タグ付けされた質問 「usecase」

さまざまな業界がビッグデータ分析をどのように使用しているかについて、多くのブログや記事を読みました。しかし、これらの記事のほとんどは言及していません これらの企業が使用したデータ。データのサイズは？ データの処理に使用したツールテクノロジーの種類 彼らが直面した問題は何であり、彼らがデータを得た洞察がどのように彼らが問題を解決するのを助けたか。 ニーズに合わせてツールやテクノロジーを選択した方法。 データからどのようなパターンを特定したか、データからどのようなパターンを探していたか。 誰かがこれらすべての質問に答えてくれるのか、少なくともいくつかの質問に答えるリンクを提供してくれるのではないかと思います。実世界の例を探しています。 金融業界がビッグデータ分析をどのように利用しているかを誰かが共有できたら素晴らしいと思います。

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閉じた。この質問はより集中する必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善したいですか？この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てるように質問を更新します。 5年前に閉鎖されました。 ほとんどの言語では、いくつかの科学計算ライブラリが利用できるようです。 Pythonは Scipy Rust 持っている SciRust C++持っているなど、いくつかのViennaCLとArmadillo Java持っているJava NumericsとColtだけでなく、他のいくつかの 以下のような言語は言うまでもありませんRし、Julia科学技術計算のために明示的に設計されています。 非常に多くのオプションを使用して、タスクに最適な言語をどのように選択しますか？さらに、どの言語が最もパフォーマンスが高くなりますか？PythonそしてR宇宙の中で最も牽引力を持っているように見えるが、それは、より良い選択となるように、論理的にコンパイルされた言語がそうです。そして、これまでに何よりも優れているFortranでしょうか？さらに、コンパイルされた言語はGPUアクセラレーションを備えている傾向がありますが、インタープリター言語はそうではRありPythonません。言語を選択するときは何を考慮すればよいですか。また、ユーティリティとパフォーマンスのバランスが最も良い言語はどれですか。また、私が見逃した重要な科学計算リソースを持つ言語はありますか？

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最も人気のあるユースケースは、さまざまな種類の推奨システム（ショッピングアイテムの推奨、ソーシャルネットワークのユーザーなど）のようです。 しかし、別の分野で使用される可能性のある他の典型的なデータサイエンスアプリケーションは何ですか？ 例：機械学習による顧客チャーン予測、顧客生涯価値の評価、売上予測。

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