Intellektual qidiruvdan foydalanish holatlari

|
Intellektual qidiruvdan foydalanish holatlari
|
bet | 4/5 | Sana | 23.12.2023 | Hajmi | 367,14 Kb. | | #127308 |
Bog'liq 2-Mustaqil ishIntellektual qidiruvdan foydalanish holatlari Korxonalar hujjatlar va ma'lumotlarni bir nechta manbalarda tuzilmagan va tuzilgan shakllarda saqlaydi. Xodimlar har bir ish kunida o'rtacha 3 soat vaqtlarini ma'lumot qidirishga sarflashadi. Kompaniyangizning tuzilmagan ma'lumotlarida tushuncha va javoblarni topish oson bo'lishi kerak. Sizning biznesingiz Intellektual qidiruv bilan ma'lumotlarga asoslangan bo'lish vaqti keldi.
Vaqtni tejaydi. Banklar o'n kunlik ishni ikki daqiqada bajarish uchun bilimlarni kashf qilishni avtomatlashtirishga muvaffaq bo'lishdi. Batafsil ma'lumot
Pulni tejaydi. Energiya iste'molchisi o'zining korporativ ma'lumot bazalarida tegishli ma'lumotlarni qidirish uchun sarflangan vaqtni qisqartirish orqali 10 million AQSh dollaridan ortiq vaqtni tejadi. Batafsil ma'lumot
Ish yukini kamaytiradi. Sug'urta mijozi korxonaning ichki ma'lumotlari ish yukini o'qish va tahlil qilishni 90% ga qisqartirdi. Batafsil ma'lumot
Daromadni boshqaradi. Yuridik firmalar biznes jarayonlarini yaxshilash va to'rt baravar samaraliroq bo'lish uchun qidiruv ilovalaridan foydalanadi, daromadni 30% ga oshiradi.
Ma'lumotlarning intellektual tahlilida ma'lumot modellari, tahlil jarayonidan o'tkazilgan ma'lumotlarni ifodalash, tushuntirish va ma'lumotlarni tahlil qilishga yordam beruvchi matematik modellar va strukturalarning o'rnatilishi va ishlashini ifodalaydi. Bu ma'lumot modellari, ma'lumotlarni sifatini, aralashuvni, munosabatlarini va strukturani tushunishda katta ahamiyatga ega bo'ladi.
Quyidagi ma'lumot modellari intellektual tahlilda keng qo'llaniladi:
Statistik modellari: Statistik modellari, ma'lumotlarning statistik analizini o'rganishda va ma'lumotlarni tahlil qilishda foydalaniladigan modellar tarkibiga
masalan keladi. Bu modellar, qatori modellardan foydalanish orqali ma'lumotlarni tasniflash, qiyoslash, trendlarni aniqlash, prognostikalar qilish va boshqalar kabi vazifalarni amalga oshirishda foydalaniladi.
Mashinaviy o'rganish modellari: Mashinaviy o'rganish modellari, kompyuterlarga o'z-o'zini o'rganish yoki ma'lumotlarni tashqaridagi axborotlardan qoidalar va tartiblarni aniqlashga yordam beruvchi modellar to'plamini ifodalaydi. Bu modellar ma'lumotlardan ustunlarni o'rganish, sinchanlash, sinxronizatsiya qilish va ma'lumotlarni tahlil qilishda amalga oshirilishi mumkin.
Probabilistik modellar: Probabilistik modellar ma'lumotlarni ma'lum bir hodisa yoki natijalarga asoslangan statistik tartibda ifodalaydi. Bu modellar, ma'lumotlar ustunda statistik tafsilotlash, ma'lum bir natijaga bog'liq ehtimollikni qarash va maydonlarning qanday e'tkazib berishi mumkinligini tushunishda foydalaniladi.
Grafi modellar: Grafi modellar, ma'lumotlarni ob'yektlarning aloqalar tarmog'ini ifodalash uchun grafiklar va tarmoqlarni qo'llaydi. Bu modellar orqali ma'lumotlarni tahlil qilishda ob'yektlar o'rtasidagi munosabatlarni, aloqalarni va ulardan keladigan ta'sir-qurollanmaydiganliklarni tushunish uchun foydalaniladi.
Neural tarmoqlash modellar: Neural tarmoqlash modellari asosan biologik nevrologik tizimlardan olingan tizimlarga o'xshash bo'lib yaratiladi. Bu modellar ma'lumotlarni o'rganish, tahlil qilish va yuqori darajadagi ta'lim tadbirlarini amalga oshirishda foydalaniladi.
Bu faqat ba'zi masofaviy ma'lumot modellari misollaridir. Amaliyotda intellektual tahlil uchun qiziqarli ma'lumot modellari mavjud bo'lganligi muhimdir. Har bir maqsad va ma'lumot turi uchun mos modellar va ularning mosligi yo'lga qo'yiladi.
