katta ma'lumotlar va ma'lumotlarni qazib olish tushunchalari

PPTX 10 стр. 2,0 МБ Бесплатная загрузка

10 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 2,0 МБ

Тип файла PPTX

Страницы 10

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 10

untitled katta ma'lumotlar va ma'lumotlarni qazib olish tushunchalari zamonaviy dunyo ma'lumotlar oqimi bilan to'lib-toshmoqda. ushbu taqdimotda biz katta ma'lumotlar (big data) fenomenini va ulardan foydali bilim olish vositasi 4 ma'lumotlarni qazib olish (data mining) metodologiyasini tahlil qilamiz. maqsad: katta ma'lumotlar va data mining o'rtasidagi farqni, ularning asosiy tamoyillarini hamda biznes va jamiyat uchun ahamiyatini tushuntirish. katta ma'lumotlar (big data) nima? katta ma'lumotlar deganda an'anaviy ma'lumotlarni qayta ishlash vositalari qamrab ololmaydigan darajada ulkan hajm, yuqori tezlik va xilma-xil formatdagi ma'lumotlar to'plami tushuniladi. hajm va o'sish ma'lumotlar hajmining eksponensial o'sishi kuzatilmoqda. taxminlarga ko'ra, 2025-yilga kelib dunyo miqyosidagi barcha ma'lumotlar hajmi 182 zettabaytgacha (zb) yetishi kutilmoqda. bu ma'lumotlarning boshqarish va tahlil qilishni murakkablashtiradi. asosiy tavsiflari: 5v tamoyili katta ma'lumotlar asosan beshta asosiy xususiyat bilan tavsiflanadi: volume (hajm) velocity (tezlik) variety (turli formatlar) veracity (ishonchlilik) value (qiymat) katta ma'lumotlar manbalari internet of things (iot): har kuni trillionlab sensorlar, aqlli qurilmalar va mashinalar tomonidan yaratilayotgan …

2 / 10

ma9lumotni to'g'ridan-to'g'ri biznes qarorlari yoki ilmiy kashfiyotlar uchun ishlatiladigan foydali bilimga aylantirish. 3 ekspertiza talab qilinadi data mining jarayonlari statistik tahlilga, ma9lumotlarni vizualizatsiya qilishga va tegishli domen bilimlarga ega bo'lishni talab qiladi. data mining tahlilchiga nafaqat o8tmishda nima sodir bo8lganini bilishga, balki kelajakda nima sodir bo8lishini bashorat qilishga ham yordam beradi. big data va data mining o8rtasidagi farq bu ikki tushuncha chambarchas bog'liq bo'lsa-da, ular turli funksiyalarni bajaradi. katta ma'lumotlar 4 bu narsa, ma'lumotlarni qazib olish esa bu narsa bilan amalga oshiriladigan harakatdir. big data bu ulkan ma9lumotlar to8plamining o8zini anglatadi. u manba va infrastruktura bilan bog'liq. katta hajm, tezlik va xilma-xillikka ega ma'lumotlar turkumini tavsiflaydi. asosan ma'lumotlarni yig'ish, saqlash va boshqarishga e'tibor qaratadi. bu - ma9lumot manbai, xom ashyo. data mining bu ma'lumotlar ichidan foydali bilimni chiqarish jarayoni. u tahlil va algoritmik ishlov berishga qaratilgan. ma9lumotlar ichidagi naqshlar, anomaliyalar va tendensiyalarni topish usuli. asosan ml/ai algoritmlarini qo'llashga va bashorat …

3 / 10

) ma'lumotlarning qanchalik tez yaratilishi va tahlil qilinishi. ko'pincha bu ma'lumotlar real vaqt rejimida (real-time) qayta ishlanishini talab qiladi, masalan, onlayn savdo yoki moliyaviy tranzaksiyalarda. turli-tumanlik (variety) ma'lumotlarning ko'p shakllari va formatlari. bunga tuzilgan (sql), yarim tuzilgan (json, xml) va tuzilmagan (matn, audio, video) ma'lumotlar kiradi. bu ularni birlashtirishni qiyinlashtiradi. ishonchlilik (veracity) ma'lumotlarning sifati va aniqligi. katta hajmdagi ma'lumotlarda xato, shovqin yoki noaniqliklar bo'lishi mumkin. natijalar xato bo'lmasligi uchun bu sifatni baholash juda muhim. qiymat (value) ma'lumotni tahlil qilish orqali olinadigan foyda va natijalar. ma'lumotlar qanchalik katta bo'lmasin, agar u biznesga, ilmiy izlanishga yoki jamiyatga qiymat keltirmasa, uning ahamiyati yo'q. data mining texnologiyalari va usullari ma'lumotlarni qazib olish jarayoni turli xil ilg'or tahlil usullarini o'z ichiga oladi, ularning har biri ma'lum turdagi naqshlarni topishga mo'ljallangan. mashina o8rganish (machine learning) ml algoritmlari (masalan, neyron tarmoqlar) ma9lumotlardan o8rganadi va bashorat qilish modellarini yaratadi. bunga regressiya, klassifikatsiya va klasterlash kiradi. klasterlash (clustering) o8xshash …

