Кластеризація і прогнозування стану країн ООН за показниками сталого розвитку

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorСамсонюк, Максим Вікторович
dc.date.accessioned2022-02-18T14:20:33Z
dc.date.available2022-02-18T14:20:33Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenThe topic: Clustering and state forecasting of the UN countries using sustainable development indexes. Master’s thesis: 158 p., 31 figures, 54 tables, 1 supplement, 23 sources. This work is devoted to the study of methods of data mining in clustering problems, as well as methods of forecasting time series in the field of sustainable development. The object of the study is the indicators of sustainable development of the UN countries. The subject of the study are the methods of machine learning, statistical criteria of adequacy, quality criteria of clustering, time series. The aim of the study is to build a system that will perform high-quality data clustering and short-term forecasts of sustainable development indicators. The relevance of the work lies in the need to develop a system that would identify clusters of countries that lag behind the plan of sustainable development of the world and identify those sustainable development goals that are worst met by each UN country. The result of the work is a decision support system that performs clustering of input data - indicators of sustainable development for UN countries, as well as performs forecasting of indicators for the short term. The novelty of the work is the development of a new original decision support system, which provides a number of advantages regarding data processing, in particular, the ability to build a number of models of data mining, their adaptation to input data, combining the results of clustering.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 158 с., 31 рис., 54 табл., 1 додаток, 23 джерела. Дана робота присвячена дослідженню методів інтелектуального аналізу даних у задачах кластеризації, а також методів прогнозування часових рядів у сфері сталого розвитку. Об’єктом дослідження є показники сталого розвитку країн ООН. Предметом дослідження являються методи машинного навчання, статистичні критерії адекватності, критерії якості кластеризації, часові ряди. Метою дослідження є побудова системи, яка дозволятиме виконувати якісну кластеризацію даних та короткострокові прогнози показників сталого розвитку. Актуальність роботи полягає в необхідності розробки такої системи, яка би дозволила виділити кластери тих країн, які відстають від плану сталого розвитку світу та виокремити ті цілі сталого розвитку, які найгірше виконуються кожною країною ООН. Результатом роботи являється система підтримки прийняття рішень, яка виконує кластеризацію за вхідними даними – показниками сталого розвитку для країн ООН, а також виконує прогнозування показників на короткостроковий період. Новизною роботи являється розробка нової оригінальної системи підтримки прийняття рішень, яка надає ряд переваг стосовно обробки даних, зокрема, можливість подубови ряду моделей інтелектуального аналізу даних, їх адаптації до вхідних даних, комбінування отриманих результатів кластеризації.uk
dc.format.page158 с.uk
dc.identifier.citationСамсонюк, М. В. Кластеризація і прогнозування стану країн ООН за показниками сталого розвитку : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Самсонюк Максим Вікторович. - Київ, 2021. - 158 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/46626
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectстатистичний аналізuk
dc.subjectінтелектуальний аналіз данихuk
dc.subjectкластеризаціяuk
dc.subjectсталий розвитокuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectachine learninguk
dc.subjectstatistical analysisuk
dc.subjectintellectual data analysisuk
dc.subjectclusterizationuk
dc.subjectsustainable developmentuk
dc.subjectorecastinguk
dc.subject.udc004.942.3uk
dc.titleКластеризація і прогнозування стану країн ООН за показниками сталого розвиткуuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Samsoniuk_magistr.pdf
Розмір:
2.61 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
10. Скорочення нерівності
Магістерські роботи