فایل ورد کامل فراتر از اغراق: مفاهیم داده های بزرگ، روش ها و تجزیه و تحلیل

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل فراتر از اغراق: مفاهیم داده های بزرگ، روش ها و تجزیه و تحلیل،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۳۴ صفحه

ویژگی اندازه، اولین و تنها بعدی است که در هر زمان، در اشاره به داده های بزرگ مورد توجه قرار می گیرد. این مقاله سعی در ارائه تعریف گسترده ای از داده های بزرگ است که دیگر ویژگی های منحصر بفرد و تعریف شده خود را کسب می کند. تکامل سریع و پذیرش داده های بزرگ توسط صنعت، بحث را بسمت خروجی های مورد پسندی می کشاند، که مطبوعات علمی را مجبور به نائل شدن به ان می نماید. مجلات علمی در بسیاری رشته های علمی، که از بحث مربوط به داده های بزرگ سود می برند، هنوز به بررسی و تامین کامل این موضوع نپرداخته اند. این مقاله به توضیحی تلفیقی از داده های بزرگ با یکپارچه سازی تعاریف ارائه شده از مشاغل پزشکی و دانشگاهیان می پردازد. اولین هدف این مقاله توجه به روش های تحلیلی مورد استفاده برای داده های بزرگ است. ویژگی متمایز و خاص این مقاله توجه به تجزیه و تحلیل های مربوط به داده های بی ساخت است که ۹۵% از داده های بزرگ را تشکیل می دهند. در این مقاله، بر نیاز به توسعه روش های تحلیلی مناسب و موثر برای نفوذ و استفاده در حجم های بزرگی از داده های ناهمگن در ساختارهای متنی، صوتی، و ویدئویی تاکید می شود. همچنین به اهمیت نیاز به تعبیه ابزارهای جدید برای تجزیه و تحلیل های پیش گویانه برای داده های بزرگ دارای ساختار، پرداخته می شد. در عمل، روش های اماری برای استنتاج از داده های نمونه طراحی شده اند. ناهمگنی، صدا، و اندازه حجیم داده های بزرگ دارای ساختار در توسعه الگوریتم های محاسباتی کارا که ممکن است از بروز مشکلات داده های بزرگ (مثل همبستگی کاذب) اجتناب نماید، نقش دارند.

کلیدواژه ها: تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، تعریف داده های بزرگ، تجزیه و تحلیل داده های بدون ساختار، تجزیه و تحلیل پیشگویانه

عنوان انگلیسی:

Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics

~~en~~ writers :

Amir Gandomi, Murtaza Haider

Size is the first, and at times, the only dimension that leaps out at the mention of big data. This paper
attempts to offer a broader definition of big data that captures its other unique and defining characteristics. The rapid evolution and adoption of big data by industry has leapfrogged the discourse to popular
outlets, forcing the academic press to catch up. Academic journals in numerous disciplines, which will
benefit from a relevant discussion of big data, have yet to cover the topic. This paper presents a consolidated description of big data by integrating definitions from practitioners and academics. The paper’s
primary focus is on the analytic methods used for big data. A particular distinguishing feature of this
paper is its focus on analytics related to unstructured data, which constitute 95% of big data. This paper
highlights the need to develop appropriate and efficient analytical methods to leverage massive volumes
of heterogeneous data in unstructured text, audio, and video formats. This paper also reinforces the need
to devise new tools for predictive analytics for structured big data. The statistical methods in practice
were devised to infer from sample data. The heterogeneity, noise, and the massive size of structured big
data calls for developing computationally efficient algorithms that may avoid big data pitfalls, such as
spurious correlation.

Keywords: Big data analytics | Big data definition | Unstructured data analytics | Predictive analytics

$$en!!