Статистична модель прогнозування вартості автомобіля за даними автомобільного ринку України

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМакуха, Михайло Павлович
dc.contributor.authorМалік, Тимур Імтіазович
dc.date.accessioned2020-11-21T19:39:03Z
dc.date.available2020-11-21T19:39:03Z
dc.date.issued2020-06
dc.description.abstractenThe bachelors work consists of: 117 p., 13 tables, 29 fig., 2 add. and 46 references. The object of the study is a sample of data from the secondary automotive market of Ukraine for 2020. The subject of research is methods of data mining based on regression using decision trees. Python is selected as the programming language. The aim of the work is to determine the best model for forecasting the price of a car using data from the secondary car market of Ukraine. The study of the application of decision trees and various methods based on them in this problem in forecasting based on existing data for 2020. The main factors that affect the price are highlighted. In course of the study, it was found that the method of random forests gives good results on the studied data. It is planned to develop work in the direction of research on the application of this method in order to further reduce the forecasting error in various tasks related to forecasting the prices not only of cars but also of other vehicles.uk
dc.description.abstractukДипломна робота містить: 117 с., 13 табл., 29 рис., 2 дод. та 46 джерел. Об’єктом дослідження є вибірка даних вторинного автомобільного ринку України за 2020 рік. Предметом дослідження є методи інтелектуального аналізу даних на основі регресії з використанням дерев рішень. Програмною мовою обрано Python. Метою роботи є визначення найкращої моделі для виконання прогнозу ціни автомобіля використовуючи дані вторинного автомобільного ринку України. В роботі проведено дослідження застосування дерев рішень та різних методів, що засновуються на них в розглядаємій задачі при прогнозуванні на основі існуючих даних 2020 року. Виділено основні фактори, які впливають на ціну. У ході дослідження було встановлено, що метод випадкових лісів дає хороші результати на досліджуваних даних. Планується розвивати роботу у напрямку дослідження застосування даного методу з метою подальшого зменшення похибки прогнозування у різних задачах, пов’язаних з прогнозуванням цін не лише автомобілів, але і інших транспортних засобів.uk
dc.format.page116 с.uk
dc.identifier.citationМалік, Т. І. Статистична модель прогнозування вартості автомобіля за даними автомобільного ринку України : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки та інформаційні технології / Малік Тимур Імтіазович. - Київ, 2020. - 116 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/37545
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectметод випадкових лісівuk
dc.subjectрегресіяuk
dc.subjectпрогнозuk
dc.subjectціна автомобіляuk
dc.subjectавтомобільний ринокuk
dc.subjectдерева рішеньuk
dc.subjectrandom forest methoduk
dc.subjectregressionuk
dc.subjectforecastuk
dc.subjectcar priceuk
dc.subjectcar marketuk
dc.subjectdecision treesuk
dc.titleСтатистична модель прогнозування вартості автомобіля за даними автомобільного ринку Україниuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Malik_bakalavr.docx
Розмір:
2.41 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи