Разработка системы анализа статистических данных.

ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА 1. ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ АНАЛИЗА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ 8
1.1. ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА 8
1.2. ИНФЕРЕНЦИАЛЬНАЯ СТАТИСТИКА 12
1.3. МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ 16
1.4. СРАВНЕНИЕ РАЗЛИЧНЫХ ПОДХОДОВ К АНАЛИЗУ ДАННЫХ 21
ГЛАВА 2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ 25
2.1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЦЕЛЕЙ И ЗАДАЧ АНАЛИЗА ДАННЫХ 25
2.2. ВЫБОР ИНСТРУМЕНТОВ И ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ СИСТЕМЫ 29
2.3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ АРХИТЕКТУРЫ СИСТЕМЫ 33
2.4. РАЗРАБОТКА ПЛАНА ТЕСТИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ 37
ГЛАВА 3. РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ 41
3.1. ЗАГРУЗКА И ПРЕДОБРАБОТКА ДАННЫХ 41
3.2. ПРИМЕНЕНИЕ ВЫБРАННЫХ МЕТОДОВ АНАЛИЗА ДАННЫХ 45
3.3. ВИЗУАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ АНАЛИЗА 50
3.4. ОЦЕНКА КАЧЕСТВА РАБОТЫ СИСТЕМЫ 54
ГЛАВА 4. ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ НА ПРАКТИКЕ 58
4.1. АНАЛИЗ РЕАЛЬНЫХ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РАЗРАБОТАННОЙ СИСТЕМЫ 58
4.2. СРАВНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ АНАЛИЗА С ОЖИДАЕМЫМИ 63
4.3. ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ 67
4.4. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ДАЛЬНЕЙШЕМУ ИСПОЛЬЗОВАНИЮ СИСТЕМЫ 71
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 75
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 78

Весь текст будет доступен после покупки

Современный мир сталкивается с огромным объемом информации, который ежедневно генерируется в различных сферах деятельности. В условиях стремительного развития технологий и увеличения доступности данных, анализ статистической информации становится важнейшей задачей для организаций и исследователей. Статистические данные могут служить основой для принятия обоснованных решений, оптимизации процессов, выявления тенденций и прогнозирования будущих событий. В связи с этим, разработка эффективных систем анализа статистических данных приобретает особую значимость.
Анализ статистических данных охватывает широкий спектр методов и подходов, которые позволяют извлекать полезную информацию из массивов данных. Существующие методы анализа могут быть классифицированы на традиционные и современные. Традиционные методы включают в себя описательную статистику, корреляционный анализ, регрессионный анализ и другие, которые используются для обработки и интерпретации данных. Современные методы, в свою очередь, включают машинное обучение, методы искусственного интеллекта, алгоритмы обработки больших данных и другие инновационные подходы, которые открывают новые горизонты для анализа и интерпретации информации.

Весь текст будет доступен после покупки

ГЛАВА 1. ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ АНАЛИЗА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ
1.1. ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА
Обзор существующих методов анализа статистических данных является важной частью любой данной работы, посвященной разработке систем анализа статистических данных. Статистический анализ представляет собой обширную область, охватывающую различные методы, подходы и инструменты, которые помогают исследователям, аналитикам и специалистам в различных областях принимать обоснованные решения на основе данных. В этом разделе мы сосредоточимся на описательной статистике, которая является основой для понимания и интерпретации статистических данных.
Описательная статистика — это набор методов и техник, которые используются для суммирования, описания и представления данных. Основная цель описательной статистики заключается в том, чтобы предоставить краткое и понятное представление о наборе данных, что позволяет исследователям и аналитикам быстро оценивать основные характеристики и тенденции в данных. Описательная статистика не делает выводов о популяции на основе выборки, как это делает инференциальная статистика, а сосредотачивается на интерпретации самих данных [46].
Одним из ключевых аспектов описательной статистики является использование различных мер центральной тенденции. Меры центральной тенденции позволяют определить, где сосредоточены данные и каковы их основные значения. Наиболее распространенными мерами центральной тенденции являются среднее, медиана и мода. Среднее значение, или арифметическое среднее, рассчитывается путем сложения всех значений в наборе данных и деления на количество значений. Это значение очень чувствительно к выбросам, то есть к аномально высоким или низким значениям, которые могут искажать общую картину. Медиана, с другой стороны, представляет собой значение, которое делит набор данных пополам, то есть половина значений меньше медианы, а другая половина больше. Это делает медиану более устойчивой к выбросам по сравнению со средним значением. Мода — это значение, которое встречается наиболее часто в наборе данных. В некоторых случаях, особенно в категориальных данных, мода может быть более информативной, чем среднее или медиана [12].

Весь текст будет доступен после покупки

1. Барсегян А. Анализ данных и процессов. 3 изд. – БХВ-Петербург, 2009. URL: https://books.google.com/books?hl=ru&lr=&id=tHEhjlgo5gAC&oi=fnd&pg=PA3&ots=xcQT6mFOeT&sig=MSRjtsgxph4A_7Uwij8ESF6crHo.
2. Барсегян А. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. – БХВ-Петербург, 2004. URL: https://books.google.com/books?hl=ru&lr=&id=aUW6AgAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA3&ots=BPbOJ-0J-r&sig=qLFhBqsZm4CzWCx2uU3FqM7Gj24.
3. Белюченко И. С. и др. Анализ данных и математическое моделирование в экологии и природопользовании. – 2015. URL: https://leonidpopok.ru/_include/articles/4.pdf.
4. Быков Д. В., Уколова А. В. Разработка информационной системы учета и обработки данных с поддержкой проведения статистического анализа на C++ // Электронный сетевой политематический журнал «Научные труды КубГТУ. – 2022. – №. 4. – С. 32-45. URL: https://ntk.kubstu.ru/data/mc/0090/4482.pdf.
5. Вендров А. М. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем // М.: Финансы и статистика. – 1998. – Т. 176. – С. 2000. URL: https://ik.3dscorpion.com.ua/published/publicdata/SHOPSCRIPT3/attachments/SC/files/stud_roboti/as/CASE-tahnologii.pdf.
6. Гитис Л. Статистическая классификация и кластерный анализ. – Litres, 2017. URL: https://books.google.com/books?hl=ru&lr=&id=RLoyDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA4&ots=Edm7YVKVP9&sig=4XwAfZujD0J1Hr4_X8levI6T584.
7. Гордов Е. П., Окладников И. Г., Титов А. Г. Разработка Веб-ГИС системы для статистического анализа больших архивов пространственно распределенных данных при проведении комплексных геофизических исследований // Электронные библиотеки. – 2009. – Т. 12. – №. 1. URL: https://rdl-journal.ru/article/view/290.

Весь текст будет доступен после покупки