DBSCAN: come funziona

Gli algoritmi di clustering permettono di raggruppare i dati in base alle loro caratteristiche intrinseche. Esistono molti algoritmi che sono stati sviluppati negli anni. Tra quelli più famosi non possiamo dimenticare il DBSCAN. Scopriamo, passo passo, come questo metodo riesce ad individuare cluster di dati di qualsiasi forma e dimensione grazie a soli due parametri.

Elasticsearch: pipeline di aggregazione

Elasticsearch offre la possibilità di estrarre statistiche e gruppi di dati mediante le funzioni aggregazione. In molti contesti, però, è necessario concatenare i risultati di queste analisi per ottenere risultati più raffinati. Vediamo come le pipeline di aggregazione ci permettono di ottenere i risultati di nostro interesse.

Elasticsearch: aggregazioni a bucket [parte 2]

Con le aggregazioni a bucket di Elasticsearch possiamo creare gruppi di documenti. Dopo aver visto nell’articolo precedente le aggregazioni basate sui campi di tipo keyword, ora ci concentreremo su altre funzioni orientate ad altre tipologie di dato. In particolare, useremo aggregazioni per la definizioni di intervalli numerici, di date o gruppi basati su dati georeferenziati.

Elasticsearch: aggregazioni a bucket [parte 1]

Con le aggregazioni a bucket di Elasticsearch possiamo creare gruppi di documenti. In questo articolo ci concentreremo principalmente sulle aggregazioni basate sui campi di tipo keyword presenti negli indici. Utilizzeremo diversi esempi per capire le principali differenze tra le funzioni di aggregazione disponibili.

Elasticsearch: aggregazioni metriche

Oltre alla ricerca testuale, Elasticsearch permette di effettuare analisi sui dati mediante le aggregazioni. Tra le varie tipologie di aggregazione disponibili quelle metriche sono orientate proprio a calcolare statistiche su uno o più campi. Mediante degli esempi vedremo quali informazioni possiamo estrarre con questa tipologia di aggregazione.

Elasticsearch: le tipologie di aggregazione

Elasticsearch è un database NoSQL molto utilizzato per sviluppare motori di ricerca grazie alle sue capacità di indicizzare in modo opportuno i testi. Ma non si ferma solo a questo. Grazie alle aggregazioni, Elasticsearch può essere utilizzato per analizzare i dati ed estrarre statistiche da grandi moli di dati. Scopriamo questa sua funzionalità che è alla base di molte visualizzazioni usate da Kibana.

Come vendere le vostre API: i migliori marketplace

Ad oggi molte aziende espongono li loro prodotti sul web mediante le API. Alcune startup, specialmente nel settore fintech, basano gran parte della loro economia e crescita solamente sulle API. Monetizzare un API diventa quindi un passaggio fondamentale per qualsiasi sviluppatore. Esistono vari approcci per guadagnare dal proprio codice. In questo articolo scopriremo come raggiungere milioni di potenziali utilizzatori e vendere velocemente le nostre API mediante i più popolari marketplace di API.

Elasticsearch: join e query bonus

Elasticsearch è un database NoSQL molto valido per effettuare ricerche efficienti su dati testuali e strutturati. Nonostante ciò, non supporta nativamente il join tra documenti. Esistono però delle query che, mediante una definizione dello schema appropriata, permettono di effettuare ricerche su documenti correlati tra di loro. Scopriremo come scrivere le query di join e anche alcune query particolari che potrebbero essere utili nei nostri progetti.

Elasticsearch: query compound

Elasticsearch offre uno strumento molto valido per effettuare ricerche semplici ma anche complesse. In questo articolo capiremo come inserire più condizioni nella stessa query e modificare il calcolo dello score in base a funzioni personalizzate e ad i valori dei dati.