Data analytics tutorial video: Financial Accounting – Gross profit analysis

판매, 비용 및 총 이익 분석을 다루는이 데이터 분석 자습서에 오신 것을 환영합니다 Excel의 피벗 테이블 및 차트 사용 이 액티비티에서는 가상의 회사 인 Cabinet에 대한 판매 및 비용 데이터 세트를 사용합니다

액세서리 회사 (CAC) 판매 및 비용 데이터는 2014 – 2018에 해당됩니다 이 자습서의 경우에만 36 개의 작은 데이터 세트를 사용합니다 실제 활동의 경우 전체 데이터 세트를 사용하므로 활동 요구 사항은 다를 수 있지만 프로세스는 유사합니다 피벗 테이블 및 피벗 차트에 대한이 자습서에서는 Office 사용을 보여줍니다

365 Excel for Windows 다른 버전의 Excel은 약간 다를 수 있습니다 또한 동일한 일을 성취 할 수있는 여러 가지 방법이있을 수 있습니다 여기 Office 365 버전이 업데이트되었는지 확인하십시오

너는 똑같은 방식으로 보지 못할 수도있어 최근에 업데이트하지 않았습니다 데이터 집합이 포함 된 Excel 통합 문서를 열어이 작업을 시작합니다 일반적으로이 활동의 ​​각 요구 사항 (요구 사항 1 제외) 새 워크 시트에 새 피벗 테이블을 만듭니다 각각의 새 워크 시트의 이름을 "Req 2", "Req 3"등으로 지정하십시오

지시가있는 경우 각 피벗 테이블 또는 피벗 차트에서 달러 금액을 소수 자릿수가 두 자리 인 회계 형식 요구 사항 1은 "데이터 워크 시트에서 판매 수익을 계산하는 세 개의 열을 만들고, 비용, 매출 총 이익을 계산할 수 있습니다 " 첫 번째 요구 사항의 첫 번째 단계는 데이터 워크 시트에서 Cell K2로 이동하는 것입니다 열 판매 수익 아래의 셀입니다 판매 수익 공식을 입력하십시오

이는 = h2 * j2입니다 셀을 입력하는 대신 가리 킵니다 두 번째 단계에서는 열 제목 총 비용 바로 아래에있는 셀 L2를 클릭합니다 총 비용에 대한 수식을 입력하십시오 = i2 * j2입니다

다시 말하지만, 이름을 입력하는 것보다는 셀을 가리 키십시오 세 번째 열의 경우 열 머리글 바로 아래에있는 셀 M2를 클릭합니다 총 이익의 매출 총계에서 총비용을 뺀 총 이윤 또는 = K2의 수식을 입력하십시오 L2 (다시 말하지만, 입력하지 말고 세포를 가리킨다

그런 식으로 오류가 발생했습니다) 네 번째 단계에서는 다음 세 가지 수식을 선택하여 나머지 행에 복사합니다 세 개의 셀을 누른 다음 오른쪽 아래 모서리에있는 작은 상자를 두 번 클릭합니다 셀 M2 5 단계에서는 열을 선택한 다음 서식, 회계를 클릭하여 세 열의 서식을 지정합니다

소수 자릿수 2 자리 형식 3 개의 형식이 지정된 열을 데이터 워크 시트에 추가했습니다 요구 사항 2는 "각 영역에 대한 판매 수익을 보여주는 피벗 테이블 만들기 년 데이터 세트의 오류를 정정하십시오 피봇 차트를 삽입하여 판매 동향을 표시하십시오

" 첫 번째 단계는 데이터 워크 시트에서 데이터의 아무 곳이나 클릭하는 것입니다 그런 다음 리본에서 삽입을 클릭 한 다음 피벗 테이블을 클릭합니다 더 진행하기 전에 워크 시트 이름 탭을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 이름을 "Req 2"로 바꿉니다 그러면 다른 피벗 테이블을 추적하는 데 도움이됩니다 그런데 피벗 테이블 필드 패널이 사라지면 다시 가져올 수 있습니다

생성 한 피벗 테이블의 아무 곳이나 클릭하십시오 다음 단계는 피벗 테이블 필드 패널에서 지역을 행 상자, 판매 수익 값 상자로 이동하고 날짜 상자를 열 상자로 이동합니다 # 5 : 지금 피벗 테이블을 검사하십시오 오류를 찾으십시오 여기에서 우리는 Central이 데이터 세트에 적어도 한 번 Centrals로 입력되었음을 알 수 있습니다

