Какие методы используются для анализа распределения данных в современных информационных системах?

Некоторые методы, которые используются для анализа распределения данных в современных информационных системах:

• Описательный анализ. www.geeksforgeeks.org Включает обобщение и организацию данных для понимания их основных характеристик. www.geeksforgeeks.org Помогает выявить закономерности и тенденции в данных. www.geeksforgeeks.org
• Логический анализ. www.geeksforgeeks.org Позволяет делать прогнозы или умозаключения о совокупности на основе выборки данных. www.geeksforgeeks.org Методы включают проверку гипотез, доверительные интервалы и дисперсионный анализ. www.geeksforgeeks.org
• Регрессионный анализ. www.geeksforgeeks.org dspace.www1.vlsu.ru Используется для понимания взаимосвязи между зависимыми и независимыми переменными. www.geeksforgeeks.org Основная цель — смоделировать взаимосвязь и сделать прогнозы. www.geeksforgeeks.org
• Кластерный анализ. www.geeksforgeeks.org Группирует набор объектов таким образом, что объекты в одной группе более похожи друг на друга, чем объекты в других группах. www.geeksforgeeks.org Это неконтролируемый метод обучения, используемый в распознавании образов, анализе изображений и сегментации рынка. www.geeksforgeeks.org
• Классификационный анализ. www.geeksforgeeks.org Это метод контролируемого обучения, используемый для распределения данных по заранее определённым категориям. www.geeksforgeeks.org Он использует такие алгоритмы, как деревья решений, машины опорных векторов и нейронные сети. www.geeksforgeeks.org
• Прогностический анализ. www.geeksforgeeks.org Использует статистические методы и алгоритмы машинного обучения для прогнозирования будущих результатов на основе исторических данных. www.geeksforgeeks.org