Некоторые методы анализа больших последовательностей данных в программировании:

• Машинное обучение. 2 Создаёт модели для предсказания результатов и поиска закономерностей в данных. 2
• Анализ потоков данных. 2 Обрабатывает непрерывный поток данных в момент их поступления. 2
• Анализ сетей. 2 Изучает связи между элементами для понимания их взаимовлияния. 2
• Текстовая аналитика. 2 Анализирует тексты для понимания их смысла и настроения. 2
• Кластеризация и сегментация. 2 Разбивает большие данные на группы с общими свойствами. 2
• Регрессионный анализ. 2 Изучает влияние одного параметра на другой для предсказания изменений. 2
• Ассоциативный анализ. 2 Выявляет связи и закономерности между элементами данных. 2
• Описательная аналитика. 4 Применение статистических методов для описания и визуализации данных, помогает понять, что произошло. 4
• Диагностическая аналитика. 4 Анализ данных для выяснения причин произошедших событий. 4
• Предсказательная аналитика. 4 Применение моделей машинного обучения для прогнозирования будущих событий и тенденций. 4
• Предписательная аналитика. 4 Разработка рекомендаций на основе анализа данных для оптимизации бизнес-процессов и стратегий. 4