Data Analytics

03/06/2022

26/05/2022

10/05/2022

"Recentemente, conversei com outras pessoas sobre as diferenças entre a abordagem de modelagem de dados que usa um esquema em estrela para vincular as tabelas e a abordagem de ciência de dados que usa uma única tabela para executar os dados por meio de algoritmos como os de aprendizado de máquina.

Dizem que trabalhar com dados é uma arte e uma ciência! Estou curioso para saber as conclusões que outras pessoas aproveitam para trabalhar com modelos de dados. Quais são as abordagens que você usa para este tópico? "

Créditos: Helen Wall

09/05/2022

"Com que tipo de banco de dados você está trabalhando nos projetos atuais?

Os Bancos de Dados Gráficos são projetados para identificar e trabalhar com as conexões entre os pontos de dados; são frequentemente usados ​​para analisar as relações entre pontos de dados heterogêneos (alta variabilidade de tipos e formatos de dados), como na prevenção de fraudes ou para mineração de dados sobre clientes de mídias sociais.

Bancos de dados imutáveis ​​são apenas anexados, o que significa que os dados só podem ser adicionados. Se quisermos alterar ou excluir uma entrada, uma nova entrada é criada e a entrada antiga é marcada como pertencente a uma versão anterior. Todo o histórico é preservado, o que possibilita alterações nos dados de auditoria, pois o log de auditoria é inviolável.

Os Bancos de Dados de Coluna Larga são independentes de esquema; os dados são armazenados em famílias de colunas, e não em linhas e colunas. Altamente escalável, pode lidar com petabytes de dados, ideal para suportar aplicativos de big data em tempo real.

Bancos de dados colunares armazenam dados em colunas em vez de linhas, que são projetadas para processar consultas analíticas com mais eficiência. Eles não são um substituto para bancos de dados tradicionais, mas certamente uma maneira poderosa de fazer análises altamente agregadas.

Obrigado Satish Chandra Gupta, pela permissão de usar esta imagem."

Créditos: Alex Wang

25/02/2022

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25/02/2022

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02/01/2022

"Os outliers são dados que se diferenciam drasticamente de todos os outros. Em outras palavras, um outlier é um valor que foge da normalidade e que pode (e provavelmente irá) causar anomalias nos resultados obtidos por meio de algoritmos e sistemas de análise.

Entender os outliers é fundamental em uma análise de dados por pelo menos dois aspectos:

os outliers podem viesar negativamente todo o resultado de uma análise;

o comportamento dos outliers pode ser justamente o que está sendo procurado..."

Fonte: https://www.aquare.la/o-que-sao-outliers-e-como-trata-los-em-uma-analise-de-dados/