texnologiyalari
Ma'lumotlar bazasi - bu odatda kompyuter tizimida elektron ravishda
saqlanadigan tuzilgan ma'lumotlarning yoki ma'lumotlar to'plamidir.
Ma'lumotlar bazasi odatda ma'lumotlar bazasini boshqarish tizimi (DBMS)
tomonidan boshqariladi. Ma'lumotlar bazasi bilan birgalikda ma'lumotlar,
shuningdek ular bilan bog'liq dasturlar ma'lumotlar bazasi tizimi yoki
qisqartirish uchun oddiygina ma'lumotlar bazasi deb ataladi.
Zamonaviy ma'lumotlar bazalarining eng keng tarqalgan turlarida ma'lumotlar,
odatda, ma'lumotlarni qayta ishlash va so'rovlarning samaradorligini ta'minlash
uchun qator jadvallar qatorlari va ustunlari ko'rinishida shakllantiriladi. Keyin
siz osongina ma'lumotlarga kirish, boshqarish, o'zgartirish, yangilash,
boshqarish va tartibga solishingiz mumkin. Ko'pgina ma'lumotlar bazalari
ma'lumotlarni yozib olish va so'rash uchun Strukturalangan so'rovlar tili (SQL)
dan foydalanadi
SQL - ko'pchilik aloqador ma'lumotlar bazalarida ma'lumotlarni so'rash, qayta
ishlash va aniqlash, shuningdek kirishni boshqarish uchun ishlatiladigan
dasturlash tili. SQL birinchi marta 70-yillarda IBM tomonidan ishlab chiqilgan
va Oracle ANSI SQL standartini joriy etishga olib keladigan asosiy hissa
qo'shuvchisi bo'lgan. SQL IBM, Oracle va Microsoft kabi kompaniyalar
tomonidan ko'plab kengaytmalar chiqarilishini to'xtatdi. SQL bugungi kunda
ham keng qo'llanilayotgan bo'lsa ham, yangi dasturlash tillari paydo bo'la
boshladi
Ma'lumotlar bazalari 60-yillarning boshlarida paydo bo'lganidan beri sezilarli
darajada o'zgargan. Ma'lumotni saqlash va qayta ishlash uchun foydalaniladigan
dastlabki tizimlar navigatsion ma'lumotlar bazalari edi - masalan, ierarxik
ma'lumotlar bazalari (daraxt modeliga tayanadigan va faqat bir nechta
munosabatlarni amalga oshirishga imkon beradigan) va tarmoq tuzilmasi
(yanada moslashuvchan model, bir nechta munosabatlarni tan olish). Uning
soddaligiga qaramay, ushbu dastlabki tizimlar moslashuvchan emas edi. 80-
yillarda relyatsion ma'lumotlar bazalari ommalashdi va 1990-yillarda ob'ektga
yo'naltirilgan ma'lumotlar bazalari paydo bo'ldi. Yaqinda Internetning o'sishi va
tuzilmagan ma'lumotlarni tezroq qayta ishlash zarurati tufayli NoSQL
ma'lumotlar bazalari paydo bo'ldi. Hozirgi vaqtda bulutli ma'lumotlar bazasi va
mustaqil ma'lumotlar bazasi ma'lumotlarni to'plash, saqlash, foydalanish va
boshqarish uchun yangi imkoniyatlarni ochmoqda.
Ma'lumotlar bazalari va jadvallar (xususan, Microsoft Excel) ma'lumotlarni
saqlashning qulay usullarini ta'minlaydi. Ularning orasidagi asosiy farqlar
quyidagilar.
