Visualização de dados, o musical – sas vozes de melhor hardware para mineração de bitcoin

Confiança é um tema emocional pesado. Psicólogos do desenvolvimento como Erkison pensavam que o primeiro desafio de nossas vidas é se podemos aprender a confiar nas pessoas ao nosso redor. Como adultos, sabemos que você não pode ter amizades ou parcerias comerciais ou um casamento ou um tratado internacional entre nações sem ele. Talvez eu tenha pensado em Sondheim porque a confiança é o tipo de problema que ele freqüentemente explora em seus musicais.

Como com o Visualizações GatherIQ que fizemos para a Sepsis Awareness Alliance, o World Wildlife Fund e a International Organization for Migration, nosso objetivo não era usar as visualizações para criar um ponto específico ou demonstrar uma descoberta estatística. Nosso objetivo no GatherIQ é diferente: publicar visualizações que adicionem à conversa apresentando dados de outra perspectiva, uma nova maneira de ver o problema.


Como Sondheim poderia dizer:

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Se você estiver familiarizado com o SAS, não ficará surpreso em saber que, ao desenvolver essas visualizações, nossa equipe já realizou mineração de texto e descoberta de tópicos para relatórios de testemunhas, executou um modelo de floresta para determinar quais tipos de variáveis ​​demográficas Sepse, e realizou outras análises estatísticas para projetos GatherIQ. Compartilhamos esse trabalho diretamente com nossos parceiros off-line.

Essas análises informaram nossas visualizações de modo que, em nossos esforços para fazer algo diferente, não distorcemos a (s) verdade (s) subjacente (s) nos dados. Mas estamos tentando criar visualizações que falem ao maior público possível, incluindo muitas pessoas que talvez não entendam esses tipos de detalhes técnicos. Nosso objetivo com as visualizações do GatherIQ é … criar uma maneira diferente de ver alguns dos dados que nossos parceiros usam para alcançar seus próprios objetivos.

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Nosso objetivo com as visualizações do GatherIQ não é demonstrar o quão poderosos nossos servidores são, ou quão eficientes são nossos algoritmos de auto-ajuste para modelagem de aprendizado de máquina. Nosso objetivo é criar uma maneira diferente de ver alguns dos dados que nossos parceiros usam para alcançar seus próprios objetivos. É por isso que você não verá componentes de variação ou métricas de ajuste de modelo ou mesmo (na maioria dos casos) estimativas estatísticas no Visualizações GatherIQ que são publicados agora.

Para muitos usuários do SAS Visual Analytics, o software que conduz nossa plataforma GatherIQ, esta é uma prática padrão. O trabalho estatístico que direciona a visualização não está na frente e no centro da representação final, mas a visualização não seria útil sem ela. A versão mais recente do SAS Visual Analytics simplifica a tarefa de arrastar e soltar um modelo de aprendizado de máquina diretamente em um relatório de gráfico de barras. Isso será incrivelmente útil para muitos usuários, mas esse não é nosso público com o GatherIQ. GatherIQ dados visualizações ocupam o centro do palco

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Se você não teve a oportunidade de navegar pelas visualizações no GatherIQ, recomendo que você faça isso, começando com os relatórios sobre o Trust. Algumas das visualizações parecerão familiares, como o gráfico de várias linhas com o tempo no eixo X e uma estrutura de treliça no eixo Y para permitir que os usuários comparem países diferentes. Outras visualizações podem parecer um pouco incomuns.

Por exemplo, a confiança dos entrevistados da pesquisa em diferentes instituições é capturada como variáveis ​​diferentes. Normalmente, diferentes variáveis ​​seriam representadas usando um gráfico de barras, mas aqui tratamos essas quatro variáveis ​​altamente correlacionadas como um histograma, geralmente reservado para dados contínuos, e animamos isso para mostrar as alterações ao longo do tempo. Temos um mapa de calor com o tempo como uma variável categórica no eixo X. Isso é diferente. Tentamos abordagens experimentais similares aos gráficos tradicionais em outros relatórios do GatherIQ (em particular, no que diz respeito ao uso de nuvens de palavras).

Elliot Inman, Ph.D., é gerente de desenvolvimento de software para SAS® Global Hosting e US Professional Services. Nos últimos 25 anos, ele analisou uma grande variedade de dados em áreas tão diversas quanto a eficácia da publicidade impressa e digital, análise de resultados de serviços sociais, análise de alegações de saúde, segurança de funcionários, realização educacional, monitoramento de estudos clínicos, previsão de vendas Análise de scoring e fraude, análise geral de pesquisas, benchmarking de desempenho, precificação de produtos, processamento de texto e pesquisa científica básica sobre memória humana e processos cognitivos. Depois de completar o seu diploma de graduação na North Carolina State University, ele passou a ganhar um Ph.D. em Psicologia Experimental da Universidade de Kentucky em 1997. Em 2005, ele começou na SAS como Consultor Analítico. Em 2010, ele ingressou na SAS Solutions OnDemand (agora SAS Global Hosting), o centro de computação em nuvem de alto desempenho da SAS. Seu foco atual está na implementação do SAS Visual Analytics para fornecer insights não-estatísticos mais detalhados sobre os resultados da mineração de dados e aprendizado de máquina modelos. Ele lidera os dados do Visual Analytics visualização equipe para dados GatherIQ do SAS para uma boa plataforma. Além de seu trabalho na SAS, ele liderou oficinas de criação de códigos criativos e de espaço para estudantes universitários que desejam explorar uma maneira diferente de usar a tecnologia para fazer coisas legais e úteis. Posts Relacionados

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