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时间序列数据是一个物体或多个物体随着时间不断产生的数值序列。比如:从智能电表中获得月电度使用量;每日股票的价格和交易量;ECG(心电图);地震仪,网络性能数据等等。时间序列数据一定基于时间顺序,这个顺序是所有时间分析算法的基础。IBM Streams时间序列工具包(TimeSeries Toolkit),可以用来预处理、分析和建模时间序列数据。
本文我们将学习如何使用Apache Spark streaming,Kafka,Node.js,Socket.IO和Highcharts构建实时分析Dashboard。
如今技术创新的速度比以往任何时候都快。就在几年前,云技术被认为是最前沿的。现在,不仅互联网企业都在部署云计算,传统企业也纷纷向云计算转型。对于未来科技发展趋势,我们依然充满期待。
我们都知道,在Cognos 11版本中增加了Web方式的数据建模工具“data modules”,中文操作界面翻译为“数据模块”,让我们的业务人员可以在没有IT协助的情况下自己进行数据建模操作,更容易的为报表和仪表板准备数据。Cognos Analytics V11 R4进一步丰富了数据模块的建模功能,在今天的文章中,我们将一起来了解在数据建模上的增强。
在IBM SPSS Modeler中,每个算法都会有相应的默认参数设置,对初学者来说,即使不是很懂算法,也可以生成模型结果,但在实际项目中,我们为了使得模型更加的优化,提升模型的准确率,经常会对算法的参数做一些相应的调整,那么今天,我们给大家介绍两个参数,分别是Bagging和Boosting,让大家了解下它们是怎么用的,能带来什么样的模型优化结果。
CNCC 2016在山西太原盛大开幕,开幕演讲中,CCF会士、中国工程院院士、浙江大学陈纯教授做了题为“流式大数据实时处理技术、平台及应用”的报告,以下为报告内容精编。
为了提升查询性能,动态立方体可以利用聚合感知能力,实现对聚合数据集的自动路由,从而实现对于复杂多维分析应用的性能提升。在Dynamic Cubes里,聚合数据集包括内存内部聚合与数据库内部聚合两种。本期文章我们来看看动态立方体如何使用数据库内部聚合来进行性能调优。
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