Details
| Title | Алгоритмы анализа и прогнозирования уровня загруженности устройств самообслуживания: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 27.03.03 Системный анализ и управление ; образовательная программа 27.03.03_01 Теория и математические методы системного анализа и управления в технических, экономичеcких и социальных системах |
|---|---|
| Creators | Никольская Анастасия Николаевна |
| Scientific adviser | Нестеров Сергей Александрович |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2019 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | интеллектуальный анализ данных ; регрессия ; АТМ ; python ; линейная регрессия ; случайный лес ; градиентный бустинг ; data mining ; regression ; ATM ; linear regression ; random forest ; gradient boosting |
| Document type | Bachelor graduation qualification work |
| File type | |
| Language | Russian |
| Level of education | Bachelor |
| Speciality code (FGOS) | 27.03.03 |
| Speciality group (FGOS) | 270000 - Управление в технических системах |
| Links | Отзыв руководителя ; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-3346 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Record key | ru\spstu\vkr\5758 |
| Record create date | 3/12/2020 |
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 |
Объектом исследования является набор данных об устройствах самообслуживания. Целью работы является выявление закономерностей в данных, полученных при работе устройств самообслуживания с помощью методов интеллектуального анализа данных. В работе произведен обзор этапов и задач анализа данных, приведены необходимые понятия из теории вероятности и математической статистики, а также некоторые алгоритмы решения прикладных задач с примерами реализации на языке Python 3.
The object of the study is the dataset with information about ATMs. The aim of the work is to use data mining methods to identify patterns in the data obtained by the ATMs. The paper reviews data analysis stages and tasks, presents necessary concepts from the theory of probability and mathematical statistics. Algorithms for solving applied problems with examples of implementation in Python 3 are given.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
Access count: 38
Last 30 days: 0
