• Makinelerimiz, uydularımız, enstrümanlarımız, cihazlarımız ve ağlarımızın yardımıyla tarihimizde hiç olmadığı kadar çok veri üretiyoruz. Sanayinin, ticaretin, ülkelerin, türümüzün ve gezegenimizin geleceğinin artık verilere, bunların analizine, doğru yorumlanmasına ve ortaya çıkan bilgilere bağlı olduğunu söylemek abartı olmaz. Küresel ısınma, iklim değişikliği, çiftçilik, hayati mineral ve biyolojik kaynaklar, endüstri, pazarlar ve sağlık hizmetleri vb. ile ilgili büyük resim anlayışımız tamamen verilerle, Büyük Veri ile döşenmiştir!

• Teknolojimiz yıldan yıla katlanarak daha fazla veri oluşturur ve hacim, hız, çeşitlilik, değişkenlik ve katıksız karmaşıklığın altında ezilmek kolaydır.

Bu Büyük Veri bilmecesidir! Veriler artık ağırlıklı olarak makinelerimiz tarafından üretiliyor, analiz etme kapasitemizin çok ötesinde hacimlerde ağlarımız tarafından iletiliyor ve dağıtılıyor ve çoğu durumda doğrulanması ve anlaşılması görünüşte imkansız. Bu, büyük ölçüde, analiz motorları ve insan zekasının yükselticileri biçimindeki AI sistemlerinin ihtiyacını ve gelişimini yönlendirdi.

• Büyük Veriyi ne kadar büyük olduğuyla değil, ne sakladığı ve onunla ne yapabileceğimizle ölçmek önemlidir. Hayati piyasa bilgilerini, maden ve gaz yataklarını, önemli tıbbi trendleri, yeni alaşımları, ilaç kombinasyonlarını, toplumsal ve politik değişimi ve tabii ki web gönderilerini ve arama tercihlerini gerçekleştirmek için verileri analiz etmek, Big’in olumlu uygulamalarının kısa bir listesidir. 

• Buradaki en büyük zorluk, (BoG) Büyük Veri’nin yararlılığını sadece ona bakarak değerlendirmenin imkansız olmasıdır; dahası, bugün işe yaramaz hale gelen veriler zamanla mutasyona uğrayarak bir “altın madeni”ne dönüşebilir. Dolayısıyla verileri saklama ve saklama eğilimi vardır çünkü bunlar daha sonra faydalı olabilir.

Büyük Veri ve analizi gerçekten bir oluşum ya da en azından çocuksu gelişim döneminde olduğu için, daha fazla deneyim ve araştırmanın, gereksiz ve önemsiz olanın atılmasıyla otomatikleştirilmiş veri temizliğini, her şeyin korunmasını ve depolanmasını görmesi umulmaktadır. değerli. O zamana kadar, her ihtimale karşı her şeyi ölçerek ve kaydederek, biraz kontrol dışı moda bir şeyde tökezlemekten başka seçeneğimiz yok!

• Büyük Veri’nin tanımamız gereken bir özelliği, makro bilgileri küresel bir özet büyük resim  sağlama konusundaki neredeyse benzersiz yeteneğidir. İyi bir örnek, Google arama motoru ve milyonlarca kullanıcının yaptığı seçimlere dayanarak bizi en olası seçimlere yönlendirme şeklidir.

Alternatif olarak, bir otomotiv üreticisi tasarım, üretim, tedarik zinciri ve tamir atölyelerindeki zayıflıkları belirlemek için tüm dünyaya ihraç edilen milyonlarca aracının servis geçmişini analiz edecektir. Gördükleri, bireysel sürücülerin doğasına ve alışkanlıklarına ve sayısız başka koşula bakılmaksızın, etkili bir şekilde küresel bir ortalamadır.

Bu aynı zamanda siyasi seçmen analizi, tarım verileri, bankacılık, ticaret vb. için de geçerlidir. Yine de Büyük Verinin güçlü doğasını, öğrendiklerimizi ve ortaya çıkarmaya devam ettiklerini inkar edemeyiz.