Intellektual tahlilda ma'lumot modellari chindan chindan o'rnatib borish, o'rganish, optimallashtirish va keyingi tahlil ishlari bilan ulashiladigan jarayonlardir. Bundan tashqari, tahlil jarayonida ma'lumotlar to'plami, tahlil algoritmlari, ma'lumot topish usullari va tahlil natijalari bilan ham bog'liq bo'lishi mumkin.
Ma'lumotlar bazasi tizimi (MBT) ma'lumotlarni to'plash, saqlash, yangilash va ma'lumotlar bilan ishlashning moslashtirilgan strukturasidir. MBT, ma'lumotlarni o'rganish, tahlil qilish va boshqa maqsadlarga yo'naltirish uchun keng qo'llaniladi. Bu tizimlar ma'lumotlarni yig'ish, tartibga solish va o'rganishning qulay va samarali usullarini taklif etadi.
Quyidagi ko'rsatkichlar MBT asosidagi muhim xususiyatlarni ifodalaydi:
Ma'lumotlar yig'ish va saqlash: Ma'lumotlar bazasi tizimida ma'lumotlarni yig'ish, saqlash va sintezlash uchun to'g'ridan-to'g'ri muhit yaratiladi. Bu muhit, ma'lumotlarni majburiy va qisqa muddatli saqlash uchun mos joy taminlaydi. MBT tizimlarida ma'lumotlar yordamida ma'lumotlar bazasi yaratiladi, jadvallar va
samarali saqlovchi algoritmlar orqali ma'lumotlar davomiy ravishda sartarosh bo'lib turadi.
Kirtiklarni aniqlash uchun moslashtirilgan struktura: Ma'lumotlar bazasi tizimida ma'lumotlar strukturali tarzda saqlanadi. Buning maqsadi, ma'lumotlarni qidirish, filtratsiya, tartiblash va tahlil qilish paytida tezlik va efektivlikni oshirishdir. Tizim bilan bog'liq ma'lumotlar to'plami uchun ma'lumot shakllari, atributlar, tahlil algoritmlari va bog'lamalar kabi elementlar haqida ma'lumotlar mavjud bo'ladi.
Tahlil va so'rovlar uchun yo'riqnoma: MBT tizimidagi ma'lumotlarni tahlil qilishning asosiy vazifalari orasida ma'lumotlarni izlash, o'rganish, sintezlash, boshqa tahlil amalga oshirish va so'rovlar yaratish bilan bog'liq ma'lumotlar mavjud bo'ladi. Bu yo'riqnoma ma'lumotlar niqobidagi ma'lumotlarni qidirish usullarini va ma'lumotlarni tahlil qilish uchun ma'lum bodyozor atributlarni ta'rifi bilan beriladi.
Mahkamlik va himoyalash: Ma'lumotlar bazasi tizimida ma'lumotlar mahkamligi va himoyalash muhim bo'ladi. Shaxsiy va hassos ma'lumotlarga, ma'lumotlar bazasiga kirishni cheklash usullari, ma'lumotlarni yashirish va kodlashning ko'plab usullari mavjud bo'ladi. Tizimda ma'lumotlar odamlar tomonidan faollashtirilishi, o'zgarishlarni kuzatish va tarqatish uchun mos mulk-malakaliq va huquqiyni ta'minlaydi.
Ma'lumotlar bazasining birlashganligi: MBT sistemlarida axborotlar tizimi, ma'lumotlar bazasi va boshqa tizimlar o'rtasidagi o'tish-uylanishlarning ta'minlanishi mumkin. Bu, ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlarning ko'zdan kechirilishi, bog'liqlik va bir-qator boshqa yo'nalishlarda hamkorlik qilishi oldini olish mumkinligini anglatadi.
Ma'lumotlar bazasi tizimi, ma'lumotlarni hamkor jarmiga olib kelish, tahlil qilish va diagnoz qilishda muhim ahamiyatga ega bo'ladi. Tizimlar tarkibida axborotlar tizimlari, kompyuter boshqaruv tizimlari, lokal va tarmoqli ma'lumotlar bazalari va boshqa qurilmalar bo'lishi mumkin.
Xulosa
Xulosa qilib shuni aytish mumkinki, ma’lumotlarning intellectual tahlili turli sohalarda qo’llaniladi. Ma’lumotlarning intellektual tahlil qilishning turli usullari mavjud. Biz bunda o’zimizga kerakli bo’lgan usullarni kerakli sohalardan qo’llashni bilib olishimiz lozim. Bu fan doirasida esa biz asosan MATLAB interfeysidan foydalanib oddiydan to murakkab masalalarga qadar ularning yechilish usullarini tahlil qilamiz.
|
| |