Детальная информация
| Название | 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 |
|---|---|
| Авторы | Никольская Анастасия Николаевна |
| Научный руководитель | Нестеров Сергей Александрович |
| Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2019 |
| Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Тематика | интеллектуальный анализ данных ; регрессия ; АТМ ; python ; линейная регрессия ; случайный лес ; градиентный бустинг ; data mining ; regression ; ATM ; linear regression ; random forest ; gradient boosting |
| Тип документа | Выпускная квалификационная работа бакалавра |
| Тип файла | |
| Язык | Русский |
| Уровень высшего образования | Бакалавриат |
| Код специальности ФГОС | 27.03.03 |
| Группа специальностей ФГОС | 270000 - Управление в технических системах |
| Ссылки | Отзыв руководителя ; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-3346 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Ключ записи | ru\spstu\vkr\5758 |
| Дата создания записи | 12.03.2020 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
| Группа | Анонимные пользователи |
|---|---|
| Сеть | Интернет |
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.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 38
За последние 30 дней: 0
