А
Анализ данных — процесс изучения и интерпретации данных с целью извлечения полезной информации.
Аналитическая платформа — программное обеспечение для обработки и анализа данных.
Автоматизация отчетности — процесс создания автоматических отчетов на основе данных.
API (Application Programming Interface) — интерфейс для взаимодействия между программами.
Аномалия — данные, которые отклоняются от нормального поведения.
Анализ временных рядов — метод анализа данных, собранных в последовательности во времени.
Анализ тенденций — процесс поиска и изучения тенденций в данных.
Алгоритм машинного обучения — математическая модель, которая автоматически обучается на данных.
Анализ выживаемости — метод анализа данных для предсказания продолжительности жизни объектов.
Ассоциативные правила — методы для поиска интересных взаимосвязей между переменными в данных.
Б
База данных (Database) — организованная коллекция данных, которая хранится и управляется для удобства поиска и анализа.
Биг дата (Big Data) — большие объемы данных, которые трудно обрабатывать с помощью традиционных методов.
Блокчейн — технология распределенного хранения данных, использующаяся для обеспечения безопасности транзакций.
Бенчмаркинг — процесс сравнения и оценки эффективности работы на основе определенных стандартов.
Базовые метрики — основные показатели, которые используются для анализа данных.
Блоки данных — сегменты данных, которые обрабатываются отдельно для упрощения анализа.
Брутто-данные — неструктурированные данные, требующие дополнительной обработки.
Борьба с шумом — процесс удаления незначимых данных, которые могут искажать результаты анализа.
Биометрия — анализ и обработка данных, связанных с уникальными физическими характеристиками человека.
Базовый прогноз — начальная модель прогноза, которая используется для предсказания будущих событий.
В
Визуализация данных — представление данных в графическом виде для лучшего восприятия.
Верификация данных — процесс проверки данных на их корректность.
Влияние переменных — степень, в которой одна переменная влияет на другие.
Вычислительная статистика — область статистики, использующая вычислительные методы для анализа данных.
Векторное пространство — способ представления данных в виде векторов для дальнейшего анализа.
Время отклика — время, которое проходит с момента запроса до получения ответа системы.
Вклад переменной — измерение того, насколько каждая переменная влияет на результаты анализа.
Валидация модели — процесс проверки точности модели на новых данных.
Взаимозависимость — анализ того, как различные переменные влияют друг на друга.
Вектор признаков — набор характеристик, используемых для анализа данных в машинном обучении.
Г
Группировка данных — процесс объединения данных по определенным признакам для дальнейшего анализа.
Гипотеза — предположение, которое проверяется в ходе анализа данных.
Генерация отчетности — процесс автоматического создания отчетов на основе собранных данных.
Генетические алгоритмы — методы оптимизации, которые используют принципы естественного отбора для поиска решений.
Глубокое обучение — раздел машинного обучения, использующий многослойные нейронные сети.
Гибкость модели — способность модели адаптироваться к изменяющимся данным.
Графические модели — визуальные способы представления и анализа данных.
Группировка по сегментам — деление данных на группы или сегменты на основе характеристик.
Генеративные модели — модели, которые генерируют новые данные на основе обучающего набора данных.
Генерация данных — процесс создания новых данных для использования в моделях.
Д
Данные в реальном времени — данные, которые обновляются и анализируются немедленно по мере их поступления.
Динамическое обновление — процесс обновления данных в реальном времени без задержек.
Дисперсия — мера отклонения значений данных от среднего.
Декомпозиция временных рядов — разделение временного ряда на его компоненты (тренд, сезонность, шум).
Детекция аномалий — выявление аномальных или необычных значений в данных.
Дискретизация данных — процесс преобразования непрерывных данных в дискретные значения.
Диагностика модели — процесс проверки качества модели и выявления ее слабых мест.
Деление выборки — разделение данных на обучающую и тестовую выборки для оценки модели.
Демографические данные — данные о населении, такие как возраст, пол, доход и т. д.
Детектирование сбоев — выявление технических проблем в процессе сбора данных.
Е
Единица измерения — стандартный параметр, используемый для измерения величин в данных.
Единственная точка отказа — элемент системы, который, при сбое, может нарушить всю работу системы.
Экспоненциальное сглаживание — метод анализа временных рядов, при котором данные сглаживаются с учетом весов, определяемых экспоненциальной функцией.
Экстраполяция — метод предсказания значений за пределами известной области данных.
Единичный вектор — вектор с единичной длиной, используемый в математическом анализе.
Единичный корень — математическое понятие, связанное с теорией чисел.
