ဒေတာများ visualization
ကအမှုဆောင်အရာရှိမှရလဒ်ဆက်သွယ်မှကြွလာသောအခါဒေတာကို visualization အလွန်အရေးကြီးသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုပါဝင်သည်။ သင်ကရလဒ်များကိုမှလာမယ့်မှာအားလုံးသင့်ရဲ့ဖန်စီဖော်မြူလာနှင့်အခြားစက်ပြင်ရှိစေခြင်းငှါ, သို့သော်အမှုဆောင်အရာရှိသူတို့ကိုအသိပါစေသောရလာဒ်များကိုတွေ့မြင်ချင်တယ်။ သင်အမျိုးမျိုးသောရင်းမြစ်များမှရှိသည်သောကုန်ကြမ်းဒေတာကနေ, သင်အချို့သောစာရင်းအင်းဂုဏ်သတ္တိများနှင့်သင်ကျင့်သောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ၏မျိုးနှင့်အတူထွက်ရနိုင်နှင့်ထို့နောက်နောက်ဆုံးတွင်အမှန်တကယ်အဓိပ္ပာယ်ပြည့်နဲ့အလွန်တိကျသောအမြင် form မှာကိုယ်စားပြုနိုင်ပါတယ်။ ထိုအခါဒေတာအမြင်အာရုံပုံစံများမှကြွလာယခုအချိန်တွင်အဆိုပါထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုဆွဲဆောင်ရန်အလွန်လွယ်ကူဖြစ်ကြပြီးကျနော်တို့ကအသိအမြင်ရှိသည့်အခါသိသာတဲ့လုပ်ရပ်တွေကိုတာတောင်မှမြန်ဖြစ်လာသည်။
အဆိုပါဒေတာများကို Visual ပိုက်လိုင်း
ဒါကြောင့်ယခုဒီတစျခုလုံးကိုပိုက်လိုင်းတည်ဆောက်ရန်လွယ်ကူသည်နှင့်ဤတစ်ခုလုံးကိုပိုက်လိုင်းအပေါ်ဖြစ်စဉ်များအပြည့်အဝ automated နေကြသည်။ သင်ကတစ်ကွက်တစ်ခုသို့မဟုတ်အမြင်အာရုံဇယားသွားရှိရာအမှတ်သင့်ရဲ့ဒေတာပလက်ဖောင်းအတွင်းရှိ data တွေကိုရယူရှိရာကနေအမှတ်, ဒီတစ်ခုလုံးကိုဖြစ်စဉ်ကိုလုံးဝအလိုအလျောက်ဖြစ်ပါတယ်။ ထိုအကြှနျုပျတို့သညျဤအလိုအလျောက်နိုင်ကြသည်မူလတန်းအကြောင်းပြချက်ကြောင့်အမျိုးမျိုးသောကျွမ်းကျင်မှု၏ဒေတာအင်ဂျင်နီယာနဲ့တူဒီပိုက်လိုင်းအပေါ်ကြောင်းအလုပ်, ဒေတာပိုက်လိုင်းနှင့်ဒေတာများပလက်ဖောင်းမှတဆင့်စီးဆင်းနေသည်နှင့်လူများရှိပါတယ်သေချာအောင်သူဒေတာဗိသုကာပညာရှင်သတ်မှတ်တာဖြစ်ပါတယ် ထို့အပြင်စာရင်းအင်းပညာရှင်များသည်ဤအမြင် dashboards လုပ်နေပါတယ်သူကိုဒေတာသုံးသပ်သူများနှင့်တူသောဤအအမြင်အာရုံဇယားထဲကလာသောအချက်အလက်များ၏ထွက်အချို့သောလုပ်ရပ်များနှင့်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုယူပြီးနေသောစီးပွားရေးလုပ်ငန်းရှေးရှေးရှိပါတယ်။
