CC BY
1УДК 004 Аманова Ай., Чарыева К., Аннабердыев Х.
Аманова Ай.
преподаватель,
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
Чарыева К.
преподаватель,
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
Аннабердыев Х.
студент,
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
АНАЛИЗ ТЕХНИК ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА МАССИВНЫХ ДАННЫХ
Аннотация: в этом материале исследуются разные подходы к обработке и анализу больших объемов данных. Большие данные включают в себя огромные массивы информации, которые поступают из множества источников, таких как интернет, социальные сети, научные исследования и прочее. Эти данные могут иметь различную структуру — быть структурированными, полуструктурированными или неструктурированными — и требуют применения специализированных методов для извлечения ценного анализа и информации.
Ключевые слова: анализ, метод, оценка, программирование, технологии.
Рост объёмов данных, известный как «большие данные», привёл к изменению подходов в научных исследованиях и аналитике. Поток информации, имеющий разнообразные форматы и скорости поступления, представляет собой как значительные возможности, так и серьёзные вызовы. В данной статье
проводится исследование сложностей обработки и анализа больших данных, рассматриваются ключевые методы, проблемы и перспективные возможности в этой динамично развивающейся области.
Разгадка задач: предварительная обработка и интеграция данных.
Прежде чем начать анализ, большие данные требуют тщательной подготовки и стандартизации. Методы предварительной обработки, такие как очистка, фильтрация и трансформация данных, устраняют несоответствия, пропущенные значения и проблемы с форматированием, обеспечивая качество и согласованность данных. Интеграция данных, искусство объединения разрозненных источников в единое целое, использует такие методы, как сопоставление схем и разрешение сущностей, для выявления скрытых взаимосвязей и корреляций.
Управление объемом данных: распределённые вычисления и хранение.
Огромный объём и скорость больших данных часто превышают возможности традиционных вычислительных систем. Платформы для распределённых вычислений, такие как Hadoop и Spark, используют ресурсы множества машин, распределяя задачи и обеспечивая эффективную обработку больших наборов данных. Решения для распределённого хранения, такие как HDFS и Cassandra, предоставляют масштабируемые и надёжные варианты хранения, обеспечивая доступность и целостность данных.
Извлечение знаний: обнаружение информации и идей.
Когда данные подготовлены, они раскрывают свой истинный потенциал с помощью различных аналитических подходов. Традиционные статистические методы, такие как регрессия и тестирование гипотез, предоставляют надёжные основы для понимания взаимосвязей и тенденций. Алгоритмы машинного обучения, включая деревья решений и модели глубокого обучения, выявляют скрытые закономерности и делают прогнозы на основе сложных взаимодействий данных. Инструменты визуализации данных преобразуют результаты в наглядные отчёты, позволяя исследователям эффективно представлять свои находки.
Сверх основ: преодоление трудностей и расширение горизонтов.
Сфера больших данных полна вызовов и возможностей для роста. Реальное время анализа, важное для приложений, таких как обнаружение мошенничества и прогнозирование финансовых рынков, требует быстрой обработки потоковых данных. Вопросы конфиденциальности, связанные с личной информацией, требуют надёжных решений для анонимизации и контроля доступа. Объединение предметных знаний с данными открывает возможности для более глубокого понимания и практических выводов. Этические аспекты анализа больших данных, такие как алгоритмическая предвзятость и владение данными, требуют внимательного подхода и ответственного подхода к разработке.
Симфония сотрудничества: междисциплинарные подходы и будущее.
Изучение больших данных — это коллективная работа специалистов в области вычислительной техники, статистики, предметных областей и этики. Междисциплинарное сотрудничество способствует инновациям и гарантирует, что анализ данных является не только технически корректным, но и этически оправданным и соответствующим общественным стандартам. Будущее исследований больших данных обещает захватывающие открытия, включая квантовые вычисления, которые могут революционизировать подходы к анализу данных, и интеграцию искусственного интеллекта, которая открывает возможности для автоматизированного создания функций и адаптивного анализа.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. A. Adhikari, R. Bansal, J. Cuomo, et al., "A Survey of Security Threats and Defensive Techniques in Cloud Computing", I E E E Communications Surveys & Tutorials, vol. 18, no. 4, pp. 2624-2654, 2016;
2. B. Akhgar, S. Hashemi, and A. Dehghantanha, "Security and Privacy in the Internet of Things: A Survey", Internet of Things, vol. 8, p. 100108, 2020;
3. C. Cai, J. Li, H. Liu, et al., "Blockchain Applications in the Healthcare Sector: A Survey," in I E E E Access, vol. 6, pp. 73051-73069, 2018;
4. D. Dolev, C. Dwork, O. Wrts, et al., "Towards a General Theory of Ac-cess Control for Distributed Systems", in ACM Transactions on Database Systems, vol. 1, no. 2, pp.
Amanova Ay., Charyeva K., Annaberdyev H.
Amanova Ay.
Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering (Ashgabat, Turkmenistan)
Charyeva K.
Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering (Ashgabat, Turkmenistan)
Annaberdyev H.
Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering (Ashgabat, Turkmenistan)
ANALYSIS OF TECHNIQUES FOR PROCESSING AND ANALYZING MASSIVE DATA
Abstract: article explores different approaches to processing and analyzing large amounts of data. Big data includes huge amounts of information that comes from a variety of sources, such as the Internet, social networks, scientific research, and more. These data can have different structures — be structured, semi—structured or unstructured - and require the use of specialized methods to extract valuable analysis and information.
Keywords: analysis, method, evaluation, programming, technology.
