Какие существуют методы обработки и анализа большого объема фактических данных?

Некоторые методы обработки и анализа большого объёма фактических данных:

• Смешение и интеграция данных. 15 Разнородную информацию приводят к единому формату, дополняют и проверяют: удаляют избыточные данные, загружают недостающие из других источников. 5
• Статистический анализ. 5 Это подсчёт данных по определённым критериям с получением на выходе конкретного результата обработки данных в процентах. 5 Чем крупнее выборка, тем достовернее результат. 5
• Data mining. 1 Процесс поиска закономерностей в больших данных, или глубинный анализ данных. 1 Для этого используют методы классификации, моделирования и прогнозирования, основанные на применении деревьев решений, нейросетей, генетических алгоритмов и других методик. 1
• Имитационное моделирование. 15 На базе больших данных строят максимально точную модель ситуации, а потом меняют в ней параметры. 5 Модель реагирует на это и показывает, что будет: как изменится прибыль, что произойдёт с лояльностью клиентов, снизится ли скорость производства. 5
• Предиктивная аналитика. 25 Цель этого метода — спрогнозировать развитие текущей ситуации. 2 Для предиктивной аналитики большие данные тщательно изучают, а затем вычисляют корреляции и строят графики, чтобы предугадать, как ситуация повернётся в будущем. 5
• Визуализация аналитических данных. 1 Результаты анализа представляют в виде графиков, диаграмм, гистограмм, 3D-моделей, карт и пиктограмм. 1
• Потоковая аналитика. 4 Этот метод обрабатывает данные по мере их генерации, позволяя организациям получать информацию и предпринимать немедленные действия. 4