big data va ma'lumotlar tahlili

PPTX 26 стр. 2,0 МБ Бесплатная загрузка

26 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 2,0 МБ

Тип файла PPTX

Страницы 26

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 26

katta ma’lumotlarni qayta ishlash texnologiyalari katta ma’lumotlarni qayta ishlash texnologiyalari foydalaniglan adabiyotlar f.x. xazratov, j.j. atamuradov, h.i. eshonqulov big data vama`lumotlar tahlili. oʻquv qoʻllanma – buxoro, buxdu, 2021, 160 b. 1-mavzu: big data va ma`lumotlar tahlili” fanining mazmuni,predmeti va metodi reja: 1. "big data va ma`lumotlar tahlili" fanining mazmuni 2. big data bilan ishlash bosqichlari 3. data mining. data mining texnologiyalari 1-mavzu: big data va ma`lumotlar tahlili” fanining mazmuni,predmeti va metodi ma’lumot bu…… 1-mavzu: big data va ma`lumotlar tahlili” fanining mazmuni,predmeti va metodi ma’lumot bu - bu xom faktlar, raqamlar, kuzatishlar yoki tafsilotlar yig'indisi. ular o'z-o'zidan ma'no kasb etmaydi, biroq tahlil qilinganda axborot va bilimga aylanadi. asosiy xususiyatlari: hajmi: odatda, an'anaviy ma'lumotlar bazalari (masalan, excel jadvallari, sql bazalari) yoki standart fayl tizimlarida osongina qayta ishlanishi mumkin bo'lgan kichik yoki o'rta hajmdagi ma'lumotlar. strukturasi: ko'pincha strukturalangan (ya'ni, aniq jadvallar, qatorlar va ustunlar shaklida tartiblangan) bo'ladi. qayta ishlash: an'anaviy usullar va vositalar …

2 / 26

ijtimoiy tarmoqlardan). xilma-xillik (variety): ma'lumotlar turli formatlarda bo'ladi. ular strukturalangan (db jadvallari), yarim-strukturalangan (xml/json) yoki strukturasiz (matn, video, audio, rasm, log-fayllar) bo'lishi mumkin. ishonchlilik (veracity): ma'lumotlarning sifati, to'g'riligi va ishonchliligi darajasi. katta ma'lumotlar ko'pincha shovqinli va noto'g'ri bo'lishi mumkin. qiymat (value): ma'lumotlarning tahlilidan olinadigan amaliy foyda yoki biznes qiymati. eng muhimi, ma'lumotning o'zi emas, balki undan olingan xulosa va bashoratlardir. "big data va ma`lumotlar tahlili" fanining mazmuni big data(katta ma'lumotlar) - juda katta hajmdagi bir jinsli bo'lmagan va teztushadigan raqamli ma'lumotlar bo'lib, ularni odatiy usullar bilan qayta ishlabbo'lmaydi. ba'zi hollarda, katta ma'lumotlar tushunchasi bilan birga shuma'lumotlarni qayta ishlash ham tushuniladi. asosan, analiz obyekti kattama'lumotlar deb ataladi. big data atamasi 2008-yilda dunyoga kelgan. nature jurnalimuharriri klifford linch dunyo ma'lumotlar hajmining juda tez sur'atda o'sishigabag'ishlangan maxsus sonida big data atamasini qo'llagan. biroq, katta ma'lumotlaravval ham bo'lgan. "big data va ma`lumotlar tahlili" fanining mazmuni katta ma'lumotlar: qaysi ma'lumotlar katta deb hisoblanadi. mur qonunida …

3 / 26

oshqasohalarni yanada yaxshilash, ularning imkoniyatlarini oshirish, muommolargamuqobil yechimlar izlab topish imkonini yaratadi. "big data va ma`lumotlar tahlili" fanining mazmuni sensorlardan yoki audio va video yozuv qurilmalaridan doimiy ravishdakeladigan ma'lumotlar, ijtimoiy tarmoqlardan kelgan xabarlar oqimlari,meteorologik ma'lumotlar, uyali aloqa abonentlarining geolokatsion koordinatlari vaboshqalar kata hajmdagi ma'lumotlarning yorqin misolidir katta ma'lumotlar manbalari quyidagicha bo'ladi: internetdagi ijtimoiytarmoqlar, bloglar, oav, forumlar, veb-saytlar, (internet of things (iot));korporativ ma'lumotlar - bitimlar, arxivlar, ma'lumotlar bazalari va fayllarni saqlash;asboblarning ko`rsatgichlari - sensorlar, magnitafonlar va boshqalar.. 2. big data bilan ishlash bosqichlari katta ma'lumotlar (big data) bilan ishlash jarayoni an'anaviy ma'lumotlarni qayta ishlashdan farqli o'laroq, maxsus texnologiyalarni talab qiluvchi bir qator ketma-ket bosqichlardan iborat. bu jarayon odatda "ma'lumotlar quvuri" (data pipeline) deb ataladi. 1. ma'lumotlarni yig'ish (data collection / ingestion) bu bosqichda ma'lumotlar turli xil manbalardan to'planadi va markaziy tizimga kiritiladi. manbalar: ijtimoiy tarmoqlar, iot (internet of things) sensorlari, log fayllari, tranzaksiya tizimlari, tashqi apilar. 2. ma'lumotlarni saqlash (data storage) …

