پیشبینی سریهای زمانی یکی از پرکاربردترین تکنیکهای علم داده در کسبوکار، مالی، مدیریت زنجیره تأمین، تولید و برنامهریزی موجودی است. بسیاری از مسائل پیشبینی شامل مؤلفه زمانی هستند و بنابراین به برونیابی دادههای سری زمانی یا پیشبینی سریهای زمانی نیاز دارند. پیشبینی سریهای زمانی همچنین حوزهای مهم در یادگیری ماشین (ML) است و میتوان آن […]
یک پایگاه داده سری زمانی (TSDB) پایگاه دادهای است که برای دادههای دارای برچسب زمانی یا دادههای سری زمانی بهینهسازی شده است. دادههای سری زمانی در سادهترین شکل، اندازهگیریها یا رویدادهایی هستند که در طول زمان ردیابی، پایش، نمونهبرداری کاهشی و تجمیع میشوند. این دادهها میتوانند شامل متریکهای سرور، پایش عملکرد برنامهها، دادههای شبکه، دادههای […]
یادگیری ماشین در مقابل هوش مصنوعی (Machine Learning vs AI) مانند یک چکش در جعبهابزار، یادگیری ماشین (ML) یک ابزار مشخص در چارچوب گستردهتر هوش مصنوعی (AI) است. یادگیری ماشین تکنیکی است که بر توسعهٔ الگوریتمها و مدلها برای یادگیری و سازگاری با وظایف و دادهها تمرکز دارد. هوش مصنوعی طیف گستردهای از تکنیکها را […]
تحلیل هوش مصنوعی به کاربرد تکنیکها و الگوریتمهای هوش مصنوعی برای خودکارسازی فرایندهای تحلیل، بررسی و تفسیر دادهها، استخراج بینشها و انجام پیشبینی یا ارائه توصیه اشاره دارد. این حوزه از فناوریهای پیشرفتهای مانند یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و تجسم دادهها استفاده میکند تا توانایی تصمیمگیری را تقویت کند. تحلیل داده با هوش مصنوعی […]
بینشهای دادهمحور: تبدیل داده به نتایج عملی در محیط کسبوکار امروز، سازمانها حجم بیسابقهای از داده را از منابع متنوع تولید میکنند، اما بسیاری در تبدیل این اطلاعات خام به ارزش کسبوکاری معنادار مشکل دارند. چالش نه تنها جمعآوری داده، بلکه توسعه رویکردهای سیستماتیک لازم برای استخراج هوش عملی است که تصمیمات استراتژیک را هدایت […]
انتخاب پایگاه داده مناسب برای هر سازمانی، به ویژه در وظایف دادهمحور، حیاتی است زیرا بر عملکرد کلی گردش کارهای سازمانی تأثیر میگذارد. در میان گزینههای متعدد پایگاه داده، توسعهدهندگان اغلب DuckDB و PostgreSQL را مقایسه میکنند به دلیل ویژگیهای برجسته و کاربردهای آنها. DuckDB یک پایگاه داده OLAP-محور بهینهشده برای پرسشهای تحلیلی است. سبکوزن […]
Amazon Redshift و Amazon S3 ستونهای مکمل اکوسیستم AWS هستند، اما اهداف اساساً متفاوتی در معماریهای داده مدرن ایفا میکنند. شما با تصمیم حیاتی روبرو هستید: Amazon Redshift به عنوان انبار داده با عملکرد بالا بهینهشده برای پرسشهای تحلیلی پیچیده بر روی دادههای ساختیافته و نیمهساختیافته عمل میکند، در حالی که S3 سرویس ذخیرهسازی شیء […]
داشبوردهای Snowflake چیست و چگونه کار میکنند؟ داشبوردهای Snowflake داده را با پرسش جداول ذخیرهشده در پایگاه داده Snowflake شما از طریق Snowsight، رابط وب مدرن پلتفرم که در فرآیند جایگزینی کامل کنسول کلاسیک قدیمی است، بصریسازی میکنند. Snowsight محیط ایجاد داشبورد جامع ارائه میدهد که قابلیتهای محاسباتی قدرتمند Snowflake را با ابزارهای بصریسازی intuitive […]
وقتی تیمهای داده کشف میکنند که سازمانها با هزینههای غافلگیرکننده فصلی از تحلیل ابری روبرو هستند در حالی که اعتماد کامل به دادههای سازمانی ندارند، مشکل زیربنایی واضح میشود: رویکردهای سنتی به ادغام داده مشکلات بیشتری ایجاد میکنند تا حل کنند. چالش صرفاً انتقال داده از نقطه A به B نیست—بلکه ایجاد استراتژیهای هماهنگسازی داده […]
متخصصان داده اغلب کشف میکنند که بزرگترین گلوگاههای آنها الگوریتمهای پیچیده یا مدلهای یادگیری ماشین پیشرفته نیستند، بلکه چالش اساسی سازماندهی و دستکاری کارآمد داده با استفاده از ساختارهای مناسب است. ساختارهای داده پایتون پایه و اساس تمام جریانهای کاری تحلیل داده را تشکیل میدهند، با این حال بسیاری از متخصصان با مشکلات عملکرد، ناکارآمدی […]
