Kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti qarshi filiali

KOMMUNIKATSIYALARINI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI QARSHI FILIALI

“ KOMPYUTER INJENERINGI ” FAKULTETI

4 – BOSQICH KI-11-20 GURUH TALABASINING

Ma’lumotlarning intellektual tahlili

fanidan tayyorlagan

1-Mustaqil ishi

Bajardi: M. Xikmatillayev
Qabul qildi: A.G‘aniyev
Mavzu: Ma’lumotlarning intellektual tahlilining asosiy tushunchalari va usullari. Ma’lumotlarning intellektual tahlili texnologiyasi.
Reja:

1. 
   Ma’lumotlarning intellektual tahlilining asosiy tushunchalari.
   
2. 
   Ma’lumotlarning intellektual tahlilining usullari.
   
3. 
   Ma’lumotlarning intellektual tahlili texnologiyasi.
   

MIT tushunchasi va asosiy vazifalari. MIT deganda katta xajmdagi ma’lumotlardan yangi, korrekt bo‘lgan va foydali axborot ajratib olish jarayoni tushuniladi. Ingliz adabiyotida “MIT” o‘rniga “Data Mining” tushuncha ishlatiladi, bunda Data-ma’lumot, Mining-qazib olish. MIT vositasida ajratib olingan bilim pattern deyiladi. MIT ning vazifasi Katta xajmdagi ma’lumotlar massivlaridan ma’noga ega bo‘lgan patternlarni ajratib olish bo‘lib xisoblanadi. Patternlar qarorlar qabul qilishda, jarayonlarni nazorat qilishda, axborotni bajaruvchi va so‘rovnomalarga ishlov berishda qo‘llanilishi mumkin. Shu sababli MIT axborot texnolgiyalari rivojida muhim rol o‘ynamoqda. MIT ni amalga oshirish bosqichlari. 1. Predmet soxani o‘rganish va intellektual taxlilining asosiy maqsadlarini ifodalash. 2. Ma’lumotlar to‘plash.

3. Ma’lumotlar turlari: o‘lchamlar natijalari, ekspert ma’lumotlari, ob’ektlar tasvirlash, audio va video fayllardan olinadigan ma’lumotlar va boshqalar.
4. Ma’lumotlar manbaalari: kuzatishlar, tajribalar, xodisalar va boshqalar.
5. Ma’lumotlarga dastlabki ishlov berish.
a. Ma’lumotlarni tozalash, filtrlash
b. Ma’lumotlarni umumlashtirish (intergratsiyalashuv)
c. Turli manbaalardan ma’lum predmet soxa uchun olingan ma’lumotlardan bir ma’lumotlar omboriga joylashtirish.
d. Ma’lumotlar shaklini o‘zgartirish.
6. Ma’lumotlar taxlili, bunda MIT algoritmlari asosida patternlar ajratib olish tushuniladi.
7. Tanlab olingan patternlar interpretatsiyasi. Ma’lum tanlab olngan foydalilik funksiyasi asosida patternlarning foydalilik darajasini aniqlash va patternlarni vizduallashtirish.
8. Yangi bilimlardan (patternlardan) foydalanish.

MIT texnologiyasining maqsadi. Axborot texnologiyalarining (AT) tez sur’atlar bilan rivojlanishi elektron ko‘rinishdagi ma’lumotlar xajmining tez oshishiga olib keldi. Bu ma’lumotlar turli ko‘rinishlarda ifodalanadi: matn ko‘rinishida, audio va videofayllar ko‘rinishida, ob’ektlar tasvirlar ko‘rinishida, simsiz sektor to‘rlari orqali olinadigan ma’lumotlar va x.k. Internet tarmoqlarinig paydo bo‘lishi yer sharining istalgan nuqtasi xaqida axborot olish imkonini yaratdi. Mazkur ma’lumotlar asosida kerakli axborotni tezkor ajratib olish, ma’lumotlar ustida katta xajmdagi va turdagi axborot ishlov jarayonining tashkil etishni taqazo qiladi. Sababi inson imkoniyatlarining katta xajmdagi turli xarakterdagi ma’lumotlarga ishlov berishda cheklanganligidir. MITning maqsadi zamonaviy axborot texnologiyalari va intellektual algoritmlar asosida dastlabki “xom” ma’lumotlar to‘plamidan foydalanuvchi uchun kerakli (foydali) ma’lumot (axborot) olish muammosi dolzarb muammodir. MIT texnologiyasining yaratilish tarixi. MIT texnologiyasining yaratilish tarixi ma’lumotlar intellektual taxlili texnologiyasi (Data Mining) axborot texnologiyalarining tabiiy evolyusiyasi natijada vujudga keldi. Mazkur evolyusiya quyidagi bosqichlar asosida rivojlanadi: -ma’lumotlarni to‘plash. -ma’lumotlarni boshqarish. 5 -ma’lumotlarni taxlil qilish. O‘tgan asrning 70- yillaridan boshlab ma’lumotlar bazalarini yaratish va tadqiq qilish masalalari quyidagi yo‘nalishlarda olib boriladi:

