|
Katta ma'lumotlar platformalari
|
| bet | 6/7 | | Sana | 23.12.2023 | | Hajmi | 235,5 Kb. | | #127629 |
Bog'liq zeboKatta ma'lumotlar platformalari (BDP, BDP, BED, BEA Ma'lumotlar platformasi) raqamli ishlarga qarshi vositasi sifatida Tahlil qilish qobiliyati katta ma'lumotlar, Ajablanib, katta ma'lumotlarga ko'ra, yaxshi deb qabul qilingan va aniq seziladi. Ammo bu haqiqatan hammi? Umumiy ma'lumot to'plashi mumkinmi? Aslida, inson psixologlari insonga nisbatan patologik saqlash, siltloromikiya yoki majoziy ma'noda "Plyuchkin sindromi" deb nomlanadi. Ingliz tilida bir qatorda hamma narsani to'plash uchun yoqimli ehtiroslar qo'shilgan (Ingliz chuvalidan - "Stok" dan). Ruhiy kasalliklar tasnifiga ko'ra, xorodlash ruhiy kasalliklarga asoslangan. Raqamli to'planish (raqamli to'planish) raqamli davrga qo'shiladi, ular shaxsga ham, butun korxona va tashkilotlarga ham zarar etkazishi mumkin.
Malumot turlari va ularning ishlash prinsiplari.
Malumot turlari va ularning ishlash prinsiplari, ma'lumotlarni tahlil qilish, saqlash, qayta ishlash va ulardan foydalanishning asosiy qoidalari va amaliyotlari haqida ma'lumot beradi. Quyidagi ma'lumot turlari va ularning ishlash prinsiplari bilan tanishamiz:
Sonlar (Numeric):
- Ishlash prinsiplari: Sonlar matematik amallar, statistik analiz, model yaratish va boshqalar kabi ma'lumotlarni tahlil qilish uchun ishlatiladi. Ular qo'shish, ayirish, ko'paytirish, bo'lish amallari bilan ishlay oladi.
- Misollar: Shaxslar yoshi, to'lovlar miqdori, mahsulot narxlari.
Matnlar (String):
- Ishlash prinsiplari: Matnlar ma'lumotlarni ifodalash, so'zlar, qatorlar, matnlar ustida qidiruv va filtrlash uchun foydalaniladi. Matnlarni bir-biriga qo'shish, qo'shish, tahlil qilish, almashtirish amallari mavjud.
- Misollar: Tarjima matnlari, fayl nomlari, foydalanuvchi kiritgan matnlar.
Tarix (Date/Time):
- Ishlash prinsiplari: Tarix va vaqt ma'lumotlari tadbirlar tarixini, buyurtmalar va vaqtning asosiy hisob-kitoblari uchun foydalaniladi. Tarixlar orasida solishtirish, tartiblash, intervallarda ishlash imkoniyatlari mavjud.
- Misollar: Sotuvlar tarixi, kelganlik va ketganlik vaqti, tadbirlar jadvali.
Categorial (Categorical):
- Ishlash prinsiplari: Kategorial ma'lumotlar nom, jins, kategoriya va boshqalar kabi variantlardan iborat bo'lishi mumkin. Ular tartiblangan yoki tartiblangan bo'lishi mumkin. Kategorial ma'lumotlar ustida hisobotlar, taqsimotlar, tahlil qilish amaliyotlari olib borilishi mumkin.
- Misollar: Jins, ta'lim darajasi, ranglar, kategoriya nomlari.
Boolean:
- Ishlash prinsiplari: Boolean ma'lumot faqat ikkita qiymatdan iborat bo'lib, shartlarni, holatlarni yoki yo'qolishni ifodalash uchun foydalaniladi. Ular shartlarni tekshirish, logicani ifodalash va ma'lumotlarni filtratsiya qilishda ishlatiladi.
- Misollar: Ha/yo'q, to'g'ri/yolg'on, aktiv/aktiv emas.
G'oyalar (Images):
- Ishlash prinsiplari: G'oyalarni ifodalovchi ma'lumotlar piksellardan iborat bo'lib, tasvirlarni saqlash, tahlil qilish, o'rganish, kompyuterli ko'rsatuvlar sohasida foydalanish uchun ishlatiladi.
- Misollar: Rangli tasvirlar, radiografiyalar, radar tasvirlar.
Audio (Ovoz):
- Ishlash prinsiplari: Ovoz ma'lumotlarini ifodalash uchun ishlatiladi. Ovozni tahlil qilish, ovozni qayta ishlash, ovozli ma'lumotlardan foydalanish uchun foydalaniladi.
