Метод Монте-Карло позволяет моделировать сложные системы и процессы, состоящие из множества неопределённых взаимодействующих компонентов. 2 При работе с большими массивами данных метод помогает анализировать вероятность разных исходов в процессах, которые трудно предсказать из-за вмешательства случайных переменных. 3

Процесс работы метода Монте-Карло включает следующие шаги: 3

1. Определение модели. 3 Создаётся математическая модель, представляющая анализируемую систему или процесс. 3 В модели учитываются неопределённые переменные. 3
2. Указание распределений вероятностей. 3 Для каждой неопределённой переменной указывается распределение вероятностей. 3 Эти распределения представляют возможные значения, которые могут принимать неопределённые переменные, и их вероятность. 3
3. Генерация случайных выборок. 3 С помощью случайной выборки генерируется большое количество возможных значений для неопределённых переменных на основе указанных распределений вероятностей. 3 Каждый набор случайных значений используется для выполнения одного запуска моделирования. 3
4. Запуск моделирования. 3 Модель запускается несколько раз (часто тысячи или миллионы) с сгенерированными случайными выборками. 3 Это приводит к созданию распределения возможных результатов. 3
5. Анализ результатов. 3 Анализ выходного распределения помогает понять вероятность разных результатов, определить наиболее вероятные результаты, оценить риски и неопределённость. 3

Для работы с большими наборами данных метод Монте-Карло может использовать уменьшенную версию этих наборов — цепи Маркова. 1 Это модели, которые показывают, как система перемещается из состояния в состояние. 1