"elektron tijorat va raqamli iqtisodiyot" kafedrasi "iqtisodiyotda axborot komplekslari va texnologiyalari"

3.3.3-rasm. Data Mining texnologiyasidan foydalangan holda  
Ma’lumotlatni qayta o’zgartirish sxemasi 
DATA 
MINING 
Tanlash va 
tozalash 
Qayta 
o’zgartirish 
Tarkibni 
baholash 
Maqsadli 
ma’lumotlar 
Qayta
o’zgartirilgan 
ma’lumotlar 
Modellar
shablonlar
Bilimlar
Tushun
ish
 

---

82 
 
Prognozlash tizimining barcha imkoniyatlari uchun ma’lumotlar bazasi va 
omborida vaqtinchalik qator shaklida saqlangan “tarixiy axborot” (ya’ni, xronologik 
tartibda joylashtirilgan ma’lumotlarni tanlash) asos bo‘lib xizmat qiladi. Maqsadli 
ko‘rsatkichlarning hatti-harakati dinamikasini adekvat aks ettiradigan shablonlarni 
yaratish mumkin bo‘lsa, ularning yordamida kelajakda tizimning holatini taxmin 
qilish mumkin. 3.3.4 –rasmda Data Mining texnologiyasini qo‘llashning to‘liq davri 
ko‘rsatilgan.
Data Mining ning muhim holati — shablonlar bo‘yicha qidirilayotgan 
qonunchilikning noaniqligidir. Bu shuni anglatadiki, ular yashirin bilimlar (Hidden 
Knowledge) deb ataladigan ma’lumotlar tarkibida aniq bo‘lmagan, kutilmagan 
(Unexpected) doimiylikni aks ettirishlari shart. Ishbilarmon kishilar “xom” 
ma’lumotlar (Raw Data) chuqur bilimlar qatlamiga egaligi va uni savodli 
o‘rganishda “haqiqiy tug‘ma qobiliyat”aniqlanishi mumkinligi va undan raqobat 
kurashida foydalanish mumkinligi haqida tushunib etishdi.
3.3.4-rasm. Data Mining texnologiyasini qo‘llash siklik sxemasi 
Data Mining amaliy statistika, ko‘rinishlarni aniqlash, sun’iy bilim usullari, 
ma’lumotlar bazasi nazariyasi va boshqalarga erishish asosida yuzaga kelgan va 
rivojlangan multi fanlar sohasi hisoblanadi 
(
3.3
.
5-rasm). Bu erda Data Mining ning 

---

83 
turli faoliyatidagi tizimlarida amalga oshirilgan usul va algoritmlar ko‘p [Dyuk V. A. 
www.inftech.webservis.ru/it/data
 mining/ar2.htmlj.
Data Mining usuli yordamida aniqlangan qonuniylikning beshta standart turini 
sanab o‘tish mumkin: assotsiatsiya, izchillik, tasnif, klasterizatsiya i prognozlash. 
Assotsiatsiya
bir nechta voqelik bir-biri bilan bog‘liq bo‘lganda qo‘llaniladi. 
Masalan, kompyuter supermarketida olib borilgan tadqiqot 55% kompter xaridorlari 
printer yoki skaner sotib olishadi; xuddi shunday printer komplekti chegirmalarga ega 
bo‘lganda 80% holatda sotib olinishini ko‘rsatishi mumkin. O‘xshash bog‘liqlik 
haqida ma’lumotlarni joylashda, menedjerlarga taklif etilayotgan chegirmalarning 
qanchalik foydaliligini baholash oson.