큰 할당 된 데이터 세트를 작업 할 때 다른 오류가있을 수 있지만 같은 오류가있을 수 있습니다 육안 검사 기술은 오류를 찾기 위해 노력할 것입니다 이제 다시 데이터 워크 시트로 전환하고 홈 리본에서 찾기 및 선택을 클릭하십시오 찾기 및 바꾸기를 선택하십시오 피벗 테이블에서 찾은 오류 항목을 입력하고 다음 찾기를 클릭하십시오

수정 된 철자로 바꾸십시오 피벗 테이블에서 찾은 각 오류에 대해이 프로세스를 수행하십시오 여기에 올바른 중부 지구 대신 단지 하나의 중부가 있습니다 7 단계의 경우 Req 2 워크 시트로 돌아갑니다 피벗 테이블의 데이터를 클릭하십시오

마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 새로 고침을 선택하십시오 이 프로세스는 수정 한 오류가 더 이상 피봇 테이블을 업데이트하지 않아야합니다 피벗 테이블에 다음으로 피벗 테이블의 데이터 서식을 지정합니다 피벗 테이블 데이터를 선택하고 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 값 필드 설정을 선택합니다

숫자 서식을 선택한 다음 피벗 테이블 셀의 소수 자릿수 2 자리를 형식으로 지정하십시오 이제 우리는이 워크 시트에 피벗 차트를 삽입 할 것입니다 피벗 테이블 데이터를 선택하십시오 삽입 리본에서 피벗 차트를 클릭합니다 그런 다음 선 종류의 차트를 선택한 다음 확인을 클릭하십시오

이제 피벗 차트가 워크 시트에 나타납니다 그러나 데이터 행과 열을 전환해야합니다 행과 열을 전환하려면 차트를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 데이터 선택을 클릭합니다 그런 다음 상자 맨 위에있는 행 / 열 전환 버튼을 클릭하십시오 이제 확인을 클릭하여 행과 열의 전환을 완료하십시오

피벗 테이블 행과 열이 이제 전환되었으며 피벗 차트도 변경되었습니다 데이터 요구 사항 3 "판매 수익, 비용 및 총액을 보여주는 피벗 테이블 만들기 매년 이익 매년 이익 잉여금에 미치는 영향은 무엇입니까? " 첫 번째 단계는 데이터 워크 시트에서 데이터의 아무 곳이나 클릭하는 것입니다 삽입 탭을 클릭 한 다음 피벗 테이블을 클릭하십시오

그런 다음 기본값을 승인하고 확인을 클릭하십시오 더 진행하기 전에 워크 시트 이름 탭을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 이름을 Req 3로 바꿉니다 그러면 다양한 피벗 테이블을 추적하는 데 도움이됩니다 다음 단계에서는 PivotTable 필드 패널에서 Year를 Rows 상자로 드래그하십시오 판매 수익, 총비용 및 총 이익을 값 상자로 드래그하십시오

다음으로 피벗 테이블 데이터를 선택하십시오 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 값 필드 설정을 선택하십시오 다음으로 Number Format을 클릭하십시오 소수 자릿수 2 자리로 회계 형식을 선택하십시오 매출액, 총비용 및 연간 매출 총 이익을 보여주는이 피벗 테이블이 이제는 끝마친

데이터 프로젝트의 요구 사항은 이익 잉여금에 대한 순 영향을 계산하도록 요청합니다 각각의 거래에서 총 이익은 이익 잉여금을 증가 시킨다는 것을 기억하십시오 요구 사항 4는 "각 회사에서 가장 수익성있는 브랜드를 보여주는 피벗 테이블 만들기 올해는 총 이익으로 측정됩니다 " 첫 번째 단계는 데이터 워크 시트에서 데이터의 아무 곳이나 클릭하는 것입니다 삽입 탭을 클릭 한 다음 피벗 테이블을 클릭하십시오 기본값을 수락하고 OK를 클릭하십시오

더 진행하기 전에 워크 시트 이름 탭을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 이름을 Req 4로 바꿉니다 그러면 피벗 테이블을 추적하는 데 도움이됩니다 다음 단계에서 피벗 테이블 필드에서 연도를 열 상자로 끌어옵니다 브랜드 및 컬렉션을 행 상자로 드래그하십시오 총 이익을 값 상자로 드래그하십시오