Big Data Nedir kısaca
Big Data Nedir makale
Büyük verinin Özellikleri
Büyük veri araçları
Big Data örnekleri
Büyük veri 5V Nedir
Dijital Dönüşüm ve Büyük veri Nedir
Big data 5V Nedir

• Şimdi, tüm cihazlarımızda, ofis makinelerinde, eğlencede, giyilebilir ve mobil cihazlarda izleme, kayıt ve zekanın dahil edilmesiyle daha yeni bir gelişme olan, tamamlanacak ve IoT’nin yaklaşmakta olan yayılımını büyük ölçüde güçlendirecek ikinci bir Veri Oluşumu geliyor. . Bu, hayatımızın, alışkanlıklarımızın ve tüm teknolojilerimizin tüm ‘küçük taneciklerinin’ kayıt altına alındığı ‘Küçük Veri’ devrimi olacak.

• Şu anda, bekleyen bir Küçük Veri devriminin etkisi, ortalamadan ziyade birey için tıbbın potansiyeli, tüm insanlık için değil benim için arama motorları ve ürün özelleştirmeli bir pazar ile düşünmede bir değişiklik görüyor, odaklı pazarlama, çevrimiçi ön satış, uyarlanabilir sigorta, uyarlanabilir arayüzler ve daha fazlası.

• Büyük Veri ve Küçük Veri arasındaki büyük bir fark, birincisinin toplanması ve yoğun olarak depolanması ve analizi ile ikincisinin dağıtılmış, yerelleştirilmiş ve ağ bağlantılı doğasıdır. Çoğu açıdan Küçük Veri çok daha büyük bir sorundur, ancak dağıtım ve yerelleştirme nedeniyle küçülür.

IoT kuşkusuz bunun özü olacaktır, ancak büyük olasılıkla bireysel grup türleri, kampüs, şirket operasyonu vb. etrafında yerel analiz merkezlerinin ortaya çıkması. Bu, birlikler, ulaşım, silahlar ve sistemler için bazı askeri ağ ağ gerçekleştirmelerinde zaten belirgindir.

Perspektif

Şimdiye kadar verilerin madenciliği ve analizine, makro ölçekte refah, güvenlik ve ticari fırsatlar açısından topluma bakan “küçük” işletmelere, kurumlara ve hükümetlere bakan “büyükler” hakim oldu. Büyük Verinin etkisi, bunu daha ilişkisel hizmetler, reklamcılık, “satış öncesi”, sağlık hizmetleri, güvenlik ve vergiden kaçınmaya odaklanarak ağ oluşturma ve ilişkilendirme arenasına genişletmek olmuştur.

Ancak bu, şu anda Küçük Veri’nin kritik alanını, küçüklere ve bireylere ve kendi verilerini inceleyen ve kullanan şeylere bakan küçüklere hitap etmek için terk ediyor. Ayrıca, kişiselleştirilmiş bakım, bireysel sağlık ve daha genel olarak küresel nüfusa dayalı bir ortalama yerine bireyin kesin ihtiyaçlarına odaklanabilen pazarlara göç için önemli bir bileşendir.

Bu daha geniş senaryo, günümüzün ağlarına ve çalışma modlarına otomatik olarak meydan okuyor. Örneğin, trafik sıkışıklığında 1000 araç 3, 4, 5G ağları üzerinden iletişim kurmaya mı çalışacak, yoksa birbirleriyle papatya zinciri şeklinde mi konuşacaklar? Evlerimizdeki tüm beyaz ve kahverengi eşyalar, banyolarımızdaki sağlık gereçleri interneti mi arayacak yoksa birbirleriyle mi konuşacaklar?

Gerçek şu ki; mobil ağlar üzerinden çalışan IoT ölçeklenmeyecek ve bunların çoğunun ağırlıklı olarak ekstra iletişim yerine iç iletişim kurması gerekiyor.

Bunu, günümüz internetinin ötesinde, otomatik olarak yeni analiz ve paylaşım biçimlerine yol açan bir ağ ve operasyonel oyun değiştirici olarak görüyoruz. Kısacası, bir “aptallar topluluğu” veya “çok basit bir ağ”, hızla yararlı zeka düzeylerini üstlenebilir. Bu, biyoloji (yani karıncalar veya bir insanı oluşturan tek hücreler) ve aslında sürü robotiği tarafından doğrulanır.

