Mundarija: Kirish I- bob. Ma’lumotlarni intellektual tahlili

Yechimlar daraxti. Diomiy ravishda ma’lumotlar elementlarini bir toifadagi guruhlarga ajratib boradigan binar savollarni ketma-ketligini shakllantirish yo’li bilan bashoratni hosil qilaigan usul.
Yechimlar daraxti bitta uchga (ildizga) ega bo’lib, birorta ham yoy chiqmaydigan uch – barg bilan tugaydi. Bunda daraxt pastga qarab o’sadi deb olinadi (haqiqiy daraxt kabi yuqoriga qarab emas). Yechimlar daraxti quyudagi turli belgilarga ega bog’liq asiklik graf ko’rinishida bo’ladi:

• 
  Tugunlar (barg hisoblanmagan uchlar) – ma’lumotlarni o’zgaruvchilar to’plami;
  
• 
  Yoylarda (shoxlar) asosiy funksiyaga bog’liq atributlar (o’zgaruvchilar qiymatlari) belgilanadi;
  
• 
  Barglarda asosiy funksiya qiymatlari belgialandi.
  

Umuman sinflashtirish masalasini yechish uchun daraxt bo’ylab, yuqori uchdan barggacha tugunlarda muvofiq amallarni bajarib va bunda mos yoyni tanlab tushib borish lozim.
Yechimlar daraxti oldindan ma’lumotlar qayta ishlovini talab qilmaydi, kategoriyali o’zgaruvchilar bilan ishlay oladi, vizualizatsiya va tushunish uchun sodda, nisbatan yuqori ishonchlilik va aniqlik bilan ajralib turadi.


II-bob Ma’lumotlarning intellektual tahlilining yo’nalishlari
2.1. Ma’lumotlarning intellektual tahlilining yo’nalishlari
Ma’lumotlarning intellektual tahlilining nima ma'lumotlarni tahlil qilish va qimmatli tushunchani olish mumkin bo'lgan ma'lumotlarga aylantirish uchun turli xil vositalar va usullardan foydalanish.

1 rasm.Malumotlar intellekti rasmi

Ma'lumotlar intellekti bu katta ma'lumotlar to'plamini tahlil qilish va aqlli ma'lumotlar tushunchalariga aylantirish uchun sun'iy intellekt va mashinani o'rganish vositalaridan foydalanish amaliyotini anglatadi, keyinchalik xizmatlar va investitsiyalarni yaxshilash uchun ishlatilishi mumkin. Ma'lumotlar razvedkasi vositalari va usullarini qo'llash qaror qabul qiluvchilarga biznes jarayonlarini yaxshilash maqsadida to'plangan ma'lumotlarni yaxshiroq tushunishga yordam beradi.

Ma'lumotlarga asoslangan razvedkaning beshta asosiy komponenti tavsiflovchi ma'lumotlar, retsept ma'lumotlari, diagnostika ma'lumotlari, hal qiluvchi ma'lumotlar va bashoratli ma'lumotlardir. Ushbu fanlar ma'lumotlarni tushunish, muqobil bilimlarni ishlab chiqish, muammolarni hal qilish va kelajakdagi tendentsiyalarni bashorat qilish uchun tarixiy ma'lumotlarni tahlil qilishga qaratilgan. Ma'lumotlar ma'lumotlariga eng katta ehtiyoj sezadigan ba'zi tarmoqlarga kiberxavfsizlik, moliya, sog'liqni saqlash, sug'urta va huquqni muhofaza qilish kiradi. Intellektual ma'lumotlarni yig'ish texnologiyasi bosma hujjatlar yoki tasvirlarni mazmunli ma'lumotlarga aylantirish uchun ushbu sohalarda qimmatli dastur hisoblanadi.

Intellektual ma'lumotlar katta ma'lumotlar va biznes razvedkasining asosiy tarkibiy qismidir. Aqlli ma'lumotlarni qayta ishlash kuchli ma'lumotlar bazasini ta'minlaydi, AI foydalanadigan katta ma'lumotlar to'plamlarini qayta tuziladi va yaxshilaydi; ma'lumotlarni tozalaydi va qimmatli va biznes faoliyatiga tegishli ma'lumotlarga aylantiradi; korxonalarga naqshlarni aniqlash, asoslangan qarorlar qabul qilish va yangi ma'lumotlarga moslashish imkonini beradi; va vizuallashtirilgan retsept va bashoratli tahlillarni yaxshilash uchun ilg'or tahlil usullarini o'z ichiga oladi.
Intelligent Data Analysis (IDA) maʼlumotlardan foydali bilimlarni olish, sunʼiy intellekt, yuqori unumli hisoblash, naqshni aniqlash va statistika kabi turli sohalardan chizish texnikasi bilan bogʻliq boʻlgan fanlararo tadqiqotdir. Ma'lumotlar razvedkasi platformalari va ma'lumotlar razvedkasi yechimlari Data Visualization Intelligence, Strategic Data Intelligence, Global Data Intelligence kabi ma'lumotlar razvedkasi kompaniyalarida mavjud.

2 rasm. Qidirish Belgilash va Analiz qlish jadvali

Aqlli ma'lumotlarni tahlil qilish ma'lumotlardan foydali bilimlarni olish uchun tahlil qilish, tasniflash, konvertatsiya qilish, ajratishni tashkil etish va fikrlash usullaridan foydalanishni anglatadi. Ushbu ma'lumotlar tahlili razvedka jarayoni odatda ma'lumotlarni tayyorlash bosqichidan, ma'lumotlarni qazib olish bosqichidan va natijalarni tekshirish va tushuntirish bosqichidan iborat.

Ma'lumotlarni tayyorlash zarur ma'lumotlarni ma'lumotlar to'plamiga integratsiyalashni o'z ichiga oladi, bu ma'lumotlarni qazib olish uchun ishlatiladi; ma'lumotlarni qazib olish yangi ma'lumotlarni yaratish uchun katta ma'lumotlar bazalarini tekshirishni o'z ichiga oladi; natijalarni tekshirish ma'lumotlar qazib olish algoritmlari tomonidan ishlab chiqarilgan naqshlarni tekshirishni o'z ichiga oladi; va natijalarni tushuntirish natijalarni intuitiv tarzda etkazishni o'z ichiga oladi.