TwitterユーザーのVISUMAL中村(@n_visumal)さんが紹介した『ネットの噂を試した結果』が話題になっています。 [ada] エアコンをつけっぱなしにした方が電気代が安くなるという噂を耳にしたVISUMAL中村さん。 エアコン2台を27~28度で1ヶ月間フル稼働させてみたそうです。その結果がコチラ! ネットの噂を信じて8月から1ヶ月間、1階も2階もエアコンフル稼働させっぱなしでいた結果の電気代がこれ!!こまめに消してた去年は2万超えてたのに… pic.twitter.com/uJhpTQm830 — VISUMAL 中村 (@n_visumal) 2015, 9月 7 まさかの半額以下(*´Д`)!! それにはこんな理由がありました。 @n_visumal @ryota25 ずっとオンだと食っている時でも350W 消してからつけると1200Wぐらいで4時間ぐらい動きますしね
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「全量のデータを解析する“ビッグデータ”は効率が悪い」 ここにきて、IT専門メディア以外でも話題にするようになってきたビッグデータ分析だが、1つ多くの人が指摘する事柄がある。 売り上げや在庫といった従来型のトランザクションデータだけでなく、ソーシャルメディアの書き込みなどを分析し、未来の売れ筋商品や在庫リスク要因などを予測するといった使い方がビッグデータに期待されている。 ここで、従来型の統計手法で実施していたサンプリングの手法と比較されるのである。対象範囲の全量データを集めて分析するビッグデータ解析よりも、無作為抽出などの手法でサンプルを集め、全体の構成内容を推理するサンプリング調査の方が、コストや手間がかからずに済むという指摘だ。
この項目は内容が専門的であり、一般の閲覧者にはわかりにくくなっているおそれがあります。専門用語をわかりやすい表現にするための修正をして下さる協力者を求めています。(2015年4月) IBMによるWikipediaの可視化イメージ 大きさはテラバイトでビッグデータの典型的な例である。 ビッグデータ [1][2](英: big data)とは、組織が非常に大きなデータセットとそれらが保存されている施設を作成、操作、および管理できるようにするすべての技術を指す[3]。一般的なデータ管理・処理ソフトウェアで扱うことが困難なほど巨大で複雑なデータの集合を表す用語である。組織が非常に大きなデータセット[注釈 1]を作成、操作、および管理できるようにするすべてのものと、これらが格納されている機能を指す[4]。 ビッグデータを取り巻く課題の範囲は、情報の収集、取捨選択、保管[5]、検索、共有、転送、解析[
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