Детальная информация

Тема выпускной квалификационной работы: Клиент-серверное приложение для регрессионного и корреляционного анализа пользовательской выборки. Данная работа посвящена разработке клиентсерверного кросс-платформенного приложения для статистического анализа заданной пользователем выборки. Целью данной работы является создание клиент-серверного приложения для корреляционного и регрессионного анализа пользовательской выборки, обладающего положительной отличительной особенностью от аналогов. Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи: – исследовать математический аппарат корреляционного и регрессионного анализов; – провести сравнительный анализ существующих приложений, реализующих корреляционный и регрессионный методы; – определить особенность приложения, реализовав которую можно повысить эффективность пользователя в исследовании выборки относительно аналогов; – построить модель приложения, включая схемы алгоритмов и взаимодействия компонентов; – выбрать инструменты разработки приложения, включая языки программирования и библиотеки к ним; – разработать приложение; – произвести публикацию приложения в открытый доступ; – испытать приложение на устойчивость к некорректному вводу и соответствие расчётов, исследовать быстродействие приложения.

The subject of the graduate qualification work is «Client-Server Application for Regression and Correlation Analysis of a User Sample». This work is dedicated to the development of a cross-platform client-server application for statistical analysis of a user-defined dataset. The goal of the thesis is to develop a client-server application for performing regression and correlation analysis on user data. The aim of this work is to develop a client-server application for correlation and regression analysis of a user dataset, featuring a distinctive advantage over existing analogs. To achieve this goal, the following tasks need to be addressed: – study the mathematical framework of correlation and regression analysis; – conduct a comparative analysis of existing applications that implement correlation and regression methods; – identify a unique feature of the application that, when implemented, can enhance user efficiency in dataset analysis compared to similar solutions; – design an application model, including algorithm schemes and component interaction diagrams; – select development tools for the application, including programming languages and relevant libraries; – develop the application; – publish the application for public access; – test the application for resilience to incorrect input, verify the accuracy of calculations, and evaluate its performance speed.

• ГЛАВА 1 ОБЗОР ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
  • 1.1 Методы статистического анализа
    • 1.1.1 Корреляционный анализ
    • 1.1.2 Регрессионный анализ
    • 1.1.3 Метод наименьших квадратов
    • 1.1.4 Оценка точности модели
    • 1.1.5 Определение выбросов данных
  • 1.2 Обзор существующих решений
    • 1.2.1 Minitab
    • 1.2.2 StatSoft STATISTICA
    • 1.2.3 Microsoft Excel и Libreoffice Calc
    • 1.2.4 MATLAB и Scilab
    • 1.2.5 Python библиотеки
    • 1.2.6 Язык программирования R
    • 1.2.7 Веб-ресурсы
  • 1.3 Сравнительный анализ существующих решений
  • 1.4 Выводы по главе 1
• ГЛАВА 2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ
  • 2.1 Выбор направленности приложения
    • 2.1.1 Выбор функций приложения
    • 2.1.2 Выбор архитектуры
  • 2.2 Методы проектирования информационных систем
    • 2.2.1 Блок-схемы
    • 2.2.2 Клиент-серверная архитектура
    • 2.2.3 Протоколы HTTP и HTTPS
    • 2.2.4 Контейнеризация
  • 2.3 Описание компонентов
  • 2.4 Описание алгоритмов
    • 2.4.1 Корреляционная матрица
    • 2.4.2 Регрессия
    • 2.4.3 Алгоритмическая сложность полного цикла расчётов
  • 2.5 Выводы по главе 2
• ГЛАВА 3 РАЗРАБОТКА ПРИЛОЖЕНИЯ
  • 3.1 Интерфейс передачи данных
    • 3.1.1 Передача входной выборки
    • 3.1.2 Передача результата вычислений
  • 3.2 Вычислительный сервер
    • 3.2.1 Выбор технологий
    • 3.2.2 Реализация HTTP-запроса
    • 3.2.3 Реализация классов и алгоритмов
    • 3.2.4 Контейнеризация
  • 3.3 Веб-сервер
    • 3.3.1 Выбор технологий
    • 3.3.2 Реализация пользовательского интерфейса
    • 3.3.3 Реализация HTTP-запроса
    • 3.3.4 Контейнеризация
  • 3.4 Развёртывание приложения
    • 3.4.1 Обратный прокси
    • 3.4.2 Оркестрация контейнеров
  • 3.5 Выводы по главе 3
• ГЛАВА 4 ИСПЫТАНИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ
  • 4.1 Эмпирическое исследование
    • 4.1.1 Пример корректной работы приложения
    • 4.1.2 Пример работы с некорректной выборкой
  • 4.2 Исследование быстродействия приложения
    • 4.2.1 Метод измерения времени работы
    • 4.2.2 Исследования роста относительно числа измерений
    • 4.2.3 Исследование роста относительно числа переменных
  • 4.3 Проверка корректности моделей
  • 4.4 Сравнение с аналогами
  • 4.5 Выводы по главе 4