Mavzu : Ma'lumotlarni qidirish kontseptsiyasi. Ma'lumotlarni qidirish usullari va bosqichlari Reja

Python dasturlash tilida to'rtta ma'lumotlar to'plami mavjud:

• 
  List - bu o'zgartirilishi mumkin bo'lgan to'plam. Takroriy a'zolarga ruxsat beradi.
  
• 
  Tuple - bu o'zgarmas to'plam. Takroriy a'zolarga ruxsat beradi.
  
• 
  Set bu tartiblanmagan va ko'rib chiqilmagan to'plamdir. Takroriy a'zolar yo'q.
  
• 
  Dictionary - bu tartiblanmagan, o'zgartiriladigan va indekslangan to'plam. Takroriy a'zolar yo'q.
  

Ma'lumotlar nima va nima uchun bu muhim?
Ma'lumotlar nima va nima uchun bu muhim?
Ma'lumotlar - kompyuterlar ishlov bera oladigan shaklga tarjima qilingan faktlar to'plami (raqamlar, so'zlar, o'lchovlar, kuzatuvlar va boshqalar).
Qaysi sohada ishlashingizdan va sizning qiziqishlaringizdan qat'iy nazar, siz deyarli "ma'lumotlar" bilan bu ma’lumotlar bizning dunyomizning qiyofasini qanday o'zgartirayotgani ko’rib borasiz. Bu ma’lumotlar kasallikni davolashda, kompaniyaning daromadlarini oshirishda, qurilishni samaradorligini oshirishda yoki siz ko'rayotgan reklama uchun javobgar bo'lishda yordam beradigan tadqiqotning bir qismi bo'lishi mumkin . 
Umuman olganda, ma'lumotlar shunchaki ma'lumot uchun ham bo’lishi ham mumkin. Ammo hisoblash va biznesda (ma'lumotlar haqida gap ketganda siz o'qiyotgan narsalarning aksariyati - ayniqsa Big Data haqida bo'lsa), ma'lumotlar odam o'qiydiganlardan farqli o'laroq, mashinada o'qiladigan ma'lumotlarni anglatadi.

Ma'lumotlarni qidirish usullari turli xil to'g'ridan-to'g'ri axborot texnologiyalari yordamida qo'llaniladi: statistika, neyron tarmoqlar, loyqa ko'paytmalar, genetik algoritmlar va boshqalar.

Intellektual tahlil quyidagi bosqichlarni o'z ichiga oladi: tahlil vazifasini tahlil qilish va shakllantirish, avtomatlashtirilgan tahlil uchun ma'lumotlarni tayyorlash, Data Mining usullari va tezkor modellarni kompilyatsiya qilish, tezkor modellarni qayta tekshirish, inson modellarini talqin qilish.
Data Mining usullarini yopishdan oldin ma'lumotlar qayta ishlanishi mumkin. Usullar shaklida yotish uchun o'zgartirish turi.
Ma'lumotlarni qidirish usullari inson faoliyatining turli sohalarida samarali qo'llanilishi mumkin: biznes, tibbiyot, fan, telekommunikatsiya va boshqalar.
Ma'lumot qidirish. Avvalo, tahlil qilinadigan hujjatlarni aniqlash va ularning mavjudligini ta'minlash kerak. Qoida tariqasida, mualliflar tahlil qilinadigan hujjatlar to'plamini mustaqil ravishda - qo'lda tanlashlari mumkin, ammo ko'p sonli hujjatlar uchun berilgan mezonlarga muvofiq avtomatlashtirilgan tanlash variantlarini tanlash kerak.
Hujjatlarni oldindan qayta ishlash. Ushbu bosqichda hujjatlarni bir qarashda ko'rsatish uchun eng oddiy, lekin ayni paytda eng zarur qayta ishlash qo'llaniladi, ular bilan Matn qazib olish usullari qo'llaniladi. Bunday o'zgarishlar usuli zayvih so'zlarni olib tashlash va kattaroq zhorstkoy shaklini qo'shishdir. Oldinga ishlov berish usuli haqidagi hisobot bo'limda tavsiflanadi.
Axborotni bashorat qilish. Turli hujjatlardagi ma'lumotlarni o'rganish ba'zi asosiy odamlarning qarashlarini tushunishga o'tkazadi, undan keyingi tahlillarni amalga oshirish mumkin.
Matn qazib olishda usullar tanlovi. Ushbu kesimda naqshlar chizilgan va matnlarda ko'k rangda. Bu krok matnlarni tahlil qilish jarayonida asosiy hisoblanadi va amaliy vazifalar, go'yo ular bu krotsni buzadi.
Natijalarni talqin qilish. Bilimlarni rivojlantirish jarayonining qolgan qismi olingan natijalarni sharhlashni o'tkazadi. Qoidaga ko'ra, sharh berilgan natijalar bo'yicha tabiiy yoki grafik usulda bo'ladi.
Vizualizatsiya matnni tahlil qilish sifatida ham vikoristana bo'lishi mumkin. Bu tushunishning kalitidir, chunki u grafik ko'zga ko'rinadi. Bunday pídhíd koristuvacheví shvidko índentifíkívatí brvny o'sha ít ít íntellekt tomonidan yordam beradi, shuningdek, ularning ahamiyatini bildiradi.
Zamonaviy Data Mining texnologiyalari shablonlarni (naqshlarni) avtomatik qidirish usulidan foydalangan holda ma'lumotlarni qayta ishlaydi, turli xil boy ma'lumotlarda ba'zi qismlar mavjud. Data Mining-da ma'lumotlarni operativ analitik qayta ishlash (OLAP) maqsadida gipotezani shakllantirish va kutilmagan naqshlarning namoyon bo'lishi odamlardan kompyuterga o'tkazildi. Ma'lumotni qazib olish - bu bitta emas, balki bilimlarni rivojlantirishning juda ko'p turli xil usullari to'plamidir. Usulni tanlash ko'pincha mavjud ma'lumotlarning turiga va siz qo'lga kiritmoqchi bo'lgan ma'lumotlarga qarab topiladi. Eksa, masalan, ikkilanish usullari: assotsiatsiya (kombinatsiya), tasniflash, klasterlash, vaqt seriyalarini tahlil qilish va prognozlash, neyron tarmoqlar.