- Misollar: Ovozli qo'llanmalar, musiqalar, nutqli ma'lumotlar.
Ma'lumot turlari va ularning ishlash prinsiplari, ma'lumotlarni tahlil qilish, saqlash,qayta ishlash va ulardan foydalanishda qo'llaniladigan asosiy prinsiplardir. Bu prinsiplar, ma'lumotlarni to'g'ridan-to'g'ri saqlash, qayta ishlash, tahlil qilish, ma'lumotlar omborini tashkil qilish, model yaratish va ma'lumotlardan foydalanish jarayonlarida muhimdir.
Quyidagi ishlash prinsiplari ma'lumot turlari va ularning ishlash prinsiplariga misollar bilan ko'rsatiladi:
Ma'lumotni saqlash: Ma'lumotlar ma'lumotlar omborlarida (database) yoki fayllarda saqlanishi mumkin. Misol uchun, sonlar, matnlar, tarixlar va boshqa ma'lumotlar ma'lumotlar omborida jadvallar yoki ma'lumotlar to'plamlari shaklida saqlanishi mumkin.
Ma'lumotlarni qayta ishlash: Ma'lumotlarni tahlil qilish, tozalash, filtratsiya qilish, tartiblash va boshqa qayta ishlash amaliyotlari uchun ma'lumotlar turlariga mos keluvchi operatsiyalar ishlatiladi. Misol uchun, sonlarda arifmetik amallar, matnlarda qidiruvlar, tarixlarda tartiblash, kategorial ma'lumotlarda taqsimotlar va boshqalar.
Ma'lumotlarni tahlil qilish: Ma'lumotlardan tahlil olish, ana'lanish, statistik analiz va ma'lumotlar orasidagi munosabatlarni aniqlash uchun ma'lumotlarni tahlil qilish amaliyotlari qo'llaniladi. Bu tahlil amaliyotlari, ma'lumotlarni statistik analiz qilish, vizualizatsiya qilish, model yaratish va ma'lumotlardan foydalanishda foydalaniladi.
Ma'lumotlarni samarali ishlatish: Ma'lumotlardan samarali foydalanish uchun, ma'lumotlarni to'g'ridan-to'g'ri saqlash, ma'lumotlarni qayta ishlash, ma'lumotlarni amaliyotlarga moslashtirish, ma'lumotlarni tashqi tashkilotlar bilan almashish va ma'lumotlardan foydalanishning qoidalariga rioya qilish zarur.
Ma'lumot turlari va ularning ishlash prinsiplari, ma'lumotlar tahlilining, dasturlashning, ma'lumotlar analitikasining, sun'iy intellektning va boshqa sohalarning asosiy qoidalari va amaliyotlarini ta'minlaydi. Ular ma'lumotlarni samarali ishlash, ma'lumotlar analizini oshirish va ma'lumotlardan foydalanishning muhim qoidalari bo'ladi.
Keling, ma'lumotlar turlarini va ularning ishlash tamoyillarini batafsil ko'rib chiqaylik:
Raqamli ma'lumotlar: Raqamli ma'lumotlar o'lchanishi yoki hisoblanishi mumkin bo'lgan miqdoriy qiymatlardan iborat. U butun sonlarni, suzuvchi nuqtali raqamlarni yoki boshqa raqamli tasvirlarni o'z ichiga oladi. Raqamli ma'lumotlar ko'pincha matematik operatsiyalar, statistik tahlil va modellashtirish uchun ishlatiladi. Umumiy amallarga qo'shish, ayirish, ko'paytirish va bo'lish kiradi. Raqamli ma'lumotlar moliya, muhandislik va ilmiy tadqiqotlar kabi sohalarda hal qiluvchi ahamiyatga ega.
Matnli ma'lumotlar: Matnli ma'lumotlar so'zlar, jumlalar yoki paragraflar kabi belgilar qatorlarini o'z ichiga oladi. U yozma ma'lumotlarni aks ettirish va tahlil qilish uchun ishlatiladi. Matn ma'lumotlarini matn qidirish, filtrlash, hissiyotlarni tahlil qilish va tabiiy tilni qayta ishlash kabi vazifalar uchun qayta ishlash mumkin. Matnli ma'lumotlar bilan samarali ishlash uchun tokenizatsiya, sttemming va tilni modellashtirish kabi usullar qo'llaniladi.
Vaqtinchalik ma'lumotlar: Vaqtinchalik ma'lumotlar sanalar, vaqtlar yoki muddatlar bilan bog'liq ma'lumotlarni anglatadi. U voqealar, jadvallar va vaqtga asoslangan munosabatlarni aks ettirish va tahlil qilish imkonini beradi. Vaqtinchalik ma'lumotlar voqealarni kuzatish, prognozlash, trend tahlili va rejalashtirish kabi vazifalar uchun ishlatilishi mumkin. Vaqtinchalik ma'lumotlar bilan ishlash vaqt oralig'ini saralash, taqqoslash va hisoblash kabi operatsiyalarni o'z ichiga oladi.
