O‘ZBEKISTONDA SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA SAVDO HAJMI VA ISTE’MOLCHILAR TALABINI PROGNOZLASH

Mazkur maqolada O‘zbekistonda savdo hajmi va iste’molchilar talabini sun’iy intellekt texnologiyalari asosida prognozlashning nazariy, metodologik va amaliy jihatlari tadqiq etiladi. Savdo korxonalarida talabning mavsumiyligi, narxlarning o‘zgarishi, aksiyalar, bayramlar, hududiy xususiyatlar, iste’molchilar xulq-atvori va raqamli savdo kanallarining rivojlanishi prognozlash jarayonini murakkablashtiradi. An’anaviy statistik usullar ayrim holatlarda samarali natija bersa-da, katta hajmdagi ko‘p omilli ma’lumotlar va murakkab nochiziqli bog‘liqliklarni tahlil qilishda mashinaviy o‘qitish algoritmlaridan foydalanish imkoniyatlari kengaymoqda. Tadqiqotda O‘zbekiston Milliy statistika qo‘mitasining elektron tijorat va chakana savdo bo‘yicha ochiq ma’lumotlari tavsifiy-statistik tahlil qilindi, prognozlash usullarini qiyoslash uchun metodologik yondashuv ishlab chiqildi hamda savdo korxonalarida sun’iy intellektni joriy etishning bosqichlari belgilandi. Rasmiy ma’lumotlarga ko‘ra, O‘zbekistonda elektron tijorat savdo hajmi 2024-yildagi 15,2 trillion so‘mdan 2025-yilda 31,6 trillion so‘mga yetgan. Ushbu dinamika raqamli savdo ma’lumotlarini tahlil qilish va prognozlash tizimlarini rivojlantirish dolzarbligini ko‘rsatadi, biroq o‘z-o‘zidan sun’iy intellekt modelining samaradorligini isbotlamaydi. Maqolada ARIMA, gradient boosting, tasodifiy o‘rmon, rekurrent neyron tarmoqlar va gibrid modellarni qo‘llash imkoniyatlari ko‘rib chiqiladi. Prognoz sifatini baholash uchun MAE, RMSE, WAPE va boshqa ko‘rsatkichlardan foydalanish taklif etiladi. Shuningdek, ma’lumotlar sifati, algoritmik xatoliklar, shaxsga doir ma’lumotlarni himoya qilish va model natijalarini inson nazorati ostida qo‘llash masalalari yoritiladi. Tadqiqot natijalari O‘zbekiston savdo korxonalarida ma’lumotlarga asoslangan boshqaruvni rivojlantirish va talab prognozlarining amaliy ahamiyatini oshirishga qaratilgan.

Authors

Publication Details

Journal
European Journal of Interdisciplinary Research and Development
Published
2026-10-15
Primary Topic
Forecasting Techniques and Applications
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

O‘ZBEKISTONDA SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA SAVDO HAJMI VA ISTE’MOLCHILAR TALABINI PROGNOZLASH

Shadmanov.X.N.
European Journal of Interdisciplinary Research and Development
Forecasting Techniques and Applications
article

O‘ZBEKISTONDA SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA SAVDO HAJMI VA ISTE’MOLCHILAR TALABINI PROGNOZLASH

Shadmanov.X.N.
article en

Abstract

Mazkur maqolada O‘zbekistonda savdo hajmi va iste’molchilar talabini sun’iy intellekt texnologiyalari asosida prognozlashning nazariy, metodologik va amaliy jihatlari tadqiq etiladi. Savdo korxonalarida talabning mavsumiyligi, narxlarning o‘zgarishi, aksiyalar, bayramlar, hududiy xususiyatlar, iste’molchilar xulq-atvori va raqamli savdo kanallarining rivojlanishi prognozlash jarayonini murakkablashtiradi. An’anaviy statistik usullar ayrim holatlarda samarali natija bersa-da, katta hajmdagi ko‘p omilli ma’lumotlar va murakkab nochiziqli bog‘liqliklarni tahlil qilishda mashinaviy o‘qitish algoritmlaridan foydalanish imkoniyatlari kengaymoqda. Tadqiqotda O‘zbekiston Milliy statistika qo‘mitasining elektron tijorat va chakana savdo bo‘yicha ochiq ma’lumotlari tavsifiy-statistik tahlil qilindi, prognozlash usullarini qiyoslash uchun metodologik yondashuv ishlab chiqildi hamda savdo korxonalarida sun’iy intellektni joriy etishning bosqichlari belgilandi. Rasmiy ma’lumotlarga ko‘ra, O‘zbekistonda elektron tijorat savdo hajmi 2024-yildagi 15,2 trillion so‘mdan 2025-yilda 31,6 trillion so‘mga yetgan. Ushbu dinamika raqamli savdo ma’lumotlarini tahlil qilish va prognozlash tizimlarini rivojlantirish dolzarbligini ko‘rsatadi, biroq o‘z-o‘zidan sun’iy intellekt modelining samaradorligini isbotlamaydi. Maqolada ARIMA, gradient boosting, tasodifiy o‘rmon, rekurrent neyron tarmoqlar va gibrid modellarni qo‘llash imkoniyatlari ko‘rib chiqiladi. Prognoz sifatini baholash uchun MAE, RMSE, WAPE va boshqa ko‘rsatkichlardan foydalanish taklif etiladi. Shuningdek, ma’lumotlar sifati, algoritmik xatoliklar, shaxsga doir ma’lumotlarni himoya qilish va model natijalarini inson nazorati ostida qo‘llash masalalari yoritiladi. Tadqiqot natijalari O‘zbekiston savdo korxonalarida ma’lumotlarga asoslangan boshqaruvni rivojlantirish va talab prognozlarining amaliy ahamiyatini oshirishga qaratilgan.

European Journal of Interdisciplinary Research and Development
Openalex Percentile: Top 9%
Forecasting Techniques and Applications
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.