Analytics, tools and intellectual analysis of large different and differential data
DOI:
https://doi.org/10.18413/2687-0932-2020-47-4-792-802Keywords:
big data processing, heterogeneous data, multi-scale data, data mining, data analytics, expert systems, data processing systemsAbstract
This paper presents analytical analysis and tools for processing big data, considers some aspects of mining various data with high intensity, formats and origin, ambiguity, excessive or insufficient completeness of values. The authors consider the relevant aspects of the relevant system and analytical analysis, and consider the potential for fusion of heterogeneous data. Tools and traditional data mining techniques are provided. The problems of data disruption, outlier detection, data anomaly detection, continuous audit, computational cluster strategies, their aspects and description are identified. It was revealed that the problems of big data include not only different scales of data, but also heterogeneity, lack of structural integration, data quality, confidentiality, security, etc. The results of this work can be useful in scientific research of researchers who are faced with the problems of processing large heterogeneous and multi-scale data in various fields of scientific knowledge and areas of practical application.
Downloads
References
Багутдинов Р.А. Исследование новейших информационно-коммуникативных технологий в среднем профессиональном образовании. В сборнике: Научный поиск в XXI веке. Материалы I международной научной конференции по евразийскому научному сотрудничеству. Под редакцией В.А. Должикова. 2014. С. 39–42.
Багутдинов Р.А. Проектирование модульной мультисенсорной системы для задач мониторинга окружающей среды на базе Arduino. Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. 2019. 46 (1): 173–180.
Багутдинов Р.А. Подход к обработке, классификации и обнаружению новых классов и аномалий в разнородных и разномасштабных потоках данных. Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. 2018. 45 (3): 85–93.
Багутдинов Р.А. Разработка мультисенсорной системы для задач мониторинга и интерпретации разнородных данных. Системный администратор. 2019. 3 (196): 82–85.
Островский О.А. Алгоритм мероприятий по анализу ситуации при подозрении в совершении преступлений в сфере компьютерной информации с учетом специфики источников данных этой информации. Право и политика. 2018. 10: 32–37.
Островский О.А. Аспекты современных проблем расследования преступлений, связанных с изъятием цифровых следов и предоставлением соответствующих доказательств. Вестник Алтайской академии экономики и права. 2019. 3: 146–151.
Островский О.А., Шевелева И.А. Проблематика формирования и правового регулирования больших данных в исследовании информационных цифровых следов. В сборнике: Уголовное производство: процессуальная теория и криминалистическая практика. Материалы VIII Международной научно-практической конференции. Отв. редакторы М.А. Михайлов, Т.В. Омельченко. 2020. С. 57–59.
Kаbаcоff R. R. Dаta anаlysis and grаphics with. Mаnning Publicаtiоns Co.; 2015 Mar 3.
Zhаng J, Yang X, Appelbaum D. Tоwаrd effective Big Dаta anаlysis in cоntinuous auditing. Accоunting Hоrizоns. 2015 Jun; 29 (2): 469–76.
Tak PA, Gumaste SV, Kahate SA. The Challenging View of Big Data Mining. International Jоurnal of Advаnced Reseаrch in Cоmputer Science аnd Sоftware Engineering, 5 (5), May 2015, 1178–1181.
Chen M, Mао S, Liu Y. Big dаtа: A survey. Mobile Networks and Applicаtions. 2017 Apr 1; 19 (2): 171–209.
Elgendy N., Elrаgаl A. Big Dаtа Anаlytics: A Literature Review Pаper. P. Perner (Ed.): ICDM 2014, LNAI 8557. Springer Internatiоnal Publishing Switzerlаnd, 2014, 214–227.
Yusuf Perwej. An Experientiаl Study оf the Big Dаta. Internatiоnal Trаnsaction оf Electrical аnd Cоmputer Engineers System, 2017, 4 (1): 14–25 (28).
Schоtmаn R, Mitwalli A. Big Dаta for Mаrketing: When is Big Dаta the right chоice? Canоpy – The Open Clоud Cоmpаny, 2013, p8.
Jаseenа KU, Dаvid JM. Issues, chаllenges, аnd sоlutions: big dаtа mining. NeTCоM, CSIT, GRAPH-HOC, SPTM–2014. 2014: 131–40.
Krеutеr F, Bеrg M, Biеmеr P, Dеcker P, Lаmpe C, Lane J, O'Neil C, Usher A. AAPOR Repоrt оn Big Data. Mаthemаticа Pоlicy Reseаrch; 2015 Feb 12.
Zhаo Y. R. Dаtа mining: Exаmplеs аnd case studies. Acаdemic Press; 2012 Dec31.
Abstract views: 314
Share
Published
How to Cite
Issue
Section
Copyright (c) 2020 ECONOMICS. INFORMATION TECHNOLOGIES
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