Kategoriyali ma'lumotlar: Kategorik ma'lumotlar muayyan toifalar yoki guruhlarga kiruvchi ma'lumotlarni ifodalaydi. Bu teglar, nomlar yoki nominal qiymatlar shaklida bo'lishi mumkin. Kategorik ma'lumotlar ko'pincha ma'lumotlarni tasniflash, guruhlash va tartibga solish uchun ishlatiladi. Kategorik ma'lumotlar bilan samarali ishlash uchun bir martalik kodlash, yorliqlarni kodlash va chastotalarni tahlil qilish kabi usullar qo'llaniladi.
Mantiqiy ma'lumotlar: Mantiqiy ma'lumotlar to'g'ri yoki noto'g'ri, ha yoki yo'q yoki boshqa mantiqiy shartlarni ifodalovchi ikkilik qiymatlardan iborat. U mantiqiy operatsiyalar, filtrlash va qaror qabul qilish jarayonlari uchun ishlatiladi. Mantiqiy ma'lumotlar AND, OR, va NOT kabi mantiqiy operatorlar yordamida birlashtirilishi mumkin. U sharoitlar, boshqaruv oqimi va qoidalarga asoslangan tizimlarda muhim rol o'ynaydi.
Tasvir ma'lumotlari: Rasm ma'lumotlari vizual ma'lumotni piksellar ko'rinishida, odatda panjara naqshida ifodalaydi. U vizual tarkibni saqlash, tahlil qilish va qayta ishlash uchun ishlatiladi. Rasm ma'lumotlari tasvirni aniqlash, ob'ektni aniqlash va kompyuterni ko'rish ilovalari kabi vazifalar uchun qayta ishlanishi mumkin. Tasvirni oldindan qayta ishlash, xususiyatlarni ajratib olish va chuqur o'rganish algoritmlari kabi usullar odatda qo'llaniladi.
Audio ma'lumotlar: Audio ma'lumotlar tovush yoki ovozli ma'lumotni ifodalaydi. U audio kontentni saqlash, tahlil qilish va qayta ishlash uchun ishlatiladi. Audio ma'lumotlar nutqni aniqlash, audio tasnifi va ovozga asoslangan ilovalar kabi vazifalar uchun qayta ishlanishi mumkin. Ovozli ma'lumotlar bilan samarali ishlash uchun audio signallarni qayta ishlash, xususiyatlarni ajratib olish va mashinani o'rganish algoritmlari kabi texnikalar qo'llaniladi.
Ushbu har xil turdagi ma'lumotlar o'ziga xos xususiyatlarga ega va ularni tahlil qilish maxsus texnikalar, algoritmlar va vositalarni talab qiladi. Ma'lumotlar turlarini va ularning ishlash tamoyillarini tushunish biznes razvedkasi, ma'lumotlar fani, sun'iy intellekt va boshqa ko'plab sohalarda ma'lumotlarni samarali qayta ishlash, tahlil qilish va ulardan foydalanish imkonini beradi.
Ma'lumotlarni tahlil qilish: Ma'lumotlarni tahlil qilish naqshlarni aniqlash, tushunchalarni olish va qaror qabul qilishni qo'llab-quvvatlash uchun ma'lumotlarni tekshirish, tozalash, o'zgartirish va modellashtirishni o'z ichiga oladi. U statistik tahlil, ma'lumotlarni qazib olish, mashinani o'rganish va ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish kabi turli xil texnika va usullarni o'z ichiga oladi. Ma'lumotlar tahlili biznes razvedkasi, bozor tadqiqotlari, ilmiy tadqiqotlar va boshqa ko'plab sohalarda hal qiluvchi rol o'ynaydi.
Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish: Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish - bu ma'lumotlarni samarali muloqot qilish uchun ma'lumotlarning grafik tasviri. Bu ma'lumotlarni vizual tarzda o'rganish, tahlil qilish va taqdim etish uchun diagrammalar, grafiklar, xaritalar va infografika kabi vizual tasvirlarni yaratishni o'z ichiga oladi. Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish ma'lumotlar ichidagi murakkab naqshlarni, tendentsiyalarni va munosabatlarni tushunishga yordam beradi, bu tushunchalarni sharhlash va etkazishni osonlashtiradi.
