Fundamentos de datos estáticos y se transmiten en analyics predictivos

Los datos de los análisis predictivos pueden ser identificados como streaming, estática o una mezcla de los dos. los datos de streaming cambios continuada- ejemplos incluyen el flujo constante de actualizaciones de Facebook, tweets en Twitter, y los que cambian constantemente precios de las acciones, mientras que el mercado todavía está abierta.

los datos de streaming está continuamente changing- datos estáticos es autónomo y cerrado. Los problemas asociados con los datos estáticos incluyen lagunas, valores atípicos, o datos incorrectos, todos los cuales pueden requerir alguna limpieza, la preparación y procesamiento previo antes de poder utilizar los datos estáticos para un análisis.

Al igual que con los datos transmitidos, pueden surgir otros problemas. El volumen puede ser un problema- la enorme cantidad de datos sin parar, llega constantemente puede ser abrumador. Y el más rápido de los datos se transmite en, más difícil es para el análisis de ponerse al día.

Los dos modelos principales para el análisis de los datos transmitidos son los siguientes:

Examinar únicamente los puntos de datos más recientes y tomar una decisión sobre el estado del modelo y su siguiente movimiento. Este enfoque es gradual - esencialmente la creación de una imagen de los datos a medida que llega.
Evaluar todo el conjunto de datos, o un subconjunto de la misma, para tomar una decisión cada vez nuevos puntos de datos llegan. Este enfoque es inclusivo de más puntos de datos en el análisis - lo que constituye “todo” el conjunto de datos cambia cada vez que se añaden nuevos datos.

Dependiendo de la naturaleza de su negocio y el impacto anticipado de la decisión, un modelo es preferible a la otra.

Algunos dominios de negocio, tales como el análisis del medio ambiente, mercado, o los datos de inteligencia, premio nuevo los datos que llegan en tiempo real. Todos estos datos deben ser analizados como está siendo transmitido en - e interpretados correctamente, pero no sólo de inmediato.

Sobre la base de la nueva información disponible, el modelo vuelve a dibujar toda la representación interna del mundo exterior. Si lo hace, le proporciona la base más arriba-hasta la fecha para una decisión que tenga que hacer y actuar en forma rápida.

Por ejemplo, un modelo de análisis predictivo puede procesar un precio de las acciones como una fuente de datos, incluso mientras la información está cambiando rápidamente, analizar los datos en el contexto de las condiciones del mercado inmediatos existentes en tiempo real, y luego decidir si se debe negociar una acción en particular.

Claramente, el análisis de los datos de streaming difiere del análisis de los datos estáticos. El análisis de una mezcla de ambos tipos de datos puede ser aún más difícil.