Как распознать полезную информацию в большом потоке данных?

Чтобы распознать полезную информацию в большом потоке данных, используют различные методы анализа, например:

• Data mining (добыча данных, глубинный анализ). 1 С его помощью из больших данных извлекают полезные закономерности: сходства, различия, общие категории. 1 Для этого применяют методы классификации, моделирования и прогнозирования, основанные на деревьях решений, нейросетях, генетических алгоритмах и других технологиях. 1
• Машинное обучение. 25 Искусственный интеллект ищет закономерности и делает прогнозы с помощью математических методов, в том числе распознаёт образы. 5 Например, машинное обучение помогает прогнозировать спрос или анализировать поведение клиентов. 2
• Обработка естественного языка. 2 Методы NLP анализируют текстовые данные, такие как отзывы или сообщения, для определения настроений и ключевых тем. 2
• Статистический анализ. 12 Используется для проверки гипотез и выявления корреляций, особенно в заданиях из маркетинга и экономики. 2
• Визуализация. 15 Представление больших данных и результатов их анализа в виде удобных графиков и схем, понятных человеку. 1
• Имитационное моделирование. 15 На основании данных строится модель системы, которая существует в реальности. 5 Над ней проводят эксперименты, чтобы имитировать события и понимать, как они влияют на систему. 5
• Краудсорсинг. 35 Ручной анализ, к которому привлекают большое количество интернет-пользователей. 5 Например, фильтрация цен или поиск контента с определёнными параметрами. 5