Dispersion tahlil asoslari. Dispersiya lotincha «dispersio»

Ijtimoiy tarmoqlarda big data
Ijtimoiy tarmoqlar uchun katta ma'lumotlardan foydalanishning afzalliklari. Omnikanal manbalari. AI strategiyasi bir nechta kanallardan keladigan ma'lumotlarni qayta ishlashga imkon beradi, ayniqsa tizimga kirish va sinxronizatsiya juda yaxshi yoyilgan texnologiyani amalga oshirish bilan. Ko'pgina biznes veb-saytlari Google yoki Facebook akkauntlari orqali ro'yxatdan o'tishni taklif qiladi, shuning uchun bu sotuvchilarga ijtimoiy media faoliyati, brauzer tarixi, ish stoli va mobil ilovalar, bulutli xotiralar va boshqalardan mijozlar haqida ma'lumot to'plash imkonini beradi.
Haqiqiy vaqtda o'zaro ta'sir. Foydalanuvchilarning ijtimoiy tarmoqlardagi faoliyati, masalan, bosilgan reklamalar, tashrif buyurilgan va kuzatilgan sahifalar, e'lon qilingan sharhlar, saqlangan havolalar, qo'shilgan do'stlar bozorni muvaffaqiyatli o'rganishning etakchi yo'lidir. Boshqa hech bir savdo nuqtalari bozor talabining yangilangan va aniq tasvirini bera olmaydi. U shunchalik tez o'zgaradiki, asosiy nuqta vaziyatni raqobatchilarga qaraganda tezroq ishlatishdir.
Klaster tahlil
Klaster tahlilida tasnifdagi ko'p o'zgaruvchan tahlilning xususiyatlari, omillarni tahlil qilish - muloqotni o'rganishda eng aniq aks ettirilgan.Ba'zida klaster tahlilining yondashuvi adabiyotda raqamli taksonomiya, raqamli tasnif, o'z-o'zini o'rganishni tan olish va boshqalar deb ataladi.Klaster tahlilining birinchi qo'llanilishi sotsiologiyada topilgan. Klaster nomini tahlil qilish inglizcha klaster so'zidan kelib chiqqan - to'da, klaster. Birinchi marta 1939 yilda klaster tahlilining predmeti tadqiqotchi Trion tomonidan aniqlangan va tasvirlangan. Klaster tahlilining asosiy maqsadi o'rganilayotgan ob'ektlar va xususiyatlar to'plamini tegishli ma'noda bir hil guruhlarga yoki klasterlarga bo'lishdir. Bu shuni anglatadiki, ma'lumotlarni tasniflash va undagi tegishli tuzilmani aniqlash vazifasi hal qilinmoqda. Klasterlarni tahlil qilish usullari har xil holatlarda qo'llanilishi mumkin, hatto oddiy guruhlashda ham, hamma narsa miqdoriy o'xshashlikka asoslangan guruhlarning shakllanishiga bog'liq.Klaster tahlilining katta afzalligi shundaki, u ob'ektlarni bitta parametr bo'yicha emas, balki butun funktsiyalar to'plami bo'yicha ajratish imkonini beradi. Bundan tashqari, klasterli tahlil, aksariyat matematik va statistik usullardan farqli o'laroq, ko'rib chiqilayotgan ob'ektlar turiga hech qanday cheklovlar qo'ymaydi va deyarli ixtiyoriy xarakterdagi har xil dastlabki ma'lumotlarni ko'rib chiqishga imkon beradi.