SAP Dmitry Kuznetsov - Getting started with Embedded Analytics v2

大数据是当今全世界都在谈论的词。 数据量日复一日地从千字节增加到 Zettabytes，数据可能是连续或频繁的实时流的速度，以及来自不同来源的不同格式（结构化、非结构化和非结构化）的各种数据。半结构化）。 所有这些类型的数据都将被合并、存储、处理和分析以备将来的结果。 大数据分析因其降低成本、更快和更好的决策而广受欢迎。 由于其特定功能，它被用于医疗保健、教育、制造、银行、保险、运输、媒体和娱乐等众多应用中。医疗保健领域的数据正在Swift增长，预计近年来会显着增加。 在当今的数字世界中，必须将数据数字化。 为了通过最小化成本来提高医疗质量，必须有效地处理和分析不同类型的健康数据，如电子健康记录、基因组、行为和公共卫生，以应对新的挑战。 出于这个原因，医疗领域被考虑用于大数据分析。 本文介绍了用于处理医疗保健记录的预测性、规范性、描述性和诊断性分析类型。 要执行所有这些操作，Hadoop 是最佳选择。 Hadoop 是 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 和 MapReduce 的组合。 Hadoop以其存储容量大、处理速度快、成本低、使用集群在分布式环境中工作的模型简单高效而广为人知。 因此，了解 Hadoop 的技术细节变得至关重要。 这一事实激发了深入探索 Hadoop 及其组件的灵感。 MapReduce 结果有助于预测流行病、治愈疾病、提高生活质量并防止死亡。

This book highlights state-of-the-art research on big data and the Internet of Things (IoT), along with related areas to ensure efficient and Internet-compatible IoT systems. It not only discusses big data security and privacy challenges, but also energy-efficient approaches to improving virtual machine placement in cloud computing environments. Big data and the Internet of Things (IoT) are ultimately two sides of the same coin, yet extracting, analyzing and managing IoT data poses a serious challenge. Accordingly, proper analytics infrastructures/platforms should be used to analyze IoT data. Information technology (IT) allows people to upload, retrieve, store and collect information, which ultimately forms big data. The use of big data analytics has grown tremendously in just the past few years. At the same time, the IoT has entered the public consciousness, sparking people’s imaginations as to what a fully connected world can offer. Further, the book discusses the analysis of real-time big data to derive actionable intelligence in enterprise applications in several domains, such as in industry and agriculture. It explores possible automated solutions in daily life, including structures for smart cities and automated home systems based on IoT technology, as well as health care systems that manage large amounts of data (big data) to improve clinical decisions. The book addresses the security and privacy of the IoT and big data technologies, while also revealing the impact of IoT technologies on several scenarios in smart cities design. Intended as a comprehensive introduction, it offers in-depth analysis and provides scientists, engineers and professionals the latest techniques, frameworks and strategies used in IoT and big data technologies. . Read more... Abstract: This book highlights state-of-the-art research on big data and the Internet of Things (IoT), along with related areas to ensure efficient and Internet-compatible IoT systems. It not only discusses big data security and privacy challenges, but also energy-efficient approaches to improving virtual machine placement in cloud computing environments. Big data and the Internet of Things (IoT) are ultimately two sides of the same coin, yet extracting, analyzing and managing IoT data poses a serious challenge. Accordingly, proper analytics infrastructures/platforms should be used to analyze IoT data. Information technology (IT) allows people to upload, retrieve, store and collect information, which ultimately forms big data. The use of big data analytics has grown tremendously in just the past few years. At the same time, the IoT has entered the public consciousness, sparking people’s imaginations as to what a fully connected world can offer. Further, the book discusses the analysis of real-time big data to derive actionable intelligence in enterprise applications in several domains, such as in industry and agriculture. It explores possible automated solutions in daily life, including structures for smart cities and automated home systems based on IoT technology, as well as health care systems that manage large amounts of data (big data) to improve clinical decisions. The book addresses the security and privacy of the IoT and big data technologies, while also revealing the impact of IoT technologies on several scenarios in smart cities design. Intended as a comprehensive introduction, it offers in-depth analysis and provides scientists, engineers and professionals the latest techniques, frameworks and strategies used in IoT and big data technologies.