R ကိုအသုံးပြုခြင်းစက်သင်ယူ
အဘယ်အရာကိုဒေတာသိပ္ပံပညာ၏ကမ္ဘာပေါ်မှာအသစ်ဖြစ်၏နှင့်ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက် algorithms တည်ဆောက်နိုင်ဖြစ်ခြင်းအတွက်ကြောင့်အယင်း၏ခေတ်မီ၏အစောပိုင်းကတော့ထင်ရှားကျော်ကြားလာခဲ့သည်မဟုတ်ခဲ့ပေ။ အတိတ်ကာလကနေဒေတာတွေကို ယူ. အနာဂတ်၌လာမယ့်အမှုတို့ကိုပြုနိုင်သည့် algorithms ။ စက်သင်ယူမှု၏အမှု၌, ဒီ analytics အခြားပုံစံယူပါ။ ငါတို့သည်ဤကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခေါ်ဆိုပါ။ ထိုသူတို့စာရင်းအင်းစိတ်ကူးများပတ်လည်အများအပြားလိုအပ်သောကျွမ်းကျင်မှုတချို့ရှိနေပါတယ်။ ဤဒေတာနဲ့ပတ်သက်ပြီးကစာအရေးအသား၌အလွန်ကောင်းသောဖြစ်ခြင်းနှင့် algorithms နားလည်သဘောပေါက်၏ထိပ်ပေါ်မှာသင်ယူဖို့လိုအပ်နေပါသည်။ ဒါကြောင့်သင်ကအထူးသဖြင့်စာရင်းဇယား, သင်္ချာနှင့်ကွန်ပျူတာသိပ္ပံသင့်ရဲ့အသိပညာပေါင်းစပ်သောအခါ – သင်တစ်ဦး algorithm ကိုဖန်တီးကူညီပေးသည်။ ဒါကြောင့်ကွန်ပျူတာစာရင်းဇယားအဖြစ်ကွန်ပျူတာသိပ္ပံကမ္ဘာမှလာပေးသော algorithms မှနီးကပ်စွာဆက်စပ်ဖြစ်ပါတယ်။
အဆိုပါ geeks ၎င်းတို့၏ကြောင့် get
ဒေတာသိပ္ပံပညာ၏ကျော်ကြားမှုအတွက်လာကြပြီဖြစ်သောစက်သင်ယူမှုများအတွက်အသုံးပြုမှုကိုအမှုပေါင်းများစွာရှိခဲ့သည်။ ဤကွက်လပ်သည်ယခုအခါ၎င်း၏ကြောင့်အကြွေးတယ်သိရသည်။ အဆိုပါနယ်ပယ်များတွင်ပြည်သူ့သည်ဤအလွန်နယ်ပယ်လယ်ကွင်းကဲ့သို့, စက်သင်ယူမှု၏အစောပိုင်းကာလများတွင် geek တစ်မျိုးအဖြစ်ကုသခံရဖို့ကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။ အဲဒီမှာဒီဒိုမိန်းအကြောင်းကိုသင်ယူဖို့အများကြီးအကြောင်းအရာမဟုတ်ခဲ့ပေမယ့်ဒီနေ့ခေတ်လူတိုင်းစက်သင်ယူမှုလုပ်ဖို့တတ်နိုင်သည်။ ပြီးပြည့်စုံနိုင်တဲ့ coding နောက်ခံကနေသူသည်ပင်ပြုစုသူ APIs အားတစ်ဦးအခြို့သောအရေအတွက်ကခေါ်ဆိုခြင်းဖြင့်တစ်ဦးစက်သင်ယူမှုပုံစံဖန်တီးပေးနိုင်သည်။
ဒီတော့ဒေတာများကိုသိပ္ပံ visualization သို့ပြောင်းရွှေ့ခဲ့သည်နှင့်အစက်မျှသာအရေအတွက်ကအကြပ်အတည်းထဲကနေလေ့လာသင်ယူ။