Какие методы можно использовать для моделирования ежегодного увеличения данных?

Для моделирования ежегодного увеличения данных можно использовать различные методы анализа больших данных, например:

• Data Mining (добыча данных, интеллектуальный анализ данных). cyberleninka.ru К таким методам относятся классификация, кластерный анализ, регрессионный анализ, обнаружение и анализ отклонений и другие. cyberleninka.ru
• Имитационное моделирование. cyberleninka.ru gb.ru Метод позволяет строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. cyberleninka.ru Прогнозы делаются не на реальных, а на теоретически возможных или желаемых данных. proglib.io
• Предиктивная аналитика. proglib.io Метод составляет прогноз на основании накопившейся информации, отвечая на вопрос «Что может произойти?». proglib.io Данные получают методами моделирования, математической статистики, машинного обучения, Data Mining и других. proglib.io
• Статистический анализ. cyberleninka.ru cloud.vk.com Включает в себя анализ временных рядов, A/B-тестирование. cyberleninka.ru С его помощью сравнивают контрольную группу элементов с наборами тестовых групп с изменёнными параметрами, чтобы определить, какие факторы улучшают целевые показатели. proglib.io
• Визуализация аналитических данных. cyberleninka.ru platformv.sbertech.ru Представление информации в виде рисунков, диаграмм, с использованием интерактивных возможностей и анимации. cyberleninka.ru
• Смешение и интеграция данных. cyberleninka.ru gb.ru Набор техник, позволяющих интегрировать разнородные данные из разнообразных источников с целью проведения глубинного анализа. cyberleninka.ru