Dispersion tahlil asoslari. Dispersiya lotincha «dispersio»

Python dasturlash tilining Ma’lumotlar tahlil uchun muhim kutubxonalari.  
· NumPy: ilmiy hisoblash uchun juda ko'p funktsional imkoniyatlarga ega.NumPy C-dasturlash tilida kompilyatsiya qilinadi, shuning uchun Pythonda yozilgan funktsiyalarga qaraganda tezroq ishlaydi.
·  SciPy: NumPy-ga o'xshash, ammo test statistikasini hisoblash va taqsimotlar bilan ishlashda ko'proq funksiyalarga ega.
·  MatPlotLib: Ma’lumotlar vizualizatsiyasida foydalanaladigan asosiy vosita.
· Seaborn: MatPlotLib ni ustiga qurilgan kutubxonda. Tabiiyki, MatPlotLib dan ko’ra ko’proq funksiyalarga ega.
· Pandas: NumPy / SciPy ni foydalanuvchiga yanada qulayroq qilish uchun ishlab chiqilgan vosita. Jadval ko’rinishidagi ma'lumotlar bilan ishlash uchun juda qulay, ular DataFrame deb ham ataladi. Ko’p ma’lumotlar tahlilchilari ma'lumotni boshqarish uchun Pandas dan ko'proq foydalanishadi.


NoSql(Not Only SQL yoki No Sql) tushunchasi 2009-yildan boshlab mashhur bo'la boshladi. Aynan o'sha davrda web texnologiyalar va ijtimoiy xizmatlar ma'lumotlarni saqlash va ular ustida amallar bajarish usullari rivoji uchun yangi turtki berdi. Bunday loyiha yaratuvchilari odatiy ma'lumotlarni saqlash tizimlari mos kelmaydigan yoki juda ham qimmatlik qiladigan masalalarini hal qilishlariga to'g'ri keldi. Bundan tashqari, bunday ma'lumotlar omborini boshqa yangi turdagi ma'lumotlar omboriga almashtirishga startapchilar va "Big Data"lar bilan ishlovchilar sababchi bo'lishdi. Shuni tushunish kerakki, NoSql bu odatiy ma'lumotlar omboridan butunlay voz kechish emas. Odatda biron bir ish quroli ma'lum bir muommoni hal qilish uchun eng qulay bo'lganligi uchun tanlanadi. NoSql haqida gapirishgandi odatda quyidagi ustunliklarini sanab o'tishadi.
Juft korrelyatsiya
Ikki hodisa yoki omil va natijaviy belgilar orasidagi bog‘lanish juft korrelyatsiya deb ataladi. Tahliliy jihatdan u turli, masalan, to‘g‘ri chiziqli, parabola, giperbola va boshqa shaklli regressiya tenglamalari orqali tasvirlanadi. Tenglama tipini aniqlash uchun bog‘lanish haqidagi ma’lumotlarni grafiklar orqali tasvirlab, ularni sinchiklab tekshirish zarur. Ammo bu yo‘ldan foydalanmasdan, birmuncha umumiyroq tartib-qoidalarga asoslanish mumkin. Masalan, agarda omil va natijaviy belgilar birday, qariyb arifmetik progressiya bo‘yicha ortsa, bu hol ular orasida to‘g‘ri chiziqli bog‘lanish mavjudligi haqida shohidlik qiladi. Agarda ularning nisbiy o‘sish sur’atlari deyarlik birday bo‘lsa, bu holda egri chiziqli bog‘lanish mavjud. Agarda natijaviy belgi arifmetik progressiyaga monand ortgan holda omil belgi geometrik progressiyaga monand ortgan holda omil belgi bir muncha tezroq ko‘paysa, ular orasidagi bog‘lanish parabola yoki darajali funksiya orqali ifodalanadi.