4
KATTA HAJMLI MALUMOTLARNI TAHLIL QILISH
O`ktamov Madadjon
Shahrisabz davlat pedagogika instituti
“Matematika va ta’limda axborot texnologiyasi” kafedrasi o‘qituvchisi
Jabborova Muhayyo Zokirovna
Shahrisabz davlat pedagogika instituti talabasi
https://doi.org/10.5281/zenodo.14997620
Annotatsiya.
Ushbu tadqiqotda ma'lumotlarni tahlil qilish va qaror qabul qilish
jarayonlarini yaxshilash uchun big data va mashinani o‘rganish texnologiyalari qo‘llaniladi.
Katta hajmli ma'lumotlar orqali iste'molchi xulq-atvorini o‘rganish va biznes strategiyalarini
rivojlantirish maqsad qilingan. Statistik usullar yordamida ma'lumotlar strukturasini aniqlash
va analitik platformalarda tezkor tahlil o‘tkazish ko‘zda tutilgan. Tadqiqot natijalari iqtisodiy
o‘sish va innovatsiyalarni qo‘llab-quvvatlashga xizmat qiladi.
Annotation:
This study uses big data and machine learning technologies to analyze data
and improve decision-making processes. The goal is to study consumer behavior and develop
business strategies through large volumes of data. It is intended to identify data structures
using statistical methods and conduct rapid analysis on analytical platforms. The results of the
study will serve to support economic growth and innovation.
Аннотация:
В этом исследовании используются технологии больших данных и
машинного обучения для анализа данных и улучшения процессов принятия решений.
Цель — изучение поведения потребителей и разработка бизнес-стратегий с
использованием больших данных. Он предназначен для выявления структур данных с
использованием статистических методов и проведения быстрого анализа на
аналитических
платформах.
Результаты
исследований
служат
поддержке
экономического роста и инноваций.
Kalit so‘zlar:
Big data, mashinani o‘rganish, ma'lumotlarni tahlil qilish, statistik usullar,
analitik tadqiqot, biznes strategiyalari, ma'lumotlarni to‘plash, ma'lumotlarni saqlash, tahlil
metodlari, iste'molchi xulq-atvori, innovatsiyalar, raqamli transformatsiya, ma'lumotlar
manbalari, prognozlash, qaror qabul qilish, vizualizatsiya, data mining, raqamli iqtisodiyot,
axborot xavfsizligi, ilg'or algoritmlar, analitik platformalar, tizimlar, texnologiyalar, xatarlarni
boshqarish, ilmiy tadqiqotlar, analitik uslublar, tadqiqot jarayonlari.
Keywords:
Big data, machine learning, data analysis, statistical methods, analytical
research, business strategies, data collection, data storage, analysis methods, consumer
behavior, innovation, digital transformation, data sources, forecasting, decision making,
visualization, data mining, digital economy, information security, advanced algorithms,
analytical platforms, systems, technologies, risk management, scientific research, analytical
methods, research processes.
Ключевые слова:
Большие данные, машинное обучение, анализ данных,
статистические методы, аналитические исследования, бизнес-стратегии, сбор данных,
хранение данных, методы анализа, поведение потребителей, инновации, цифровая
трансформация,
источники
данных,
прогнозирование,
принятие
решений,
визуализация,
интеллектуальный
анализ
данных,
цифровая
экономика,
информационная безопасность, передовые алгоритмы, аналитические платформы,
5
системы, технологии, управление рисками, научные исследования, аналитические
методы, исследовательские процессы.
Ma'lumotlarni ishlash asrida yashayotganimizni ko‘rsatadigan asosiy omillardan biri -
katta ma'lumotlar (big data) va sun'iy intellekt (SI)ning keskin rivojlanishidir. Bugungi kunda
tashkilotlar va kompaniyalar yirik ma'lumotlar to‘plamini yig'ish va qidiruv jarayonlarini
samarali ravishda boshqarish imkoniyatiga ega. Big data bizga bir vaqtning o‘zida juda ko‘p
ma'lumotni yig'ish, saqlash va tahlil qilishga imkon beradi, bu esa tadqiqotlar va
amaliyotlarda yangi imkoniyatlar yaratadi. Sun'iy intellekt esa, o‘z navbatida, ma'lumotlarni
yanada chuqurroq tahlil qilish, kuzatish va oldindan aytish jarayonlariga yordam beradi.
