Некоторые методы определения и оценки количества данных в крупных информационных системах:

• Предварительная обработка данных. 2 Метод приведения разнородных данных в общий вид, дополнения недостающего и отсеивания лишнего. 2
• Data Mining. 2 Из разнородного массива информации извлекают полезные закономерности. 2 В рамках Data Mining решаются задачи по классификации, кластеризации (объединению объектов в группы в зависимости от степени сходства), анализу отклонений и другие. 2
• Машинное обучение. 4 Компьютерные системы обучаются на основе большого количества данных и строят математические модели, которые позволяют делать прогнозы и принимать решения. 4
• Прогностический анализ. 2 С помощью этого метода предсказывают разнообразные события: поведение клиентов, рост продаж, финансовые показатели компании, курсы валют, сроки доставки товаров, поломки оборудования и т. д.. 2 Для прогнозирования будущего используются ретроспективные данные и выявляются параметры, влияющие на результат. 2
• Статистический анализ. 12 Позволяет выявлять закономерности, проверять гипотезы и прогнозировать итоги. 1 Чем крупнее выборка, тем показательнее результат статистического анализа. 1
• Визуализация. 2 Данные представляют в удобном для использования формате: в виде графиков, карт, схем, диаграмм, гистограмм. 2 Обычно это заключительный этап анализа, когда нужно показать пользователю результат. 2