم نگاشت - کاهش یا MapReduce

mapreduce یک مدل برنامه‌نویسی و یک پیاده‌سازی مرتبط برای پردازش و ایجاد مجموعه‌های داده بزرگ با یک الگوریتم توزیعی و توزیعی در یک خوشه است. بطور کلی نمونه mapreduce مبتنی بر ارسال رایانه به جایی است که داده‌ها در آن ساکن هستند! برنامه mapreduce در سه مرحله به نام‌های مرحله نگاشت، مرحله انتقال، و کاهش اجرا می‌شود.

27/1/28