Тема выпускной квалификационной работы:«Исследовательский анализ данных о потреблении пищевой продукции»Данная работа посвящена создания прогноза объемов производств наиболее популярных продуктовых позиций на территории Российской Федерации с использованиемисследовательскогоанализа данных с помощью языка программирования R.Задачи, которые решались в ходе выполнения данной работы: 1.Изучение методов исследовательского анализа данных. 2.Изучение атрибутов набора данных для дальнейшей интерпретации. 3.Подготовка данных к анализу. 4.Анализ данных с помощью авторегрессионной модели ARIMA. 5. Прогнозирование будущих значений временных рядов. 6.Проведение сравнительного анализа построенного прогноза с реальными данными. Работа проведена на базе набора данных Продовольственной и сельскохозяйственной организацией ООН представляющего собой таблицу продовольственного баланса.Набор содержит 21478 записей с 63 атрибутами.В результате были получены прогнозы производств наиболее часто производимых позиций российского сегмента. На основе полученных моделей был сделан вывод об эффективности методов построения прогнозов авторегрессионными моделями типа ARIMA.

The subject of the graduate qualification work is"Exploratory analysis of food consumption data"This work is devoted to the creation of a data analysis system for the most popular product positions on the territory of the Russian Federation using research data analysis using the R.The research set the following goals: 1. Study of methods of exploratory data analysis. 2. Exploring the attributes of the dataset for further interpretation. 3. Preparing data for analysis. 4. Data analysis using the ARIMA autoregressive model. 5. Forecasting the following values of time series. 6. Conducting a comparative analysis of the constructed forecast with real data. The work was carried out on the basis of a data set by the Food and Agriculture Organization, which is a table of the food balance. The set contains 21478 records with 63 attributes. As a result, forecasts were obtained for the most frequently produced Russian segment. On the basis of the obtained models, a conclusion was made of the effectiveness of methods for constructing forecasts by autoregressive models of the ARIMA type.