Katta ma’lumotlar: Katta ma’lumotlar deganda an’anaviy usullar yordamida osongina boshqarilmaydigan, qayta ishlanmaydigan yoki tahlil qilib bo‘lmaydigan katta va murakkab ma’lumotlar to‘plami tushuniladi. U uchta V bilan tavsiflanadi: hajm (katta hajmdagi ma'lumotlar), tezlik (ma'lumotlarni yaratishning yuqori tezligi) va xilma-xillik (turli xil ma'lumotlar turlari va manbalari). Katta ma'lumotlarni tahlil qilish keng tarqalgan ma'lumotlar to'plamidan qimmatli tushunchalarni olish uchun taqsimlangan hisoblash, parallel ishlov berish va mashinani o'rganish algoritmlari kabi usullarni o'z ichiga oladi.
Ma'lumotlarning maxfiyligi va xavfsizligi: Ma'lumotlarning maxfiyligi va xavfsizligi raqamli asrda muhim e'tibordir. Ma'lumotlar hajmi va sezgirligi oshishi bilan shaxsiy ma'lumotlarni himoya qilish va ma'lumotlarning maxfiyligini ta'minlash hal qiluvchi ahamiyatga ega bo'ldi. Shifrlash, kirishni boshqarish vositalari, xavfsiz protokollar va GDPR (Ma'lumotlarni himoya qilish bo'yicha umumiy reglament) kabi qoidalarga rioya qilish kabi choralar ma'lumotlarni himoya qilish va maxfiylikni saqlash uchun amalga oshiriladi.
Ma'lumotlar etikasi: Ma'lumotlar etikasi ma'lumotlardan mas'uliyatli va axloqiy foydalanishga qaratilgan. Bu ma'lumotlarni to'plash, tahlil qilish va qaror qabul qilish jarayonlarida adolat, shaffoflik, javobgarlik va noxolislikni yumshatish kabi fikrlarni o'z ichiga oladi. Axloqiy ma'lumotlar amaliyoti ma'lumotlardan inson huquqlarini hurmat qiladigan, zararni oldini oladigan va jamiyat farovonligiga yordam beradigan tarzda ishlatilishini ta'minlaydi.
Ma'lumotlar integratsiyasi: Ma'lumotlar integratsiyasi turli manbalar yoki tizimlardan olingan ma'lumotlarni yagona ko'rinishga birlashtirishni o'z ichiga oladi. Bu turli xil ma'lumotlar omborlari bo'ylab uzluksiz ma'lumotlar oqimini, izchilligini va o'zaro ishlashini ta'minlaydi. Ma'lumotlar integratsiyasi uchun Extract, Transform, Load (ETL), ma'lumotlarni saqlash va amaliy dasturlash interfeyslari (API) kabi usullardan foydalaniladi, bu esa tashkilotlarga o'z ma'lumotlarini har tomonlama va yaxlit ko'rish imkonini beradi.
Ma'lumotlarni boshqarish: Ma'lumotlarni boshqarish tashkilot ichidagi ma'lumotlar aktivlarini umumiy boshqarish, nazorat qilish va himoya qilishni anglatadi. U ma'lumotlar siyosati, standartlari va yo'riqnomalarini aniqlash, ma'lumotlar sifatini ta'minlash va ma'lumotlarni boshqarish, ma'lumotlarni boshqarish va ma'lumotlarning hayot aylanishini boshqarish jarayonlarini o'rnatishni o'z ichiga oladi. Ma'lumotlarni boshqarish ma'lumotlar yaxlitligini, muvofiqligini saqlash va ma'lumotlar aktivlarining qiymatini maksimal darajada oshirish uchun juda muhimdir.
Ushbu mavzular ma'lumotlarni tahlil qilish, ma'lumotlarni boshqarish va ma'lumotlardan axloqiy va mas'uliyatli foydalanish bilan bog'liq tushunchalar va fikrlarni chuqurroq tushunishni ta'minlaydi. Ushbu sohalarni o'rganish sizga doimiy rivojlanayotgan ma'lumotlar dunyosi va uning turli sohalar va domenlarga ta'siri haqida tushunchaga ega bo'lishingizga yordam beradi.
Xulosa.
Shuni ta'kidlash kerakki, nazoratsiz o'rganish algoritmlari trening uchun belgilangan ma'lumotlarga tayanmaydi. Buning o'rniga, ular qimmatli tushunchalarni taqdim etishi va ma'lumotlarni tahlil qilish, namunani aniqlash va qaror qabul qilishda turli xil ilovalarga olib keladigan etiketlanmagan ma'lumotlardan naqshlar, tuzilmalar yoki munosabatlarni olishga e'tibor qaratadi.
|
| |