Ushbu maqolaning maqsadi, big data va sun'iy intellektlarning birgalikda ishlashi orqali turli
sohalardagi samaradorlikni oshirish, iste'molchi xulqini o‘rganish va yangi biznes
strategiyalarini ishlab chiqish imkoniyatlarini o‘rganishdir. Bu jarayonlar nafaqat
iqtisodiyotga, balki jamiyat hayotining turli jabhalariga ta'sir ko‘rsatadi
Zamonaviy jamiyat, kutilganidek, katta ma'lumotlar (big data) bilan to‘la. Ular turli
manbalardan, jumladan, internet, mobil qurilmalar va sensorlar orqali yig'iladi. Bu
ma'lumotlar o‘z-o‘zidan qimmatli emas, ularni tahlil qilish va foydalanish usuli bizni
qiziqtiradi. Ma'lumotlarni tahlil qilish jarayonida puxta yondashuvni talab etadi. Boshqa
tomondan, mashinani o‘rganish texnologiyalari ushbu jarayonga yordam berishi mumkin,
chunki ular katta ma'lumotlar to‘plamini tahlil qilishda samaradorligini oshiradi. Mashinani
o‘rganish usullari, jumladan, nazoratli va nazoratsiz o‘rganish, regressiya va neyron tarmoqlar
yuzlab gigabayt ma'lumotlarni tezda qayta ishlashga imkon beradi.
Ma'lumotlar tahlili vaqtida vizualizatsiya ham muhim rol o‘ynaydi. Eng samarali tahlil,
faqat ma'lumotlarni statistik jihatdan qayta ishlashdan iborat emas, balki davomida uning
ko‘rinishini ham o‘zgartirish talab etiladi. Data vizualizatsiyaning o‘ziga xos dizayni,
foydalanuvchining ma'lumotlar haqida aniq tasavvur olishiga yordam beradi. Bu, ayniqsa,
biznes dasturlarida muhimdir, chunki ular yuqori sifatli qarorlar qabul qilish uchun tezkor va
ko‘rinadigan ma'lumotlarga ehtiyoj tug'diradi.
Shuningdek, innovatsion yechimlar tortishish va raqobat ustunligini ta'minlashga
yordam beradi. Katta ma'lumotlarni tahlil qilish orqali kompaniyalar iste'molchilarning
ehtiyojlarini bilib olishlari, marketing strategiyalarini aniq belgilab olishlari va yangi
mahsulotlar yaratishda yanada samarali ishlashlari mumkin. Ushbu jarayonda analitik
dasturlar va vositalarning ahamiyati cheksizdir. Biznes tarmoqlarida bu vositalarning joriy
qilinishi, jamiyat va iqtisodiyotda ijobiy o‘zgarishlarni keltirib chiqarishi kutilmoqda.
Tadqiqot davomida, katta ma'lumotlarni tahlil qilish orqali turli yo‘nalishlar, jumladan,
sog'liqni saqlash sohasida xususiylashtirilgan xizmatlar ko‘rsatish, transport tizimlarida yo‘l
harakatini optimallashtirish va energiya sarfini pasaytirish kabi mang'itishlar kutiladi.
Shuningdek, tadqiqot natijalari iqtisodiy samaradorlikni oshirishga va yangi ish o‘rinlarini
yaratishga yordam beradi.
Ushbu maqolada big data va mashinani o‘rganish texnologiyalaridan foydalanish
imkoniyatlari ko‘rib chiqiladi. Amalga oshiriladigan tadqiqotlar va aniq misollar orqali bu
texnologiyalarning qanday qilib iqtisodiy jarayonlarni yaxshilashiga, iste'molchi xulq-atvorini
o‘rganishga va ijtimoiy muammolarni hal qilishga turtki berishi mumkinligi yoritiladi. Oxirida,
baholanishlar va kelajakda foydalanish rejalari haqida muhokama xizmat qiladi.