The post Büyük Veriden Küçük Veriye – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

IPD’nin sağlanması, deneme uzmanları için aslında daha basit olabilir. Ayrıca, analiz sekreteryasının analiz için gerekli dosyaları hazırlamasına ve dahil edilen araştırmalarda tutarlı alt grup ve sonuç tanımları uygulamasına olanak tanır. Bununla birlikte, belirli bir alt grubun veya sonucun analiz edilip edilemeyeceğinin, hem araştırmadaki ilk toplanmasına (araştırmanın sonuçlarıyla önyargılı olamaz) hem de araştırma görevlisinin bu konuda veri sağlama istekliliğine bağlı olduğunu hatırlamakta fayda var. bu değişken (denemede gözlemlenen sonuçlar tarafından potansiyel olarak yanlı olabilir) meta-analizdeki herhangi bir veri veya denemede meydana gelebilecek bir problem söz konusudur.

Ara sıra alt grup analizleri bağımsız araştırmaları tamamlayacak ve tedavi etkilerinin farklı hasta türleri arasında çok fazla değişiklik gösterdiğini ve bunun hangi tedavinin kullanılacağına ilişkin kararı etkileyebileceğini gösterecektir. Operatif meme kanserinde, tamoksifene karşı kontrole karşı 55 denemede 37 000 kadından oluşan IPD’ye genel bakış, östrojen reseptörü (ER) negatif hastalığı olduğu bilinmeyen kadınlar için tamoksifenin orta düzeyde ancak oldukça önemli bir yararı olduğunu gösterdi. her on iki kadın için on yıl, beş yıl tamoksifen tahsis edildi. Tersine, östrojen reseptörü negatif hastalığı olduğu bildirilen kadınlarda fayda çok daha küçüktü ve anlamlı değildi.

Bu, meme kanserinin biyolojik anlayışıyla uyumludur, çünkü tamoksifenin ana etkisi muhtemelen östrojen reseptörlerini bloke etmesidir. Bu bulguların sonucu olarak, östrojen reseptör durumu, erken meme kanserli kadınların nasıl tedavi edileceğine karar vermede giderek daha önemli bir belirleyici olarak kabul edilmektedir.

Tedavinin etkisinin farklı hasta tipleri arasında büyük ölçüde değişmediğini gösteren büyük ölçekli randomize kanıtlar kullanan alt grup analizi de büyük pratik öneme sahip olabilir.

Örneğin, miyelom tedavisi için standart kemoterapi ile daha yoğun kombinasyon kemoterapi rejimlerini karşılaştıran çalışmaların bir meta-analizi, kombinasyon kemoterapisinin kötü prognozlu hastalar için daha iyi olduğunu, standart tedavinin ise iyi prognozlu hastalar için daha iyi olduğunu öne sürdü. On iki temel değişken hakkında veri toplayan bu sorunun ardından yapılan bir IPD incelemesi, genel olarak veya herhangi bir prognostik alt grupta kombinasyon kemoterapisinin sağkalım yararına dair hiçbir kanıt bulamadı.

Mümkün Olduğunca Eksiksiz Veriler Nasıl Elde Edilir?

İlgili randomize araştırmalardaki katılımcılara ilişkin bilgilerin toplu veri veya IPD olarak toplanmasından bağımsız olarak, mümkün olduğunca çok sayıda araştırmadan veri toplanmalıdır. Sistematik incelemenin sonucuna önemli bir yanlılık katmak için veri katkısı olmayan herhangi bir araştırmanın çok sayıda veya temsili olmamasını sağlamak özellikle önemlidir.

Bu nedenle, veri toplama süreci, gözden geçireni çeşitli zorluklarla karşı karşıya bırakabilir. Bazı deneyciler verilerini sağlama konusunda isteksiz olabilir ve verilerin hazırlanmasında genellikle pratik zorluklar olacaktır. Bu nedenle, pratik açıdan, sağlanan herhangi bir verinin gizli tutulacağını ve sorumlu deneme uzmanının izni olmadan herhangi bir ek amaç için kullanılmayacağını vurgulamak önemlidir.

Ek olarak, meta-analizden kaynaklanan herhangi bir yayın, tüm ortak çalışanlar adına olmalı ve her araştırmacı, yayınlanmadan önce makale hakkında yorum yapma fırsatına sahip olmalıdır. Araştırma görevlileri, istatistik sekreterliği dışında sonuçları ilk gören ve tartışan kişiler de olmalıdır. Bu, genellikle, IPD incelemeleri için, sonuçları katılan deneme uzmanlarından oluşan işbirlikçi grubun kapalı bir toplantısında sunarak elde edilir.

