Какие методы применяются для анализа больших цифровых данных в бизнесе и науке?

Некоторые методы, которые применяются для анализа больших цифровых данных в бизнесе и науке:

• Машинное обучение и искусственный интеллект. cyberleninka.ru Позволяют моделировать сложные зависимости и делать прогнозы на основе исторических данных. cyberleninka.ru Например, в медицине машинное обучение используется для анализа медицинских изображений и диагностики заболеваний, а в финансовой сфере — для прогнозирования рыночных тенденций и рисков инвестиций. cyberleninka.ru
• Статистический анализ данных. cyberleninka.ru Включает в себя анализ корреляции, регрессионный анализ, анализ временных рядов и другие методы. cyberleninka.ru Они помогают исследовать взаимосвязи между переменными, делать прогнозы и выявлять скрытые паттерны в данных. cyberleninka.ru
• Смешение и интеграция данных. www.decosystems.ru practicum.yandex.ru Объединение данных из разных источников с целью создания комплексной и полной информации для анализа. www.decosystems.ru
• Data Mining. www.decosystems.ru Использование алгоритмов и методов для автоматического поиска скрытой информации и паттернов в больших объёмах данных. www.decosystems.ru
• Предиктивная аналитика. practicum.yandex.ru Составление прогнозов на основе данных. practicum.yandex.ru Например, чтобы предсказать колебания валют, поведение покупателей, время доставки грузов в логистике, финансовые показатели компаний. practicum.yandex.ru
• Имитационное моделирование. practicum.yandex.ru Построение моделей на базе больших данных, которые помогают провести эксперимент в компьютерной реальности, без влияния на реальное положение вещей. cloud.vk.com
• Визуализация аналитических данных. cloud.vk.com Представление больших данных и результатов их анализа в виде графиков, диаграмм, гистограмм, 3D-моделей, карт и пиктограмм. cloud.vk.com