| Разведочный анализ (Exploratory analysis) |
Предварительный анализ данных с целью выявления наиболее общих зависимостей, закономерностей и тенденций. Предназначен для разработки наилучшей стратегии углубленного анализа и выдвижения гипотез. |
| Разговорная аналитика (Conversational analytics) Речевая аналитика, Speech Analytics |
Технология сбора и анализа информации из разговоров на естественном языке в процессе взаимодействия клиентов с бизнесом через различные диалоговые интерфейсы. |
| Ранговая корреляция (Rank correlation) Rank-order correlation |
Статистическая процедура выявления и описания силы зависимости между признаками, представленными в ранговой (порядковой) шкале. Является одним из методов корреляционного анализа. |
| Распределение Стьюдента (Student's distribution) t-распределение |
В математической статистике — семейство непрерывных одномерных распределений с одним параметром — числом степеней свободы. В анализе данных используется для проверки гипотез о значимости моделей регрессии. |
| Распределение Фишера (Fisher's distribution) F-распределение, Распределение Снедекора |
В теории вероятностей — двухпараметрическое семейство абсолютно непрерывных распределений. Применяется для проверки статистических гипотез, в частности, при оценке значимости регрессионных моделей. |
| Расстояние Евклида (Euclid distance) Евклидово расстояние, Евклидова метрика |
Геометрическое расстояние в многомерном пространстве. Широко используется в анализе данных как критерий для объединения наблюдений в классы и кластеры, оценки ошибок в предсказательной аналитике, в визуализации данных. |
| Расстояние Левенштейна (Levenshtein’s distance) Редакционное расстояние, Дистанция редактирования |
Определяет, сколько раз необходимо добавить/удалить/заменить символ, чтобы одну строку превратить в другую. Может служить фильтром, отбрасывающим неприемлемые варианты, у которых значение функции больше заданной константы. |
| Расстояние Хэмминга (Hamming distance) Кодовое расстояние |
Величина, определяющая степень различия между двумя строками одинаковой длины, вычисляемая как количество позиций, в которых соответствующие символы отличаются. |
| Расширенная аналитика (Augmented analytics) Дополненная аналитика |
Направление в бизнес-аналитке, в котором используется машинное обучение, элементы искусственного интеллекта и обработка естественного языка для автоматизации процессов анализа, обычно выполняемых профессиональными аналитиками данных. |
| Расширенная модель авторегрессии скользящего среднего (ARIMAX) Autoregressive Integrated Moving Average eXtended |
Модель авторегрессии скользящего среднего с расширениями, которая учитывает влияние внешнего фактора на прогнозируемую величину. |
| Регрессионный анализ (Regression analysis) |
Набор статистических процедур для изучения зависимостей между случайными переменными. В аналитических технологиях Data Mining широко используется для решения задач прогнозирования, оценивания, классификации. |
| Регрессия (Regression) |
Зависимость математического ожидания случайной величины от одной или нескольких других случайных величин. Широко используется в анализе данных при решении бизнес-задач, таких как прогнозирование или скоринг. |
| Резидентные вычисления (In-Memory Computing) Обработка в памяти, Вычисления в памяти, In-Memory Processing, In-Memory Computation |
Резидентные (In-Memory) вычисления — технология построения высокопроизводительных распределенных системы, предназначенных для хранения и обработки данных в оперативной памяти в реальном времени. Обеспечивает производительность на порядки быстрее, чем системы, использующие дисковые накопители. |
| Реклассификация (Reclassification) Переклассификация, Повторная классификация |
В анализе данных и машинном обучении задача переопределения разметки обучающего набора данных для классификатора с целью ее приближения к фактической. |
| Реляционная база данных (Relational database) |
База данных, в основе которой лежит реляционная модель. Данные в ней организованы в виде набора таблиц, состоящих из столбцов и строк. Каждая строка — это набор связанных значений, относящихся к одному объекту. |
| Репрезентативность (Representativity) Представительность |
В статистике — соответствие характеристик выборки характеристикам совокупности, из которой она сформирована. Определяет, насколько возможно обобщать результаты исследования выборки на всю исходную совокупность. |
| Ретро прогноз (Retropolation) Ретроспективный прогноз, ретрополяция |
Инструмент для проверки надежности выбранной модели прогнозирования. |
| Решающее правило (Decision Rule) Классифицирующее правило, Classification rule |
В машинном обучении и анализе данных — правила вида «если, то», определяющие принадлежность объекта к заданному классу. Применяются в деревьях решений и алгоритмах последовательного покрытия. |
| Решение (Decision) Управленческое решение |
Действие, связанное с выбором одной из альтернатив. Решения обычно принимаются в условиях недостатка информации, поэтому в современном управлении используют системы поддержки принятия решений на основе анализа данных. |
| Риск (Risk) |
Возможность потери чего-либо, имеющего ценность. Может быть измерен с помощью вероятности неблагоприятного исхода. Аналитические технологии Data Mining предоставляют комплекс методов оценки степени риска и возможных потерь. |
| Риск-менеджер (Risk manager) |
Специалист по управлению рисками в компании. Важным инструментом риск-менеджмента является анализ данных, а наиболее известной технологией снижения банковских рисков — скоринг. |
| Робастность (Robustness) Устойчивость |
В математической статистике — устойчивость вероятностной оценки к наличию в данных аномальных значений или к нарушению предположений, ограничивающих применение соответствующего статистического метода. |
| Руководство данными (Data governance) DG |
Совокупность процессов, обеспечивающих разработку и реализацию политики и стратегии работы с корпоративными данными. |
