bashorat analitikasi

PPTX 21 стр. 81,4 КБ Бесплатная загрузка

21 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 81,4 КБ

Тип файла PPTX

Страницы 21

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 21

powerpoint presentation predictive analytics. kelajakni boshorot qilish. shaxriyor 1. bashorat modellarining turlari va ularning qo'llanilishi 2. bashorat analitikasi: ta'rif va imkoniyatlar 3. bashorat analitikasining amaliy misollari va kelajakdagi tendentsiyalar reja: xavflar va cheklovlar algorithmlarni o'qitish uchun kerakli bo'lgan katta hajmdagi ma'lumotlar to'plamini (masalan, 100,000 dan ortiq qator) to'plash va tayyorlash qiyinchiliklar va yuqori xarajatlarni keltirib chiqarishi mumkin. prognozlashdagi noaniqliklar, masalan, 20% xatolik chegarasi, ma'lumotlarning sifatiga va miqdoriga bog'liq bo'lib, modelning ishonchliligi va aniqligini cheklaydi. ba'zi hollarda, murakkab modelning chiqishi tushunarsiz bo'lishi mumkin (qora quti effekti), bu esa natijalarni tahlil qilish va tushunishni qiyinlashtiradi va ishonchlilikni pasaytiradi. regressiya tahlili regressiya tahlili mustaqil o'zgaruvchilar va bog'liq o'zgaruvchi o'rtasidagi munosabatni aniqlashda, masalan, 5 ta mustaqil o'zgaruvchi yordamida kelajakdagi sotuvlar hajmini bashorat qilishda qo'llaniladi. oddiy chiziqli regressiya modeli, ikki o'zgaruvchi o'rtasidagi chiziqli bog'lanishni taxmin qiladi, r-kvadrat koeffitsiyenti esa modelning aniqligini 0 dan 1 gacha bo'lgan qiymat bilan ifodalaydi. ko'p o'zgaruvchili regressiya tahlili, bir nechta …

2 / 21

shirish bashoratlarning aniqligi 95% ishonch oralig'ida bo'lganda, xatolik chegarasi ±5% ni tashkil etadi va bu modelning ishonchliligi darajasini ko'rsatadi. vaqt seriyali bashoratlarining aniqligini baholash uchun, mape (mean absolute percentage error) kabi metriklardan foydalanib, 100 ta kuzatuvdan keyin xatolik darajasini hisoblash mumkin. regressorlarning ko'rsatkichlarini (r-kvadrat, rmse) tahlil qilish orqali 3 ta turli bashorat modelining samaradorligini taqqoslash va eng yaxshisini tanlash mumkin. amaliy qo'llanmalar moliyaviy sohada, firibgarlik operatsiyalarini aniqlash tizimlari yordamida 90% gacha firibgarlik urinishlarini oldini olish mumkin, bu esa millionlab dollarni tejashga yordam beradi. prognozlashtiruvchi tahlil yordamida mijozlarning 85% gacha bo'lgan ehtimoliy orttirishiga erishiladi, bu esa marketing kampaniyalarining samaradorligini sezilarli darajada oshiradi va xarajatlarni kamaytiradi. sog'liqni saqlash sohasida, kasalliklarni oldindan aniqlash algoritmlari, o'lim holatlarini 15% ga kamaytirish va bemorlarning umrini uzaytirish imkoniyatini beradi. kelajakdagi tendentsiyalar katta ma'lumotlar tahlili orqali, ya'ni big data, iste'molchilar xatti-harakatlarini 90% gacha aniqlik bilan bashorat qilish mumkin, bu marketing va biznes strategiyasini takomillashtirishga yordam beradi. 2030-yilga kelib, …

