¿Cuál es el conjunto de datos útil para el análisis de flujo de datos en tiempo real?

Hay API de texto en tiempo real y API de datos numéricos en tiempo real que puede usar para aprender análisis de flujo de datos en tiempo real.

Permítanme comenzar con una API de flujo de datos numéricos en tiempo real. Estoy seguro de que conoce perfectamente Bitcoins. Bueno, por suerte, ¡tienen una API!

Se llama API de desarrolladores de Bitcoin. y espero que sea gratis. Entonces, lea sobre la API Blockchain: API de Bitcoin y API de precios de Bitcoin: API de Bitcoin Ticker & Exchange Rate para obtener más información.

Debe obtener los datos en vivo sobre la tasa de cambio de Bitcoin y el precio de mercado en vivo con nuestra API de tasa de cambio de Bitcoin .

¿Qué puedes hacer con estos datos de monedas de bit en tiempo real? Bueno, todo, pero para empezar, un proyecto que tengo para ti es crear un minigráfico de Bitcoin en vivo con apertura, cierre, día alto, día bajo como el que ves a continuación. Se actualizará utilizando la API como la que ve en el sitio web de Bitcoinaverage. Fuente de la imagen: API de precio de Bitcoin gratis mejorada

Si tiene algo de capital excedente, el análisis de los flujos de datos de bitcoin en tiempo real puede aportar mucho valor: ventaja en el tiempo en el comercio, evitar crisis por cortes superiores e inferiores y crear un flujo de ingresos. Incluso si no lo hace, puede estudiarlo hasta obtener un pequeño capital para invertir.

Puede crear una canalización de datos en tiempo real para obtener información inmediata, acción y bucle de retroalimentación continua utilizando muchas tecnologías, incluidas Spark y Kafka. Vea este video Creación de canalizaciones de datos en tiempo real con Kafka Connect y Spark Streaming o este útil blog Creación de un panel de análisis en tiempo real con Apache Spark Espero que esto le ayude.

¿Desea obtener más información sobre la transmisión en vivo de datos de texto? Asista a nuestro seminario web sobre análisis de datos. Tenemos una demostración en vivo de análisis de sentimientos de API en tiempo real de Twitter sobre un tema relevante a nivel mundial en ese día. Sábado 16 y 23 de diciembre. Registrar aquí. Aprenderá análisis de sentimientos sobre datos de transmisión de texto en vivo usando R.

Espero que esto ayude.

Creo que una pregunta más relevante es: “¿qué quieres saber sobre tus datos?” ¿Y tienes flujos de datos que son útiles para el cálculo en tiempo real en primer lugar?

Muchas personas cometen el error de tomar herramientas de análisis y buscar preguntas para responder con ellas, en lugar de comenzar con preguntas comerciales significativas que tengan y luego buscar la herramienta adecuada o el trabajo.

Mi sugerencia sería pensar en las preguntas importantes que desea responder y partir de allí …

Creamos una base de datos SQL de transmisión llamada PipelineDB que permite análisis de transmisión y en tiempo real, y un producto SaaS, que es una API HTTP para análisis de transmisión, si encuentra que necesita una herramienta como esta. No dude en comunicarse con nosotros si podemos ayudarlo a pensar en ello 😉