O‘zbekiston respublikasi oliy va o‘rta maxsus ta‘lim vazirligi tosnkent moliya instituti

3.3.3-rasm. 
Data Mining texnologiyasidan foydalangan holda  
Ma‘lumotlatni qayta o‘zgartirish sxemasi 
 
Prognozlash tizimining barcha imkoniyatlari uchun ma‘lumotlar bazasi va 
omborida vaqtinchalik qator shaklida saqlangan ―tarixiy axborot‖ (ya‘ni, 
xronologik tartibda joylashtirilgan ma‘lumotlarni tanlash) asos bo‗lib xizmat 
qiladi. Maqsadli ko‗rsatkichlarning hatti-harakati dinamikasini adekvat aks 
DATA 
MINING 
tarmog‘ida
aloqa
Xomaki 
ma‘lumotlar 
Tanlash va 
tozalash 
Qayta 
o‘zgartirish 
Tarkibni 
baholash 
Maqsadli 
ma‘lumotlar 
Qayta
o‘zgartirilgan 
ma‘lumotlar 
Modellar
shablonlar
Bilimlar
Tushunis
h
 

---

195 
ettiradigan shablonlarni yaratish mumkin bo‗lsa, ularning yordamida kelajakda 
tizimning holatini taxmin qilish mumkin. 3.3.4 –rasmda Data Mining 
texnologiyasini qo‗llashning to‗liq davri ko‗rsatilgan.
Data Mining ning muhim holati — shablonlar bo‗yicha qidirilayotgan 
qonunchilikning noaniqligidir. Bu shuni anglatadiki, ular yashirin bilimlar 
(Hidden Knowledge) deb ataladigan ma‘lumotlar tarkibida aniq bo‗lmagan, 
kutilmagan (Unexpected) doimiylikni aks ettirishlari shart. Ishbilarmon kishilar 
―xom‖ ma‘lumotlar (Raw Data) chuqur bilimlar qatlamiga egaligi va uni savodli 
o‗rganishda ―haqiqiy tug‗ma qobiliyat‖aniqlanishi mumkinligi va undan raqobat 
kurashida foydalanish mumkinligi haqida tushunib etishdi.
3.3.4-rasm. Data Mining технологиясини қўллаш циклик схемаси 
Data Mining amaliy statistika, ko‗rinishlarni aniqlash, sun‘iy bilim usullari, 
ma‘lumotlar bazasi nazariyasi va boshqalarga erishish asosida yuzaga kelgan va 
rivojlangan multi fanlar sohasi hisoblanadi (3.3.5-rasm). Bu erda Data Mining

---

196 
ning turli faoliyatidagi tizimlarida amalga oshirilgan usul va algoritmlar ko‗p 
[Dyuk V. A. 
www.inftech.webservis.ru/it/data
 mining/ar2.htmlj. 
Data Mining usuli yordamida aniqlangan qonuniylikning beshta standart 
turini sanab o‗tish mumkin: assotsiatsiya, izchillik, tasnif, klasterizatsiya i 
prognozlash. 
Assotsiatsiya bir nechta voqelik bir-biri bilan bog‗liq bo‗lganda qo‗llaniladi. 
Masalan, kompyuter supermarketida olib borilgan tadqiqot 55% kompter 
xaridorlari printer yoki skaner sotib olishadi; xuddi shunday printer komplekti 
chegirmalarga ega bo‗lganda 80% holatda sotib olinishini ko‗rsatishi mumkin. 
O‗xshash bog‗liqlik haqida ma‘lumotlarni joylashda, menedjerlarga taklif 
etilayotgan chegirmalarning qanchalik foydaliligini baholash oson.