ma’lumotlarning intellektual tahlili

PPTX 40 стр. 716,5 КБ Бесплатная загрузка

40 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 716,5 КБ

Тип файла PPTX

Страницы 40

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 40

tizimlarni intellektuallashtirishda suniy intellektning o’rni.suniy intellekt algoritmlari va ularning turlari ma’lumotlarning intellektual tahlili. maʼlumotlar intellektual tahlilning rivojlanish bosqichlari. maʼlumotlarni tushinish (data understanding) maʼlumotlarni tayyorlash (data preparation). maʼlumotlarning intellektual tahlili va (data mining) termini odatda ikki xil talqin qilinadi. bu ikki jarayon ham katta hajmdagi ishlov berilmagan maʼlumotlarning keraklisini ajratib olish, tadqiq etish va izlab topish uchun qoʻllaniladi. maʼlumotlarni intellektual tahlil qilish termini ba’zan maʼlumotlarni qazib chiqarish, maʼlumotlarni tortib chiqarish, maʼlumotlarni kovlab olish, maʼlumotlarni intellektual tahlili, qonuniyatlarni topish muhiti, bilimlarni kengaytirish, bilimlarni kovlab olish kabi tarjima qilinib data mining (dm) atamasi bilan sinonim deb ham hisoblash mumkin. kompaniyalarga avtomatlashtirish imkoniyatlarini aniqlash imkonini beradi, qo'lda aralashuvga bo'lgan ehtiyojni kamaytiradi va resurslarni yanada samaraliroq taqsimlashga imkon beradi. omborda yig'ilgan va saqlanadigan ma'lumotlardan bilim olish kerak - aks holda u foydasiz bo'ladi. ma'lumotlarni tahlil qilish turli usullar bilan amalga oshiriladi, jumladan, mashinani o'rganish va murakkab moslashuvchan algoritmlardan foydalanish. aksariyat tashkilotlar raqamli tizimga o'tishmoqda. natijada, …

2 / 40

onini beradi. har bir segment uchun siz mijozlar yaxshiroq javob beradigan shaxsiy reklamani ishlab chiqishingiz mumkin. 2.ishlash samaradorligini oshirish. kompaniyalar mijozlarning xarid qilish odatlari va yetkazib beruvchilarning narx belgilash xatti-harakatlarini tushunish uchun ma'lumotlarni yig'ish va ma'lumotlar tahlilidan foydalanish orqali samaradorlikni oshirishi va xarajatlarni kamaytirishi mumkin. 3. mijozlarni ushlab turish. ma'lumotlarni qidirish sizga mijozlar haqida qimmatli ma'lumotlarni olish imkonini beradi. bu, o'z navbatida, mijozlar bilan yanada samarali muloqot qilish va ularning ishlamay qolishini kamaytirish uchun ishlatilishi mumkin marketing kompaniyalar marketing operatsiyalarini optimallashtirish uchun ma'lumotlar to'plamidan foydalanishlari mumkin. ma'lumotlarni qidirish natijalari potentsial mijozlar sizning reklamalaringizni qayerda ko'rishi mumkinligini, qaysi demografiyaga mo'ljallanganligini, raqamli reklamalar qaysi platformalarda joylashtirilishi kerakligini va qanday marketing strategiyalari mijozlarga eng katta ta'sir ko'rsatishini tushunishga yordam beradi. hr boshqaruvi hr bo'limlari ko'pincha qayta ishlash uchun turli xil ma'lumotlarga ega, jumladan, ushlab turish, ko'tarilishlar, ish haqi diapazonlari, kompaniya bonuslari va imtiyozlardan foydalanish va xodimlarning qoniqish so'rovlari. ma'lumotni qazib olish ushbu ma'lumotlarni …

3 / 40

f va kuchli tomonlarni aniqlash uchun natijalarni umumlashtirish imkonini beradi. ma’lumotlarning intellektual tahlili ma’lumotlarning intellektual tahlili - bu katta ma'lumotlar to'plamlarini qayta ishlash va tekshirish uchun analitikada qo'llaniladigan kompyuterlashtirilgan texnologiya.ma'lumotni qazib olish xom ma'lumotni amaliy bilimga aylantiradi. kompaniyalar muammolarni hal qilish, biznes qarorlarining kelajakdagi ta'sirini tahlil qilish va foydani yaxshilash uchun bilimlardan foydalanadilar. ma’lumotlarning intellektual tahlili ma'lumotni qazib olish - bu katta hajmdagi ma'lumotlardan qimmatli ma'lumotlarni tahlil qilish va olish jarayoni. bu xazina izlashga o'xshaydi, faqat oltin o'rniga biz qimmatli bilim va atrofimizda sodir bo'layotgan narsalarni tushunishni topamiz.tasavvur qiling, siz katta mijozlar bazasiga ega yirik kompaniyada ishlaysiz. ma'lumotlarni yig'ish orqali siz ushbu ma'lumotni tahlil qilishingiz va qaysi mijozlar ma'lum mahsulotlarni sotib olishga moyilligini, ular qaysi xizmatlarga qiziqishini bilib olishingiz mumkin, shuningdek, ularning qaysi biri kelajakda sodiq mijozga aylanishi mumkinligini taxmin qilishingiz mumkin. bu kompaniyaga mijozlarga xizmat ko'rsatishni yaxshilash imkonini beradi. ma’lumotlarning intellektual tahlili tibbiyotda kasalliklarga ta'sir etuvchi omillarni aniqlash va …

