Что такое «функция данных» и почему она важна в Tibco Spotfire
Многочисленные виды использования искусственного интеллекта производятся с использованием высококачественных визуальных изображений, изображающих открытия или предсказания.
- Аналитика бизнеса
- Статьи
- Что такое «функция данных» и почему она важна в Tibco Spotfire
Оглавление
Многочисленные виды использования искусственного интеллекта производятся с использованием высококачественных визуальных изображений, изображающих открытия или предсказания.
Для достижения этой цели методы и алгоритмы должны быть интегрированы в архитектуру визуализации инструмента.
«Грамматика графики» Леланд Уилкинсон (Springer, 2005) вдохновляет многих систем с открытым исходным кодом и запатентованной визуализацией (включая части TIBCO Spotfire). В большинстве реализаций основное внимание уделяется основному руководству книги по графу алгебр и отображению эстетики для данных. Эта концепция прекрасно работает для обеспечения широкого спектра возможностей и возможностей.
Книга, в которой аналитика взаимодействует с визуализацией. Вместо того, чтобы рассматривать визуализацию как инструмент для вывода подпрограммы книги вместо аргументации, когда аналитика выполняет «на службе визуализации». Это тонкое, но очень важное различие позволяет богатые визуализации, способные к нескольким уровням аналитики.
Эта архитектурная концепция демонстрируется в функции «данных» TIBCO Spotfire. Функции данных – это место, где визуализация и аналитика взаимодействуют в продукте. Любая визуализация может иметь несколько функций данных, выполняющих вычисления для ее поддержки. Полученные переменные в этих таблицах могут использоваться для позиционирования и эстетики в визуализации. Это обеспечивает более широкий набор стандартных инструментов, с помощью которых он обеспечивает дополнительную интеграцию.
Результаты можно увидеть следующим образом: оптимизация, контуры и прогнозы инвентаря, которые все объединяются в единую визуализацию (карту) очень дружественным для развития образом. Кроме того, поскольку элементы управления пользовательского интерфейса напрямую связаны с параметрами спецификации алгоритма, функции данных упрощают авторский опыт ученых-исследователей для пользователей своих панелей.
В приведенном выше примере используются алгоритмы R, выполненные в встроенном TERR-процессоре Spotfire; однако аналогичным образом можно использовать другие статистические данные или инструменты ML. Последняя версия Statistica теперь также поддерживает определение функций данных через рабочие процессы Statistica. В приведенном ниже примере для статистического рабочего процесса требуются пороговые значения и уровни предупреждений. Эти вычисления происходят динамически – выполнение инициируется действиями пользователя, например, для выбора диапазона данных для оценки.
Как выбрать программу BI
Выбор инструмента бизнес-аналитики (BI) и аналитики может быть длительным процессом. Есть бесчисленное множество поставщиков на выбор, …
Почитать еще
Скользкий склон безудержной семантики
Недавняя статья под названием «Спящее будущее визуализации данных? Фотография »расширяет определение визуализации данных до нового предела.
Data mining средства обнаружения данных могут создавать ценность для бизнеса?
Мы живем во время, когда данные вокруг нас. В эпоху цифровых технологий те, кто может выжать
Визуализация данных и виртуальная реальность
Время от времени кто-то заявляет, что визуализация данных может быть улучшена при просмотре в виртуальной
Информационный шум
Чтобы тщательно, точно и четко информировать, мы должны определить предполагаемый сигнал, а затем усилить его,
Аналитическая зрелость
В течение последних двадцати лет ментальная модель зрелости аналитики соответствовала схеме, представленной ниже, начиная с
Машинное обучение
Глубокое обучение – это продвинутая форма машинного обучения. Глубокое обучение относится к способности компьютерных систем, известных
ETL или подготовки данных
Технологии извлечения, преобразования и загрузки (ETL), которыми управляют исключительно ИТ, до недавнего времени были основным
Как начать карьеру в области науки о данных
Каждая область имеет уровень сложности, который человек должен оценить, прежде чем посвящать ему свое время
Как самостоятельно изучить искусственный интеллект и машинное обучение
В наши дни, в эпоху демократизации знаний, стало очень легко глубоко изучить любую дисциплину. Это