Ё
Ёмкость данных — объем данных, который система может обработать за определенное время.
Ёмкость модели — способность модели обучаться на большом объеме данных.
Ёмкость памяти — количество памяти, которое требуется для хранения данных или модели.
Ж
Жадный алгоритм — алгоритм, который на каждом шаге выбирает наилучший вариант из доступных на данный момент.
Журналирование данных — процесс записи изменений данных для обеспечения их целостности.
Жизненный цикл данных — процесс обработки данных с момента их сбора до окончательной обработки и хранения.
Железо — аппаратная часть системы, которая отвечает за хранение и обработку данных.
Железный стандарт — наивысший стандарт качества данных.
З
Зашумленные данные — данные, содержащие ошибочные или случайные отклонения.
Завышенные данные — данные, которые превышают реальные значения из-за ошибок сбора.
Зависимость переменных — анализ того, как изменение одной переменной влияет на другие.
Задача оптимизации — задача, в которой нужно найти наилучшее решение в определенных условиях.
Заменяющая переменная — переменная, которая используется для замены другой переменной в модели.
Затухание — процесс уменьшения влияния старых данных на текущие предсказания модели.
Загрязненные данные — данные, которые были искажены или повреждены во время сбора или обработки.
Задача классификации — задача, в которой данные распределяются по категориям на основе определенных признаков.
Задержка данных — временная задержка между получением и анализом данных.
Зависимость вероятностей — анализ того, как различные вероятности событий могут быть связаны.
И
Итеративный процесс — процесс, в котором результаты предыдущего шага используются для улучшения следующего.
Интерполяция — процесс предсказания значений данных внутри имеющихся значений на основе определенных функций.
Инсайты — ценные выводы, полученные из анализа данных.
Индекс корреляции — статистический показатель, измеряющий степень связи между двумя переменными.
Интерпретируемость модели — способность модели быть понятной и объяснимой для человека.
Интернет вещей (IoT) — сеть устройств, которые могут собирать и обмениваться данными.
Идентификация аномалий — процесс обнаружения необычных паттернов в данных.
Информационный коэффициент — мера того, насколько сильно данные могут быть использованы для принятия решений.
Индекс эффективности — показатель того, насколько хорошо работает система или модель.
Идентификация объектов — процесс распознавания объектов в данных на основе их характеристик.
Й
Йомкость модели — способность модели эффективно использовать доступные ресурсы для обработки данных.
Йерархическая кластеризация — метод кластеризации данных, при котором данные группируются по уровням.
К
Классификация — процесс распределения объектов в категории на основе их признаков.
Кластеры — группы схожих объектов или данных.
Корреляция — статистическая мера, описывающая степень зависимости между двумя переменными.
Контроль качества данных — процесс проверки и исправления ошибок в данных.
Кросс-валидация — метод оценки качества модели, при котором данные делятся на несколько частей и обучаются на разных их комбинациях.
Коэффициент вариации — отношение стандартного отклонения к среднему значению, которое позволяет оценить изменчивость данных.
Категориальные данные — данные, которые принимают ограниченное количество возможных значений или категорий.
Когнитивное вычисление — использование моделей и алгоритмов, имитирующих работу человеческого мозга для обработки и анализа данных.
Кластеризация — метод разделения данных на группы, в которых объекты схожи друг с другом.
Конфиденциальность данных — защита данных от несанкционированного доступа или утечек.
Л
Логистическая регрессия — статистический метод для анализа данных и предсказания вероятности событий.
Линейная регрессия — метод для моделирования зависимостей между переменными, когда зависимость между ними линейная.
Логарифм — математическая операция, часто используемая для нормализации данных.
Линейная зависимость — зависимость, где изменения одной переменной пропорциональны изменениям другой.
Лексический анализ — процесс анализа текста для извлечения ключевых данных.
М
Машинное обучение — раздел искусственного интеллекта, который использует алгоритмы для обучения на данных и прогнозирования.
Моделирование — процесс создания математических или статистических моделей для анализа данных.
Многофакторный анализ — метод анализа, который учитывает влияние нескольких факторов на исследуемый процесс.
Модели прогнозирования — модели, использующие исторические данные для предсказания будущих событий.
Метод наименьших квадратов — метод оптимизации, используемый для нахождения наилучших коэффициентов в регрессионных моделях.
Метрика — числовой показатель, который используется для измерения определенных характеристик данных или модели.
Метод главных компонент (PCA) — метод для уменьшения размерности данных с сохранением наибольшей вариативности.
