Các hình thức mô phỏng kết quả trong ứng dụng Big Data

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng big data trong phân tích hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng nhằm đẩy mạnh hoạt động kinh doanh tại tổng công ty mobifone (Trang 29 - 32)

Dựa trên những kết quả phân tích và công nghệ được sử dụng trong phân tích dữ liệu Big Data, để phân tích dữ liệu một cách hiệu quả cần có các phương pháp để hiển thị, xem dữ liệu mô hình dưới dạng ảnh, lược đồ, đồ thị. Thông qua các hình ảnh trực quan sẽ giúp các nhà phân tích dữ liệu đánh giá và cải thiện kết quả phân tích dữ liệu Big Data.

a. Đám mây từ khóa – Tag cloud

Văn bản của một báo cáo hiển thị dưới hình thức một đám mây từ khóa, có thể là một danh sách các từ được đánh giá mức độ quan trọng, trong đó các từ xuất hiện thường xuyên nhất được hiển thị lớn hơn và các từ ít xuất hiện thường xuyên hơn sẽ được hiển thị nhỏ hơn. Đây là cách trực quan giúp người đọc lĩnh hội nhanh chóng các khái niệm nổi bật nhất trong một văn bản dài.

Hình 1.3: Đám mây từ khóa – Tag Cloud

b. Clustergram

Clustergram là một kỹ thuật trực quan hóa được sử dụng cho phân tích cụm, hiển thị các thành phần riêng của một tập dữ liệu được gán thành các cụm khi số lượng các cụm tăng lên. Sự lựa chọn số cụm là một tham số quan trọng trong phân tích cụm. Kỹ thuật này cho phép các nhà phân tích có được sự hiểu biết tốt hơn về cách kết quả của cụm thể hiện khác với các cụm khác.

Hình 1.4: Clustergram

c. Dòng lịch sử

Dòng lịch sử là một kỹ thuật trực quan hóa lập các biểu đồ tiến hóa của một tài liệu khi được biên tập bởi nhiều tác giả. Thời gian nằm trên trên trục hoành, trong

khi những đóng góp vào văn bản nằm trên trục tung; mỗi tác giả có một mã màu khác nhau và chiều dài của trục tung biểu thị số lượng văn bản được viết bởi mỗi tác giả. Bằng cách trực quan hóa lịch sử của một tài liệu theo cách này, những hiểu biết khác nhau dễ dàng xuất hiện.

Hình 1.5: Dòng lịch sử

d. Dòng thông tin không gian

Một kỹ thuật trực quan hóa khác là kỹ thuật mô tả các dòng thông tin không gian. Ví dụ với mô hình New York Talk Exchange mô phỏng lượng dòng dữ liệu của giao thức Internet giữa New York và các thành phố trên khắp thế giới. Kích thước của ánh sáng trên một vị trí thành phố cụ thể tương ứng với tổng lưu lượng IP lưu thông giữa các nơi đó và New York; ánh sáng càng sáng hơn, dòng lưu thông càng lớn. Sự trực quang hóa này cho phép chúng ta xác định một cách nhanh chóng thành phố nào được kết nối chặt chẽ nhất với New York về khối lượng thông tin liên lạc của chúng.

Hình 1.6: Dòng thông tin không gian

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng big data trong phân tích hành vi mua sắm và tiêu dùng của khách hàng nhằm đẩy mạnh hoạt động kinh doanh tại tổng công ty mobifone (Trang 29 - 32)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(114 trang)