Lumotlarni qayta ishlash texnologiyalari fanidan 2-oraliq nazorat ishi Mavzu: Tavsiya qiluvchi tizimlar uchun ma'lumotlarni o'zgartirish Savollar

Tavsiya qiluvchi tizimlar uchun ma'lumotlarni o'zgartirishda ma'lumotlardan yangi bilimlarni olish uchun ma'lumotlarni tahlil qilishning qaysi usullaridan foydalanish mumkin?
Tavsiya qiluvchi tizimlar uchun ma'lumotlarni o'zgartirishda ma'lumotlardan yangi bilim va tushunchalarni olish uchun turli xil ma'lumotlarni tahlil qilish usullaridan foydalanish mumkin. Tavsiya qiluvchi tizimlar kontekstida namunalar, tendentsiyalar va qimmatli ma'lumotlarni aniqlash uchun keng tarqalgan bo'lib foydalaniladigan ba'zi ma'lumotlarni tahlil qilish usullari:
1. Exploratory Data Analysis (EDA):
Maqsad: Ma'lumotlar to'plamining asosiy xususiyatlarini tushunish, na’munalarni aniqlash va anomaliyalarni aniqlash.
Usullari: tavsiflovchi statistik ma’lumotlar, ma’lumotlarni vizuallashtirish (gistogrammalar, scatter chizmalari, quti chizmalari) va umumiy statistika.
2. Korrelyatsiya tahlili:
Maqsad: Turli xil o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarni o'rganing, masalan, foydalanuvchining o'zaro ta'siri yoki foydalanuvchi afzalliklari o'rtasidagi korrelyatsiya.
Usullar: Pearson yoki Spearman korrelyatsiya koeffitsientlari, issiqlik xaritasi vizualizatsiyasi.
3. Chastotalar tahlili:
Maqsad: Ma'lumotlarda tez-tez uchraydigan elementlarni, foydalanuvchilarni yoki na’munalarni aniqlang.
Usullari: Elementlarning paydo bo'lishini, foydalanuvchilarning o'zaro ta'sirini hisoblash yoki bozor savatini tahlil qilish kabi usullardan foydalanish.
4. Klaster tahlili:
Maqsad: o'xshash foydalanuvchilarni yoki narsalarni ularning xususiyatlari yoki xatti-harakatlariga qarab guruhlash.
Usullari: K-klasterlash, ierarxik klasterlash yoki zichlikka asoslangan klasterlashni anglatadi.
5. Asosiy komponentlar tahlili (PCA) va o'lchamlarni kamaytirish:
Maqsad: muhim ma'lumotlarni saqlab, ma'lumotlarning o'lchamini kamaytirish.
Usullari: PCA, t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) yoki boshqa o'lchamlarni kamaytirish texnikasi.
6. Vaqt seriyalari tahlili:
Maqsad: Vaqt o'tishi bilan foydalanuvchi xatti-harakatlaridagi vaqtinchalik na’munalarni o'rganing.
Usullari: Vaqt ketma-ketligini ajratish, trend tahlili, mavsumiylikni aniqlash.
7. Hissiyot tahlili (koʻrib chiqish maʼlumotlari uchun):
Maqsad: Foydalanuvchining afzalliklarini tushunish uchun foydalanuvchi sharhlaridan his-tuyg'ularni yoki fikrlarni ajratib oling.
Usullari: Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) texnikasi, hissiyotlarni tahlil qilish algoritmlari.
8. Kontentga asoslangan tahlil:
Maqsad: Elementlarning xususiyatlariga asoslanib, foydalanuvchining afzalliklarini tushunish.
Usullari: Element xususiyatlarini tahlil qilish, kontentga asoslangan tavsiya modeli tushunchalari.
9. Yashirin omillar tahlili:
Maqsad: foydalanuvchi o'rtasidagi o'zaro ta'sirga ta'sir qiluvchi yashirin omillarni aniqlash.
Usullari: Matritsani faktorizatsiya qilish texnikasi, yagona qiymat dekompozitsiyasi (SVD), yashirin omil modellari.
10. A/B testi:
Maqsad: Turli xil tavsiya strategiyalari bilan tajriba o'tkazing, ularning foydalanuvchi ishtirokiga ta'sirini baholang.
Usullari: Tasodifiy nazorat ostida tajribalar, turli tavsiya algoritmlari yoki strategiyalarining ishlashini solishtirish.
11. Oʻzaro tekshirish:
Maqsad: Tavsiya modellarining ishlashini baholash va ularning ko'rinmas ma'lumotlarga umumlashtirilishini baholash.
Usullari: katta o'zaro tekshirish, bir-biridan tashqarida o'zaro tekshirish.

12. 
    Ma'lumotlar sifatini baholash:
    

Maqsad: Ma'lumotlar sifatini baholash va tavsiya etilgan modellarning ishlashiga ta'sir qilishi mumkin bo'lgan muammolarni aniqlash.
Usullari: ma'lumotlarni profillash, anomaliyalarni aniqlash, ma'lumotlarni tozalash.
Ushbu ma'lumotlarni tahlil qilish usullari ma'lumotlarning xususiyatlari, foydalanuvchi imtiyozlari va samarali tavsiyalar tizimini yaratishda yuzaga kelishi mumkin bo'lgan muammolar haqida qimmatli tushunchalarni berishi mumkin. Tavsiya modellarini doimiy ravishda takomillashtirish va takomillashtirish uchun bir nechta usullarni birlashtirish va ma'lumotlarni tahlil qilish jarayonini takrorlash muhimdir.
5