그런 다음 피벗 테이블 데이터를 선택하고 마우스 오른쪽 단추를 클릭 한 다음 값 필드 설정, 숫자 형식, 소수 자릿수 2 자리를 사용하여 회계 형식을 지정하십시오 이제 피벗 테이블이 완료되었습니다 그것은 매년 가장 수익성있는 브랜드를 보여줍니다 요건 5는 "각 브랜드 내에서 2018 년 가장 수익성이 높은 컬렉션은 무엇인가? 총 이익 비율로 측정했을 때? 각 브랜드의 수익성이 가장 낮은 컬렉션? 필드 연도를 사용하여 2018 년 만 포함하도록 데이터를 필터링하십시오 총 이익을 계산하려면 피벗 테이블에 계산 된 필드를 추가해야합니다

백분율 각 브랜드 내에서 가장 큰 것에서부터 총 이익 비율로 컬렉션을 정렬합니다 가장 작은 것 결과를 해석하십시오 " 첫 번째 단계는 데이터 워크 시트에서 데이터의 아무 곳이나 클릭하는 것입니다

그런 다음 삽입을 클릭 한 다음 피벗 테이블을 클릭하십시오 그런 다음 피벗 테이블의 기본값을 적용하고 확인을 클릭합니다 더 진행하기 전에 워크 시트 이름 탭을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 이름을 Req 5로 바꿉니다 워크 시트의 번호를 지정하면 피벗 테이블을 추적하는 데 도움이됩니다 그런 다음 피벗 테이블 필드에서 연도를 필터 상자로 끌어옵니다

브랜드 및 컬렉션을 행 상자로 드래그하십시오 마지막으로 매출 총 이익을 값 상자로 끌어옵니다 그런 다음 분석 리본에서 필드, 항목 및 집합을 클릭하여 계산 된 필드를 추가합니다 다음 단계에서는 grossprofitpct의 이름과 수식을 사용하여 계산 된 필드를 삽입하십시오 of = 매출 총 이익 / 매출액 필드를 가리킨 다음 입력하지 말고 삽입을 클릭하십시오

그런 다음 grossprofitpct 열에서 데이터를 선택하고 마우스 오른쪽 단추를 클릭하십시오 값 필드 설정, 숫자 형식 및 형식을 백분율로 선택하십시오 다음 단계에서 연도 필터 상자에서 2018을 연도로 선택하여 2018 만 표시합니다 데이터 컬렉션 수준에서 피벗 테이블의 셀을 클릭합니다

여기에서 셀 C5를 클릭합니다 그런 다음 마우스 오른쪽 단추를 클릭하고 정렬을 선택한 다음 가장 큰 것부터 가장 작은 것까지 정렬을 선택합니다 피벗 테이블이 완료되었습니다 매출 이익 기준으로 가장 수익성이 높고 수익성이 낮은 브랜드를 볼 수 있습니다 요구 사항 6에는 질문에 대답하기 위해 피벗 테이블 만들기가 표시됩니다

매출 총 이익 비율로 측정 한 2018 년 수익이 가장 높습니까? 이 피벗 테이블에 2018의 판매 만 포함하려면 필터를 사용하십시오 다시 말하면 피벗 테이블에 계산 된 필드를 추가하여 총계를 계산해야합니다 이익 비율 총 이익 비율에 따라 지역을 가장 큰 것에서 가장 작은 것으로 정렬하십시오 첫 번째 단계는 데이터 워크 시트에서 데이터의 아무 곳이나 클릭하는 것입니다 삽입 리본에서 피벗 테이블을 클릭하고 기본값을 사용하여 새 피벗을 삽입합니다

통합 문서의 표 더 진행하기 전에 워크 시트 이름 탭을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 이름을 Req 6로 바꿉니다 그러면 피벗 테이블을 추적하는 데 도움이됩니다 그런 다음 피벗 테이블 필드에서 연도를 필터 상자로 끌어옵니다 영역을 행 상자로 드래그하십시오

