• 7. Ma’lumotlarni qayta ishlash va o‘rganish muammolari
  • Misol 1: Katta hajmdagi ma’lumotlarni yuklash va qayta ishlash
  • Misol 2: Qayta ishlash va tahlil
  • Ma’lumotlar bazalarini optimallashtirish




    Download 5,69 Mb.
    bet134/182
    Sana19.05.2024
    Hajmi5,69 Mb.
    #244351
    1   ...   130   131   132   133   134   135   136   137   ...   182
    Bog'liq
    Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024

    6. Ma’lumotlar bazalarini optimallashtirish:
    Agar ma’lumotlar relational yoki boshqa turlarda bo‘lsa, ma’lumotlar bazasini ishlatish, indekslarni optimallashtirish, va so‘rovlarni tezlash kabi usullar ma’lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilishda yordam bera oladi.
    7. Ma’lumotlarni qayta ishlash va o‘rganish muammolari:
    Yo‘qotilgan ma’lumotlar: Ma’lumotlarning bir qismini yo‘q qilish, yoki boshqa ma’lumotlar bilan to‘ldirish muammolari bo‘lishi mumkin.
    Ma’lumotlar xavfsizligi: Katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlashda, ma’lumotlar xavfsizligi muhimdir. Ma’lumotlar xavfsizligini ta’minlash uchun kerakli himoya, shifrlash va sayyoralarni qo‘llash muhimdir.
    Bu bosqichlar sizni katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilishda yo‘qotilgan muammolardan kelib chiqqan tuzatishlarga olib keladi.
    Misol 1: Katta hajmdagi ma’lumotlarni yuklash va qayta ishlash
    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt # Ma’lumotlarni yaratish
    data = pd.DataFrame({
    'A’: np.random.rand(100000),
    'B’: np.random.randint(0, 2, size=100000),
    'C': np.random.choice(['X', 'Y', 'Z'], size=100000)})# Ma’lumotlarni saqlash
    data.to_csv('large_data.csv', index=False)# Ma’lumotlarni yuklash
    data = pd.read_csv('large_data.csv')# Ma’lumotlarni ko‘rsatish
    print(data.head())
    Misol 2: Qayta ishlash va tahlil
    # Noto‘g’ri qiymatlarni tekshirish va to‘g’rilash
    data['A’] = data['A’].fillna(data['A’].mean())
    data['B’] = np.where(data['B’] > 0, 1, 0)
    # Kategoriali ma’lumotlarni shakllantirish
    data = pd.get_dummies(data, columns=['C'])# Statistik tahlil
    summary_stats = data.describe()# Vizualizatsiya
    plt.hist(data['A’], bins=50, color='blue’, edgecolor='black')
    plt.title('Distribution of Column A’)
    plt.xlabel('Value’)
    plt.ylabel('Frequency')
    plt.show()
    Bu misollar, katta hajmdagi ma’lumotlarni yaratish, yuklash, qayta ishlash, va tahlil qilishni ko‘rsatadi. Bu, bir ma’lumotlarni saqlash, yuklash, va ishlash qatlamiga misol bo‘lib, siz uchun muhim muammolarni hal qilishda yordam bera oladi.

    Download 5,69 Mb.
    1   ...   130   131   132   133   134   135   136   137   ...   182




    Download 5,69 Mb.

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    Ma’lumotlar bazalarini optimallashtirish

    Download 5,69 Mb.