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Nuages de mots : représentation visuelle du langage

Les nuages de mots sont une représentation visuelle intéressante du langage, qui permet de visualiser les mots les plus utilisés dans un texte.

Dans le domaine de la visualisation des données, les nuages de mots sont devenus une manière populaire et captivante de représenter des informations textuelles. Également connus sous le nom de nuages de tags ou de wordle, les nuages de mots offrent une représentation visuellement attrayante de la fréquence des mots dans un texte ou un jeu de données donné. Leur conception simple mais puissante permet aux spectateurs de comprendre rapidement les mots ou les thèmes les plus prévalents d’une manière visuellement attrayante.

Dans le domaine de la visualisation des données, les nuages de mots sont devenus une manière populaire et captivante de représenter des informations textuelles. Également connus sous le nom de nuages de tags ou de Wordle, les nuages de mots offrent une représentation visuellement attrayante de la fréquence des mots dans un texte ou un jeu de données donné. Leur conception simple et puissante permet aux spectateurs de comprendre rapidement les mots ou les thèmes les plus fréquents d’une manière visuellement attrayante.

Dans cet article, nous explorerons le concept, le processus de création et les applications des nuages de mots, ainsi que leur importance pour comprendre la langue et l’analyse des données. Les nuages de mots sont une forme d’architecture visuelle qui permet aux utilisateurs de comprendre rapidement et facilement des informations complexes. Ils sont souvent utilisés pour représenter des données textuelles, telles que des mots clés, des thèmes ou des sentiments. Les nuages de mots peuvent être créés à partir de n’importe quel type de texte, qu’il s’agisse d’un document, d’un blog ou d’un corpus de données. Les mots sont représentés par des formes et des tailles différentes, ce qui permet aux utilisateurs de voir rapidement les mots les plus fréquents.

Les nuages de mots peuvent être utilisés pour diverses applications, notamment pour comprendre le contenu d’un texte, identifier des tendances ou des thèmes, et analyser les sentiments associés à un sujet. Ils peuvent également être utilisés pour comparer des corpus de données ou pour trouver des relations entre des mots. Les nuages de mots peuvent également être utilisés pour créer une architecture visuelle unique et attrayante pour présenter des informations complexes. Ils peuvent être utilisés pour créer des affiches, des présentations ou des sites Web attrayants qui mettent en valeur les informations textuelles.

En conclusion, les nuages de mots sont une forme puissante et attrayante d’architecture visuelle qui permet aux utilisateurs de comprendre rapidement et facilement des informations complexes. Ils peuvent être utilisés pour représenter des données textuelles, identifier des tendances ou analyser les sentiments associés à un sujet. Les nuages de mots peuvent également être utilisés pour créer une architecture visuelle unique et attrayante pour présenter des informations complexes. Enfin, ils peuvent être utilisés pour créer des affiches, des présentations ou des sites Web attrayants qui mettent en valeur les informations textuelles.

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Analyse de log : Elasticsearch vs Apache Doris

L’analyse de log est un domaine très important pour comprendre le comportement des utilisateurs. Découvrons comment Elasticsearch et Apache Doris se comparent dans ce domaine.

Les journaux : une partie majeure des actifs de données d’une entreprise

1. Logs should be collected from all sources in a timely manner. This includes both system logs and application logs.

2. Logs should be normalized, so that they can be easily searched and analyzed.

3. Logs should be stored in a secure and reliable way.

4. Logs should be analyzed in real-time, so that any suspicious activities can be detected quickly.

5. Logs should be used for data analysis, so that trends and patterns can be identified.

Le testing est une partie importante de l’actif de données d’une entreprise et apporte des avantages à celle-ci sur trois aspects : l’observabilité du système, la sécurité informatique et l’analyse des données. Les logs sont le premier recours pour le dépannage, la référence pour améliorer la sécurité du système et le gisement de données à partir duquel vous pouvez extraire des informations qui mènent à la croissance de l’entreprise.

Les logs sont les enregistrements séquentiels des événements dans le système informatique. Si vous réfléchissez à la façon dont les logs sont générés et utilisés, vous saurez à quoi devrait ressembler un système d’analyse des logs idéal :

1. Les logs doivent être collectés de toutes les sources de manière opportune. Cela inclut à la fois les logs système et les logs applicatifs.

2. Les logs doivent être normalisés, de sorte qu’ils puissent être facilement recherchés et analysés.

3. Les logs doivent être stockés de manière sûre et fiable.

4. Les logs doivent être analysés en temps réel, afin que toute activité suspecte puisse être détectée rapidement.

5. Les logs doivent être utilisés pour l’analyse des données, afin que les tendances et les modèles puissent être identifiés.

Le testing est un outil essentiel pour garantir que les logs sont collectés, normalisés, stockés et analysés correctement. En effet, le testing peut vous aider à identifier les problèmes qui peuvent affecter la qualité des données et à vérifier que les processus sont correctement mis en œuvre. Le testing peut également vous aider à déterminer si votre système est capable de réagir rapidement aux événements critiques et de détecter les activités suspectes.

Le testing peut également être utilisé pour vérifier que les données collectées sont cohérentes et complètes, afin que les analyses puissent être effectuées de manière fiable et précise. Enfin, le testing peut être utilisé pour vérifier que les données sont stockées de manière sûre et fiable, ce qui est essentiel pour une analyse des données fiable.