4 / 26

dirish yoki olib tashlash, noto'g'ri (anomal) ma'lumotlarni tuzatish. transformatsiya (transformation): ma'lumotlarni bir formatdan boshqa formatga o'tkazish (masalan, strukturasiz matnni strukturalangan jadvallarga aylantirish). integratsiya (integration): turli manbalardan olingan ma'lumotlarni birlashtirish. texnologiyalar: apache spark, apache flink, etl (extract, transform, load) vositalari. 4. ma'lumotlarni qayta ishlash va tahlil (data processing / analysis) bu asosiy bosqich bo'lib, tayyorlangan ma'lumotlardan foydali bilim olish amalga oshiriladi: qayta ishlash: ma'lumotlar ustida hisoblash operatsiyalari o'tkaziladi (masalan, yig'ish, guruhlash, filtrlash). tahlil turlari: tavsifiy tahlil (descriptive): nima sodir bo'lganini tushunish (hisobotlar). bashoratli tahlil (predictive): kelajakda nima sodir bo'lishini taxmin qilish (mashinaviy o'rganish modellarini qo'llash). normativ tahlil (prescriptive): nima qilish kerakligi haqida tavsiyalar berish. texnologiyalar: apache spark, mapreduce, mashinaviy o'rganish (machine learning) kutubxonalari. 5. natijalarni vizualizatsiya va qo'llash (visualization & application) tahlil natijalari foydalanuvchilar (menejerlar, mutaxassislar) tushunishi uchun qulay shaklda taqdim etiladi. vizualizatsiya: grafiklar, diagrammalar, interaktiv boshqaruv panellari (dashboards) orqali ma'lumotlardagi tendensiyalar va qonuniyatlarni ko'rsatish (masalan, tableau, power bi). qo'llash: olingan …

5 / 26

b olsa, b mahsulotni ham sotib olish ehtimoli). - tasniflash (classification) ma'lumotlarni oldindan belgilangan toifalarga ajratish (masalan: elektron pochtani "spam" yoki "spam emas" deb ajratish). - klaster tahlili (clustering) o'xshash xususiyatlarga ega ma'lumotlarni guruhlash (masalan: mijozlarni xarid xususiyatlariga ko'ra segmentlarga ajratish). - regressiya tahlili ikki yoki undan ortiq o'zgaruvchilar orasidagi munosabatni o'rganish va kelajakdagi qiymatlarni bashorat qilish. 2. kroudsorsing crowdsourcing bu inson kuchi yordamida ma'lumotlarni yig'ish, toifalash, boyitish va tasdiqlash usuli. uchinchi shaxslar (keng jamoatchilik) ixtiyoriy yoki kichik haq evaziga yordam beradi. 3. 3. ma'lumotlarni birlashtirish data fusion & integration turli formatdagi va manbalardagi ma'lumotlarni (masalan, matn, audio, sensor signallari) to'plash va tahlil qilish uchun yagona formatga keltirish. bunga raqamli signalga ishlov berish va tabiiy tilda ishlov berish (nlp) kiradi. 4. mashinani o'rganish machine learning (ml) kompyuterlarga aniq dasturlashsiz ma'lumotlardan o'rganish va bashorat qilish imkonini beradigan algoritmlar. bunga kiradi: - sun'iy neyron tarmoqlari inson miyasiga taqlid qiluvchi modellar. - tarmoqni …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 26 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "big data va ma'lumotlar tahlili"

katta ma’lumotlarni qayta ishlash texnologiyalari katta ma’lumotlarni qayta ishlash texnologiyalari foydalaniglan adabiyotlar f.x. xazratov, j.j. atamuradov, h.i. eshonqulov big data vama`lumotlar tahlili. oʻquv qoʻllanma – buxoro, buxdu, 2021, 160 b. 1-mavzu: big data va ma`lumotlar tahlili” fanining mazmuni,predmeti va metodi reja: 1. "big data va ma`lumotlar tahlili" fanining mazmuni 2. big data bilan ishlash bosqichlari 3. data mining. data mining texnologiyalari 1-mavzu: big data va ma`lumotlar tahlili” fanining mazmuni,predmeti va metodi ma’lumot bu…… 1-mavzu: big data va ma`lumotlar tahlili” fanining mazmuni,predmeti va metodi ma’lumot bu - bu xom faktlar, raqamlar, kuzatishlar yoki tafsilotlar yig'indisi. ular o'z-o'zidan ma'no kasb etmaydi, biroq tahlil qilinganda axborot va bilim...

Этот файл содержит 26 стр. в формате PPTX (2,0 МБ). Чтобы скачать "big data va ma'lumotlar tahlili", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: big data va ma'lumotlar tahlili PPTX 26 стр. Бесплатная загрузка Telegram