•
Ma'lumotni saqlash va qayta ishlash usuli
•
Ma'lumotlarga kirish vakolati
•
Ma'lumotni saqlash hajmi
Elektron jadvallar dastlab bitta foydalanuvchi uchun yaratilgan va ularning
xususiyatlari buni aks ettiradi. Ular bitta foydalanuvchi uchun yoki juda
murakkab ma'lumotlar operatsiyalarini bajarishga hojat bo'lmagan oz sonli
foydalanuvchilar uchun juda yaxshi. Boshqa tomondan, ma'lumotlar bazalari
juda katta miqdordagi buyurtma qilingan ma'lumotlarning to'plamini saqlash
uchun mo'ljallangan. Ma'lumotlar bazalari bir vaqtning o'zida bir nechta
foydalanuvchilarga juda murakkab mantiq va tildan foydalangan holda
ma'lumotlarga tez va xavfsiz kirish va so'rovlarni amalga oshirishga imkon
beradi.
Turli xil ma'lumotlar bazalari mavjud. Muayyan tashkilot uchun eng yaxshi
ma'lumotlar bazasini tanlash, ushbu tashkilot ma'lumotlardan qanday
foydalanishni xohlashiga bog'liq.
•
Aloqador ma'lumotlar bazalari 80-yillarda nisbiy ma'lumotlar bazalari
ustunlik qila boshladi. Nisbiy ma'lumotlar bazasidagi elementlar ustunlar
va satrlar bilan jadvallar to'plami sifatida tashkil etilgan. Relational
ma'lumotlar bazasi texnologiyasi tarkibiy ma'lumotlarga kirishning eng
samarali va moslashuvchan usulini ta'minlaydi.
•
Ob'ektga yo'naltirilgan ma'lumotlar bazasi Ob'ektga yo'naltirilgan
ma'lumotlar bazasida ma'lumot ob'ektga yo'naltirilgan dasturlashda
bo'lgani kabi ob'ekt shaklida ham taqdim etiladi.
•
Tarqatilgan ma'lumotlar bazalari. Tarqalgan ma'lumotlar bazasi turli
tugunlarda joylashgan ikki yoki undan ortiq fayllardan iborat. Bunday
ma'lumotlar bazasi bitta jismoniy joyda joylashgan yoki turli tarmoqlarda
tarqatiladigan bir nechta kompyuterlarda saqlanishi mumkin.
•
Ma'lumotni saqlash. Ma'lumotlar ombori ma'lumotlarning
markazlashtirilgan omborxonasi bo'lib, tezkor so'rovlarni bajarish va
tahlil qilish uchun maxsus yaratilgan ma'lumotlar bazasi.
•
NoSQL ma'lumotlar bazasi. NoSQL ma'lumotlar bazasi yoki aloqador
bo'lmagan ma'lumotlar bazasi sizga tuzilmagan yoki zaif tuzilgan
ma'lumotlarni saqlashga va qayta ishlashga imkon beradi (tarkibidagi
ma'lumotlar tarkibini belgilaydigan relyatsion ma'lumotlar bazasidan
farqli o'laroq). NoSQL ma'lumotlar bazalarining ommaviyligi veb-
ilovalarning keng tarqalishi va murakkabligi bilan ortib bormoqda.
•
Grafik ma'lumotlar bazalari. Grafik ma'lumotlar bazasi ma'lumotlar va
sub'ektlar o'rtasidagi munosabatlar kontekstida ma'lumotlarni saqlaydi.
•
OLTP ma'lumotlar bazalari. OLTP ma'lumotlar bazasi - bu ko'plab
foydalanuvchilar tomonidan bajariladigan katta hajmdagi operatsiyalar
uchun mo'ljallangan tezkor tahliliy ma'lumotlar bazasi.
Bular hozirda ishlatilayotgan o'nlab ma'lumotlar bazalarining ba'zilaridir.
Boshqa, kamroq tarqalgan ma'lumotlar bazalari juda aniq ilmiy, moliyaviy va
boshqa vazifalar uchun mo'ljallangan. Yangi turlarning paydo bo'lishi bilan bir
qatorda, ma'lumotlar bazalari mutlaqo yangi yo'nalishlarda rivojlanmoqda -
texnologiyani rivojlantirishga yondashuvlar o'zgarmoqda, bulutli texnologiyalar
va avtomatlashtirishni joriy etish kabi sezilarli siljishlar yuz bermoqda.