마지막으로, 총 이익과 총 이익을 가치 상자로 끌어옵니다 grossprofitpct 열의 합계에서 데이터를 선택하고 마우스 오른쪽 단추로 클릭 한 다음 값 필드를 선택하십시오 설정 그런 다음 값 필드 설정에서 숫자 서식 상자를 선택하십시오 소수점 이하 2 자리로 백분율로 데이터 서식을 지정하고 확인을 클릭하십시오

워크 시트의 오른쪽 상단 모서리에있는 필터 상자에서 2018을 연도로 선택하십시오 이 작은 데이터 세트에서는 여기에서 가장 큰 데이터를 가장 작은 데이터로 정렬합니다 이미 그 순서대로 대용량 데이터 세트에서 가장 큰 것부터 가장 작은 것까지 정렬하면 차이가 있습니다 그게 전부 야

총 수익률로 측정 한 2018 년 가장 수익이 높은 지역을 볼 수 있습니다 이것으로 매출, 비용 및 총 이익 분석을 다루는 데이터 분석 자습서를 마칩니다 Excel의 피벗 테이블 및 차트 사용 보고 주셔서 감사합니다!

Schema on Read and Big Data Video

이 비디오에서 저는 이야기하고 싶습니다 스키마 – 온 – 리드 및 빅 데이터

스키마 – 온 – 읽기는 데이터를 수집하는 과정입니다 그것이 올 때 다른 동영상에서는 스키마 – 온 – 쓰레드 (schema-on-write) 및 스키마 온 – 쓰기 란 어떤 형태인지를 알아야 할 때입니다 얻을 수있는 데이터가 있어야합니다 그것을 데이터베이스에 저장하십시오

Schema-on-read 접근 방식은 주로 빅 데이터 빅 데이터 (우리는 몇 초 만에 더 많은) 모든 종류의 데이터가 들어오는 스트림 및 스키마 – 온 – 읽기 방식은 우리가 데이터베이스를 만들고 데이터를 저장할 수 있습니다 이 큰 데이터 형식 대신에 행과 열은 우리 스키마 – 쓰는 데이터베이스의 표준입니다 그래서 schema-on-read를 사용하면 유연성이 뛰어나고 우리가 도움이 될 때 도움이됩니다 데이터 세트를 통합하려고합니다

하자 회사를 갖는 것에 대해 생각해보십시오 강화 어느 날, 펩시 콜라와 코카콜라는 하나로 통합됩니다 음료 회사, 그리고 코카 콜라 (Cola)는 고객, 공급 업체, 자사 고객 이 거대한 데이터베이스의 제품 이 모든 파일들과 캡처 된 데이터베이스 정보 공급 업체 및 고객, 그리고 제품을 병합하려는 경우 펩시와 너는 그 생각할 수 있니? 그것은 악몽 일 것이다

데이터가 동일하지 않을 가능성이있다 그들이 하나와 친숙하지 않기 때문에 형식 다른? 그래서 그들은 아마 데이터베이스에서 서로상의했지만 단순화 된 예를 들어 보겠습니다 고객의 코카콜라 데이터베이스는 분리되어있다 별도의 이름과 성 열 및 Pepsi 고객의 이름은 성 쉼표의 이름 마치 고칠 수있는 아주 쉬운 일이지, 그렇지? 너는 할 수있다

Excel 스프레드 시트에 넣기 만하면됩니다 그것을 바꿔라 그러나 수백만에 관해 생각해라 수백만 및 수백만 고객 그 코카콜라와 펩시는 가지고있다 그게 큰거야

데이터 Excel에는 한계가 있으며 일부는 귀하입니다 아마 엑셀을 한계가 있지만 유한 수의 행이 있고 컬럼의 유한 수 그게 두뇌를 감싸기가 어렵다 때때로이 회사는 데이터를 가지고 있습니다

Excel이 결코 저장할 수없는 핸들, 단순화 된 것을 사용하십시오 예를 들어 무엇을 생각하고있을 때 스키마 온 – 온 (schema-on-read) 데이터베이스는 데이터를 통합하는 데 도움이 될 것입니다 많은 형태가있었습니다 Schema-on-read 데이터 또한 우리가 무엇을 먼저 결정하게하지 않습니다 필요한 데이터

자, 내가 캡처하고 있다고 가정 해 봅시다 야구 경기에 대한 데이터와 내가 원하는 타자의 이름을 알고, 알고 싶다 그의 타율은, 나는 무엇을 알고 싶다 그가 플레이하는 위치, 그리고 나는 어떻게 알고 싶다 그는 올해 홈런을 많이 쳤다