Мультимодальные данные — данные, которые содержат несколько типов информации, например текст, изображение и видео.
Машинная обработка — использование машин для автоматизации обработки данных.
Метод кластеризации — алгоритмы для разделения данных на несколько групп (классов) на основе схожести.
Н
Нормализация данных — процесс приведения данных к единому масштабу для упрощения их анализа.
Непрерывные данные — данные, которые могут принимать любое значение в определенном диапазоне.
Набор данных — совокупность данных, которая используется для обучения или тестирования моделей.
Неустойчивость модели — способность модели изменяться при небольших изменениях во входных данных.
Независимые переменные — переменные, которые влияют на зависимые переменные в модели.
О
Обработка данных — преобразование и подготовка данных для дальнейшего анализа.
Оценка модели — процесс проверки точности модели с помощью различных метрик.
Оценка значимости — процесс анализа важности переменных в модели.
Оптимизация — процесс нахождения наилучших параметров модели.
Обработка пропущенных данных — методики для заполнения пропущенных значений в данных.
Операционные данные — данные, которые используются для управления и оптимизации бизнес-процессов.
Обучение с учителем — тип машинного обучения, где модель обучается на размеченных данных.
Оценка точности — проверка, насколько предсказания модели соответствуют реальным данным.
Обратная связь — информация, полученная о результате работы модели для улучшения её производительности.
Обработка изображений — анализ и обработка визуальной информации для извлечения данных.
П
Прогнозирование — предсказание будущих значений или событий на основе анализа текущих и исторических данных.
Предобработка данных — этап подготовки данных, включающий чистку, нормализацию и преобразование.
Параметры модели — значения, которые настраиваются в процессе обучения модели.
Преобразование данных — процесс преобразования данных в формат, удобный для анализа.
Плотность вероятности — мера вероятности того, что случайная переменная примет определенное значение.
Р
Решающие деревья — алгоритм машинного обучения, который использует древовидную структуру для принятия решений.
Регрессия — метод анализа, который позволяет моделировать зависимости между переменными.
Рекурсивный алгоритм — алгоритм, который решает задачу, повторяя её несколько раз на меньших подзадачах.
Ранжирование — процесс сортировки элементов по определенному критерию.
Решающее правило — правило, которое используется для принятия решений на основе данных.
С
Сегментация данных — разделение данных на более мелкие группы для более детального анализа.
Статистический анализ — использование математических методов для анализа и интерпретации данных.
Скоринг модели — процесс назначения оценки модели на основе её способности предсказывать результат.
Скоринг переменных — процесс оценки значимости переменных в модели.
Системы рекомендаций — алгоритмы, которые предлагают пользователю товары или услуги на основе его предпочтений.
Т
Тренд — тенденция, отражающая долгосрочное направление изменений в данных.
Тестирование модели — процесс проверки точности модели на тестовых данных.
Точность модели — показатель того, насколько хорошо модель предсказывает результаты.
Точечный график — метод визуализации данных, где каждая точка отображает одно значение переменной.
Трансформация данных — преобразование данных с целью улучшения их качества для анализа.
У
Управление данными — процесс организации, хранения и обработки данных в рамках организации.
Умные алгоритмы — алгоритмы, которые самостоятельно обучаются и адаптируются к новым данным.
Ф
Функция потерь — функция, которая измеряет ошибку модели.
Функция активации — математическая функция, используемая в нейронных сетях для определения выхода нейрона.
Фильтрация данных — процесс удаления несущественных данных для улучшения качества анализа.
Х
Хранилище данных — место для хранения больших объемов данных, например, в виде базы данных или облачной платформы.
Характеристики модели — параметры, которые определяют работу и структуру модели.
Ц
Целевая переменная — переменная, которую нужно предсказать или классифицировать в модели.
Цикл обработки данных — последовательность шагов, через которые проходят данные, начиная с их сбора до анализа.
Ч
Чистка данных — процесс удаления или исправления ошибок в данных перед их анализом.
Частота значений — количество раз, которое определенное значение встречается в данных.
Ш
Шум в данных — случайные или нерегулярные колебания, которые могут искажать результаты анализа.
Э
Экспоненциальное сглаживание — метод анализа временных рядов, при котором данные сглаживаются с учетом весов, определяемых экспоненциальной функцией.
Эталонная модель — модель, которая используется в качестве базового уровня для сравнения с другими моделями.
Ю
Юзабилити-тестирование — метод исследования, оценивающий удобство использования системы.
Я
Явная зависимость — четкая связь между переменными, когда изменение одной переменной напрямую влияет на другую.
