|
Sinf usullari yoki chuqur tahlil (Data Mining)
|
| bet | 4/7 | | Sana | 03.04.2022 | | Hajmi | 25.19 Kb. | | #19263 |
Bog'liq Big Data 1-mavzu. Manbalarning turlariSinf usullari yoki chuqur tahlil (Data Mining).
Ushbu usullar juda ko'p, ammo ularni bir narsa birlashtiradi: axborot texnologiyalari sohasidagi yutuqlar bilan birgalikda foydalaniladigan matematik vositalar.
Kraudsorsing.
Ushbu texnika bir vaqtning o'zida bir nechta manbalardan ma'lumotlarni olish imkonini beradi va ularning soni deyarli cheksizdir.
A / B testi.
Ma'lumotlarning butun hajmidan elementlardan biri o'zgartirilgan boshqa shunga o'xshash populyatsiyalar bilan navbatma-navbat taqqoslanadigan boshqaruv elementlari to'plami tanlanadi. Bunday testlarni o'tkazish qaysi parametr tebranishlari nazorat populyatsiyasiga ko'proq ta'sir qilishini aniqlashga yordam beradi. Katta ma'lumotlarning hajmlari tufayli juda ko'p takrorlashlarni amalga oshirish mumkin, ularning har biri eng ishonchli natijaga yaqinlashadi.
Bashoratli tahlil.
Ushbu sohadagi mutaxassislar ushbu vaziyatda eng foydali qarorni qabul qilish uchun boshqariladigan ob'ekt qanday harakat qilishini oldindan bashorat qilishga va rejalashtirishga harakat qiladilar.
Mashinani o'rganish (sun'iy intellekt).
U ma'lumotni empirik tahlil qilish va o'z-o'zini o'rganish tizimlari uchun algoritmlarni keyinchalik qurishga asoslangan.
Tarmoq tahlili.
Ijtimoiy tarmoqlarni tadqiq qilishning eng keng tarqalgan usuli - statistik ma'lumotlar olingandan so'ng, gridda yaratilgan tugunlar, ya'ni alohida foydalanuvchilar va ularning jamoalari o'rtasidagi o'zaro ta'sirlar tahlil qilinadi.
2017 yilda katta ma'lumotlar yangi va noma'lum narsa bo'lishni to'xtatganda, uning ahamiyati nafaqat pasaymadi, balki yanada oshdi. Endi ekspertlar katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qilish nafaqat yirik tashkilotlar, balki kichik va o'rta biznes uchun ham mavjud bo'lishiga umid qilmoqda. Ushbu yondashuv quyidagi komponentlar yordamida amalga oshirilishi rejalashtirilgan:
|
| |
