Mijozlarni segmentatsiya qilish uchun klasterlash modellarini ishlab chiqarish
Keywords:
mijozlarni segmentatsiya qilish, klasterlash, mashinaviy o‘rganish, K-means, DBSCAN, GMM, ma’lumotlar intellektual tahliliAbstract
Raqamli iqtisodiyot sharoitida mijozlar haqidagi ma’lumotlar hajmining tez sur’atlarda oshib borishi ularni samarali tahlil qilish va to‘g‘ri boshqarish zaruratini yuzaga keltirmoqda. Ushbu tadqiqot ishida mijozlarni segmentatsiya qilish masalasida klasterlash asosidagi mashinaviy o‘rganish modellarining qo‘llanilishi va samaradorligi o‘rganildi. K-means, Hierarchical Clustering, DBSCAN va Gaussian Mixture Model (GMM) algoritmlari tahlil qilindi. Eksperimental tadqiqotlar Kaggle platformasidan olingan “Customer Segmentation” va “Online Retail” ma’lumotlar to‘plamlari asosida amalga oshirildi. Natijalar shuni ko‘rsatdiki, K-means algoritmi katta hajmdagi ma’lumotlarda tezkorlik bilan ajralib tursa, GMM va DBSCAN modellari murakkab va notekis taqsimlangan klasterlarni aniqlashda yuqori samaradorlik ko‘rsatdi.
References
1. Jain A.K. Data Clustering: 50 Years Beyond K-means. Pattern Recognition Letters, 2010.
2. Han J., Kamber M., Pei J. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann, 2011.
3. Ester M., et al. A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters. KDD, 1996.
4. Bishop C.M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
5. Aggarwal C.C. Machine Learning for Customer Relationship Management. Springer, 2018.
Эркаева, Г. П. (2013). Научно-методические подходы к разработке стратегии комплексного развития южного региона Узбекистана. GISAP. Economics, jurisprudence and management, (2), 46-49.
Nabiev, D. K., & Panjievna, E. G. (2021). Actual issues on autonomy management in higher education. Berlin Studies Transnational Journal of Science and Humanities, 1(1.1).
Gulbakhor, E. (2023). Possibilities of increasing the standard of living of the population of the regions in socio-economic development. Best Journal of Innovation in Science, Research and Development, 2(9), 412-416.
Gulbakhor, E. (2023). Possibilities of increasing the standard of living of the population of the regions in socio-economic development. Best Journal of Innovation in Science, Research and Development, 2(9), 412-416.
Эркаева, Г. П., & Рузиқулов, С. З. (2022). Инсон капиталини шаклланиши, ривожланиш даражалари ва инсон капиталини инвестициялаш. Gospodarka i Innowacje, 24, 225-229.
Эркаева, Г. П., & Исматуллаев, Ж. А. (2020). Минтақаларда пандемия инқирозига қарши бошқарувни қўллаш зарурати ва хусусиятлари. Иқтисодиёт ва таълим журнали, 5, 218-222.
Fayzullaevich, K. G., Panjiyevna, E. G., & Gaybulla o’g’li, F. K. (2023). LABOR MOTIVATION IN SMALL BUSINESS ENTERPRISES.
Erkayeva, . G., & Vayskulov , R. (2022). TURIZM SALOHIYATINI RIVOJLANTIRISHDA MOBIL INNOVATSION TEXNOLOGIYALARDAN SAMARALI FOYDALANISH YO‘LLARI . Economics and Innovative Technologies, 10(5), 348–356.
Набиев, Д., & Эркаева, Г. (2021). ОЛИЙ ТАЪЛИМДА БОШҚАРУВ ФАОЛИЯТИ МУСТАҚИЛЛИГИНИНГ ДОЛЗАРБ МАСАЛАЛАРИ. Iqtisodiyot va taʼlim, (6), 193-199.
Эркаева, Г., & Жаҳонгиров, Ш. (2023). АҲОЛИНИНГ МОЛИЯВИЙ САВОДХОНЛИГИНИ ОШИРИШ ИЖТИМОИЙ-ИҚТИСОДИЙ РИВОЖЛАНИШИНИ ТАЪМИНЛАШНИНГ ОМИЛИ СИФАТИДА. Приоритетные направления, современные тенденции и перспективы развития финансового рынка, 291–293.
Shukurov , U. . (2025). THE IMPORTANCE OF BIG DATA AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE GREEN ECONOMY. International Journal of Artificial Intelligence, 1(3), 1285–1286.
Shukurov, U. B. S. SANOAT KORXONALARI INNOVATSION FAOLIYATIGA TA’SIR QILUVCHI OMILLAR VA ULARNING MINTAQA IQTISODIYOTIGA TA’SIRI.
O‘zbekiston Respublikasi, Andijon viloyati, Shahrixon tumani
(+998) 945668868