그래서 나는 이 데이터베이스를 캡처하도록 내 데이터베이스를 설정하십시오 정보 그리고 갑자기 이 야구 선수들은 나에게 묻기 시작한다 "얼마나 많은 히트를 얻었습니까?" 얼마나 안타가있어? "그리고 나는 내 디자인을하지 않았다 데이터베이스를 수집하여 해당 데이터를 캡처합니다 모든 데이터를 캡처하는 경우 스포츠 팀이 지금 내가 캡처 중이라면 모든 것에 관한 모든 데이터, 내 야구 선수는 큰 데이터 스키마에서 – 읽는 방식으로 접근 할 필요가 없습니다

그들이 얼마나 많은 히트를 기록하는지 알아 낸다 이 게임에서 나는 그것을 가질 것이다 데이터는 다른 방법으로 캡처했습니다 매우 단순화 된 예제지만, 그렇지 않은 경우 내가 무슨 뜻인지 안다

다른 쪽 스키마 – 온 – 읽기 접근 방식이 훨씬 더 나은 방법입니다 내가 할 수있는 것보다 더 많은 데이터를 가져 가라 필요한 것 다시 스키마 – 온 – 쓰기 수단 나는 프론트 엔드에서 무엇을 결정했다 나는 일어날 필요가있다

그래서이 그림 아마 너에게 약간의 불안과 나는 너에게 준다 그것을 의미하지는 않지만 이것은 단지 다른 스키마 – 온 – 리드의 그림 예 그래서 당신은하려고 생각합니다 이렇게 보이는 데이터를 캡처하십시오 일반 Excel 행에 맞지 않습니다

기둥 또는 소정의 스프레드 시트, 권리? 따라서 우리는 캡처 할 방법이 없습니다 이것은 반드시 전통적으로 데이터 베이스 이것은 단지 하나의 예입니다 이것은 시도하고있는 또 다른 것입니다 함께 항목을 그룹화하려면 데이터베이스는 사물을 포착하도록 설계되었습니다

주변에 작은 점선이 그려져 있습니다 이것들은 모든 것입니다 그런 다음 사람들로 나뉘어집니다 그래서 우리 컴퓨터는 어떻게해야하는지 모릅니다 그 정보로 분류해라

행 수가 같지 않기 때문에 그것은 같은 수의 열이 아닙니다 그 우리가 필요로하는 순응하지 않는 데이터 우리를 돕기 위해 스키마 – 온 – 읽기 데이터베이스 이 데이터를 캡처 할 수 있기 때문에 그렇지 않으면 그게 뭐라 할거야 잘라 버리고 컷오프 다시 말하지만, 이것들은 바로 이것이 코딩 예이고 다시 너 시험하지 않을거야 이런 종류의 데이터를 제공하고 싶었습니다

큰 데이터의 시각적 그림 어떤 스키마 – 온 – 리드 데이터베이스가 보이는지 처럼 이것은 많은 스키마 – 온 – 읽기 데이터베이스가 설정됩니다 그들은 네가하지 않을 방법으로 일반적으로 데이터가 존재한다고 생각합니다 에서 이 클래스에서는 스키마 – 온 – 데이터베이스 및 관계형 데이터베이스 작성 우리가 앞으로 나아갈 때, 나는 아이디어를주십시오 빅 데이터는 당신은 주변에 던져 질 들립니다

그것은 매우 요즘 비즈니스에서 인기있는 주제 엄청난 양의 사람들이 만든 데이터 및 요즘 기계 세 가지 유형이 있습니다 빅 데이터에 들어가는 데이터 너는 할 수있다 구조화 된 데이터베이스가 손상되었습니다 빅 데이터

그래서 항공사와 날씨 정보 비록 그것이 이 행과 열에 공식화 된 우리가하지 않기 때문에 여전히 큰 데이터입니다 일반 데이터베이스로는 그것을 관리 할 수 ​​없다 크기 너무 많은 정보입니다

그냥 처리 능력을 떨어 뜨린다 우리의 정상적인 도구 그래서 당신은 가질 수 있습니다 구조화 된 빅 데이터 나는 어떤이 없습니다 큰 데이터를 구조화한다