6
Big data va sun'iy intellekt birgalikda rivojlanishi, hozirgi kunda biznes va tadqiqot
sohalarida inqilobiy o‘zgarishlarga olib kelmoqda. Ushbu texnologiyalarni qo‘llash orqali
kompaniyalar yirik ma'lumotlarni tahlil qilib, iste'molchi xulqini yaxshi tushunishga va
shunga mos ravishda strategiyalar ishlab chiqishga erishmoqda. Sun'iy intellekt yordamida
ma'lumotlarni tez va samarali ravishda qayta ishlash, oldindan aytish va qaror qabul qilish
jarayonlarini yengillashtirish mumkin. Shuningdek, big data va SI tadqiqotlar, iqtisodiyot,
sog'liqni saqlash va boshqa sohalarda yangi imkoniyatlarni ochmoqda, bu esa jamiyatga keng
ko‘lamli ijobiy ta'sir ko‘rsatadi. Natijada, ushbu texnologiyalar nafaqat raqobatbardoshlikni
oshiradi, balki innovatsiya va sifatni ham ilmiy jihatdan rivojlantiradi. Shunday qilib, big data
va sun'iy intellekt kelajakda ilm-fan va biznesning asosiy asoslarini yaratishda muhim rol
o‘ynaydi. Ularning to‘g'ri qo‘llanilishi orqali, dunyo iqtisodiyoti va jamiyat hayoti yanada
rivojlanishi kutilmoqda.
Foydalanilgan adabiyotlar/Используемая литература/References:
1.
Musurmanova, Yayra, and Jasmina Toshpo‘lotova. "Iqtisodiyotni raqamlashtirish
sharoitida iqtisodiy jarayonlar va moliyaviy munosabatlarning transformatsiyasi." (2024): 38-
41.
2.
Uktamov, M. "Modeling the professional training development of future teachers
through computer training." Science and innovation 2.B9 (2023): 139-141.
3.
Октамов, Мададжон, Жасмина Тошполотова, and Яйра Мусурманова. "Aniq fanlarni
o ‘qitishda zamonaviy pedagogik texnologiyalarni qo ‘llagan holda dars jarayonlarini tashkil
etish." Новый Узбекистан: наука, образование и инновации 1.1 (2024): 432-434.
4.
Madadjon, O‘Ktamov. "PEDAGOGIKA OLIY TA’LIM MUASSASALARI TALABALARINING
INFORMATIKADAN
AXBOROT-TEXNOLOGIK
KOMPETENTLIGINI
RIVOJLANTIRISH
METODIKASI." Academic research in educational sciences 4.CSPU Conference 1 (2023): 275-
281.
5.
O’G’Li, Madadjon O’Ktam. "Kuzatuv quduqlarida yer osti suvlarini gidrorejim
parametrlarini masofaviy nazorat qilishning avtomatlashgan tizimlari." Science and Education
2.12 (2021): 202-211.
6.
Usmon o‘g‘li, Musirmanov Shohboz. "IJTIMOIY TARMOQLAR ORQALI TURISTIK
JOYLARNI REKLAMA QILISH VA MIJOZLAR BILAN SAMARALI ALOQA O ‘RNATISH." Scientific
Journal of Actuarial Finance and Accounting 4.10 (2024): 369-374.
7.
Xabibullayevich, Abdullayev Safibullo, et al. "TECHNOLOGY OF ORGANIZATION OF
ENVIRONMENT FOR THE DEVELOPMENT OF ERGONOMIC CULTURE." Harvard Educational
and Scientific Review 1.1 (2021).
8.
Beknazarova, Saida, et al. "METHOD OF FILTERING DIGITAL IMAGES BY PULSE
CHARACTERISTIC IN THE SPECTRAL REGION." Актуальные вопросы развития
инновационно-информационных технологий на транспорте 2021 (2021): 66-69.
9.
Musirmanov, Shohboz. "TURIZM SOHASIDA KADRLAR TAYYORLASHDA AMALIYOT VA
NAZARIYANING PEDAGOGIK UYG ‘UNLIGI." Ижтимоий-гуманитар фанларнинг долзарб
муаммолари/Актуальные проблемы социально-гуманитарных наук/Actual Problems of
Humanities and Social Sciences. 4.11.
