| F-test (Критерий Фишера) F-критерий |
Статистический критерий для оценки значимости различия дисперсий двух случайных выборок. В Data Mining применяется для оценки значимости регрессионных моделей. |
| Fact (Факт) Мера, Показатель, Measure |
В многомерном моделировании данных — показатель, количественно описывающий исследуемый процесс или объект — например, цена, количество, сумма, остаток на складе и т.д. Факты являются основой для построения многомерных OLAP-кубов. |
| Factor (Фактор) |
Источник воздействия, приводящего к изменению значений переменных модели некоторой системы. В факторном анализе — линейная суперпозиция переменных, которые сильно коррелируют между собой, при том что сами факторы не коррелируют. |
| Factorial analysis (Факторный анализ) |
Направление математической статистики, помогающее обнаружить наиболее важные факторы, которые влияют на исследуемые процессы или объекты. Это позволяет строить аналитические модели с небольшим числом независимых переменных. |
| Fast Analysis of Shared Multidimensional Information (Тест FASMI) Быстрый анализ разделяемой многомерной информации, FASMI |
Определение понятия OLAP в виде пяти критериев, которым должны удовлетворять попадающие в эту категорию программные продукты. Альтернатива 13-ти правилам Кодда. |
| Feature engineering (Выделение признаков) Конструирование признаков, Генерация признаков, Feature extruction |
В машинном обучении преобразование сырых, неструктурированных данных к виду, пригодному для признакового описания наблюдений. |
| Feature selection (Отбор признаков) Отбор переменных, Отбор атрибутов, Отбор факторов, Отбор предикторов, Генерализация, Variable selection, Attribut selection |
В статистике и машинном обучении отбор признаков исходного набора данных, на основе которых будет строится аналитическая модель. Целью при этом является снижение размерности пространства поиска за счет выбора наиболее информативных признаков и исключения избыточных. |
| FIAS (ФИАС) Федеральная информационная адресная система |
Российский государственный информационный ресурс, содержащий сведения о существующих почтовых адресах, изменении и аннулировании адресов. Находится в ведении Федеральной налоговой службы. |
| Filter (Фильтр) |
В анализе данных — инструмент, выделяющий из исходного набора данных некоторую часть с заданными свойствами. Входит в состав большинства аналитических платформ. Распространены фильтр строк, сглаживающий фильтр, экстраполирующий фильтр. |
| Financial ratios (Финансовые коэффициенты) |
Величины, отражающие результаты финансовой деятельности компании и рассчитываемые на основе данных финансовой отчетности. |
| Fisher's distribution (Распределение Фишера) F-распределение, Распределение Снедекора |
В теории вероятностей — двухпараметрическое семейство абсолютно непрерывных распределений. Применяется для проверки статистических гипотез, в частности, при оценке значимости регрессионных моделей. |
| Fitting criterion (Критерий согласия) |
Статистическое правило, по которому принимается или отвергается гипотеза о том, что исследуемая случайная величина подчиняется заданному эмпирическому закону распределения. Имеет важное значение при применении статистических методов анализа. |
| Focus group method (Метод фокус-групп) |
Технология маркетингового исследования, состоящая в проведении групповой дискуссии под руководством модератора. Позволяет на основе небольшой группы потребителей выявить мнение о компании, продукте и т.д. широкой целевой аудитории. |
| Forecast (Прогноз) |
Обоснованное суждение о возможном состоянии исследуемого процесса или объекта в будущем. Прогнозирование является одной из важнейших задач аналитических технологий Data Mining. |
| Forecast depth (Глубина прогноза) Глубина погружения |
В анализе данных — ретроспективный временной интервал, на основе наблюдений которого делается прогноз. Если мы хотим построить прогноз на VI квартал, используя данные за I, II и III кварталы, то глубина составит 3. |
| Forecasting (Прогнозирование) |
Предсказание будущих событий, явлений, состояний различных объектов и процессов. Является одной из задач Data Mining и одним из ключевых моментов при принятии решений. |
| Fourier transform (Преобразование Фурье) |
Интегральное преобразование, которое преобразует функцию с временной области в частотную. Является основой методов спектрального анализа, позволяющего упростить некоторые задачи анализа данных. |
| Fraud (Мошенничество) |
В анализе данных — обманные действия в области кредитования, банковских карт, телекоммуникациях и других сферах, где они могут быть выявлены с помощью аналитических методов. |
| Fraud detection (Выявление мошенничеств) |
Направление интеллектуального анализа данных, включающее методы выявления мошеннических действий в кредитно-финансовой сфере, телекоммуникациях и т.д. Использует методы Data Mining — нейронные сети, деревья решений и т.д. |
| Frequency array (Таблица частот) Frequency table |
Показывает, сколько раз каждое значение набора данных появляется в нем. Является простейший методом анализа категориальных переменных. Наиболее часто используется в рамках разведочного анализа данных. |
| Frequency domain (Частотная область) |
В обработке сигналов и анализе данных — область преобразований, в которой сигналы и данные обрабатываются как функции частоты. Используется для упрощения некоторых задач обработки, реализуемых с помощью спектрального анализа. |
| Frequent Itemset (Популярный набор) Частый предметный набор, Часто встречающееся множество |
Набор предметов (например, товаров, приобретаемых вместе), имеющий поддержку (частоту появления) выше некоторого порога. В аналитике данных термин относят к ассоциативным правилам и задаче анализа рыночной корзины. |
| Function extremum (Экстремум функции) Точка экстремума |
Максимальное или минимальное значение функции на заданном интервале. В машинном обучении подбор параметров моделей производится с целью достижения минимума функции ошибки обучения. |
| Fuzzy logic (Нечеткая логика) |
Форма многозначной логики, в которой истинные значения переменных могут быть любыми действительными числами от 0 до 1 включительно. Применяется во многих областях, от теории управления до искусственного интеллекта. |
