Data mining tools for complex socio-economic processes and systems

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorObelets, T. V.
dc.date.accessioned2023-05-02T08:35:42Z
dc.date.available2023-05-02T08:35:42Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractThe paper considers discovering new and potentially useful information from large amounts of data that actualizes the role of developing data mining tools for complex socio-economic processes and systems based on the principles of the digital economy and their processing using network applications. The stages of data mining for complex socio-economic processes and systems were outlined. The algorithm of data mining was considered. It is determined that the previously used stages of data mining, which were limited to the model-building process, can be extended through the use of more powerful computer technology and the emergence of free access to large amounts of multidimensional data. The available stages of data mining for complex socio-economic processes and systems include the processes of facilitating data preparation, evaluation, and visualization of models, as well as indepth learning. The data mining tools for complex socio-economic processes and systems in the context of technological progress and following the big data paradigm were identified. The data processing cycle has been investigated; this process consists of a series of steps starting with the input of raw data and ending with the output of useful information. The knowledge obtained at the data processing stage is the basis for creating models of complex socio-economic processes and systems. Two types of models (descriptive and predictive) that could be created in the data mining process were outlined. Algorithms for estimating and analyzing data for modeling complex socio-economic processes and systems in accordance with the pre-set task were determined. The efficiency of introducing neural networks and deep learning methods used in data mining was analyzed. It was determined that they would allow effective analysis and use of the existing large data sets for operational human resources management and strategic planning of complex socio-economic processes and systems.uk
dc.description.abstractotherРозглянуто процес виявлення нової та потенційно корисної інформації з великих обсягів даних, що актуалізує роль розроблення інструментарію інтелектуального аналізу даних для складних соціально-економічних процесів та систем на основі принципів цифрової економіки та їх оброблення за допомогою мережевих застосунків. Окреслено етапи інтелектуального аналізу даних для складних соціально-економічних процесів та систем. Розглянуто алгоритм інтелектуального аналізу даних. Визначено, що використовувані раніше етапи інтелектуального аналізу даних, які обмежувалися лише процесом побудови моделі, можуть бути розширені завдяки використанню більш потужної обчислювальної техніки та появи у вільному доступі великої кількості багатовимірних даних. До наявних етапів інтелектуального аналізу даних для складних соціально-економічних процесів та систем включено процеси полегшення підготовки даних, оцінювання та візуалізацію моделей, а також глибинне навчання. Визначено інструментарій інтелектуального аналізу даних для складних соціально-економічних процесів та систем у контексті технологічного прогресу та відповідно до парадигми великих даних. Досліджено циклічність оброблення даних; цей процес складається із серії кроків, починаючи із входу необроблених даних, закінчуючи виведенням корисної інформації. Отримані на етапі оброблення даних знання закладаються в основу створення моделей складних соціально-економічних процесів та систем. Окреслено два типи моделей (описову та прогностичну), що можуть бути створені у процесі інтелектуального аналізу даних. Визначено алгоритми оцінювання та аналізу даних моделювання складних соціально-економічних процесів та систем відповідно до заздалегідь поставленого завдання. Проаналізовано ефективність запровадження нейронних мереж та методів глибинного навчання, що застосовуються у процесі інтелектуального аналізу даних. Визначено, що вони дозволять ефективно аналізувати та використовувати наявні великі масиви даних як для оперативного управління людськими ресурсами, так і стратегічного планування розвитку складних соціально-економічних процесів та систем.uk
dc.format.pagerangeС. 68-78uk
dc.identifier.citationObelets, T. V. Data mining tools for complex socio-economic processes and systems / T. V. Obelets // Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал. – 2022. – № 4. – С. 68-78. – Бібліогр.: 21 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2022.4.06
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/55174
dc.language.isoenuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.relation.ispartofСистемні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал, № 4uk
dc.subjectdata mininguk
dc.subjectcomplex socio-economic systemsuk
dc.subjectpredictive modelinguk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectdeep learninguk
dc.subjectінтелектуальний аналіз данихuk
dc.subjectскладні соціально-економічні системиuk
dc.subjectпрогностичне моделюванняuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectглибинне навчанняuk
dc.subject.udc330.46:004.89uk
dc.titleData mining tools for complex socio-economic processes and systemsuk
dc.title.alternativeІнструментарій інтелектуального аналізу даних для складних соціально-економічних процесів та системuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
2022_4_68-78.pdf
Розмір:
368.37 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Системні дослідження та інформаційні технології: міжнародний науково-технічний журнал, № 4