Title: | Data analysis in distributed information systems |
Other Titles: | Анализ данных в распределенных информационных системах |
Authors: | Beknazarova, S. S. |
Keywords: | публикации ученых;материалы конференций;distributed system;data analysis;quality data;распределенная система;анализ данных;количественные данные |
Issue Date: | 2021 |
Publisher: | Бестпринт |
Citation: | Beknazarova, S. S. Data analysis in distributed information systems / S. S. Beknazarova // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей VII Международной научно-практической конференции, Минск, 19-20 мая 2021 года / редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск : Бестпринт, 2021. – С. 59–66. |
Abstract: | The article describes the methods of data analysis used in the design of distributed systems that provide a continuous flow of data without loss, inherent in various by nature properties. The main feature of a distributed system is a technique from performing such functions as receiving, processing, transmission of various data. In this we define that the data entered into the system has a quantitative property. Quantitative data-discrete and especially continuous data (text, image, audio, video) - gives way to a much wider spectrum of possibilities in terms of statistical analysis, due to the more perfect scales of measurement and the possibility of quantifying the differences between them. |
Alternative abstract: | В статье описываются методы анализа данных, используемые при проектировании распределенных систем, обеспечивающих непрерывный поток данных без потерь, присущих различным по своей природе свойствам. Главной особенностью распределенной системы является техника от выполнения таких функций, как прием, обработка, передача различных данных. При этом мы определяем, что данные, вводимые в систему, обладают количественным свойством. Количественные данные-дискретные и особенно непрерывные данные (текст, изображение, аудио, видео) - уступают место гораздо более широкому спектру возможностей с точки зрения статистического анализа, благодаря более совершенным шкалам измерения и возможности количественной оценки различий между ними. |
URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/43853 |
ISBN: | 978-985-7267-09-5 |
Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2021)
|