| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Вишняков, В. А. | - |
| dc.contributor.author | Полоско, Е. И. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-04-13T06:45:19Z | - |
| dc.date.available | 2026-04-13T06:45:19Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Вишняков, В. А. Программные средства автоматизации расчетов для факторного, регрессионного, корреляционного анализов = Software tools for automating calculations for factorial, regression, and correlation analyses / В. А. Вишняков, Е. И. Полоско // Системный анализ и прикладная информатика. – 2026. – № 1. – С. 82–87. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63259 | - |
| dc.description.abstract | Предметом исследований является анализ применения средств автоматизации расчетов для использования факторного, регрессионного, корреляционного анализов. Цель статьи: приведение известного и авторского опыта использования языка Пайтон для применения факторного, регрессионного и корреляционного анализов и опыт авторов в их применении. Рассмотрены основные аспекты теоретических основ данных методов анализа. Проведена классификация программных средств для автоматизации статистических расчетов. Рассмотрены преимущества и ограничения языков программирования (Pyton, R), коммерческих платформ (SPSS, SAS, Stata), BI-платформ (Tableau, Power BI, Zoho Analytics), открытых платформ (KNIME, RapidMiner), специализированных статистических пакетов (JASP, Jamovi). Детализирована методология применения автоматизированного статистического анализа, включая подготовку исходных данных, выбор метода, настойку параметров, выполнение расчетов и получение первичных результатов. Приведена авторская методика автоматизации комплексного анализа для оценки использования нейронных сетей, Интернета вещей (IoT) в учебном процессе университета. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БНТУ | en_US |
| dc.subject | публикации ученых | en_US |
| dc.subject | факторный анализ | en_US |
| dc.subject | регрессионный анализ | en_US |
| dc.subject | корреляционный анализ | en_US |
| dc.subject | автоматизация | en_US |
| dc.subject | Пайтон | en_US |
| dc.subject | программные средства | en_US |
| dc.title | Программные средства автоматизации расчетов для факторного, регрессионного, корреляционного анализов | en_US |
| dc.title.alternative | Software tools for automating calculations for factorial, regression, and correlation analyses | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| dc.identifier.DOI | https://doi.org/10.21122/2309-4923-2026-1-82-87 | - |
| local.description.annotation | The subject of research is the analysis of the use of calculation automation tools for the use of factorial, regression, and correlation analyses. The purpose of the article is to present the well-known and author's experience of using the Python language for applying factorial, regression and correlation analyses and the experience of the authors in their application. The main aspects of the theoretical foundations of these methods of analysis are considered. The classification of software tools for automation of statistical calculations is given. The advantages and limitations of programming languages (Python, R), commercial platforms (SPSS, SAS, Stata), BI platforms (Tableau, Power BI, Zoho Analytics), open platforms (KNIME, RapidMiner), specialized statistical packages (JASP, Jamovi) are considered. The methodology of the application of automated statistical analysis is detailed, including the preparation of initial data, the choice of method, tincture of parameters, performing calculations and obtaining primary results. The author's methodology for automating complex analysis for evaluating the use of neural networks, the Internet of Things and blockchain in the university's educational process is presented. | en_US |
| Appears in Collections: | Публикации в изданиях Республики Беларусь
|