4 / 40

ni oʻz ichiga regressiya va korrelyatsiya kabi algoritmlari kiradi. bu davrda dastlabki kompyuterlarning vujudga kelishi va maʼlumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish muhim omil hisoblangan. korrelyatsiya va regressiya korrelyatsiya - bu ikki o'zgaruvchi o'rtasidagi munosabat yoki munosabatni aniqlaydigan statistik ko'rsatkich. o'zgaruvchilar bir-biri bilan bog'langan bo'lsa, ular korrelyatsiyaga ega deyiladi regressiya (lotincha regressus - qaytish, teskari harakat) regressiya - bu o'tmishdagi ma'lumotlar va uning natijalarini hisobga olgan holda, natijani eng yaxshi tarzda bashorat qilishdir. korrelyatsiya va regressiya misollar regressiya mashinali o'rganish muammosi uchun kerak - bu ko'plab misollarni o'z ichiga oladi, lekin ular bilan cheklanmaydi, jumladan: moliyaviy prognozlash (masalan, uy bahosi yoki aktsiya bahosi) sotish va aksiyalarni prognozlash. korrelyatsiya tushunchasi investorlar tomonidan investitsion portfellarni tuzishda faol foydalaniladi. ular doimiy ravishda neft narxi va dollar kursi o'rtasidagi bog'liqlikni kuzatib boradilar va turli yirik kompaniyalar aksiyalarining korrelyatsiya koeffitsientini baholaydilar. bunday kuzatishlar investorlarga eng samarali portfelni yaratishga va risklarni diversifikatsiya qilishga yordam beradi. diversifikatsiya …

5 / 40

lishi (1990-2000 yillar). 1990-yillarda “data mining” (maʼlumot qazib olish) atamasi paydo boʻldi, hamda maʼlumotlar tahlili va intellektual tahlil uchun yangi metodologiyalar va usullarni oʻzida mujassamlashtirdi. maʼlumotlar hajmi oshib borishi bilan maʼlumot qazib olish (dm) usullari katta maʼlumotlar (big data) bilan ishlash imkoniyatini oshirib bordi. bugungi kunga kelib maʼlumotlarni yigʻish va saqlash, qolaversa ularni tahlil qilish orqali sohalarni rivojlanishida foydalanish muhim omil hisoblanib va ular hajmining keskin oshishiga sabab boʻlmoqda. maʼlumotlar intellektual tahlilning rivojlanish bosqichlari mashinali oʻqitish va chuqur oʻqitish usullarining rivojlanishi (2000 yildan keyin). mashinali oʻqitish. bu davrda mashinali oʻqitish texnologiyalari taraqqiy etib, klassifikatsiya, regressiya, klasterlash va boshqa usullar bilan maʼlumotlarni intellektual tahlil qilish imkoniyatini yaratdi. chuqur oʻqitish. sunʼiy neyron tarmoqlar (ann) va chuqur oʻqitish (deep learning) sohalari 2010-yillardan boshlab keng tarqaldi va maʼlumotlarni intellektual tahlil qilishda innovatsion usullarni taklif etdi. maʼlumotlar intellektual tahlilning rivojlanish bosqichlari maʼlumotlar intellektual tahlilning rivojlanish bosqichlari bugungi kunda. katta hajimli maʼlumotlar va real vaqt rejimidagi …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 40 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "ma’lumotlarning intellektual tahlili"

tizimlarni intellektuallashtirishda suniy intellektning o’rni.suniy intellekt algoritmlari va ularning turlari ma’lumotlarning intellektual tahlili. maʼlumotlar intellektual tahlilning rivojlanish bosqichlari. maʼlumotlarni tushinish (data understanding) maʼlumotlarni tayyorlash (data preparation). maʼlumotlarning intellektual tahlili va (data mining) termini odatda ikki xil talqin qilinadi. bu ikki jarayon ham katta hajmdagi ishlov berilmagan maʼlumotlarning keraklisini ajratib olish, tadqiq etish va izlab topish uchun qoʻllaniladi. maʼlumotlarni intellektual tahlil qilish termini ba’zan maʼlumotlarni qazib chiqarish, maʼlumotlarni tortib chiqarish, maʼlumotlarni kovlab olish, maʼlumotlarni intellektual tahlili, qonuniyatlarni topish muhiti, bilimlarni kengaytirish, bilimlarni kovlab olis...

Этот файл содержит 40 стр. в формате PPTX (716,5 КБ). Чтобы скачать "ma’lumotlarning intellektual tahlili", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: ma’lumotlarning intellektual ta… PPTX 40 стр. Бесплатная загрузка Telegram