Некоторые подходы к обработке больших объёмов данных в системах онлайн-голосования:

• Автоматическая аналитика и визуализация данных. 1 Позволяет автоматически генерировать графики и диаграммы на основе результатов голосования, облегчая их интерпретацию. 1 Также платформы предоставляют возможности для сегментации данных по различным параметрам, например возрасту, полу, должности или географическому положению респондентов. 1
• Использование интеллектуальных технологий. 3 Они предполагают накопление и непрерывный анализ гарантированно обезличенных данных, поступающих из систем онлайн-голосования. 3 В результате можно получить социальный срез участвующих в выборах граждан (пол, возраст, территория проживания), выводы по социальному срезу не участвующих и рекомендации по их привлечению в дальнейшем. 3
• Применение методов Data Mining. 4 Они позволяют обнаруживать определённые закономерности в сырых данных с помощью интеллектуального анализа. 4 Например, определять нетипичные данные в общем потоке информации, искать идентичную информацию в различных источниках, определять факторы влияния на заданный параметр и так далее. 4
• Использование методов предиктивной аналитики. 4 С их помощью можно составить прогноз на основе исследования данных за прошлый период. 4 Для этого выявляют закономерности или факторы, которые стали причиной результата, а затем с помощью нейросети или математических вычислений создают модель для прогнозирования. 4