En conclusion, le testing est un outil essentiel pour garantir que les logs sont collectés, normalisés, stockés et analysés correctement. Il permet également de vérifier que les données collectées sont cohérentes et complètes, afin que les analyses puissent être effectuées de manière fiable et précise. Enfin, le testing peut être utilisé pour vérifier que les donné

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Examine the Impact of Emptiness

 Examine the Impact of Emptiness

Google Cloud Platform: A Revolutionary Discovery

As a scientist, I am always looking for new and innovative ways to make discoveries and advance my research. Recently, I have made a revolutionary discovery that has the potential to revolutionize the way we conduct research and analyze data. This discovery is Google Cloud Platform.

Google Cloud Platform is a suite of cloud computing services that runs on the same infrastructure that Google uses internally for its end-user products, such as Google Search and YouTube. It provides a range of services including computing, storage, networking, big data, machine learning, and more. With Google Cloud Platform, researchers can access powerful computing resources without having to purchase and maintain their own hardware. This makes it much easier and more cost-effective to conduct research, analyze data, and develop new applications.

The power of Google Cloud Platform lies in its scalability. Researchers can easily scale up their computing resources as needed, without having to invest in additional hardware. This makes it ideal for large-scale research projects that require a lot of computing power. Additionally, Google Cloud Platform provides a wide range of tools and services that make it easy to manage and analyze data. This includes BigQuery, which allows researchers to query large datasets quickly and easily, as well as tools for machine learning and artificial intelligence.

In conclusion, Google Cloud Platform is a revolutionary discovery that has the potential to revolutionize the way we conduct research and analyze data. With its scalability and range of tools and services, it makes it much easier and more cost-effective to conduct research and develop new applications. I am excited to see how this discovery will continue to shape the future of research and data analysis.


Introduction

Google Cloud Data Studio is a tool for transforming data into useful reports and data dashboards. As of now, Google Data Studio has 22 inbuilt Google Connectors and 571 different Partner connectors which help in connecting data from BigQuery, Google Ads, Google Sheets, Cloud Spanner, Facebook Ads Data, Adobe Analytics, and many more. 

Once the data is imported, reports and dashboards can be created by a simple drag and drop and using various filter options. Google Cloud Data Studio is out of the Google Cloud Platform, which is why it is completely free. 

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MySQL is the most popular open source cloud database in the world, and for good reason. It’s powerful, flexible, and extremely reliable. Tens of thousands of companies use MySQL to power their web-based applications and services every day.

But when it comes to data analytics, it’s a different story. MySQL is quickly bogged down by even the smallest analytical queries, putting your entire application at risk of crashing. As one FlyData customer said to us, “I have nightmares about our MySQL production database going down.”

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These days, companies have access to more data sources and formats than ever before: databases, websites, SaaS (software as a service) applications, and analytics tools, to name a few. Unfortunately, the ways businesses often store this data make it challenging to extract the valuable insights hidden within — especially when you need it for smarter data-driven business decision-making.

Standard reporting solutions such as Google Analytics and Mixpanel can help, but there comes a time when your data analysis needs to outgrow capacity. At this point, you might consider building a custom business intelligence (BI) solution, which will have the data integration layer as its foundation.

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In the last decade, advances in processing power and speed have allowed us to move from tedious and time-consuming manual practices to fast and easy automated data analysis. The more complex the data sets collected, the greater the potential to uncover relevant information. Retailers, banks, manufacturers, healthcare companies, etc., are using data mining to uncover the relationships between everything from price optimization, promotions, and demographics to how economics, risk, competition, and online presence affect their business models, revenues, operations, and customer relationships. Today, data scientists have become indispensable to organizations around the world as companies seek to achieve bigger goals than ever before with data science. In this article, you will learn about the main use cases of data mining and how it has opened up a world of possibilities for businesses.

Today, organizations have access to more data than ever before. However, making sense of the huge volumes of structured and unstructured data to implement improvements across the organization can be extremely difficult due to the sheer volume of information.

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In this article, I will share coding examples some of the key aspects of TumblingWindow in Flink. Those not familiar with Flink streaming can get an introduction here. 

Before we get into TumblingWindow, let us get a basic understanding of  "Window" when it comes to stream processing or streaming computation.  In a data stream you have a source that is continuously producing data, making it unfeasible to compute a final value.  

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Previous posts – Part 1  |  Part 2.

Introduction

In this post, let us start exploring Flink to solve a real-world problem. This post from zalando.com shows how they are using Flink to perform a complex event correlation. I will take a simplified and practical event correlation problem and try to solve using Flink.

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Content

  • Step 1: Know Yourself

  • Step 2: Build a Complete Data Environment
    • 1. Set Standards
    • 2. Build Platforms
    • 3. Control Key Links
  • Step 3: Perform Business Analysis
    • 1. Set Clear KPIs
    • 2. Build a Complete Indicator System
    • 3. Set a Reporting System
    • 4. Create Basic Inquiry Reports
    • 5. Create Business Reports
    • 6. Create Strategy Reports
    • 7. Build Analysis System
  • Conclusion

In the Internet era, every company in the world has a bunch of data, but not all companies can manage this data and then make intelligent decisions. How can we make the most of this data for our business and drive our business forward? What exactly can we do to harness the power of our data?

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