Bilgisayarda veri Nedir
Büyük veri Nedir
Büyük veri Analitiği Nedir
Big Data Nedir kısaca
Büyük veri makale
Büyük veri örnekleri
Büyük veri kullanım alanları
İstatistik veri seti nedir

Başlangıçta verilerini hazırlayıp sağlayamayacaklarını hisseden denemeciler varsa, bu noktalardan bazıları onları buna ikna etmeye yardımcı olabilir. Buna ek olarak, veri toplama süreci, deneycilerin katılımına yardımcı olmak ve onları teşvik etmek için mümkün olduğunca basit ve esnek olmalıdır. Deneme görevlilerinin verilerini kendileriyle mutabık kalınan bir biçimde ve biçimde sağlamalarına izin verilmelidir.

Bir deneme grubunun tüm verileri bilgisayardaysa, elektronik bir dosya göndermeleri nispeten kolay olabilir. Ancak, belirli bir deneme uzmanı verilerini elektronik olarak saklamıyorsa ve bilgisayarlara yalnızca sınırlı erişime sahipse, onlardan bu şekilde veri sağlamalarını beklemek uygun olmaz. Benzer şekilde, inceleme için talep edilen buysa, bu durumda bir deneme uzmanının toplu veri hazırlamasını beklemek uygun olmayabilir.

Bu, IPD incelemeleri için ek bir avantajı temsil edebilir, çünkü bazı deneme uzmanlarının ham verilerini göndermeleri, tablo halinde bir versiyonunu hazırlamaktan daha kolay olabilir. Analiz sekreterliği, verileri çeşitli şekillerde kabul etmeye hazır olarak ve gerektiğinde bilgisayarlaştırma, yeniden biçimlendirme ve yeniden kodlama sorumluluğunu alarak, bu tür sorunların verilerin hiç sağlanmadığı anlamına gelmesi olasılığının önlenmesine yardımcı olabilir. . Bununla birlikte, giderek artan bir şekilde deneyimimiz, verilerin elektronik olarak sağlanmasının muhtemel olduğu yönündedir.

Ya IPD mevcut değilse?

Bir IPD incelemesi yapmaya çalışmanın olası bir dezavantajı, ilgili tüm çalışmalardan IPD toplamanın her zaman mümkün olmayabilmesidir. Bazı deneyciler, bireysel hastalar hakkında veri sağlamak konusunda isteksiz veya yetersiz olabilir, ancak belki de güncellenmiş toplu veri sağlamaya istekli olabilir. Diğerleri projede hiç işbirliği yapmak istemeyebilir ve bu nedenle herhangi bir malzeme tedarik etmeyecektir. Bazı durumlarda, belirlenen denemelerin bazılarından sorumlu olanları bulmak imkansız olabilir.

Herhangi bir incelemede izlenen yaklaşım, ne kadar IPD’nin toplanabildiğine bağlı olacaktır. IPD’nin mevcut olmadığı araştırmaların sayısı, eksik verilerin oranı, incelemenin sonuçlarını önemli bir şekilde etkilemek için yetersiz olacak kadar azsa, muhtemelen bu araştırmaların sonuçlarını dahil etmeye çalışmaya değmez.

Gelecekte kullanılabilecekleri şekilde IPD’yi elde etmeye çalışmaya devam etmek ve derleme yayınlandığında hangi çalışmaların mevcut olmadığını açıkça belirtmek tercih edilebilir. Bununla birlikte, IPD olmayan materyalin oranı, incelemenin sonuçlarını önemli ölçüde etkileyebiliyorsa, o zaman bu çalışmalardan bazı verileri dahil etmeye çalışmak gerekli olabilir ve IPD yaklaşımının faydaları buna bağlı olarak azalabilir.

Bu durumla başa çıkmanın bir yolu, yalnızca IPD’ye dayalı analizlerin sonuçlarını tüm verileri kullanan analizlerin sonuçlarıyla karşılaştıran bir duyarlılık analizi yapmak olacaktır. Her iki analizin sonuçları büyük ölçüde benzerse, gözden geçiren ve okuyucu onlardan daha emin olabilir. Belirgin bir şekilde farklılık gösteriyorlarsa, çıkarılan sonuçlar konusunda dikkatli olmalı ve ayrıca eksik denemelerden IPD elde etmeye çalışırken gayretli olmalıyız.

The post Eksiksiz Veriler – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).