| Title: | Применение технологий интеллектуального анализа данных в рамках единой информационной системы государственной статистики |
| Other Titles: | Use of data mining technologies within the unified state statistics information system |
| Authors: | Коробчук, А. А. |
| Keywords: | публикации ученых;материалы конференций;статистические данные;интеллектуальный анализ данных;машинное обучение;statistical data;data mining;machine learning |
| Issue Date: | 2021 |
| Publisher: | Бестпринт |
| Citation: | Коробчук, А. А. Применение технологий интеллектуального анализа данных в рамках единой информационной системы государственной статистики / А. А. Коробчук // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей VII Международной научно-практической конференции, Минск, 19-20 мая 2021 года / редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск : Бестпринт, 2021. – С. 249–261. |
| Abstract: | Статистическая информация – одна из основных составляющих государственного информационного ресурса. Сегодня к ее качеству предъявляются всё более высокие требования. Использование технологий интеллектуального анализа данных и машинного обучения статистическими органами в рамках Единой информационной системы государственной статистки ведёт к повышению качества официальной статистики и созданию инновационной. Рассмотрены способы применения этих технологий статистическими органами зарубежных стран. Проведен анализ данных статистики промышленности и построены прогнозные модели при помощи различных методов анализа временных рядов на языках программирования Python и R, оценено качество построенных моделей. |
| Alternative abstract: | Statistical information is one of the basic components of state information resource. Today there are higher requirements for statistical information quality. Use of data mining and machine learning technologies by statistical offices within the unified state statistics information system improves the quality of official statistics and createsinnovative statistics. Use of these technologies by foreign statistical offices was considered. Analysis of industrial statistics was done and predictive models were created by different time series analysis methods in the programming languages Python and R, the quality of created models was assessed. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/43884 |
| ISBN: | 978-985-7267-09-5 |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2021)
|
