Інструментарій інтелектуального аналізу даних для складних соціально-економічних процесів та систем
The paper considers discovering new and potentially useful information from large amounts of data that actualizes the role of developing data mining tools for complex socio-economic processes and systems based on the principles of the digital economy and their processing using network applications....
Збережено в:
| Видавець: | The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
|---|---|
| Дата: | 2022 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2022
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/256771 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
Організація
System research and information technologies| id |
journaliasakpiua-article-256771 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
System research and information technologies |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
інтелектуальний аналіз даних складні соціально-економічні системи прогностичне моделювання нейронні мережі глибинне навчання data mining complex socio-economic systems predictive modeling neural networks deep learning |
| spellingShingle |
інтелектуальний аналіз даних складні соціально-економічні системи прогностичне моделювання нейронні мережі глибинне навчання data mining complex socio-economic systems predictive modeling neural networks deep learning Obelets, Tetyana Інструментарій інтелектуального аналізу даних для складних соціально-економічних процесів та систем |
| topic_facet |
інтелектуальний аналіз даних складні соціально-економічні системи прогностичне моделювання нейронні мережі глибинне навчання data mining complex socio-economic systems predictive modeling neural networks deep learning |
| format |
Article |
| author |
Obelets, Tetyana |
| author_facet |
Obelets, Tetyana |
| author_sort |
Obelets, Tetyana |
| title |
Інструментарій інтелектуального аналізу даних для складних соціально-економічних процесів та систем |
| title_short |
Інструментарій інтелектуального аналізу даних для складних соціально-економічних процесів та систем |
| title_full |
Інструментарій інтелектуального аналізу даних для складних соціально-економічних процесів та систем |
| title_fullStr |
Інструментарій інтелектуального аналізу даних для складних соціально-економічних процесів та систем |
| title_full_unstemmed |
Інструментарій інтелектуального аналізу даних для складних соціально-економічних процесів та систем |
| title_sort |
інструментарій інтелектуального аналізу даних для складних соціально-економічних процесів та систем |
| title_alt |
Data mining tools for complex socio-economic processes and systems ИНСТРУМЕНТАРИЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ ДЛЯ СОСТАВНЫХ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И СИСТЕМ |
| description |
The paper considers discovering new and potentially useful information from large amounts of data that actualizes the role of developing data mining tools for complex socio-economic processes and systems based on the principles of the digital economy and their processing using network applications. The stages of data mining for complex socio-economic processes and systems were outlined. The algorithm of data mining was considered. It is determined that the previously used stages of data mining, which were limited to the model-building process, can be extended through the use of more powerful computer technology and the emergence of free access to large amounts of multidimensional data. The available stages of data mining for complex socio-economic processes and systems include the processes of facilitating data preparation, evaluation, and visualization of models, as well as in-depth learning. The data mining tools for complex socio-economic processes and systems in the context of technological progress and following the big data paradigm were identified. The data processing cycle has been investigated; this process consists of a series of steps starting with the input of raw data and ending with the output of useful information. The knowledge obtained at the data processing stage is the basis for creating models of complex socio-economic processes and systems. Two types of models (descriptive and predictive) that could be created in the data mining process were outlined. Algorithms for estimating and analyzing data for modeling complex socio-economic processes and systems in accordance with the pre-set task were determined. The efficiency of introducing neural networks and deep learning methods used in data mining was analyzed. It was determined that they would allow effective analysis and use of the existing large data sets for operational human resources management and strategic planning of complex socio-economic processes and systems. |
| publisher |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| publishDate |
2022 |
| url |
http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/256771 |
| work_keys_str_mv |
AT obeletstetyana dataminingtoolsforcomplexsocioeconomicprocessesandsystems AT obeletstetyana instrumentarijintellektualʹnogoanalizadannyhdlâsostavnyhsocialʹnoékonomičeskihprocessovisistem AT obeletstetyana ínstrumentaríjíntelektualʹnogoanalízudanihdlâskladnihsocíalʹnoekonomíčnihprocesívtasistem |
| first_indexed |
2024-04-08T14:50:27Z |
| last_indexed |
2024-04-08T14:50:27Z |
| _version_ |
1804810494633050112 |
| spelling |
