Data Analitikası:
Məlumat analitikası anlayışlar əldə etmək, nümunələri müəyyən etmək və əsaslandırılmış qərarlar qəbul etmək üçün xam məlumatların çıxarılmasını, çevrilməsini və təhlilini əhatə edir. O, verilənləri emal etmək və şərh etmək üçün müxtəlif texnika və üsulları əhatə edir. Məlumat analitikasının məqsədi böyük və mürəkkəb verilənlər bazalarından mənalı məlumatları aşkar etməkdir.
Data analitikası adətən aşağıdakıları əhatə edən strukturlaşdırılmış prosesi izləyir:
Məlumatların toplanması: Verilənlər bazası, fayllar və ya API kimi müxtəlif mənbələrdən müvafiq məlumatların toplanması.
Məlumatların təmizlənməsi və əvvəlcədən işlənməsi: Çatışmayan dəyərləri, kənar göstəriciləri və uyğunsuzluqları aradan qaldırmaq və uyğun formata çevirməklə məlumatları təhlil etmək üçün hazırlamaq.
Kəşfedici məlumatların təhlili (EDA): Məlumatları anlamaq, nümunələri aşkar etmək və dəyişənlər arasında əlaqələri müəyyən etmək üçün ilkin araşdırmaların aparılması.
Verilənlərin modelləşdirilməsi və təhlili: Məlumatlardan fikirlər çıxarmaq və nəticə çıxarmaq üçün reqressiya, klasterləşdirmə, təsnifat və ya zaman sıralarının təhlili kimi statistik və analitik üsulların tətbiqi.
Verilənlərin vizuallaşdırılması və hesabatlılığı: Nəticələri effektiv şəkildə çatdırmaq üçün vizualizasiyalar, hesabatlar və tablolar vasitəsilə nəticələri təqdim etmək.
Proqnoz modelləşdirmə:
Proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə, tarixi məlumatlara əsaslanaraq proqnozlar və ya proqnozlar vermək üçün modellərin işlənib hazırlanmasına yönəlmiş məlumat analitikasının alt dəstidir. Bu, gələcək nəticələri və ya davranışları proqnozlaşdıra bilən modellər yaratmaq üçün statistik və maşın öyrənmə üsullarından istifadə etməyi əhatə edir.
Proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə prosesi adətən aşağıdakı addımları əhatə edir:
Problemin tərifi: proqnozlaşdırılacaq hədəf dəyişəni və mövcud proqnozlaşdırıcılar daxil olmaqla, proqnozlaşdırma probleminin aydın şəkildə müəyyən edilməsi.
Məlumatların hazırlanması: Məlumatların təmizlənməsi, dəyişdirilməsi və təlim və sınaq dəstlərinə bölünməsi yolu ilə hazırlanması. Xüsusiyyət mühəndisliyi də mövcud olanlardan yeni xüsusiyyətlər əldə etmək üçün həyata keçirilə bilər.
Model seçimi: Problem və məlumat xüsusiyyətlərinə əsaslanaraq müvafiq proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə texnikasının seçilməsi. Buraya xətti reqressiya, qərar ağacları, təsadüfi meşələr, dəstək vektor maşınları (SVM) və ya neyron şəbəkələri və digərləri daxil ola bilər.
Model təlimi: Seçilmiş modeli məlumatlara uyğunlaşdırmaq və proqnozlaşdırma səhvlərini minimuma endirmək üçün parametrlərini tənzimləməklə təlim vermək üçün təlim məlumat dəstindən istifadə etmək.
Modelin qiymətləndirilməsi: Test məlumat dəstindən istifadə edərək təlim keçmiş modelin performansının qiymətləndirilməsi. Ümumi qiymətləndirmə ölçülərinə dəqiqlik, dəqiqlik, geri çağırma və qəbuledicinin işləmə xarakteristikası əyrisi (AUC-ROC) altında olan sahə daxildir.
Modelin yerləşdirilməsi: Təlim edilmiş modelin yeni, görünməmiş məlumatlar üzrə proqnozlar vermək üçün istifadə oluna biləcəyi istehsal mühitində yerləşdirilməsi.
Həm məlumat analitikası, həm də proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə anlayışların çıxarılmasında, məlumatlara əsaslanan qərarların qəbul edilməsində və biznes dəyərinin artırılmasında mühüm rol oynayır. Onlar müxtəlif sənaye sahələrində, o cümlədən maliyyə, səhiyyə, marketinq, e-ticarət və bir çox başqa sahələrdə geniş istifadə olunur.
Asiman Xəlili
Vətən Naminə Mətbuat Xidməti
