Axborot texnologiyalari, tarmoqlar va telekommunikatsiyalar

Katta ma’lumotlar 
hech qanday an’anaviy ma’lumotlarni boshqarish vositasi 
ishlay olmaydigan katta hajmdagi ma’lumotlar to‘plamini anglatadi. Shunday qilib, 
Big Data - real vaqt rejimida ulkan ma’lumotlar bazalariga kirish imkonini 
beruvchi tushunchadir. U uchta asosiy xususiyatga ega: 
Axborotni qayta ishlash tezligi; 
Saqlangan ma’lumotlarning xilma-xilligi (turli manbalardan olingan qayta 
ishlangan yoki qayta ishlanmagan ma’lumotlar ko‘rinishida); 
Ro‘yxatdagi ma’lumotlar hajmi[3]. 
Quyida qaytda ishlash uchun dastlabki ma’lumotlar bo‘lishi mumkin bo‘lgan 
jarayonlar: 
-
internet foydalanuvchilari xatti-harakatlari jurnallari; 
-
narsalar Interneti; 
-
ijtimoiy media; 
-
meteorologik ma’lumotlar; 
-
yirik kutubxonalarning raqamli kitoblari; 
-
transport vositalarining GPS signallari; 
-
bank mijozlarining operatsiyalari to‘g‘risidagi ma’lumotlar; 
-
uyali aloqa abonentlarining joylashuvi to‘g‘risidagi ma’lumotlar; 
-
yirik chakana savdo tarmoqlarida xaridlar to‘g‘risida ma’lumot va boshqalar[4] 
. 
"Katta ma’lumotlar" faqat katta hajmdagi ma’lumotlarni tahlil qilishni o‘z 
ichiga olmaydi. Muammo tashkilotlarning katta hajmdagi ma’lumotni yaratishda 
emas, balki ularning ko‘p qismi veb -bloglar, videolar, matnli hujjatlar, mashina 