Xususan, yaqinda quyidagi ma'lumotlar bazalari paydo bo'ldi.
•
Ma'lumotlar bazalari ochiq manbadir. Bunday ma'lumotlar bazalari ochiq
manba bo'lib, ularni SQL va NoSQL boshqarishi mumkin.
•
Bulutli ma'lumotlar bazasi Bulutli ma'lumotlar bazasi - bu shaxsiy,
ommaviy yoki gibrid bulutli hisoblash platformasida joylashgan tuzilgan
yoki tuzilmagan ma'lumotlar to'plami. Bulutli ma'lumotlar bazasining ikki
xil modeli mavjud: an'anaviy ma'lumotlar bazasi va ma'lumotlar bazasi
(DBaaS) xizmat sifatida. DBaaS modelida ma'muriy vazifalar va texnik
xizmat ko'rsatuvchi provayder tomonidan amalga oshiriladi.
•
Multimodel ma'lumotlar bazalari. Ko'p modelli ma'lumotlar bazasi har xil
turdagi ma'lumotlar bazasi modellarini yagona integral server ma'lumotlar
bazasiga birlashtiradi. Bu har xil ma'lumotlarni o'z ichiga olishi mumkin
degan ma'noni anglatadi.
•
Hujjatlar bazasi / JSON. Hujjatlar bazasi hujjatlarga yo'naltirilgan
ma'lumotlarni saqlash, izlash va qayta ishlashga mo'ljallangan bo'lib,
ma'lumotlarni satrlar va ustunlar shaklida emas, balki JSON formatida
saqlashning zamonaviy usulini ta'minlaydi.
•
Alohida ma'lumotlar bazalari. O'z-o'zini boshqarish ma'lumotlar bazasi
(shuningdek, mustaqil deb nomlanadi) bu ma'lumotlar bazasi ma'murlari
tomonidan amalga oshiriladigan konfiguratsiya, himoya, zaxira,
yangilanish va boshqa texnik xizmatlarni avtomatlashtirish uchun
mashina yordamida foydalanadigan eng yangi va eng inqilobiy bulutga
asoslangan ma'lumotlar bazalari.
Ma'lumotlar bazasi odatda ma'lumotlar bazasini boshqarish tizimi (DBMS) deb
nomlangan murakkab dasturlarni talab qiladi. Ma'lumotlar bazasi ma'lumotlar
bazasi va foydalanuvchilar yoki dasturlar o'rtasida interfeys bo'lib xizmat qiladi,
foydalanuvchilarga ma'lumotlarni olish va yangilash, shuningdek ularni tartibga
solish va optimallashtirishni boshqarish imkoniyatini beradi. Ma'lumotlar bazasi
ma'lumotlar bazasini kuzatish va boshqarishni soddalashtiradi, bu sizga turli xil
ma'muriy operatsiyalarni bajarish, masalan,
ishlashni monitoring qilish
, sozlash,
shuningdek zaxiralash va tiklashni amalga oshirishga imkon beradi.
Ommaviy ma'lumotlar bazasini boshqarish dasturlariga yoki DBMSga misollar
MySQL, Microsoft Access, Microsoft SQL Server, FileMaker Pro, Oracle
Database va dBASE
MySQL - ochiq manbali relyatsion SQL ma'lumotlar bazasini boshqarish tizimi.
U veb-ilovalar uchun ishlab chiqilgan va optimallashtirilgan va har qanday
platformada ishlashi mumkin. Internet rivojlanishi bilan yangi talablar paydo
bo'lishi bilan veb-ishlab chiquvchilar veb-ilovalar uchun MySQL
platformasidan foydalanishni afzal ko'rishadi. MySQL ma'lumotlar bazasi
millionlab so'rovlar va minglab tranzaktsiyalarni ko'rib chiqish uchun
yaratilgan, shuning uchun ko'pincha ko'p miqdordagi pul o'tkazmalarini
boshqarishni talab qiladigan elektron tijorat kompaniyalari tomonidan tanlanadi.
