VISUALIZAÇÃO DE GRANDES VOLUMES DE DADOS UTILIZANDO NANOCUBOS
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O conceito de Big data começa com a recolha de uma grande quantidade de informação e a sua interpretação. A visualização destes dados é extremamente eficaz para apresentar informações essenciais. As ferramentas de descoberta de grandes volumes de dados oferecem novas oportunidades de análise à comunidade de gráficos e imagens visuais. Preocupações como o armazenamento e o processo; as ferramentas de descoberta de conhecimentos baseadas na visualização concentram-se na parte da frente dos dados maciços - servindo para as empresas explorarem mais a informação e tomarem consci...
O conceito de Big data começa com a recolha de uma grande quantidade de informação e a sua interpretação. A visualização destes dados é extremamente eficaz para apresentar informações essenciais. As ferramentas de descoberta de grandes volumes de dados oferecem novas oportunidades de análise à comunidade de gráficos e imagens visuais. Preocupações como o armazenamento e o processo; as ferramentas de descoberta de conhecimentos baseadas na visualização concentram-se na parte da frente dos dados maciços - servindo para as empresas explorarem mais a informação e tomarem consciência dela. Por isso, tendemos a tentar visualizar o grande conhecimento utilizando o Hadoop. A biblioteca de pacotes Hadoop pode ser uma estrutura que permite o processo de distribuição de grandes conjuntos de conhecimentos em clusters de computadores. Neste caso, é apresentada uma técnica de visualização baseada no conceito de nanocubos, que divide os dados em partes mais pequenas e torna os dados mais compreensíveis. A visualização dos dados é feita com base na intensidade, ou seja, quanto mais tweets, mais denso é o cluster e mais eficaz será a visualização. Com base na intensidade, a prioridade é dada aos dados que serão visualizados pela cor escura em comparação com os menos prioritários.
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