Milliy iqtisodiyotda axborot tizimlar va texnologiyalar

8.3. Katta ma’lumotlarga ishlov berish texnologiyalari 
Katta ma’lumotlarni tahlil qilish usullari haqida. Juda katta 
ma’lumotlar massivini tahlil qilishning xilma-xil usullari ishlab 
chiqilgan. Ulardagi asosiy g‘oyalar statistika va informatika 
yo‘nalishlaridan olingan. Keltirilgan usullar to‘liq bo‘lmasada ushu 
yo‘nalishdagi keng qo‘llanib kelinmoqda. 
A/B testing. Bu yerda oldindan belgilab olingan to‘plam birin-ketin 
boshqa to‘plamlar bilan taqqoslanadi. Shu yo‘l bilan ko‘rsatkichlarning 
optimal kombinatsiyasi aniqlanadi. Ma’lumotlar to‘plami katta 
bo‘lganligi sababli iteratsiyalar soni ko‘p bo‘ladi va shu bois yechimga 
yaqin natija o‘lish mumkin.
Association 
rule 
learning. 
Ma’lumotlar 
massividagi 
o‘zgaruvchilar o‘rtasida mavjud bog‘lanishlarni aniqlashga qaratilgan 
usullar to‘plami bo‘lib, asosan “data mining” sohasida qo‘llaniladi. 
Classification. Mijozlarni bozorning qandaydir segmentidagi 
harakatlarini bashorat qilishga qaratilgan (masalan, xarid qilishda qaror 
qabul qilish) usullar to‘plami bo‘lib, asosan data mining sohasida 
qo‘llaniladi. 
Cluster analysis. Noma’lum bo‘lgan umumiy jihatlarni aniqlab 
obyektlarni guruhlarga taqsimlashga qaratilgan statistik usul bo‘lib, 
asosan data mining sohasida qo‘llaniladi. 
Crowdsourcing. Manbalar soni ko‘p bo‘lganda, ulardan 
ma’lumotlarni olish uslubi.
Data fusion and data integration. Ijtimoiy tarmoqlarda mavjud 
izohlarni tahlil qilishga va ularni on-layn rejimda sotuv natijalari bilan 
taqqoslashga qratilgan uslublar to‘plami.
Data mining. Mahsulotlarni va/yoki xizmatlarni bozorga kiritishda 
iste’molchilarni kategoriyasini aniqlash, xodimlarning ijobiy jihatlarini 
qidirish, iste’molchilarni hatti-harakatlarini bashorat qilish.

---

210