Zarur bo'lganda moslashuvchanlik MySQL-ning asosiy xususiyatidir.
Ko'plab etakchi veb-saytlar va veb-dasturlar MySQL-dan, jumladan, Airbnb,
Uber, LinkedIn, Facebook, Twitter va YouTube-dan foydalanadi.
Moddiy narsalar Internetidan keng ma'lumot yig'ish dunyodagi voqelikni va
ishlab chiqarish sanoatini o'zgartirmoqda - zamonaviy kompaniyalarda har
qachongidan ham ko'proq ma'lumotlar mavjud. Progressiv tashkilotlar endi
ma'lumotlar bazasidan an'anaviy ma'lumotlar ombori va yirik tizimlardan keng
miqyosli ma'lumotlarni tahlil qilish uchun o'tish uchun foydalanishlari mumkin.
Ma'lumotlar bazasi va boshqa hisoblash va boshqa biznes tahlil vositalari
yordamida zamonaviy tashkilotlar to'plangan ma'lumotlardan samaraliroq
ishlash, yaxshiroq qarorlar qabul qilish, moslashtirish va kengaytirish uchun
foydalanishi mumkin.
Mustaqil ma'lumotlar bazasi ushbu imkoniyatlarni sezilarli darajada
kengaytirishi mumkin. Oflayn ma'lumotlar bazalari qimmat va uzoq
protseduralarni avtomatlashtiradi, shuning uchun biznes foydalanuvchilari o'z
ma'lumotlari bilan ishlashga e'tibor berishlari mumkin. Ma'lumotlar bazasini
yaratish va undan foydalanish qobiliyati tufayli foydalanuvchilar tanqidiy
xavfsizlik standartlariga rioya qilgan holda nazorat va avtonomiyaga ega
bo'ladilar.Zamonaviy yirik korporativ ma'lumotlar bazalari ko'pincha juda
murakkab so'rovlarni qo'llab-quvvatlaydi va ular ushbu so'rovlarga deyarli
darhol javob berishlari kerak deb taxmin qilinadi. Natijada ma'lumotlar bazasi
ma'murlaridan doimiy ravishda ishlashni yaxshilash uchun turli xil usullarni
qo'llash so'raladi. Mana, ular duch keladigan eng keng tarqalgan qiyinchiliklar.
•
Ma'lumotlar hajmini sezilarli darajada oshirish. Datchiklar, ulangan
qurilmalar va boshqa o'nlab manbalardan olingan ma'lumotlarning tez
o'sishi ma'murlarni o'z kompaniyalarining ma'lumotlarini samarali
boshqarish va tartibga solish usullarini izlashga majbur qiladi.
•
Ma'lumot xavfsizligi. Ushbu kunlarda ma'lumotlarning tarqalishi
muntazam ravishda ro'y bermoqda va xakerlar tobora ko'proq
ixtirochilarga aylanmoqda. Endi har qachongidan ham muhimroq
ma'lumotni himoyalashni ta'minlash muhim, ammo shu bilan birga
foydalanuvchilar uchun qulayligi.
•
O'sib borayotgan ehtiyojlarni qondirish. Zamonaviy, dinamik
ishbilarmonlik muhitida kompaniyalar o'z vaqtida qaror qabul qilish va
yangi imkoniyatlardan foydalanish uchun ma'lumotlarga real vaqt
rejimida kirish imkoniyatiga ega bo'lishlari kerak.
•
Ma'lumotlar bazasi va infratuzilmani boshqarish va xizmat ko'rsatish.
Ma'lumotlar bazasi ma'murlari ma'lumotlar bazasini muammolarni
doimiy ravishda kuzatib borishlari, profilaktika ishlarini bajarishlari va
dasturiy ta'minot yangilanishlari va yamalarini o'rnatishlari kerak. Ammo
ma'lumotlar bazalari tobora murakkablashmoqda, ma'lumotlar hajmi o'sib
bormoqda va kompaniyalarga ma'lumotlar bazalarini kuzatish va sozlash
uchun qo'shimcha mutaxassislarni jalb qilish zarurati tug'dirmoqda.
