Nizomiy nomidagi toshkent davlat pedagogika universiteti informatika va uni o

Нейрон тармоқлар – ниҳоятда мураккаб боғланишларни ишлаб чиқариш 
имкониятини берадиган моделлаштиришнинг жуда ҳам қудратли методидир.
Хусусан, нейрон тармоқлар ўзини табиатига кўра 
чизиқсиздир. Узоқ йиллар мобайнида кўп соҳаларда 
моделлашнинг асосий методи бўлиб чизиқли моделлаш 
ҳисобланган, 
чунки 
унга 
мақбуллаштиришнинг 
технологиясини жорий этиш 
Business Intelligence
синф дастурий ечимларнинг компонен-
таларидан иборат. OLAP атамасини 1993 йили “ҳақиқий вақтда аналитик қайта ишлаш-нинг 12 
қоидаси” (илгари шакллантирилган “реляцион МО учун 12 қоида”га ўхшаш)
Эдгар Кодд
 таклиф 
этган.
.
 

---

313 
процедуралари ишлаб чиқилган. Чизиқли апроксимация қониқарсиз бўлган 
масалаларда (бундай масалалар ҳаддан ташқари кўп) чизиқли моделлар яхши 
ишламайди. Бундан ташқари, нейрон тармоқлар ўзгарувчилар сони катта бўлган 
ҳолдачизиқли моделлашга имконият бермадиган “қарғиш тегкан улчамликлар”ни 
эпламоқдалар.
 Big Data – ахборот технологияларида катта берилганлар – катта ҳажмдаги 
структураланган ва структураланмаган берилганларни қайта ишлаш ва одам 
томонидан қабул қилинадиган узлуксиз ўсиш шароитида самарали натижаларни 
олиш учун етарлича кўп образли ёндашувлар, ускуналар ва методлари серияси.
Ишлаб чиқувчи Statistica
дастурининг қандай 
кўринишларини тақдим этади? 
Чизиқли 
Statistica
қуйидаги маҳсулотлардан иборат: 
Statistica
Base – асосий статистик ва график 
ускуналарнинг интерфейсда тушунарли барча имкониятли содда ва
Statistica 
технологияси қудрати билан
биргаликдаги кенг тўпламидир.
Statistica
Advanced –барча имкониятларини, шунингдек чизиқли/чиқсиз 
моделларни қуриш, берилганларни таҳлил қилишнинг кўп ўлчовли 
технологияларини, қудартини таҳлил қилиш ва танламани ҳажмини ҳисоблаш 
учун ускуналарни олади. 
Statistica
Quality Control - ўзига 
Statistica
Base қўшади, қувватни таҳлил 
қилиш учун модул, шунингдек саноат модуллар блокини: Сифат Назорати 
Харитаси, Жараёнларни Таҳлил, Экспериментларни Режалаштириш. Асосий 
версиялардан ташқари StatSoft ишлаб чиқувчи қуйидагиларни тақдим этади: 
нейротармоқли тадқиқот учун рус забонига тўлиқ ўтказилган дастурий 
маҳсулот; 
аналитик ускуналар тўплами, шу жумладан, Data Miner, Text Miner, Data 
Visualization ва бошқ.; 
саноатда масалалар ечиш учун махсуслаштирилган модуллар, retail, 
молиявий сҳада ва ҳоказо. 
Юқорида саналганларга, 
Statistica коорпоратив озуқалар мавжуд.
Улар 
самарали 
интерфейсни 
марказий 
кўпфойдаланувчилик 
репозитория 
берилганларига кириш учун, фойдаланувчиларни биргаликдаги иши учун восита 
ва берилганларни статистик таҳлилининг кучли фнкционалини, шунингдек саноат 
модулларига асосланган озуқалар учун корпоратив латформадан иборатдирлар. 
Statistica
дастурининг алоҳида модули томонидан 
Statistica
озуқаларини 
дастлабки кодни C, Java и PMML тилларда, матнли структураланмаган ахборотни 
таҳлили учун кучли ускуналарда генерациялаш имконияти билан кенгайтирилган 
имкониятлари ажратилган. Дастурнинг кенгайтирилган имкониятларига Катта 
Берилганларни тўплаш, излаш ва бизнес –таҳлил учун Платформа киради. Ўзида 
Big Data соҳасидаги охирги ишланмаларнинг имкониятларини бирлаштиради: 
Hadoopни масштабланиши ва унимдорлиги;
MapReduce ёрдамида анланмаларни яратиш; 
Lucene/SOLR движокда излаш; 
Чуқурлаштирилган Mahout аналитика; 
Natural Language Processing матн билан ишлаш;
“Булутларда” ишлашмконияти; 
Кириш назорати ва амаллар аудити;

---

314 
Тўплашни автоматлаштириш, олдиндан қайта ишлаш ва таҳлил, аналитик 
ҳисоботлар;
Мижоз-сервер архитектурси ва бошқ. 
Шунингдек, катта ҳажмдаги дастлабки берилганларни агрегирлаш ва 
форматлаш, берилганларни кўргазмали жадвал кўринишида тез тақдим этиш 
имкониятини берадиган махсуслаштирилган 
Statistica
озуқалари мавжуд. Бизнес-
ечим қабул қилиш учун тезкор ахборот олиб, скоринг
76)
ли хариталарини, 
скорингли моделларни тестлашни ва мониторинг қилиш, сифатни кўп ўлчовли 
статистик бошқариш ўтказиш учун методлар, белгиланган ҳам, тасодифий ҳам 
самараларга эга бўлган экспериментларни таҳлил қилиш учун ускуна танлаш 
мумкин.