Методи попередньої обробки великих даних

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБугаєнко, Юрій Михайлович
dc.contributor.authorГребініченко, Марія Володимирівна
dc.date.accessioned2021-02-13T21:47:11Z
dc.date.available2021-02-13T21:47:11Z
dc.date.issued2020-06
dc.description.abstractenThe work consists of 54 pages, 1 table and 20 figures. Used 16 references. Goal of diploma: improving quality of big data processing based on data cleansing of random errors. In the course of this work, the analysis of the problem of decreasing input data quality in big data processing systems was carried out. The main methods of preprocessing datasets are considered, advantages and disadvantages of each are formulated. On the base of analisys improved data cleansing method of combining existed approaches in a single algorithm is proposed, which perform data analysis and dynamically set up necessary data cleansing instruments. Software realization (web-application) of proposed algorithm and basic data cleansing methods was developed.uk
dc.description.abstractukРобота містить 54 сторінки, 1 таблицю та 20 рисунків. Було використано 16 джерел. Мета роботи: підвищення якості обробки великих обсягів обчислюваних даних за рахунок очищення даних від випадково виникаючих помилок. В ході виконання даної роботи було проаналізовано проблему зниження якості вхідних даних у системах обробки великих обсягів інформації. Розглянуто основні методи попередньої обробки наборів даних, для кожного означені основні недоліки та переваги. На базі проведеного аналізу запропоновано вдосконалений метод очистки даних за рахунок поєднання існуючих ефективних підходів у єдиний алгоритм, що динамічно аналізує дані та визначає необхідні типи очистки. Виконана програмна реалізація запропонованого алгоритму та класичних методів очистки даних у вигляді веб-додатку.uk
dc.format.page54 с.uk
dc.identifier.citationГребініченко, М. В. Методи попередньої обробки великих даних : дипломна робота ... бакалавра : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Гребініченко Марія Володимирівна. – Київ, 2020. – 54 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/39395
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectвеликі даніuk
dc.subjectметоди попередної обробкиuk
dc.subjectочищення данихuk
dc.subjectbig datauk
dc.subjectdata preprocessinguk
dc.subjectdata cleansinguk
dc.titleМетоди попередньої обробки великих данихuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Hrebinichenko_bakalavr.pdf
Розмір:
1.54 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
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 (КІТМ)
Бакалаврські роботи