Ma'lumotlarni relyatsion bo'lmagan ma'lumotlar bazalarida saqlash

Ma'lumotlardan yangi bilimlarni olish uchun ma'lumotlarni tahlil qilishning usullaridan foydalanish.
Relyatsion bo'lmagan ma'lumotlar bazalarida ma'lumotlardan yangi bilimlarni olish uchun ma'lumotlarni tahlil qilish imkoniyatlarini o'rganish va ulardan foydalanish juda muhimdir. Bu, ma'lumotlarni tahlil qilishning bir nechta usullari bilan amalga oshirilishi mumkin:
1. Statistika va Agregatsiya: Ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlarni tahlil qilishda statistik ko'rsatkichlardan foydalanish. Bu, miqdoriy tahlil, o'rtacha qiymatlar, kategoriyalarni ajratish, va ma'lumotlar bazasidagi asosiy xususiyatlarni (max, min, o'rtacha, keshlash) hisoblashga imkon beradi.
Statistika va agregatsiya, ma'lumotlarni analiz qilishda va ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlarni to'plam bilan ishlashda muhimdir. Bu usullar ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlarni aniqlash, o'rtacha qiymatlar, kategoriyalar va ma'lumotlarni birlashtirishga yordam beradi.
Statistika: Statistika, ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlarni miqdoriy tahlil etish uchun qo'llaniladi. Statistika yordamida, ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlarning o'rtacha qiymatlarini, standart deviasiya, variansiya, minimum va maksimum qiymatlarni, medianani, moda va quartillarni hisoblash imkoniyatini beradi.
Agregatsiya: Agregatsiya, ma'lumotlarni birlashtirish va tahlil qilishning boshqa usullari bilan ham qo'llaniladi. Bu jarayon ma'lumotlarni yig'ish, guruhlash, jamlash va umumiy holatda birlashtirish, keyingi analiz uchun ko'proq ma'lumotlar elde qilishga yordam beradi. Misol uchun, ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlarni yil bo'yicha yig'ish va o'rtacha qiymatlarni hisoblash.
Bu usullar, ma'lumotlarni statistik va agregatsiya orqali tahlil qilishda foydalaniladi. Ular ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlarni tahlil qilishda, ma'lumotlardan foydalanishda, umuman ma'lumotlarni boshqarishda yaxshi ko'rsatkichlar hisoblanadi. Bu jarayonlarda foydalaniladigan usullar ma'lumotlarni tahlil qilish va ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlarni tashkil etishda juda muhimdir.
2. Data Mining (Ma'lumotlar Ekspluatatsiyasi): Bu usul, ma'lumotlarni tahlil qilishda ma'lumotlar bazasidagi yashirin bilimlarni (trendlar, munosabatlar) aniqlashga yordam beradi. Bu, ma'lumotlarni o'rganish, xususiy holatlarni aniqlash, yuqori tahlil va ma'lumotlar bazasidagi asosiy patternlarni topish imkonini beradi.
Ma'lumotlar ekspluatatsiyasi yoki data mining, ma'lumotlar bazasidagi kichik detallar, xususan ko'p miqdorda ma'lumotlar o'rtasidagi munosabatlarni aniqlash va ulardan foydalanish jarayonidir. Bu jarayon, ma'lumotlar bazasidagi yo'qotilgan yoki oshkor ma'lumotlar o'rtasida bo'lgan bilimlarni aniqlashga yordam beradi.
Data mining quyidagi muhim bosqichlarni o'z ichiga oladi:
Patterns (Munosabatlar) Aniqlash: Ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlardan, munosabatlar, tashqi xususiyatlarning ko'rishilmagan bog'lovchilar yoki munosabatlarning aniqlanishi va izchil qilinishi.
Predictive Analytics (Bashoratli Tahlil): Ma'lumotlar ekspluatatsiyasi ma'lumotlardan foydalanib, kelajakda yuzaga kelishi mumkin bo'lgan hodisalar yoki natijalar haqida taxminiy ma'lumotlar berishga yordam beradi.
Segmentation (Sektorlash): Ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlarni tahlil qilib, ularni guruhga bo'lish va bu guruhlarga oid maxsus xususiyatlarni aniqlashga yordam beradi. Misol uchun, savdo bo'yicha mijozlar turkumlari.
Anomaly Detection (Yo'qotishlarni Aniqlash): Ma'lumotlar ekspluatatsiyasi yo'qotishlarni aniqlashga yordam beradi. Bu, ma'lumotlar bazasidagi tavsiya etilmagan, oddiy, yoki ola-aralashtirilmagan hodisalar yoki ma'lumotlar sifatida tasavvur etiladigan narsalarni aniqlashga yordam beradi.
