DATA MINING METHODS

Автор(и)

  • Tetiana PYLYPIUK Kamianets-Podilskyi Ivan Ohiienko National University, Ukraine
  • Viktor SHCHYRBA Kamianets-Podilskyi Ivan Ohiienko National University, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.32626/2307-4507.2023-29.7-10

Анотація

Анотація: дослідження присвячене методам інтелектуального аналізу даних. Проведено порівняння класичних і математично-статистичних методів аналізу даних. Запропоновано та аргументовано описано один із варіантів методу кореляційного аналізу для інтелектуального аналізу даних.
Питання застосування різних методів для інтелектуального аналізу даних є актуальним. Класично в інтелектуальному аналізі даних пропонуються наступні методи виявлення й аналізу знань: класифікація; регресія; прогнозування часових послідовностей (рядів); кластеризація; об’єднання.
В якості математично-статистичних методів аналізу в прикладних дослідженнях більшість авторів пропонують такі методи як: статистична перевірка гіпотез, побудова та дослідження регресійних моделей. Оскільки більшість реальних моделей не піддаються аналізу за допомогою класичних методів, включаючи регресійний аналіз, автори пропонують використовувати метод кореляційного аналізу.
Ключові слова: інтелектуальний аналіз даних, методи аналізу, перевірка статистичних гіпотез, регресійні моделі, кореляційний аналіз.

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-02-01

Номер

Розділ

І. ПРИРОДНИЧО-НАУКОВА ОСВІТА: РОЗРОБКА ТА ВПРОВАДЖЕННЯ ІННОВАЦІЙНИХ ПРОЄКТІВ, ПРОГРАМ, МЕТОДИК ТА ТЕХНОЛОГІЙ