https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63554| Title: | Выравнивание динамических рядов в аналитике больших данных в цифровой экономике |
| Other Titles: | Alignment of dynamic series in Big Data analytics in the digital economy |
| Authors: | Дадашев, Э. Е. Самакаева, М. Д. |
| Keywords: | материалы конференций;Big Data;информационные системы;цифровая трансформация;динамические ряды;статистическое выравнивание;искусственный интеллект;градиентный бустинг;автоматическое прогнозирование;платформы |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Дадашев, Э. Е. Выравнивание динамических рядов в аналитике больших данных в цифровой экономике = Alignment of dynamic series in Big Data analytics in the digital economy / Э. Е. Дадашев, М. Д. Самакаева // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XII Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23 апреля 2026 года : в 2 ч. Ч. 1 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2026. – С. 109–115. |
| Abstract: | В условиях ускоряющейся цифровой трансформации экономики ключевые бизнес- процессы, взаимодействие участников рынков и поведение потребителей всё чаще описываются большими массивами данных, формируемыми в режиме близком к реальному времени. Показатели электронной коммерции, использования облачных сервисов, цифровых финансовых услуг, телеком-инфраструктуры и онлайн-активности пользователей фиксируются в виде протяженных временных рядов, которые становятся основой аналитики и поддержки управленческих решений [3,6,7]. В данной статье рассматриваются модели и методы анализа и выравнивания динамических рядов при анализе больших данных в экономике. Применение динамических рядов при анализе данных позволяет выстраивать более точные прогнозы и формировать стратегии развития с более предсказуемым результатом. |
| Alternative abstract: | In the context of the accelerating digital transformation of the economy, key business processes, the interaction of market participants and consumer behavior are increasingly described by large amounts of data generated in close to real time. Indicators of e-commerce, the use of cloud services, digital financial services, telecom infrastructure, and online user activity are recorded as long time series that become the basis for analytics and management decision support. This article discusses models and methods of dynamic series analysis and alignment in the analysis of big data in economics. The use of dynamic series in data analysis allows for more accurate forecasts and development strategies with more predictable results. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63554 |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей : в 2 ч. (2026) |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Dadashev_Vyravnivanie.pdf | 4.2 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.