Association Rules (Birikmalar Qoidalari): Bu, ma'lumotlar bazasidagi bir-biriga bog'liq narsalarni aniqlashga yordam beradi. Misol uchun, mahsulotlar xaridorlar tomonidan qo'shilgan boshqa mahsulotlar bilan bog'liq bo'lishini aniqlash.
Data mining, ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlardan foydalanib, xususan kichik detallarni tahlil qilish, bog'liqliklar va munosabatlarni aniqlash, yuqori tahlil va bashoratlarni amalga oshirishda yordam beradi. Bu, foydalanuvchilar uchun muhim bilimlar olishga yordam beradi va kelajakda aniqlash jarayonlarini yuqori sifatli ma'lumotlar asosida rivojlantirishga imkon beradi.
3. Machine Learning (Texnologik O'qish): Ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlarni tahlil qilishda ML modellari yaratish va ulardan foydalanish. Bu, ma'lumotlarni o'rganish va prognoslash, qat'iy holatlarni aniqlash, sinovlarni o'tkazish va ma'lumotlar bazasidagi modellarga boy keltirish imkonini beradi.
4. NLP (Natural Language Processing - Tabiiy Tillar Ishlovchisi): Matn ma'lumotlarini tahlil qilishda ishlatiladi. Bu, matn ma'lumotlarini o'qib, tushunarliq va taqsimlash, so'z yoki fikrning anlamini aniqlashga yordam beradi. Bu tizimlar yordamida ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlarni taqdim etish, tushuntirish, va ana shu ma'lumotlarni tahlil qilish imkonini beradi.
5. Visual Analysis (Ko'rishga asoslangan tahlil): Ma'lumotlarni grafik, ko'rinish, va vizual tahlil asosida ko'rish. Bu usul, ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlarni sezilarli, ko'rsatma ko'rinishda ifodalash, ko'rish va tahlil qilish uchun qulaylik yaratadi.
Ko'rishga asoslangan tahlil yoki vizual tahlil, ma'lumotlarni vizual asosda korish, ma'lumotlarni grafiklar, ko'rinishlar va boshqa vizual vositalar yordamida tahlil qilish jarayonidir. Bu usul, ma'lumotlarni aniq va ko'rsatmalarni o'rganishda qulaylik yaratadi va ma'lumotlarni ko'rib chiqishda tushunarli va oson bo'lishga yordam beradi.
Vizual tahlil quyidagi asosiy bosqichlarga ega bo'ladi:
Grafiklar va Diagrammalar: Ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlarni tortish, kesishish, liniya grafiklari, tortishli diagrammalar, ko'rsatmalar va boshqa vizual usullar orqali ko'rish. Bu, ma'lumotlarni sezilarli ko'rinishda ko'rsatishga yordam beradi va ma'lumotlarni tahlil qilishni osonlashtiradi.
Dashboards (Ko'rsatma Paneli): Bu usul, bir nechta vizual elementlarni bir joyga to'plab, foydalanuvchilar uchun o'rganishga imkon beradi. Ko'rsatma paneli, ma'lumotlar bazasidagi muhim ko'rsatmalarni jamlab, ularga ko'rsatmalar, grafiklar va statistik ma'lumotlarni ko'rsatadi.
Interactive Visualization (Interaktiv Visualizatsiya): Interaktiv vizualizatsiya, foydalanuvchilarga ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlarni o'rganishda qatnashish imkonini beradi. Bu, ma'lumotlarni ko'rish, filtrlash, detalizatsiya qilish va belgilangan ma'lumotlarni taqdim etish imkoniyatini beradi.
Geo-spatial Visualization (Geo-Meografik Visualizatsiya): Bu, ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlarni geografik maydonlarda ko'rsatish uchun yordam beradi. Bu usul, xaritalar, choropleth xaritalari va boshqa geo-spatial vositalar orqali ma'lumotlarni o'rganish imkonini beradi.
Trend Analysis (Trend Tahlili): Vizual tahlil, ma'lumotlar bazasidagi trendlarni va munosabatlarni aniqlashda ham foydalaniladi. Bu usul, odatiy statistik tahlillar, liniya grafiklari, va mavjud trendlarni tushuntirish uchun qo'llaniladi.

Vizual tahlil, ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlarni vizual ko'rinishda tahlil qilishda yordam beradi. Bu usul, ma'lumotlarni o'rganishda, ma'lumotlarni sezilarli ko'rishda va ma'lumotlardan foydalanishda foydalaniladi.

Bu usullar, ma'lumotlarni tahlil qilish va yangi bilimlarni olishda foydalaniladigan ko'plab usullardan faqat ba'zi tahlil usullaridir. Har bir tahlil usuli o'zining xususiyatlari va maqsadlari bo'lib, ma'lumotlar bazasidagi ma'lumotlarni o'rganish, yuqori aniqlash va yangi bilimlarni olishda foydalanish mumkin.