Fazoviy tahlil (Spatial analysis)

|
Fazoviy tahlil (Spatial analysis)
|
bet | 7/19 | Sana | 05.01.2024 | Hajmi | 60,21 Kb. | | #130807 |
Bog'liq Matematika-informatika akulteti axborot texnologiyalari kafedras-fayllar.orgFazoviy tahlil (Spatial analysis). Fazoviy ma'lumotlarni tahlil qilish uchun qisman statistikadan olingan texnikalar to'plami - er topologiyasi, geografik koordinatalar, ob'ektlarning geometriyasi. Bu holatda katta ma'lumotlarning manbai ko'pincha geografik axborot tizimlari (GIS) hisoblanadi.
Statistika (Statistics). Ma'lumotlarni to'plash, tartibga solish va sharhlash, shu jumladan so'rovnomalarni ishlab chiqish va tajribalar o'tkazish haqidagi fan. Statistik usullar ko'pincha ma'lum hodisalar o'rtasidagi munosabatlar haqida baho berish uchun ishlatiladi.
Nazorat ostida o'rganish (Supervised learning). Tahlil qilinadigan ma'lumotlar massivlarida funktsional munosabatlarni aniqlash imkonini beruvchi mashinani o'rganish texnologiyalariga asoslangan texnikalar to'plami.
Simulyatsiya (Simulation). Murakkab tizimlarning xatti-harakatlarini modellashtirish ko'pincha rejalashtirishda turli stsenariylarni bashorat qilish, bashorat qilish va ishlab chiqish uchun ishlatiladi.
Vaqt seriyasini tahlil qilish (Time series analysis). Vaqt o'tishi bilan takrorlanadigan ma'lumotlar ketma-ketligini tahlil qilish uchun statistika va raqamli signallarni qayta ishlashdan olingan usullar to'plami. Aniq foydalanishdan biri fond bozorini yoki bemorlarning kasallanishini kuzatishdir.
Nazoratsiz o'rganish (Unsupervised learning). Tahlil qilinayotgan ma'lumotlar to'plamlarida yashirin funktsional munosabatlarni aniqlash imkonini beruvchi mashinani o'rganish texnologiyalariga asoslangan texnikalar to'plami. Kalasterli taxlil (Cluster Analysis) bilan umumiy xususiyatlarga ega.
Vizualizatsiya (Визуализация). Metody graficheskogo predstavleniya natijalari tahlili bo'lishish dannyx v video diagrammasi yoki animirovanix izobrajeniy uchun uproshcheniya interpretacii obleggeniya ponimaniya poluchennyh natijalari.
1.3.Katta hajmdagi maʼlumotlarga qoʼyiladigan talablar.
Foydalanuvchida yetarlicha mavjud bo'lgan barcha ma'lumotlarga qaramay, ko'plab tashkilotlar ko'proq ma'lumotlarni qayta ishlash bilan bog'liq muammoga duch kelayotganliklarini anglamaydilar yoki shunchaki o'ylab ko'rishga tayyor emaslar. Agar uning mavjud ilovalari va ma'lumotlar bazalari har qanday talab uchun ma'lumotlar miqdori yoki xilma-xilligining keskin o'sishini o‘zlashtira olmasa va boshqara olmasa, tashkilot katta ma'lumotlar texnologiyasidan foydalanishi kerak bo‘ladi.
Katta ma'lumotlar bilan ishlashga to'g'ri yondashuv o'z vaqtida topilmasa, bu yuqori xarajatlarga, shuningdek, operatsion samaradorlik va raqobatbardoshlikning pasayishiga olib kelishi mumkin. Aksincha, aqlli katta ma'lumotlar strategiyasi tashkilotga katta ma'lumotlar texnologiyalaridan foydalangan holda mavjud bo‘lgankatta ish yuklarini oshirish va imkoniyatlardan foydalanish uchun yangi ilovalarni o'rnatish orqali xarajatlarni kamaytirishga qo‘shimcha qo'shimcha operatsion foyda olishga yordam beradi.
Katta ma'lumotlar texnologiyalari ma'lumotlarni qayta ishlash siklining barcha bosqichlari uchun yangi vositalarni o'z ichiga olib, ulardan foydalanish texnik va moliyaviy nuqtai nazardan ancha qulaydir. Ushbu vositalardan foydalanib, katta ma'lumotlar to'plamlarini yig'ish va saqlash, shuningdek, yangi qimmatli tahliliy ma'lumotlarni olish uchun ularni qayta ishlash muammolarini hal qilishingiz mumkin. Ko'pgina hollarda, katta ma'lumotlar bilan ishlash standart jarayonni o'z ichiga oladi: dastlabki (xom) ma'lumotlarni to'plashdan toki foydalanishga yaroqli intellectual tahlilga asoslangan ma'lumotlarni olishgacha bo‘lgan jarayonlarni qamram oladi.
Bu jarayonni tashkillash quyidagi talablarni bajarishni taqozo etadi:
|
| |