Какие существуют методики быстрого анализа большого количества документов?

Некоторые методики быстрого анализа большого количества документов:

• Предварительная обработка данных. 1 Это подготовительный этап работы с большими данными, на котором разнородную информацию приводят к общему виду, дополняют недостающее и отсеивают лишнее. 1
• Data Mining («добыча данных»). 15 Из разнородного массива информации извлекают полезные закономерности. 1 В рамках метода решаются задачи по классификации, кластеризации, анализу отклонений и другие. 1
• Нейронные сети. 1 Алгоритмы машинного обучения анализируют входные данные и выдают нужный результат. 1 Например, нейросети могут распознавать лица на фотографии или по ряду признаков определять недобросовестные транзакции. 1
• Прогностический анализ. 1 С помощью этого метода предсказывают разнообразные события: поведение клиентов, рост продаж, финансовые показатели компании, курсы валют, сроки доставки товаров и так далее. 1
• Статистический анализ. 1 Благодаря большим данным статистика становится намного более точной: чем представительнее выборка, тем корректнее результат. 1
• Визуализация. 1 Представление данных в удобном для использования формате: в виде графиков, карт, схем, диаграмм, гистограмм. 1 Обычно это заключительный этап анализа, когда нужно показать пользователю результат. 1
• Сканирование и распознавание текста (OCR). 3 Преобразование бумажных документов в электронный формат — первый шаг к автоматизированной обработке. 3
• Использование электронных систем управления документами (ECM). 3 ECM позволяют организовывать, хранить, искать и обрабатывать документы в цифровом формате, обеспечивая централизованный доступ и контроль. 3
• Автоматизированная классификация документов. 3 Разработка и применение алгоритмов для автоматической сортировки документов по категориям, темам или проектам. 3