Blog

5 phút đọc

Sức Mạnh Của Graph Analytics- Mở Khóa Những Insights Ẩn Trong Dữ Liệu Của Bạn

Trong xã hội ngày nay, các doanh nghiệp liên tục thu thập một lượng lớn thông tin để có được thông tin. Tuy nhiên, các phương pháp phân tích truyền thống không nắm bắt hết được sự phức tạp của các bộ dữ liệu ngày nay. Đây chính là thời kì hoàn kim dành co Graph Analytics.

Có thể nói rằng sự khác biệt giữa phân tích dữ liệu và đồ thị hóa dữ liệu giống như giữa một kịch bản và một bộ phim. Graph Analytics được xem là một bộ phim, trong khi phân tích dữ liệu là kịch bản của bộ phim.

1. Graph Analytics là gì?

Đây là công cụ cuối cùng để phát hiện các kết nối và mô hình ẩn trong dữ liệu. Bạn đã bao giờ tự hỏi làm gì để hiểu được lượng dữ liệu lớn xung quanh chúng ta chưa? Graph Analytics là công nghệ cải tiến đưa ra giải pháp cho vấn đề đó. Cho phép chúng ta khám phá các mô hình kết nối dữ liệu mà các phương pháp truyền thống không thể tiết lộ. Đó là cách phân tích dữ liệu được tổ chức dưới dạng đồ thị, trong đó dữ liệu được biểu diễn dưới dạng các nút (đỉnh) và các mối quan hệ giữa chúng được biểu diễn dưới dạng các cạnh.

2. Làm thế nào Graph Analytics tốt hơn trong việc xử lý các bộ dữ liệu phức tạp?

Graph analytics là công cụ tuyệt vời để xử lý các bộ dữ liệu lớn và phức tạp. Công cụ này được xem như là siêu máy tính. Hãy tưởng tượng phân tích một mạng xã hội bằng các phương pháp truyền thống. Việc phân tích đó được sẽ như cố gắng đếm số sao trên bầu trời bằng mắt thường. Nhưng với graph analytics, đó như là một kính viễn vọng để phóng đại các ngôi sao.

Hơn nữa, Graph Analytics cung cấp phương pháp bổ sung đáng giá cho các phương pháp học máy hiện tại. Bằng cách thêm các tính năng dựa trên đồ thị vào một mô hình học máy, các nhà khoa học dữ liệu có thể đạt được hiệu suất tốt hơn, đó là một cách tuyệt vời để tận dụng graph analytics cho các chuyên gia khoa học dữ liệu.

3. Giải thích về cấu trúc đồ thị trong biểu đồ dữ liệu

Cấu trúc đồ thị là một công cụ mạnh mẽ cho việc biểu diễn và phân tích dữ liệu. Cho phép dữ liệu được thể hiện dưới dạng lưới các nút và cạnh, còn được gọi là đồ thị. Các nút trong đồ thị đại diện cho các thực thể hoặc đối tượng. Trong khi các cạnh đại diện cho các mối quan hệ hoặc kết nối giữa chúng. Cấu trúc này giúp cho việc hình dung và hiểu các mối quan hệ phức tạp giữa các điểm dữ liệu dễ dàng hơn.

4. Kết luận

Cấu trúc đồ thị là một công cụ mạnh mẽ cho việc biểu diễn và phân tích dữ liệu. Cho phép dữ liệu được thể hiện dưới dạng lưới các nút và cạnh, còn được gọi là đồ thị. Các nút trong đồ thị đại diện cho các thực thể hoặc đối tượng. Trong khi các cạnh đại diện cho các mối quan hệ hoặc kết nối giữa chúng. Cấu trúc này giúp cho việc hình dung và hiểu các mối quan hệ phức tạp giữa các điểm dữ liệu dễ dàng hơn.

Source: Geckoboard

Mastering Data Analytics hân hạnh cùng bạn đồng hành trong ngành Data. Các lớp Business Intelligence được tổ chức khai giảng hàng tháng. Truy cập Khóa học Business Intelligence để cập nhật thời gian khai giảng khóa mới nhất nhé. Bạn cũng đừng quên follow Fanpage Mastering Data Analytics để nhận nhiều kiến thức bổ ích về Data mỗi ngày nhé! Nếu có thắc mắc về khóa học, gọi đến hotline 0961486648 để được giải đáp trực tiếp và nhanh nhất.

Chia sẻ bài viết