Mashina o'rganishga kirish

Ma'lumotlarni tahlil qilish usullari
Ma'lumotni tahlil qilish texnikasi ma'lumotlar olimlari va korxonalarga katta hajmdagi ma'lumotlardan yaxshiroq foydalanish imkonini beradi. Usullar orasida quyidagilar mavjud:
Naqshlarni kuzatish – naqshlarni aniqlashning asosiy usuli hisoblanadi, masalan, qor yog'ishi paytida qor kuraklarini sotishning ko'payishi. Lekin faqat sizga kerak bo'lgan naqshlar unchalik aniq emas.
Tasniflash – ma’lumotlarni turkumlash va unga sinf belgilash imkonini beruvchi yana bir usuldir. Masalan, bank mijozlarining moliyaviy tarixidan kelib chiqib, to‘lov qobiliyati past, o‘rta va yuqori darajadagi mijozlarga bo‘linadi.
Assotsiatsiya – naqshni kuzatish bilan bog'liq yana bir usuldir. U ma'lum vaqtlarda bir-biri bilan bog'liq bo'lgan o'zgaruvchilarni qidiradi.
Anomaliyalarni aniqlash – bu ma'lumotlar to'plamidagi istisnolarni qidiradigan yana bir ma'lumot tahlil qilish usuli.
Klasterlash – Bu usul tabiatan tasniflash usuliga o'xshaydi. Ma'lumotlar o'xshashligi bo'yicha guruhlangan. Masalan, xaridorlar sotib olish chastotasi yoki bir martalik daromadga qarab guruhlangan (klasterlar).
Regressiya - bu o'tgan qiymatlarga asoslangan qiymatni bashorat qilish qobiliyati. Regressiya vaqt o'tishi bilan o'rtacha qiymatni aniqlaydi, chunki uy narxlari kabi narsalar vaqt o'tishi bilan joriy o'rtacha narxdan biroz yuqori yoki pastroq o'zgaradi.
Prognozlash - bu korxonalarga kelajakda tovarlar va xizmatlar narxini bashorat qilish imkonini beruvchi ma'lumotlarni yig'ish usuli.

Ma'lumotlarni tahlil qilish vositalari

Ma'lumotni tahlil qilish vositalari sizga ma'lumotlarni qidirishning kompaniya faoliyatiga ta'sirini oshirishga imkon beradi. Bugungi kunda eng yaxshi vositalardan ba'zilari:
• MonkeyLearn
• RapidMiner Studio
• Sisense for Cloud Data Teams
• Alteryx Designer
• Qlik Sense
• Orange
MonkeyLearn - bu matnni tahlil qilish vositasidir. Siz undan salbiy onlayn sharhlar kabi fikrlarni aniqlash yoki chiptalarga teg qo'shish va xodimlarga chiptalar tayinlash jarayonini avtomatlashtirish uchun foydalanishingiz mumkin.
RapidMiner Studio – ochiq kodli platforma bo'lib, dasturchi bo'lmaganlar o'z holatlarini sozlashlari uchun ma'lumotlarni tahlil qilish uchun sudrab olib tashlash interfeysini taklif qiladi.
U firibgarlikni aniqlash yoki mijozlar aylanmasini aniqlash uchun ishlatilishi mumkin. Dasturchilar uchun R va Python uchun kengaytmalar mavjud bo'lib, ular sizga ma'lumotlar tahlil qilishni sozlash imkonini beradi. Bundan tashqari, allaqachon qurilgan ajoyib qo'llab-quvvatlash hamjamiyati mavjud.
Sisense for Cloud Data Teams – jamoa aʼzolarining texnik darajasidan qatʼi nazar, jamoalarga oʻz maʼlumotlaridan tushunchalar olish boʻyicha hamkorlik qilish imkonini beradi.
Sisense for Cloud Data Teams – jamoa aʼzolarining texnik darajasidan qatʼi nazar, jamoalarga oʻz maʼlumotlaridan tushunchalar olish boʻyicha hamkorlik qilish imkonini beradi.
Qlik Sense – bu "ajoyib diagrammalar va grafiklar"ga ega vizualizatsiya dasturi. Bu sudrab olib tashlash yordamida bir nechta ma'lumotlar manbalarini tahlil qilish imkonini beradi.