|
Miqdoriy ma’lumotlarni tahlil qilish texnologiyalari
|
| bet | 5/9 | | Sana | 04.10.2024 | | Hajmi | 292,25 Kb. | | #273474 | | Turi | Referat |
Bog'liq Miqdoriy ma’lumotlarni yig’ish va ularni qo’llash texnologiyasi
Miqdoriy ma’lumotlarni tahlil qilish jarayoni zamonaviy ilmiy tadqiqotlar va biznes qarorlar qabul qilish jarayonlarining ajralmas qismiga aylangan. Tahlil qilish texnologiyalari yordamida katta hajmdagi ma’lumotlarni oson va samarali tahlil qilish, ulardan aniq va ishonchli xulosalar chiqarish imkoniyati mavjud. Eng keng tarqalgan usullardan biri – statistik tahlildir. Statistik tahlil yordamida ma’lumotlar to’plami asosida tendensiyalar, korrelyatsiyalar va boshqa o’zaro bog’liqliklar o'rganiladi. Bu tahlil turli xil statistik ko'rsatkichlar (o'rtacha qiymat, median, dispersiya va boshqalar) orqali amalga oshiriladi.
Regressiya tahlili esa ma'lumotlar o'rtasidagi sabab va natija bog’liqliklarini aniqlashda keng qo’llaniladi. Ushbu usul orqali turli omillar qanday ta’sir ko’rsatayotganini aniqlash va prognoz qilish imkoniyati mavjud. Klasterni tahlil qilish usuli esa ma’lumotlarni guruhlarga ajratib, ular orasidagi umumiylik va farqlarni aniqlashda yordam beradi.
Sun'iy intellekt va mashina o'rganish texnologiyalari yordamida katta hajmdagi ma’lumotlar avtomatik ravishda tahlil qilinib, yangi bilimlar chiqarib olinadi. Mashina o'rganish algoritmlari ma’lumotlar to’plamidan o’ziga xos qonuniyatlarni aniqlash va prognoz qilish vazifasini bajaradi. Bunday texnologiyalar katta hajmdagi murakkab ma'lumotlarni qisqa vaqt ichida tahlil qilish imkonini beradi.
Tahlil natijalarini taqdim qilishda vizualizatsiya juda muhim rol o'ynaydi. Ma'lumotlarni grafiklar, diagrammalar yoki interaktiv panellar orqali vizualizatsiya qilish foydalanuvchilarga ma’lumotlarning mohiyatini tezda tushunish va ulardan samarali foydalanish imkonini beradi. Matplotlib, Tableau kabi dasturlar bu borada eng mashhur vositalar hisoblanadi.
Shuningdek, prognozlash tahlillari ham miqdoriy ma'lumotlardan foydalanib, kelajakdagi voqealar va tendensiyalarni bashorat qilishda yordam beradi. Ushbu texnologiya iqtisodiyot, tibbiyot va boshqa ko'plab sohalarda strategik qarorlar qabul qilishda juda foydali.
|
| |