Ma'lumotlarni qazib olish texnologiyasi istiqbollari

Data Mining salohiyati stendlararo texnologiyani kengaytirish uchun "yashil chiroq" beradi. Data Miningning ba'zi istiqbollari bevosita ishlab chiqilishi mumkin:

• 
  eng dolzarb evristikadan mavzu sohalari turlarini ko'rish, ularning rasmiylashtirilishi ushbu sohalar oldida turgan Data Miningning eng muhim vazifalarini ishlab chiqishga yordam beradi;
  
• 
  rasmiy harakatlar va mantiqiy vositalarni yaratish, ularning yordami uchun aks ettirish va avtomatlashtirishni rasmiylashtirish amalga oshiriladi, ular ma'lum bir mavzu galleylarida Data Mining vazifasini bajarish uchun vositaga aylanadi;
  
• 
  ma'lumotlarni qidirish usullarini yaratish, ma'lumotlar qonuniyatlaridan qanday qilib olish va empirik ma'lumotlarga tayanadigan mavjud nazariyalarni shakllantirish;
  

Hozirgi dunyoda aloqa tarmog'i juda tez sur'atlar bilan kengayib bormoqda. Boshqaruv samaradorligini oshirish uchun korxonalar raqamli tizimga o'tishadi. Internetda ishlab chiqarilgan ma'lumotlar miqdori ortib bormoqda va natijada ma'lumotlar to'plamlari murakkablashmoqda. Ma'lumotlarni diqqat bilan va samarali tarzda tashkil qilish, boshqarish, kirish va tahlil qilish muhim, ma'lumotlar tuzilmasi eng foydali usul bo'lib, maqola unga qaratilgan.

Ma'lumotlar tuzilmasi

Kompyuter fanida ma'lumotlar tuzilmalari mavhum ma'lumotlar turlari (ADT) uchun asos bo'lib xizmat qiladi, bu erda ADT ma'lumotlar turlarining mantiqiy shaklidir. Ma'lumotlar turlarining jismoniy dizayni ma'lumotlar tuzilmalari yordamida amalga oshiriladi. har xil turdagi ilovalar uchun ma'lumotlar tuzilmalarining har xil turlari qo'llaniladi; ba'zilari aniq vazifalarga ixtisoslashgan.
Ma'lumotlar tuzilmalari ma'lumotlar qiymatlari va ular o'rtasidagi munosabatlar, ma'lumotlarga tegishli funktsiyalar va operatsiyalar to'plami deb ataladi. Shunday qilib, foydalanuvchilar osongina ma'lumotlarga kirishlari va samarali o'zgartirishlari mumkin.
Ma'lumotlar tuzilmalari bizga katta ma'lumotlar bazalari kabi katta hajmdagi ma'lumotlarni boshqarishga yordam beradi. Samarali ma'lumotlar tuzilmalari samarali algoritmlar uchun asosiy asosdir. Samarali saqlashdan tashqari, ma'lumotlar tuzilmalari saqlangan joylardan ma'lumotlarni samarali olish uchun ham javobgardir. U massiv, Grafik, Qidiruv, Dasturlar, Bog'langan ro'yxat, Pointer, Stack, Navbat, Struktura, Saralash va boshqalarni o'z ichiga oladi.

Ma'lumotlar tuzilmasida qidirish nima?

Ma'lumotlar strukturasida qidirish deganda kompyuter xotirasida elementlar sifatida saqlangan elementlar to'plamidan kerakli ma'lumotlarni topish jarayoni tushuniladi. Ushbu elementlar to'plami massiv, bog'langan ro'yxat, grafik yoki daraxt kabi turli shakllarda bo'ladi. Ma'lumotlar tuzilmalarida qidirishni aniqlashning yana bir usuli - bu elementlar to'plamida o'ziga xos xususiyatlarning kerakli elementini joylashtirishdir.
Rasm 1 

Qidiruv usullari

Ma'lumotlar tuzilmasida qidirish, saqlangan ma'lumotlar strukturasining istalgan shaklidan elementni tekshirish yoki ajratib olish uchun qidiruv algoritmlarini qo'llash orqali amalga oshirilishi mumkin.
Ushbu algoritmlar qidiruv operatsiyasining turiga qarab tasniflanadi, masalan:

•