•
Kengayish chegaralarini yo'q qiling. Agar biznes omon qolishni istasa, u
o'sishi kerak va u bilan ma'lumotlarni boshqarish qobiliyati o'sishi kerak.
Ammo ma'lumotlar bazasi ma'murlari uchun, ayniqsa mahalliy
ma'lumotlar bazasidan foydalanganda, kompaniyalarning imkoniyatlari
qanday bo'lishini taxmin qilish juda qiyin.
Ushbu barcha vazifalarni hal qilish ko'p vaqtni talab qilishi mumkin va
ma'lumotlar bazasi ma'murlarini strategik muammolarni hal qilishdan
chalg'itishi mumkin.
2011 yilda yaratilgan va takrorlangan ma'lumotlarning umumiy global hajmi
taxminan 1,8 zettabayt (1,8 trillion gigabayt) bo'lishi mumkinligi taxmin
qilingan edi - bu 2006 yilda yaratilganidan 9 baravar ko'p
Keyinchalik murakkab ta'rif Biroq, " katta ma'lumotlarnafaqat katta hajmdagi
ma'lumotlarni tahlil qilishdan ko'proq narsani o'z ichiga oladi. Muammo
shundaki, tashkilotlar juda katta hajmdagi ma'lumotlarni yaratishda emas, balki
ularning aksariyati veb-bloglar, videofilmlar, matnli hujjatlar, mashina kodlari
yoki masalan, geografik ma'lumotlar kabi an'anaviy tuzilgan ma'lumotlar bazasi
formatiga mos kelmaydigan formatda taqdim etilgan. ... Bularning barchasi turli
xil omborlarda, ba'zan hatto tashkilotdan tashqarida saqlanadi. Natijada,
korporatsiyalar o'zlarining katta miqdordagi ma'lumotlariga kirish huquqiga ega
bo'lishlari va ushbu ma'lumotlar o'rtasidagi munosabatlarni o'rnatish va undan
mazmunli xulosalar chiqarish uchun zarur vositalarga ega bo'lmasliklari
mumkin. Bunga hozirda ma'lumotlar tobora tez-tez yangilanib turishini va siz
shunday vaziyatga duch keldingizki, an'anaviy ma'lumotlarni tahlil qilish
usullari doimiy ravishda yangilanib turadigan katta hajmlarni ushlab tura
olmaydi va bu oxir-oqibat texnologiyaga yo'l ochadi. katta ma'lumotlar. Eng
yaxshi ta'rif Aslida kontseptsiya katta ma'lumotlar ish samaradorligini oshirish,
yangi mahsulotlar yaratish va raqobatbardoshlikni oshirish maqsadida juda tez-
tez yangilanadigan va turli manbalarda joylashgan katta hajmdagi va xilma-xil
tarkibdagi ma'lumotlar bilan ishlashni o'z ichiga oladi. Forrester konsalting
kompaniyasi qisqacha bayon qiladi: Katta ma'lumotlar ma'lumotlarning
mantiqiy ma'nosini anglatuvchi texnika va texnologiyalarni foydalanishning
yuqori chegarasida birlashtirish. '
Biznes-razvedka va katta ma'lumotlar o'rtasidagi farq qanchalik katta?
