С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

Details

Title: Разработка модуля "Прогнозирование" для подсистемы планирования инкассации банкоматов на основе алгоритмов интеллектуального анализа данных: магистерская диссертация
Creators: Елесина Ольга Дмитриевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий. Кафедра информационных и управляющих систем
Imprint: Санкт-Петербург, 2015
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Вычислительные машины электронные — Применение в экономике; Вычислительные машины электронные персональные — Программы прикладные; Базы данных; Экономическое прогнозирование; инкассаторские услуги; наличные расчеты; денежное обращение
UDC: 004.42(043.3); 004.655.3(043.3)
LBC: 65.262.538с51я031
File type: PDF
Language: Russian
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В данной работе рассмотрен процесс создания модуля прогнозирования денежной наличности банкоматов на базе аналитических сервисов Microsoft SQL Server Analysis Services 2008 R2 с использованием технологии Data Mining. В работе отражены вопросы, касающиеся процесса инкассации банкоматов, рассмотрены сферы применения технологии Data Mining и алгоритмы: алгоритм дерева принятия решений и алгоритм временных рядов. Произведён сравнительный анализ инструментов бизнес-аналитики, на основе которого выбрано средство реализации модуля. Приведены построенные модели прогнозирования на основе указанных алгоритмов и проведена оценка качества данных моделей.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Document usage statistics

stat Document access count: 1534
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics