VISUALISATION DE DONNÉES VOLUMINEUSES À L'AIDE DE NANOCUBES
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Le concept de Big data commence par la collecte d'une grande quantité d'informations et leur interprétation. La visualisation de ces données est extrêmement efficace pour présenter des informations essentielles. Les outils de découverte des big data offrent de nouvelles possibilités d'analyse à la communauté des graphistes et des visualistes. Les outils de découverte de connaissances basés sur la visualisation se concentrent sur la partie frontale des données massives, en aidant les entreprises à explorer davantage l'information et à en prendre conscience. C'est pourquoi nous avo...
Le concept de Big data commence par la collecte d'une grande quantité d'informations et leur interprétation. La visualisation de ces données est extrêmement efficace pour présenter des informations essentielles. Les outils de découverte des big data offrent de nouvelles possibilités d'analyse à la communauté des graphistes et des visualistes. Les outils de découverte de connaissances basés sur la visualisation se concentrent sur la partie frontale des données massives, en aidant les entreprises à explorer davantage l'information et à en prendre conscience. C'est pourquoi nous avons tendance à essayer de visualiser les grandes connaissances en utilisant Hadoop. La bibliothèque de paquets Hadoop peut être un cadre qui permet le processus de distribution d'énormes ensembles de connaissances à travers des grappes d'ordinateurs. Une technique de visualisation basée sur le concept des nanocubes est présentée, qui divise les données en plus petits morceaux et les rend plus compréhensibles. La visualisation des données est basée sur l'intensité, c'est-à-dire que plus il y a de tweets, plus la grappe est dense et plus la visualisation est efficace. En fonction de l'intensité, la priorité est donnée aux données qui seront visualisées par une couleur foncée par rapport à celles qui sont moins prioritaires.
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