4 / 10

s keladigan chegirmalarni va mahsulot tavsiyalarini avtomatik ravishda yaratadi, bu esa sotuvlarni oshiradi. katta ma'lumotlar va data mining sohasidagi zamonaviy muammolar ushbu texnologiyalarning afzalliklari katta bo'lsa-da, ularni samarali qo'llash jiddiy qiyinchiliklarni keltirib chiqaradi. infrastruktura va saqlash ma9lumotlar hajmining (volume) tobora tez o8sishi ularni samarali saqlash va ularga kirish infrastrukturasini doimiy yangilab turishni talab qiladi. an'anaviy tizimlar bu yukni ko'tara olmaydi. ma'lumotlar sifati va xilma-xilligi turli manbalardan kelayotgan ma'lumotlarning (variety) sifati (veracity) turlicha bo'ladi. tahlilni boshlashdan oldin ma'lumotlarni tozalash, birlashtirish va normalizatsiya qilish juda ko'p vaqt va resurs talab qiladi. maxfiylik va xavfsizlik katta ma'lumotlar shaxsiy va maxfiy ma9lumotlarni o8z ichiga olishi sababli, ularni saqlashda xavfsizlik va maxfiylikni ta'minlash (gdpr kabi qoidalarga rioya qilish) asosiy muammolardan biridir. real vaqtda tahlil aksariyat biznes jarayonlari real vaqt rejimida qaror qabul qilishni talab qiladi. ma'lumotlarning yuqori tezligi (velocity) tufayli ularni o'z vaqtida tahlil qilish juda katta hisoblash quvvatlarini talab etadi. amaliy misollar: katta ma'lumotlar …

5 / 10

ografik ma'lumotlarini chuqur tahlil qiladi. bu ularga har bir mijozga aniq mos keladigan mahsulot tavsiyalari, shaxsiylashtirilgan aksiyalar va kuponlarni taqdim etish imkonini beradi. natijada mijoz sodiqligi va sotuvlar oshadi. ta9lim sektori: o'qishni takomillashtirish ta9lim muassasalari data mining usullarini qo8llab, talabalarning o8zlashtirish, sinfga qatnashish va interaktiv materiallar bilan ishlash faoliyatini kuzatadi. bu o8qituvchilarga zaif tomonlari bor talabalarni erta aniqlash, o8quv materiallarini individual ehtiyojlarga mos ravishda takomillashtirish va darsliklarning samaradorligini baholashga yordam beradi. katta ma'lumotlar va data mining kelajagi kelajakda ushbu sohalar bir-biri bilan yanada integratsiyalashib, insoniyatga misli ko'rilmagan imkoniyatlar ochib beradi. ai va avtomatlashtirilgan tahlil sun9iy intellekt va chuqur o8rganish (deep learning) data mining jarayonlarini to8liq avtomatlashtirishga olib keladi. algoritmlar tobora murakkablashib, inson aralashuvisiz naqshlarni topa oladi va bashorat qila oladi. bulutli texnologiyalar ma9lumotlar ko8llari (data lakes) va bulutli hisoblash (cloud computing) big data infratuzilmasini arzonlashtiradi va hamma uchun ochiq qiladi. bu, ayniqsa, kichik va o8rta korxonalar uchun katta ma'lumotlarni tahlil …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 10 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "katta ma'lumotlar va ma'lumotlarni qazib olish tushunchalari"

untitled katta ma'lumotlar va ma'lumotlarni qazib olish tushunchalari zamonaviy dunyo ma'lumotlar oqimi bilan to'lib-toshmoqda. ushbu taqdimotda biz katta ma'lumotlar (big data) fenomenini va ulardan foydali bilim olish vositasi 4 ma'lumotlarni qazib olish (data mining) metodologiyasini tahlil qilamiz. maqsad: katta ma'lumotlar va data mining o'rtasidagi farqni, ularning asosiy tamoyillarini hamda biznes va jamiyat uchun ahamiyatini tushuntirish. katta ma'lumotlar (big data) nima? katta ma'lumotlar deganda an'anaviy ma'lumotlarni qayta ishlash vositalari qamrab ololmaydigan darajada ulkan hajm, yuqori tezlik va xilma-xil formatdagi ma'lumotlar to'plami tushuniladi. hajm va o'sish ma'lumotlar hajmining eksponensial o'sishi kuzatilmoqda. taxminlarga ko'ra, 2025-yilga kelib dunyo miqyosidagi ...

Этот файл содержит 10 стр. в формате PPTX (2,0 МБ). Чтобы скачать "katta ma'lumotlar va ma'lumotlarni qazib olish tushunchalari", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: katta ma'lumotlar va ma'lumotla… PPTX 10 стр. Бесплатная загрузка Telegram