Marketing bo'yicha mutaxassis va Fujitsu Avstraliyaning bosh direktori Kreyg
Beyti ta'kidlashicha, biznesni tahlil qilish biznesning ma'lum vaqt davomida
erishgan natijalarini tahlil qilishning tavsiflovchi jarayoni bo'lib, ishlov berish
tezligi. katta ma'lumotlar kelajak uchun biznes tavsiyalarini berishga qodir
bo'lgan tahlilni prognozli qilishga imkon beradi Katta ma'lumotlar, shuningdek,
biznesning razvedka vositalariga qaraganda ko'proq ma'lumotlarni tahlil
qilishga imkon beradi, bu esa nafaqat tuzilgan saqlashga ko'proq e'tibor berishga
imkon beradi. Matt Slocum of O "Reilly Radar, garchi bunga ishonsa ham katta
ma'lumotlar va biznes intellekti bir xil maqsadga ega (savolga javob topish),
ular bir-biridan uch jihatdan farq qiladi. Katta ma'lumotlar ishbilarmonlik
ma'lumotlariga qaraganda ko'proq ma'lumot bilan ishlashga mo'ljallangan va bu,
albatta, katta ma'lumotlarning an'anaviy ta'rifiga mos keladi. Katta ma'lumotlar
tezroq qabul qilinadigan va o'zgaruvchan ma'lumotlarni qayta ishlashga
mo'ljallangan bo'lib, bu chuqur izlanish va interaktivlikni anglatadi. Ba'zi
hollarda, natijalar veb-sahifaning yuklanishiga qaraganda tezroq hosil bo'ladi.
Katta ma'lumotlar tuzilmaydigan ma'lumotlarni qayta ishlashga mo'ljallangan
bo'lib, ulardan foydalanish usullari, biz ularni yig'ish va saqlashni
o'rnatganimizdan so'ng biz kashf etishni boshlaymiz va algoritmlar va ushbu
massivlar tarkibidagi tendentsiyalarni topishni osonlashtirish uchun
suhbatlashish qobiliyatimiz kerak.
Oracle tomonidan nashr etilgan "Oracle Information Architecture: Architect"
ning "Katta ma'lumotlarga oid qo'llanma" oq qog'oziga binoan, biz katta
ma'lumotlar bilan ishlashda biznesga tahlil qilishdan ko'ra boshqacha
ma'lumotlarga murojaat qilamiz. Katta ma'lumotlar bilan ishlash odatdagi
biznes-razvedka jarayoniga o'xshamaydi, bu erda ma'lum qiymatlarni oddiy
qo'shish natijalarni beradi: masalan, birgalikda to'lanadigan veksellarning yillik
yig'indisi. Katta ma'lumotlar bilan ishlashda natija uni ketma-ket
modellashtirish orqali tozalash jarayonida olinadi: birinchidan, gipoteza ilgari
suriladi, statistik, vizual yoki semantik model quriladi, shu asosda ilgari surilgan
gipotezaning to'g'riligi tekshiriladi, so'ngra keyingisi ilgari suriladi. Ushbu
jarayon tadqiqotchidan vizual qadriyatlarni talqin qilishni yoki bilimga
asoslangan interaktiv so'rovlarni tuzishni yoki kerakli natijani olishga qodir
adaptiv mashina algoritmlarini ishlab chiqishni talab qiladi. Bundan tashqari,
bunday algoritmning ishlash muddati juda qisqa bo'lishi mumkin.
Katta ma'lumotlarni tahlil qilish texnikasi Ma'lumotlar to'plamini tahlil
qilishning turli xil usullari mavjud, ular statistikadan va kompyuter fanidan
olingan vositalarga asoslangan (masalan, mashinada o'rganish). Ro'yxat to'liq
deb da'vo qilmaydi, ammo u turli sohalardagi eng mashhur yondashuvlarni aks
ettiradi. Shu bilan birga, tadqiqotchilar yangi texnikalarni yaratish va
mavjudlarini takomillashtirish ustida ishlashni davom ettirishlarini tushunish
kerak. Bundan tashqari, yuqorida sanab o'tilgan ba'zi usullar faqat katta
ma'lumotlarga taalluqli emas va kichik massivlar uchun muvaffaqiyatli
ishlatilishi mumkin (masalan, A / B sinovlari, regressiya tahlili). Albatta, massiv
qanchalik ko'p hajmli va turlicha tahlil qilinsa, chiqishda shunchalik aniq va
kerakli ma'lumotlarni olish mumkin. A / B sinovlari... Nazorat namunasi
boshqalar bilan birma-bir taqqoslanadigan usul. Shunday qilib, masalan,
marketing taklifiga iste'molchilarning eng yaxshi javobini olish uchun
ko'rsatkichlarning optimal kombinatsiyasini aniqlash mumkin. Katta
ma'lumotlar juda ko'p sonli takrorlashni amalga oshirishga imkon beradi va shu
bilan statistik jihatdan ishonchli natijaga erishadi. Uyushma qoidalarini
o'rganish... O'zaro munosabatlarni aniqlash uchun texnik vositalar to'plami,
ya'ni. assotsiatsiya qoidalari, katta ma'lumotlar to'plamidagi o'zgaruvchilar
o'rtasida. Ichida ishlatilgan ma'lumotlar qazib olish. Tasnifi... Bozorning ma'lum
bir segmentida iste'molchilarning xatti-harakatlarini bashorat qilishga imkon
beradigan texnikalar to'plami (sotib olish, chiqib ketish, iste'mol qilish va h.k.