스냅 샷 또는 짹짹 또는 이메일 및 사물 계속해서 똑같이 보이지 않는 그리고 또 다시, 그리고 너는 가질 수있다 세미 메타 구조의 세미 구조 및 태그 내가 바로 여기로 돌아 가면, 이 태그들은 바로 여기에 있습니다 세미 구조화 된 메타 데이터 예제 큰 데이터의 데이터 유형 그래서 나는 한가지 만 보여 주면됩니다

Big Data에 대해 정말 멋지다고 생각합니다 해시 태그 당신은 무엇을 알고 있을지 모를 수도 있습니다 해시 태그는 언제든지 입력 할 수 있습니다 해시 태그 #govols 모든 종류 (그래서 트위터, Instagram, 그 재미있는 것들 중 하나) 오른쪽, 이 큰 데이터 데이터베이스에 들어가고 그래서 내가 이것을 클릭하면

나 지금 막 갈거야 예를 들어 트위터를 사용하세요, 맞아요 모든 사람의 해시 태그가 떠오른다 그들은 GoVols 또는 #goVOls를 게시했습니다 트위터의 소셜 미디어에서 당신이 안으로 볼 것이다 그래서 위에 그리고 위에 그리고 위에 여기에 구조화 된 데이터가 있습니다

이리 예를 들어,이 텍스트는 모두 텍스트입니다 이 사진은 구조화되지 않은 데이터베이스 동영상이 있습니다 내가 지키면 모든 종류의 것들이있다

스크롤하면 결국 찾을 것입니다 당신이 속하지 않는다고 생각하는,하지만 난 단지 해시 태그는 큰 방법의 정말로 시원한 예 데이터가 저장되고 잘하면 당신은 관련이 있고 의지 할 수 있습니다 큰 데이터가 무엇인지 기억하는 데 도움이됩니다 큰 데이터는 이들 5 개의 V 볼륨, 속도, 다양성, 진실성 및 변동성과 함께 세상 사람들은 사람들이 가지고있는 것을 배울 것입니다 점점 더 많은 V를 추가하기 시작했습니다

그래서 만약 당신은 오늘 그것을 찾을 가능성이있다 이 다섯 가지 이상이지만 우리의 우리는 그들에 관해서 이야기 할 것입니다 그들은 내가 모든 것을 포괄한다고 생각한다 큰 데이터에 대해 기억하고 싶습니다 볼륨은 엄청난 양의 데이터입니다

우리 너에게 말한 수업에서 비디오를 봤어 얼마나 많은 데이터가 있는지 1 초에 1 초당 행성이고 그것은 단지 천문학적입니다 사람들 모든 것에 대한 데이터를 캡처하고있다 우리가 뭔가를 클릭 할 때마다 우리가 식료품 점에서 카드를 쓸 때마다 상점과 그 모든 것들 속도 데이터의 속도입니다

여행기 우리는 즉각적인 문화에 살고있다 그래서 우리가하는 모든 일은 즉시 액세스 할 수 있습니다 데이터를 얻을 수 있습니다 전 세계의 우리 휴대 전화의 버튼

그래서, 이동 속도 또는 데이터가 도착하는 속도 다양성 데이터의 다른 출처 우리 두 번째 전 구조에 대해 이야기했다 구조화되지 않은 대 반 구조화 된 그래서 우리는 텍스트 데이터를 가지고 있으며, 우리는 그림을 가지고 있습니다

비디오를 가지고 있고, 아주 잘 묶여있다 마지막으로 변동성 및 데이터의 흐름이 때로는 데이터가 들어옵니다 소리없이 비디오없이 오디오와 비디오 또는 둘 모두로 제공됩니다 그냥 평범한 텍스트로 오면 클릭 수 그래서 그들은 연결되어 있습니다

정확성 진실성은 매우 중요합니다 큰 데이터와 그것은 내가 필요로하는 것을 의미한다 내 데이터가 캡처가 사실이거나 유효합니다 만약 데이터 수집 중이며 사실 그것은 나에게 그 유용성을 패배시킨다

사업자 또는 장군님, 장군님 사실이며 진실합니다 이 마지막 슬라이드 너는 슬라이드 데크에 내가있어 당신이 그것을 읽는 것이 좋습니다 그것은 정말 멋진 것들입니다