---

International scientific conference "INFORMATION TECHNOLOGIES, NETWORKS AND 
TELECOMMUNICATIONS" ITN&T-2022 Urgench, 2022y April 29-30 
454 
kodlari kabi an’anaviy tuzilgan ma’lumotlar bazasi formatiga mos kelmaydigan 
formatda taqdim etilishidadir. Bularning barchasi turli xil omborlarda, ba’zida 
hatto tashkilot tashqarisida saqlanadi. Aslida, kontseptsiya katta 
ma’lumotlar ishning samaradorligini oshirish, yangi mahsulotlarni yaratish va 
raqobatbardoshligini oshirish maqsadida juda tez -tez yangilanadigan va turli 
manbalarda joylashgan katta hajmli va har xil tarkibli ma’lumotlar bilan ishlashni 
anglatadi[5]. 
Katta ma’lumotlar tuzilmagan ma’lumotlarni qayta ishlashga mo‘ljallangan 
bo‘lib, biz ularni yig‘ish va saqlash imkoniyatiga ega bo‘lganimizdan keyingina 
o‘rganishni boshlaymiz va bizga algoritmlar va ushbu massivlar tarkibidagi 
tendentsiyalarni qidirishni osonlashtirish uchun muloqot qilish qobiliyati kerak.[6] 
Ma’lumotlar to‘plamini tahlil qilishning turli xil usullari mavjud bo‘lib, ular 
statistikadan va informatikadan olingan asboblarga asoslangan (masalan, 
mashinasozlik)[6]. 
Klasterlar tahlili: Oldin noma’lum bo‘lgan umumiy xususiyatlarni aniqlash 
orqali ob’ektlarni guruhlarga ajratishning statistik usuli[6]. 
Crowdsourcing: bu umumiy maqsad uchun - ko‘pincha innovatsiyalar, 
muammolarni hal qilish yoki samaradorlik uchun "olomon" yoki guruhni jalb 
qilish amaliyoti orqali ma’lumotlar yig‘ish metodologiyasi[7]. 
Ma’lumotlarni birlashtirish: Ijtimoiy tarmoqlar foydalanuvchilarining 
sharhlarini tahlil qilish va real vaqtda sotish natijalari bilan taqqoslash imkonini 
beradigan texnikalar to‘plami[8]. 
Ma’lumotlarni qazib olish: Targ‘ib qilinayotgan mahsulot yoki xizmatni eng 
yaxshi qabul qiladigan iste’molchilar toifalarini aniqlash, eng muvaffaqiyatli 
xodimlarning xususiyatlarini aniqlash va iste’molchilarning xulq -atvor modelini 
bashorat qilish imkonini beradigan usullar to‘plami[6]. 
Ansamblni o‘rganish: Bu usulda turli xil bashoratli modellardan 
foydalaniladi va shu bilan bashoratlar sifati yaxshilanadi[6]. 
Genetika algoritmlari: Ushbu texnikada mumkin bo‘lgan yechimlar 
"xromosomalar" shaklida taqdim etiladi, ular birlashishi va mutatsiyaga uchrashi 
mumkin. Tabiiy evolyutsiya jarayonida bo‘lgani kabi, eng munosiblari ham omon 
qoladi[6]. 
Tarmoq tahlili: Ijtimoiy tarmoqlardan foydalanish orqali ijtimoiy 
tuzilmalarni tekshirish jarayoni tarmoqlar va grafik nazariyasi. U tarmoq 
tuzilmalari jihatidan tavsiflaydi tugunlar va aloqalar, qirralar, yoki havolalar ularni 
bog‘laydigan munosabatlar yoki o‘zaro ta’sirlar. Tarmoqdagi tugunlar orasidagi 
aloqalarni tahlil qilish texnikasi [6]. 
Regressiya: Regressiya tahlilining maqsadi bog‘liq o‘zgaruvchi va bitta (bir 
qator regressiya tahlili) o‘rtasidagi bog‘liqlikni yoki bir nechta mustaqil 
o‘zgaruvchilar o‘rtasidagi bog‘liqlikni o‘lchashdir. Mustaqil o‘zgaruvchilar, 
shuningdek, tushuntirish, aniqlovchi, repressiyalar va bashorat qiluvchilar deb ham 
ataladi. [6]. 
Hissiy tahlil: Iste’molchilarning his -tuyg‘ularini baholash usullari insonning 
tabiiy tilini tanib olish texnologiyalariga asoslangan. Ular sizga qiziqish mavzusiga 

---

International scientific conference "INFORMATION TECHNOLOGIES, NETWORKS AND 
TELECOMMUNICATIONS" ITN&T-2022 Urgench, 2022y April 29-30 
455 
tegishli xabarlarni (masalan, iste’molchi mahsuloti) umumiy axborot oqimidan 
ajratishga imkon beradi[6]. 
Kosmik tahlil: Qisman statistikadan olingan fazoviy ma’lumotlarni tahlil 
qilish usullari to‘plami - er topologiyasi, geografik koordinatalar, ob’ektlar 
geometriyasi. Manba katta ma’lumotlar bunda geografik axborot tizimlari (GIS) 
tez -tez ishlatiladi[6]. 
Statistika: Ma’lumot yig‘ish, tartibga solish va talqin qilish, shu jumladan 
so‘rovnomalar tuzish va tajribalar o‘tkazish fani. Statistik usullar ko‘pincha 
ma’lum hodisalar o‘rtasidagi munosabatlar to‘g‘risida baho berish uchun 
ishlatiladi[6]. 
Simulyatsiya: Murakkab tizimlarning xatti -harakatlarini modellashtirish 
ko‘pincha rejalashtirishda turli xil stsenariylarni bashorat qilish va ishlab chiqish 
uchun ishlatiladi[6]. 
Vaqt seriyasini tahlil qilish: Vaqt o‘tishi bilan statistikadan va raqamli 
signallarni qayta ishlashdan olingan takrorlanadigan ma’lumotlar ketma -ketligini 
tahlil qilish usullari to‘plami. Aniq maqsadlardan ba’zilari fond bozorini yoki 
bemorlarning kasallanishini kuzatishdir[6].