Словарь дата аналитика

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

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.

Термины