|
Katta ma`lumotlar dunyosida Data science
|
| bet | 3/19 | | Sana | 04.04.2022 | | Hajmi | 33.99 Kb. | | #19304 |
Bog'liq big-data-shpar-конвертирован 632685, AHOLINING ISH BILAN BANDLIGI VA ISHSIZLIK mundarijalik, Bozor iqtisodiyotiga o`tishning milliy modellari, Ижтимоий, 3.2. Биоинформатика самый последн вариант2, 1 amaliy ish, Asadbek Muxtorov taqriz, 1, bayonnoma 4-maktab 2022, betlik 2022, big data MT, 2-mavzu 11, Termopara , Akbarova STILISTIKA.Katta ma`lumotlar dunyosida Data science
Katta ma`lumotlarni xususiyatlari bazan 3 ta “V” bilan ifodalanadi. Volume – hajm 2-Variety – xilma xillik 3- Velocity – tezlik Data science – bu katta hajimli turli sohalar va jarayonlar, narsalarga doir xilma xil ma`lumotlarni yuqori tezlikda qayta ishlaydigan fan sohasidir.
Data science jarayonlar odatda 6 bosqichda amalga oshiriladi. Data science ni amalga oshirish jarayoni Data science jarayon deb ataladi. Big Data ni tashkil topishi bevosita Data science jarayonlar bilan bog`liq O`rganish maqsadini belgilash, Ma`lumotlarni yig`ish, Ma`lumotlarni tayyorlash, Ma`lumotlarni o`rganish, Ma`lumotlarni modellashtirish, Tasvirlash va avtomatlashtirish
5-6.Data Mining texnologiyalari, metodlari va bosqichlari:
Data mining – so`zi ma`lumotlarni qazib olish, ma`lumotlarni intellektual tahlil qilish, ma`lumotlarni chuqur tahlil qilish degan ma`nolarni anglatadi. Data mining termini fanga 1989 yilda Gregory Piatetsky-Shapiro tomonidan kiritilgan.
Data Mining - inson faoliyatining turli sohalarida qarorlar qabul qilish uchun zarur bo'lgan ma'lumotlarda ilgari noma'lum, ahamiyatsiz, lekin amaliy foydali va foydalanish mumkin bo'lgan bilimlarni, ma`lumotlarni aniqlash usullari, to'plamlari hamda texnologiyalar majmuasidir.
Data Mining vazifalari - Data Miningni ma'lumotlarni qidirish usullari bilan hal qilinadigan vazifalari odatda 2 turga bo`linadi: 1-tavsiflash (ing. descriptive),2-bashoratlash (ing. predictive). Data Miningni tavsiflash vazifalari-Assotsiatsiya qoidalari yoki pattern (namunalarni) qidirish; ob'ektlarni guruhlash, klaster tahlil qilish; regressiya modelini yaratish. Data Miningni bashoratlash vazifalari:ob'ektlarning tasnifini (oldindan belgilangan sinflar uchun) aniqlash; regressiya tahlili, vaqt qatorlarini tahlil qilish.
7-8.Qarorni qo`llab quvvatlash tizimlari. OLAP- tizimlari -Menejerlarning faoliyati turli murakkablikdagi qarorlarni qabul qilish zaruriyati bilan bog’liq (masalan, firmani rivojlantirish yo’nalishini anlash, kompaniya faoliyatini avtomatlashtirish variantlari, ofis uchun binoni tanlash, filiallarni joylashtirish variantlarini belgilash, ishlab chiqariladigan yoki sotib olinadigan tovarlar turlari, asbob-uskuna turlari, kreditor, ishning hamijrochisi, vakant joylarga nomzodlardan birini tayinlash). Bu birinchi galda axborot qarorlarni qabul qilish uchun talab etiladigan yig’in zaruriyati bilan bog’liq. Axborotlarga ega bo’lish zarur, biroq to’g’ri qaror qabul qilish uchun bu yetarli emas. Buning uchun predmet sohasini yaxshi bilish, qaror qabul qilish ko’nikmasini hosil qilish, bir qator vosita va usullarga ega bo’lishi lozim.
Shuning uchun ham ancha murakkab qarorlarni qabul qilishda turli sohalardagi ekspert- mutaxassislarni jalb etish kerak bo’ladi. Biroq, ekspertlar bilimidan samarali foydalanish uchun, birinchidan, qanday ekspertlar zarurligini, ikkinchidan, ular oldiga qanday masalalarni qo’yishni va nihoyat, qaror qabul qilish uchun ularning bilimidan qanday foydalanishni bilish kerak
bo’ladi. Ayni paytda qaror qabul qilish vazifasi baribir menejer zimmasida qoladi.
|
| |