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第1章：为什么要用R？讲述在商务分析中使用R的理由。在这一章中，我们讨论选择R作为分析平台而不仅是统计计算平台的原因，与其他分析软件的比较及在商业环境中使用R的一些一般性的成本和收益。它列举了业务分析师应该选择学习R的各种原因和其他分析平台所没有的R的特性。R的益处被分成三大类：商务分析、数据挖掘和商务智能/数据可视化。, 第2章：R的基础结构：讲述如何设置R分析的基础结构。在这一章中，我们讨论如何实际地在基于R的环境中设置一个分析环境，包括硬件、操作系统、额外的软件、必要的预算以及培训和软件支持的需要。我们讨论各种操作系统、硬件选择以及各种基于R的解决方案的提供者。内容涉及R的基本安装、R的程序包库、R的更新，直到综合性的用户帮助和启动R的基本教程。, 第3章：R界面：根据你的需要使用R Analytics的方法。在这一章中，我们对照比较了各种与R分析平台互动的方式。可以通过命令行、图形用户界面（GUIs）使用R，也可以通过网络接口（包括云计算接口）使用。这一章概述了基于GUI方法的优缺点，还比较了九种GUI的特性，包括一个比较优势和劣势的汇总表。本章还讨论了从其他软件和web接口使用R的方式。最后，介绍了一些在亚马逊云上运行R的实用教程。, 第4章：数据处理：在R中取得数据。这一章讨论在R中获得数据的不同方式，包括基本的语句。它专门针对数据库中的数据，因为商务数据通常都是这样的。这一章展示了用户怎样可以连接到MySQL和Pentaho数据库，这是两个最先使用的开源数据库。某些节致力于和R一起使用SQLite，并奉献给商务智能从业人员。我们简要地考察一下Jaspersoft和Pentaho——两个在BI领域领先的开源解决方案，以及它们如何与R互动。这一章在简要提到处理大数据集的额外资源的同时，它也道出了一系列常见的分析任务（人们期望分析师对任何数据都要进行的操作），以帮助一些人更好地过渡到R。, 第5章：探索数据：数据可视化中新崛起的业务。这一章讨论在R中使用视觉和图形手段探索数据。它讲述了R中基本的图形和一系列高级的图形，可以很容易地由一个学习R的普通程序员在很短的时间创建出来。它引入了专门用来进行数据探索的GUI，grapheR 和 Deducer，还包含对ggplot2创造者哈德利•威克姆（Hadley Wickham）的访谈。制图方面包含了代码、容易重现的例子和互动图示的信息。本章旨在为那些主要使用电子表格程序创建图示的读者揭开神秘的、有时令人生畏的数据可视化艺术的面纱。, 第6章：构建回归模型。回归模型是统计的主力业务分析行业。他们或许因为固有的与业务客户沟通的简单性而过度使用回归模型。我们学习如何建立线性和逻辑回归模型，研究一些风险模型和记分卡，讨论 PMML作为模型实施的方法。为了保持本书关注商务分析的目的，本书仅涉及在R中简化构建逻辑斯蒂模型流程的一个简短的案例研究，并没有介绍回归理论。, 第7章：使用R进行数据挖掘。使用R进行数据挖掘采用Rattle GUI简化和加速数据建模的过程。然而，它从给读者介绍信息阶梯和各种数据挖掘方法的概念入手，简要地说，包括：CRISP-DM，SEMMA，和KDD。它还提供与两位作者的简短访谈的摘录，这两位都曾写过使用R进行数据挖掘方面的书。文本挖掘、网络挖掘、谷歌预测应用程序接口也作为特殊的情况包含在本章内。, 第8章：聚类和数据分割。数据分割在这本书中主要涉及聚类分析，我们会讨论各种类型的聚类。在这里增加聚类是因为大数据商务环境中对于数据压缩技术的固有的、日益增长的需求而且数据集的大小也在飞速地增长。我们再次借助Rattle GUI，但仍简要讨论了R中的其他用于聚类的GUI。对关于Revolution R在大量数据的聚类中的应用提供了一个小案例。, 第9章：预测和时间序列模型。企业使用商业智能来了解其经营的过去和现在，他们的重点是改进对未来的决策。时间序列和预测很强大,但在很多企业都未能得到充分应用，这一章对这个问题进行了讨论并提供了一个使用R命令行GUI程序包的相应案例。我努力使这一章成为一个实用的章节，用来帮助你的商业团队在所有部门中利用现有的初期数据做更多的预测。, 第10章：数据导出和输出。获得分析的数据只是工作的一部分。输出结果应该以一种能够启发决策者制定可行的决策的方式来展示。R提供了许多灵活的方式来生成和嵌入输出，这一章都有介绍。, 第11章：优化R代码。现在，你已经学会了如何在商务分析中使用R的功能，下一步是要了解如何利用其强大的灵活性，而不要被淹没在其庞大的可用库中。这一章讨论技巧、变通和工具，包括使用代码编辑器来帮助你更好、更快地编写代码。, 第12章：更多的培训文献。这一章对于有兴趣扩展关于R的知识和完整了解R文档环境的读者来说是必要的。, 第13章：R应用案例研究。这一章提供了基于各种商务应用的编码的案例研究，包括网页分析，旨在帮助读者在他们自己的经营活动环境中使用R进行商务分析时找到一个现成的参考资料。

新版的谷歌统计 google analytics 代码放到JS中，提示无法匹配就获取不到的解决办法。这个JS可以实现。