3 / 21

aniqligini oshiradi. vaqt qatorlarini tahlil qilishda arima (autoregressive integrated moving average) modeli kabi statistik usullar yordamida kelajakdagi qiymatlarni 95% ishonchlilik darajasida bashorat qilish mumkin. eksponensial silliqlash (exponential smoothing) usuli, ayniqsa, qisqa muddatli prognozlar uchun, masalan, keyingi 3 oylik sotuv hajmini bashorat qilishda, samarali hisoblanadi. bashoratli tahlil nima? ushbu tahlil turli sohalarda, masalan, moliyaviy bozorlarni bashorat qilishda, mijozlarning xatti-harakatlarini tahlil qilishda yoki 5 yillik rejalashtirishda keng qo'llaniladi va katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlashga asoslangan. bashoratli tahlil – bu kelajakdagi hodisalarni taxmin qilish uchun tarixiy ma'lumotlar, statistik usullar va mashina o'rganish algoritmlaridan foydalaniladigan murakkab jarayon bo'lib, 90% gacha aniqlikka erishish mumkin. bashoratli tahlilning asosiy vositalari regressiya modellari, neyron tarmoqlari va vaqt qatorlarini tahlil qilish bo'lib, ular turli xil o'zgaruvchilar orasidagi munosabatlarni aniqlash va kelajakdagi qiymatlarni bashorat qilish imkonini beradi. mashinani o'rgatish algoritmlari klassifikatsiya algoritmlari, xususan, qo'llab-quvvatlovchi vektor mashinalari (svm), 1000 dan ortiq parametrlarni hisobga olgan holda, turli toifalarga bo'linish ehtimolini taxmin qilish …

4 / 21

l natijalar va ularning ehtimolligini ko'rsatib, optimal qarorlar qabul qilishga yordam beradi. simulyatsiya modellari, masalan, monte-karlo simulyatsiyasi, noaniqlikni boshqarishda 1000 dan ortiq stsenariylarni hisoblash orqali xavflarni baholash va eng yaxshi strategiyani aniqlash imkonini beradi. bashoratli modellarning turlari mashinani o'rgatishning turli xil algoritmlari, jumladan, tasniflash daraxtlari va svm (support vector machines) yordamida 2 ta muhim o'zgaruvchini bashorat qilish mumkin. bashoratli modellarning asosiy turlari orasida regressiya modellari (masalan, chiziqli regressiya, ko‘p o‘zgaruvchili regressiya), 3 ta asosiy turga bo‘linadi va vaqt qatorlari tahlili modellari mavjud. sun'iy neyron tarmoqlari (ann) va chuqur o‘rganish algoritmlari kabi murakkab modellardan foydalanib, 1000 dan ortiq ma'lumotlarni tahlil qilish orqali yuqori aniqlikdagi bashoratlarni olish mumkin. ma'lumotlarni tayyorlash va tozalash nopok ma'lumotlar, masalan, 10% dan ortiq yo'qolgan qiymatlar, natijalarni 30% gacha noto'g'ri chiqarishi mumkin. ma'lumotlarni tayyorlash jarayoni o'rtacha loyihaning 70% vaqtini egallaydi, bu esa to'g'ri prognozlar olish uchun muhim ahamiyatga ega. ma'lumotlar tozalashda outlierlarni aniqlash va ularni o'chirish yoki o'zgartirish …

5 / 21

Хотите читать дальше?

Скачайте все 21 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "bashorat analitikasi"

powerpoint presentation predictive analytics. kelajakni boshorot qilish. shaxriyor 1. bashorat modellarining turlari va ularning qo'llanilishi 2. bashorat analitikasi: ta'rif va imkoniyatlar 3. bashorat analitikasining amaliy misollari va kelajakdagi tendentsiyalar reja: xavflar va cheklovlar algorithmlarni o'qitish uchun kerakli bo'lgan katta hajmdagi ma'lumotlar to'plamini (masalan, 100,000 dan ortiq qator) to'plash va tayyorlash qiyinchiliklar va yuqori xarajatlarni keltirib chiqarishi mumkin. prognozlashdagi noaniqliklar, masalan, 20% xatolik chegarasi, ma'lumotlarning sifatiga va miqdoriga bog'liq bo'lib, modelning ishonchliligi va aniqligini cheklaydi. ba'zi hollarda, murakkab modelning chiqishi tushunarsiz bo'lishi mumkin (qora quti effekti), bu esa natijalarni tahlil qilish va tush...

Этот файл содержит 21 стр. в формате PPTX (81,4 КБ). Чтобы скачать "bashorat analitikasi", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: bashorat analitikasi PPTX 21 стр. Бесплатная загрузка Telegram