큰 데이터로 계속 진행하고 싶었지만 마지막 하나에 대해 이야기하기 이제부터는 수집 된 소셜 미디어 데이터의 맨 아래 브랜드 언급 중 요르단 부인 수업 시간에 나이키와 얼마나 자주 사람들이 나이키를 소셜 미디어에 언급하고 있지만 이것은 다음과 같은 것들보다 더 확장됩니다 해시 태그와 같은 것들 이 내 Google을 입력 할 때까지 계속됩니다

브라우저와 달라스에서 휴가를 입력합니다 텍사스 내 갑자기 내 페이스 북에 내가 쓴 다른 컴퓨터도 이 Google을 검색하면 시작될 것입니다 달라스에서 온 것들이 떠오른다 데이터의 양이 너무 미쳤습니다

그것은 보내지고 붙잡혀있다 너와 네 일에 관한 상호 연결되어있다 이것이 바로 큰 데이터의 작동 방식입니다 이 위로 가기 고객이 여기 있습니다 를 통해 수집 된 거래 데이터 충성도 카드 사용

그래서 정말로 몇 년 전부터 멋진 이야기 목표 및 대상이 시작되었습니다 타겟 광고 사람들이 구입할 물건을 추적합니다 타겟이 실제로 알아 냈어 여자들은 임신하기 전에 임신했다 그것 자체를 밖으로, 그리고 정말 깔끔한 이야기는 있지만 큰 데이터에 대해서는 무서운 것입니다

그들은 다음을 기반으로 말할 수있었습니다 사람들이 샀던 것들 그들의 삶에서 일어난 일들도 마찬가지였다 집 구입? 그들이 갔을 까? 칼리지? 아기를 낳을 건가요? 목표는 이것을 알아낼 수 있었지만 데이터 분석 및 데이터 제공 분석 및 이것이 세계의 방식입니다 움직이고 왜 이렇게 매혹적입니까? 너 모두 이걸 찾길 바래 흥미로 우며 앞으로 나아갈 때 당신은 데이터베이스에 들어가는 법을 배웁니다

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얘들 아, 나는 piumpium이야 와우 ~~~ 오늘 나는 나 자신을 소개 할 것이다

나는 한국에 살고 나는 여자이고 XX 살입니다 내 취미는 그림이며, 나는 보통 한 회사의 노예입니다 아, 슬프다 어쨌든, 나는 활기찬 사람입니다 나는 만화를 아주 좋아합니다

나는 어렸을 때부터 만화를 아주 좋아했습니다 그래서 어렸을 때 만화를 보면서 그림을 그리기 시작했습니다 그림 그리기와 대화하는 것은 재미 있고 멈추게 할 수 없습니다 사과, 바나나, 눈과 같은 커뮤니케이션은 모두에게 이루어집니다 솔직히 나는 완전히 노출되는 것을 좋아하지 않는다

그래서 나는 그릴 것을 망설였다 하나님의 계시가 왔습니다 당신이 원하는 것을하십시오! 내가 지금 그려내는 인물은 어린 시절부터 그린 인물입니다 그래서 나는 내가 어렸을 때부터 나를 아는 사람을 보게 될 것이라고 생각합니다 캐릭터를 그릴 때 친구들에게 많이 보여주었습니다

사실 저는 요즘 많은 사람들의 의식 속에 살고 있다고 생각했습니다 나는 이제 자유의 상태에있다 너무 좋다 LOL 앞으로이 캐릭터를 사용하여이 툰 비디오를 업로드 할 예정입니다 물론, 나는 계속해서 포켓몬과 게임을 그릴 것입니다

나는 보통 매일 툰을 업로드하고, 나는 당신의 이야기를 얻는다 다음에 봐요! 안녕!

Analyzing Big Data with Microsoft R Server | Microsoft on edX | Course About Video

[음악 재생] SETH MOTTAGHINEJAD : Microsoft R을 사용하여 빅 데이터 분석에 오신 것을 환영합니다 저는 세스입니다

이 과정에서 나는 너에게 가르 칠거야 매우 큰 데이터 세트를 처리하기위한 R 코드를 작성하는 방법, 그것들을 분석하고 그 모형을 만들 수 있습니다 이러한 모델을 SPARC와 같은 프로덕션 환경에 배포 할 수 있습니다 또는 SQL Server