Некоторые методы, которые используются для анализа больших данных в реальном времени:

• Нейросети. 14 Математические модели, которые опираются на нечёткую логику. 1 Нейросети могут адаптироваться к входным данным и выявлять взаимосвязи, которые аналитики не заметили ранее. 1
• Машинное обучение. 1 Методы взаимодействия с большими данными, которые позволяют «натренировать» алгоритмы или полезные модели правильно решать задачи. 1
• Предиктивная аналитика. 14 Цель этого метода — спрогнозировать развитие текущей ситуации. 1 Чаще всего для предиктивной аналитики применяют машинное обучение с учителем, который своими подсказками помогает компьютеру анализировать информацию, устанавливать связи. 1
• Имитационное моделирование. 1 В основе метода лежит создание компьютерной модели на основе переменных и правил их изменения. 1 На модель накладывают исторические данные, от которых строится прогноз изменения параметров. 1
• Метод смешения и интеграции. 1 Используется там, где нужно объединить разрозненную информацию, связанную с каким-то системным процессом. 1
• Визуализация аналитических данных. 13 Позволяет отобразить данные в виде графиков, диаграмм, гистограмм, 3D-моделей, карт и пиктограмм. 3