| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Rahel, D. M. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-05-02T07:01:11Z | - |
| dc.date.available | 2025-05-02T07:01:11Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Rahel D. M. Grouping and classification features of financial data certain types = Особенности группировки и классификации некоторых типов финансовых данных / D. M. Rahel // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XI Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23–24 апреля 2025 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2025. – С. 14–17. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59663 | - |
| dc.description.abstract | The article presents an approach to analyzing the distribution of various types of financial data.
An approach is proposed that allows analyzing a set of similar data based on constructing a distribution series and
analyzing values in different intervals of the series. The distribution of values will allow us to draw conclusions about
the normality of the activities of the counterparties under study and, taking this into account, conduct further data
analysis. | en_US |
| dc.language.iso | en | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | data analysis | en_US |
| dc.subject | financial data | en_US |
| dc.subject | big data | en_US |
| dc.subject | data array | - |
| dc.subject | distribution series | - |
| dc.subject | Sturges method | - |
| dc.title | Grouping and classification features of financial data certain types | en_US |
| dc.title.alternative | Особенности группировки и классификации некоторых типов финансовых данных | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | В статье изложен подход к анализу характера распределения различных типов
финансовых данных. Предлагается подход, при котором можно проанализировать совокупность однотипных
данных на основании построения ряда распределения и анализа значений в различных интервалах ряда.
Характер распределения значений позволит сделать выводы о нормальности деятельности изучаемых
контрагентов и, с учетом этого, провести дальнейший анализ данных. | en_US |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2025)
|
