DATA SCIENCE VA IQTISODIYOT, MENEJMENT HAMDA MARKETING: O’ZARO BOG’LIQLIK VA KELAJAK ISTIQBOLLARI

Аннотация

Ushbu maqolada Data Science ning zamonaviy biznesning uch muhim yo’nalishi – iqtisodiyot, menejment va marketing sohalari bilan o’zaro chambarchas bog’liqligini ko’rib chiqiladi. Maqolada ma’lumotlarga asoslangan yondashuv iqtisodiy o’sishni bashorat qilish, boshqaruvda to’g’ri qarorlar qabul qilish hamda marketingda har bir mijozning ehtiyojini aniqlashda qanday yordam berishi hayotiy misollar bilan tushuntiriladi. Shuningdek, bu sohalarning birgalikda ishlashi qanday yangi imkoniyatlar yaratishi va kelajakda, xususan, O’zbekistonda qanday istiqbollar mavjudligi haqida so’z yuritiladi. Kalit so’zlar: Data Science, iqtisodiyot, menejment, marketing, Big Data, sun’iy intellekt, raqamli iqtisodiyot, bashorat qilish, strategik qarorlar, mijoz tahlili, shaxsiylashtirish. Kirish. Biz yashayotgan raqamli transformatsiya davrida deyarli har bir harakatimiz raqamli iz qoldiradi: internetdagi qidiruvlarimiz, ijtimoiy tarmoqlardagi faolligimiz, onlayn xaridlarimiz va hatto smartfonlarimizning geolokatsiya ma’lumotlari ham ulkan axborot oqimini hosil qiladi.[1] Shu sababli, bugungi kunda “ma’lumotlar – bu yangi neft” degan ibora tobora ommalashib bormoqda.[2] Xom neft qayta ishlanib, yoqilg’i va boshqa qimmatbaho mahsulotlarga aylantirilgani kabi, xom ma’lumotlar ham to’g’ri tahlil qilinganda biznes va iqtisodiyot uchun bebaho strategik resursga aylanadi. Aynan mana shu jarayon zamonaviy dunyoda Data Science (Ma’lumotlar ilmi) fanining yuzaga kelishiga turtki bo’ldi. Data Science – bu turli xil ko’rinishdagi ma’lumotlarni tahlil qilish, qayta ishlash va ular yordamida muayyan xulosalar chiqarish, bashoratlar qilish hamda qaror qabul qilish uchun turli metodlar, algoritmlar va tizimlardan foydalanadigan sohadir.[3] Oddiy so’z bilan aytganda, bu ma’lumotlar ichidan biznes uchun foydali qismlarni topish san’atidir. Big Data – bu an’anaviy usullar bilan qayta ishlash qiyin bo’lgan, juda katta hajmdagi, tez o’zgaruvchan va turli formatdagi (matn, rasm, video) ma’lumotlar to’plamidir.[4] Masalan, birgina supermarketlar tarmog’ining bir yillik savdo hisoboti oddiy ma’lumot bo’lsa, butun mamlakatdagi xaridorlarning xarid ma’lumotlari, ularning ijtimoiy tarmoqlardagi fikrlari bilan birgalikda Big Data ga misol bo’la oladi. Machine https://scientific-jl.com 1 8 0 67-son_1-to’plam_Avgust-2025 ISSN:3030- 3 6 1 3 T A D Q I Q O T L A R jahon ilmiy – metodik jurnali Learning (Mashinali o’rganish) – bu sun’iy intellektning asosiy yo’nalishlaridan biri bo’lib, kompyuterlarga aniq dasturlashsiz, ma’lumotlardan mustaqil ravishda o’rganish qobiliyatini beradi.[5] Masalan, Netflix yoki YouTube kabi platformalar sizga qiziqarli bo’lishi mumkin bo’lgan film yoki videolarni aynan mashinali o’rganish algoritmlari yordamida tavsiya qiladi. Ushbu maqolaning asosiy g’oyasi – Data Science fani iqtisodiyot, menejment va marketing kabi fundamental sohalarni qay tarzda o’zgartirayotganini ko’rsatib berishdir. Biz ma’lumotlar tahlili iqtisodiy bashoratlarni qanday aniqlashtirayotganini, menejerlarga qanday qilib intuitiv emas, balki faktlarga asoslangan qarorlar qabul qilishga yordam berayotganini va marketingda mijozlar bilan munosabatlarni butunlay yangi darajaga olib chiqayotganini amaliy misollar bilan ko’rib chiqamiz. Shuningdek, ushbu uch sohaning o’zaro ta’siri va kelajakda yaratadigan yangi imkoniyatlari tahlil qilinadi. Asosiy qism. I.Data Science va Iqtisodiyot: Raqamli tahlildan iqtisodiy bashoratlargacha. Iqtisodiyot fani uzoq yillar davomida nazariy modellar va asosan choraklik yoki yillik rasmiy statistik ma’lumotlarga tayanib kelgan. Bu yondashuvlar, shubhasiz, iqtisodiy qonuniyatlarni tushunish uchun mustahkam poydevor yaratdi. Biroq ularning asosiy cheklovi – ma’lumotlarning to’planishi va qayta ishlanishidagi vaqtda kechikish hamda voqelikni haddan tashqari umumlashtirishdir. Natijada, klassik modellar iqtisodiyotdagi keskin va tezkor o’zgarishlarni o’z vaqtida aks ettira olmasligi mumkin. Aynan shu nuqtada Data Science iqtisodiyotning butunlay yangi qirralarini ochmoqda. U klassik nazariyalarni inkor etmaydi, aksincha, ularni real vaqt rejimida olingan Big Data bilan to’ldirib, iqtisodiy tahlilni ancha jonli, aniq va tezkor jarayonga aylantiradi. Buni bir qancha amaliy misollar bilan isbotlash mumkin. Odatda, an’anaviy ravishda hisoblash usuliga binoan mamlakatning Yalpi ichki mahsuloti (YaIM) kabi asosiy ko’rsatkichlar bir necha oy o’tgach e’lon qilinadi. Bu xuddi avtomobilni orqaga qarash oynasiga qarab boshqarayotganga o’xshaydi. Data Science esa bu holatni o’zgartirishi mumkin. Masalan, iqtisodchilar endi quyidagi muqobil ma’lumotlardan foydalanishmoqda: Tungi yoritilganlik: Kosmosdan olingan tungi suratlar shaharlar va sanoat hududlarining yoritilganlik darajasini ko’rsatadi, bu esa iqtisodiy faollikning to’g’ridan-to’g’ri ko’rsatkichi bo’lishi mumkin.[6] Onlayn ish e’lonlari: Ishsizlik darajasini o’lchash uchun faqat rasmiy statistika emas, balki LinkedIn, hh.uz kabi portallardagi bo’sh ish o’rinlari sonining o’zgarishini tah