bo'yicha qarorlar qabul qilish). Ichida ishlatilgan ma'lumotlar qazib olish.
Klaster tahlili... Oldindan noma'lum bo'lgan umumiy xususiyatlarni aniqlash
orqali ob'ektlarni guruhlarga ajratishning statistik usuli. Ichida ishlatilgan
ma'lumotlar qazib olish. Kraudorsing... Ko'p sonli manbalardan ma'lumotlarni
yig'ish metodikasi. Ma'lumotlarni birlashtirish va ma'lumotlarni birlashtirish...
Ijtimoiy tarmoqlar foydalanuvchilarining sharhlarini tahlil qilish va real vaqt
rejimida ularni savdo natijalari bilan taqqoslash imkonini beradigan texnikalar
to'plami. Ma'lumotlarni qazib olish... Rag'batlantirilayotgan mahsulot yoki
xizmatni eng yaxshi qabul qiladigan iste'molchilar toifalarini aniqlashga, eng
muvaffaqiyatli xodimlarning xususiyatlarini aniqlashga va iste'molchilarning
xulq-atvor modelini taxmin qilishga imkon beradigan usullar to'plami.
Ansamblni o'rganish... Ushbu usulda turli xil prognozli modellar qo'llaniladi va
shu bilan prognozlar sifati yaxshilanadi. Genetik algoritmlar... Ushbu texnikada
mumkin bo'lgan echimlar birlashishi va mutatsiyaga uchrashi mumkin bo'lgan
"xromosomalar" shaklida keltirilgan. Tabiiy evolyutsiya jarayonida bo'lgani
kabi, eng yaroqli tirik qoladi. Mashinada o'qitish... Informatikadagi yo'nalish
(tarixiy jihatdan "sun'iy intellekt" nomi uning orqasida qolgan), bu empirik
ma'lumotlarni tahlil qilish asosida o'z-o'zini o'rganish algoritmlarini yaratishga
qaratilgan. Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP). Informatika va lingvistikadan qarz
olgan odamning tabiiy tilini tanib olish texnikasi to'plami.
ТУРБО-СТРАНИЦА Tarmoq tahlili... Tarmoqlardagi tugunlar orasidagi
ulanishlarni tahlil qilish usullari to'plami. Ijtimoiy tarmoqlarda qo'llaniladi, bu
sizga individual foydalanuvchilar, kompaniyalar, jamoalar va boshqalar
o'rtasidagi munosabatlarni tahlil qilish imkonini beradi. Optimallashtirish... Bir
yoki bir nechta ko'rsatkichlarni yaxshilash uchun murakkab tizimlar va
jarayonlarni qayta loyihalashtirishning raqamli usullari to'plami. Strategik
qarorlarni qabul qilishda yordam beradi, masalan, bozorga kiritilgan mahsulot
qatorining tarkibi, investitsiya tahlilini o'tkazish va hk. Naqshni tanib olish...
