Какие алгоритмы используются для анализа больших объемов данных в современных системах управления торговлей?

Для анализа больших объёмов данных в современных системах управления торговлей используются различные алгоритмы, среди них:

• Data Mining («добыча данных»). cloud.vk.com www.kp.ru Из разнородного массива информации извлекают полезные закономерности. www.kp.ru В рамках Data Mining решаются задачи по классификации, кластеризации, анализу отклонений и другие. www.kp.ru
• Нейронные сети. www.kp.ru Алгоритмы машинного обучения анализируют входные данные и выдают нужный результат. www.kp.ru Например, нейросети могут распознавать лица на фотографии или по ряду признаков определять недобросовестные транзакции. www.kp.ru
• Прогностический анализ. www.kp.ru С помощью этого метода предсказывают разнообразные события: поведение клиентов, рост продаж, финансовые показатели компании, курсы валют, сроки доставки товаров и т. д.. www.kp.ru
• Статистический анализ. cloud.vk.com www.kp.ru Для получения точных статистических результатов используют разные методы: подсчёт процентного соотношения, вычисление средних значений данных, корреляционный анализ и другие. cloud.vk.com
• Визуализация. cloud.vk.com www.kp.ru Данные представляют в удобном для использования формате: в виде графиков, карт, схем, диаграмм, гистограмм. www.kp.ru
• Имитационное моделирование. cloud.vk.com На основе данных строят модель магазина, в которую вносят изменения: повышают и понижают цены, меняют число продавцов, увеличивают поток посетителей. cloud.vk.com
• A/B-тестирование. cyberleninka.ru Контрольная выборка поочерёдно сравнивается с другими. cyberleninka.ru Тем самым удаётся выявить оптимальную комбинацию показателей. cyberleninka.ru

Обычно при обработке больших массивов данных применяется одновременно несколько методов. www.adventum.ru