000			05185namaa22004091i 4500
003			OSt
005			20250223033347.0
008			241217s2023 |||a|||f m||| 000 0 eng d
040			_aEG-GICUC _beng _cEG-GICUC _dEG-GICUC _erda
041	0		_aeng _beng _bara
049			_aDeposit
082	0	4	_a519.5
092			_a519.5 _221
097			_aM.Sc
099			_aCai01.18.04.M.Sc.2023.Ah.P.
100	0		_aAhmed Ali Abou Elfotouh, _epreparation.
245	1		_aA proposed approach for statistical analysis and modeling of big data / _cBy Ahmed Ali Abou Elfotouh; Superviser Prof. Ahmed Amin El-sheikh.
246	1	5	_a: أسلوب مقترح للتحليل الإحصائي ونمذجة البيانات الكبيرة /
264		0	_c2023.
300			_a83 Leaves : _billustrations ; _c30 cm. + _eCD.
336			_atext _2rda content
337			_aUnmediated _2rdamedia
338			_avolume _2rdacarrier
502			_aThesis (M.Sc.)-Cairo University, 2023.
504			_aBibliography: pages 80-83.
520			_aThe digital world has witnessed rapid technological developments, which resulted in the emergence of the term big data, to reflect the presence of a remarkable digital boom in the field of data analysis, in addition to being a pivotal stage in the stages of communication and information systems. Although big data was hardly known a few years ago, it is one of the most discussed topics in business today across many sectors such as medical and scientific research, financial services, retail and networking, mobile phones, telecommunications, etc. It is worth noting that the field of statistics is considered one of the fundamental areas in the analysis of big data due to the usage of many modern and traditional statistical methods to analyze that data, where statistical programs contribute significantly to data analysis and modeling. So, this study aims to identify the definition of big data and its types, in addition to the most prominent methodologies used to analyze big data. It also deals with regression analysis models, sample types and their selection mechanisms. A practical application of big data analysis was also reviewed by applying the linear regression model to the temperature database in Brazil, within this aspect, the regression model is applied to the data after using divide and conquer and sampling methods.
520			_aشهد العالم الرقمي خلال العقود الأخيرة تطورات تكنولوجية متسارعة، أسفرت عن ظهور مصطلح البيانات الضخمة، لتعكس وجود طفرة رقمية ملحوظة في مجال تحليل البيانات، بالإضافة إلى كونها مرحلة محورية من مراحل نظم الاتصالات والمعلومات، وعلى الرغم من أن البيانات الضخمة بالكاد كانت معروفة منذ بضع سنوات، إلا أنها تعد واحدة من أكثر الموضوعات التي تمت مناقشتها في مجال الأعمال اليوم عبر العديد من القطاعات على غرار المجال الطبي والبحث العلمي، والخدمات المالية والبيع بالتجزئة والشبكات الاجتماعية وما إلى ذلك. ومن الجدير بالذكر أن مجال الإحصاء يٌعتبر من المجالات الجوهرية في تحليل البيانات الضخمة نظرًا لاستخدام العديد من الأساليب الإحصائية الحديثة والتقليدية لتحليل تلك البيانات، حيث تسهم البرامج الإحصائية بشكل كبير في تحليل البيانات والنمذجة. لذا، تهدف الدراسة إلى التعرف على مفهوم البيانات الضخمة، وأنواعها، بالإضافة إلى أبرز الأساليب الإحصائية المستخدمة لتحليل البيانات الضخمة مثل تحليل الانحدار regression analysis وطريقة التقسيم وإعادة التجميع divide and conquer method ، وطرق العينات sampling methods، كما تم استعراض تطبيق عملي لتحليل البيانات الضخمة من خلال تطبيق نموذج الانحدار الخطي على قاعدة بيانات درجات الحرارة في البرازيل، وتم تطبيق نموذج الانحدار على البيانات بعد استخدام أسلوب التقسيم وإعادة التجميع divide and conquer method وأسلوب العينات sampling methods.
530			_aIssues also as CD.
546			_aText in English and abstract in English.
650		7	_aStatistical mathematics _2qrmak
653		0	_aBig data _aBig data analysis _aRegression analysis _aDivide and conquer method _aSampling methods
700	0		_aAhmed Amin El-sheikh _ethesis advisor.
900			_b01-01-2023 _cAhmed Amin El-sheikh _UCairo University _FFaculty of Graduate Studies for Statistical Research _DDepartment of Applied Statistics and Econometrics
905			_aSara _eHuda
942			_2ddc _cTH _e21 _n0
999			_c169509