Iste'molchilarning xulq-atvor shakllarini bashorat qilish uchun o'z-o'zini
o'rganish elementlariga ega bo'lgan texnikalar to'plami. Bashoratli
modellashtirish... Hodisalarni rivojlantirish uchun oldindan aniqlangan taxminiy
stsenariyning matematik modelini yaratishga imkon beradigan texnikalar
to'plami. Masalan, CRM tizimining ma'lumotlar bazasini tahlil qilish,
obunachilarni provayderlarni o'zgartirishga undashi mumkin bo'lgan sharoitlar
uchun. Regressiya... Bog'liq o'zgaruvchining o'zgarishi va bir yoki bir nechta
mustaqil o'zgaruvchilar o'rtasidagi qonuniyatlarni aniqlash uchun statistik
usullar to'plami. Ko'pincha prognozlash va bashorat qilish uchun ishlatiladi.
Ma'lumotlarni qazib olishda foydalaniladi. Tuyg'ularni tahlil qilish...
Iste'molchilarning kayfiyatini baholash usullari insonning tabiiy tilini tanib olish
texnologiyalariga asoslangan. Ular sizga qiziqish mavzusi bilan bog'liq bo'lgan
umumiy ma'lumot oqimidan xabarlarni ajratishga imkon beradi (masalan,
iste'mol tovarlari). Keyinchalik, hukmning kutupliligini (ijobiy yoki salbiy),
hissiyot darajasi va boshqalarni baholang. Signalni qayta ishlash... Shovqin
fonida signallarni tanib olish va uni keyingi tahlil qilish maqsadiga qaratilgan
radiotexnika tomonidan olingan texnikalar to'plami. Mekansal tahlil... Qisman
statistik ma'lumotlardan olingan fazoviy ma'lumotlarni tahlil qilish usullari
to'plami - relyef topologiyasi, geografik koordinatalar, ob'ektlarning
geometriyasi. Manba katta ma'lumotlar bu holda ko'pincha geografik axborot
tizimlari (GIS) ishlatiladi.
Statistika... Ma'lumotlarni yig'ish, tartibga solish va sharhlash, shu jumladan
anketalarni loyihalash va tajribalar o'tkazish fani. Statistik usullar ko'pincha
ma'lum hodisalar o'rtasidagi munosabatlar to'g'risida baholash uchun ishlatiladi.
Nazorat ostida o'rganish... Tahlil qilinayotgan ma'lumotlar to'plamida
funktsional munosabatlarni aniqlashga imkon beradigan mashinada o'qitish
texnologiyalariga asoslangan metodlar to'plami. Simulyatsiya... Murakkab
tizimlarning xatti-harakatlarini modellashtirish ko'pincha rejalashtirishda taxmin
qilish, bashorat qilish va turli xil stsenariylarni ishlab chiqish uchun ishlatiladi.
Vaqt qatorlarini tahlil qilish... Vaqt o'tishi bilan statistikadan va raqamli
signallarni qayta ishlashdan olingan takrorlanadigan ma'lumotlar ketma-
ketligini tahlil qilish usullari to'plami. Aniq qo'llanilishlardan biri bu fond
bozori yoki bemorlarning kasalligini kuzatib borishdir. Nazorat qilinmagan
o'rganish... Tahlil qilinayotgan ma'lumotlar to'plamida yashirin funktsional
munosabatlarni ochib berishga imkon beradigan mashinasozlik
texnologiyalariga asoslangan metodlar to'plami. Bilan birgalikda Klaster tahlili.
Vizualizatsiya... Tafsirni osonlashtirish va natijalarni tushunishni osonlashtirish
uchun katta ma'lumotlarni tahlil qilish natijalarini diagramma yoki animatsion
rasm shaklida grafik usulda taqdim etish usullari. Katta ma'lumotlarni tahlil
qilish natijalarini vizualizatsiya qilish ularni izohlash uchun muhimdir. Hech
kimga sir emaski, odamlarning idroki cheklangan bo'lib, olimlar ma'lumotlarni
tasvir, diagramma yoki animatsiya ko'rinishida taqdim etishning zamonaviy
usullarini takomillashtirish bo'yicha izlanishlarni davom ettirmoqdalar.
|