1. Ierarxik va tarmoqli ma’lumotlar bazalarini ishlab chiqishdan to relyatsion ma’lumotlar bazalari ishlab chiqishga yo‘naltirilgan xolda olib boriladi. Bunda relyatsion MB deganda MB ni boshqarishning relyatsion tizimlari tushuniladi.
2. Ma’lumotlarni modellashtirish vositalarini yaratish, ma’lumotlarni identifikatsiyalash va tashkil etish. Ana shu taxlit so‘rovnomalar orqali ma’lumotlarni qulay tarzda topishga imkon beruvchi tizimlar (masalan MS Sql Server2008,foydalanuvchi interfeyslari so‘rovnomalarga ishlov berishni optimizatsiyalovchi va tranzaksiyalovchi boshqarish tizimlari) vujudga keldi. Xozirda tranzaksiyalarga onlayn rejimda ishlov berish samarali usullari (OLTP – on-line transaction processing) vujudga keldiki, ularning asosini relyatsion texnologiyalar tashkil etadi.
1980- yillar o‘rtalaridan boshlab ma’lumotlarning yangi, ob’ektga yo‘naltirilgan, ob’ektga relyatsion deduktiv modellari vujudga keldi. Predmetga yo‘naltirilgan ma’lumotlar bazasini boshqarish tizimlari (MBBT) vujudga keldi, xamda axborot texnologiyalari industriyasida muxim rol o‘ynovchi Internet tarmog‘i vujudga keldi. MIT ning rivojlanishida muxim qadam bo‘lib keyingi 40-yil ichida kompyuter apparat vositalarining tez rivojlanishi muxim rol o‘ynaydi. (masalan o‘ta quvvatli kompyuterlar va ma’lumotlarni yig‘ish usullari). Buning natijasida ma’lumotlar saqlanadigan vositalar vujudga keldi. Ma’lumotlarni saqlash texnologiyasi o‘z ichiga ma’lumotlarni tozalash, ma’lumotlarni umumlashtirish va ularga on-line rejimda analitik ishlov berishni (On-line Analitical Processing OLAP ) oladi. Ma’lumotlarni chuqur taxlil qilishda qo‘shimcha usullardan: klassifikatsiyalash, klasterizatsiya va x.k.usullardan foydalanishga to‘g‘ri keladi. Ma’lumotlarni xaddan tashqari ko‘pligi va ularni taxlil qilish usullarining yetarli emasligi 6 ma’lumotlar ortiqchaligi va axborot yetishmasligi kabi muammolarga olib keladi. Shu sababli katta ma’lumotlar omborlari arxivlarga aylanib qoldi, ulardan kam foydalanilayapti. Bunda ko‘pgina muxim qarorlar qabul qilish ma’lumotlarga analitik ishlov beri asosida emas, ko‘pgina yechimlar qabul qiluvchining intuitsiyasi tajribasi asosida qabul qilinadi. Malumotlarni tahlil qilish uslublari, ma'lumotlarga oid ma'lumotlarni hisobga olish, tahlil qilish va natijalarni olish uchun ishlatiladigan qoidalarni ifodalaydi. Bu tahlil uslublari statistika, axborotlar analizi, ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish, mashinaviy o'rganish (machine learning) va boshqalar kabi turli texnikalar asosida amalga oshirilishi mumkin.