journaliasakpiua-article-2567712023-05-21T20:04:38Z Data mining tools for complex socio-economic processes and systems ИНСТРУМЕНТАРИЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ ДЛЯ СОСТАВНЫХ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И СИСТЕМ Інструментарій інтелектуального аналізу даних для складних соціально-економічних процесів та систем Obelets, Tetyana інтелектуальний аналіз даних складні соціально-економічні системи прогностичне моделювання нейронні мережі глибинне навчання data mining complex socio-economic systems predictive modeling neural networks deep learning The paper considers discovering new and potentially useful information from large amounts of data that actualizes the role of developing data mining tools for complex socio-economic processes and systems based on the principles of the digital economy and their processing using network applications. The stages of data mining for complex socio-economic processes and systems were outlined. The algorithm of data mining was considered. It is determined that the previously used stages of data mining, which were limited to the model-building process, can be extended through the use of more powerful computer technology and the emergence of free access to large amounts of multidimensional data. The available stages of data mining for complex socio-economic processes and systems include the processes of facilitating data preparation, evaluation, and visualization of models, as well as in-depth learning. The data mining tools for complex socio-economic processes and systems in the context of technological progress and following the big data paradigm were identified. The data processing cycle has been investigated; this process consists of a series of steps starting with the input of raw data and ending with the output of useful information. The knowledge obtained at the data processing stage is the basis for creating models of complex socio-economic processes and systems. Two types of models (descriptive and predictive) that could be created in the data mining process were outlined. Algorithms for estimating and analyzing data for modeling complex socio-economic processes and systems in accordance with the pre-set task were determined. The efficiency of introducing neural networks and deep learning methods used in data mining was analyzed. It was determined that they would allow effective analysis and use of the existing large data sets for operational human resources management and strategic planning of complex socio-economic processes and systems. В работе рассмотрен процесс выявления новой и потенциально полезной информации из больших объемов данных, актуализирующих роль разработки инструментария интеллектуального анализа данных для сложных социально-экономических процессов и систем на основе принципов цифровой экономики и их обработки с помощью сетевых приложений. Обозначены этапы интеллектуального анализа данных для сложных социально-экономических процессов и систем. Рассмотрен алгоритм интеллектуального анализа данных. Определено, что ранее используемые этапы интеллектуального анализа данных, которые ограничивались только процессом построения модели, могут быть расширены благодаря использованию более мощной вычислительной техники и появлению в свободном доступе большого количества многомерных данных. В существующие этапы интеллектуального анализа данных для сложных социально-экономических процессов и систем включены процессы облегчения подготовки данных, оценка и визуализация моделей, а также глубинное обучение. Определен инструментарий интеллектуального анализа данных для сложных социально-экономических процессов и систем в контексте технологического прогресса и в соответствии с парадигмой больших данных. Исследована цикличность обработки данных, этот процесс состоит из серии шагов, начиная со входа необработанных данных, заканчивая выводом полезной информации. Полученные на этапе обработки данных знания закладываются в основу создания моделей сложных социально-экономических процессов и систем. Обозначены два типа моделей (описательная и прогностическая), которые могут быть созданы в процессе интеллектуального анализа данных. Определены алгоритмы оценки и анализа данных моделирования сложных социально-экономических процессов и систем в соответствии с заранее поставленной задачей. Проанализирована эффективность внедрения нейронных сетей и методов глубинного обучения, применяемых в процессе интеллектуального анализа данных. Определено, что они позволят эффективно анализировать и использовать большие массивы данных как для оперативного управления человеческими ресурсами, так и стратегического планирования развития сложных социально-экономических процессов и систем. Розглянуто процес виявлення нової та потенційно корисної інформації з великих обсягів даних, що актуалізує роль розроблення інструментарію інтелектуального аналізу даних для складних соціально-економічних процесів та систем на основі принципів цифрової економіки та їх оброблення за допомогою мережевих застосунків. Окреслено етапи інтелектуального аналізу даних для складних соціально-економічних процесів та систем. Розглянуто алгоритм інтелектуального аналізу даних. Визначено, що використовувані раніше етапи інтелектуального аналізу даних, які обмежувалися лише процесом побудови моделі, можуть бути розширені завдяки використанню більш потужної обчислювальної техніки та появи у вільному доступі великої кількості багатовимірних даних. До наявних етапів інтелектуального аналізу даних для складних соціально-економічних процесів та систем включено процеси полегшення підготовки даних, оцінювання та візуалізацію моделей, а також глибинне навчання. Визначено інструментарій інтелектуального аналізу даних для складних соціально-економічних процесів та систем у контексті технологічного прогресу та відповідно до парадигми великих даних. Досліджено циклічність оброблення даних; цей процес складається із серії кроків, починаючи із входу необроблених даних, закінчуючи виведенням корисної інформації. Отримані на етапі оброблення даних знання закладаються в основу створення моделей складних соціально-економічних процесів та систем. Окреслено два типи моделей (описову та прогностичну), що можуть бути створені у процесі інтелектуального аналізу даних. Визначено алгоритми оцінювання та аналізу даних моделювання складних соціально-економічних процесів та систем відповідно до заздалегідь поставленого завдання. Проаналізовано ефективність запровадження нейронних мереж та методів глибинного навчання, що застосовуються у процесі інтелектуального аналізу даних. Визначено, що вони дозволять ефективно аналізувати та використовувати наявні великі масиви даних як для оперативного управління людськими ресурсами, так і стратегічного планування розвитку складних соціально-економічних процесів та систем. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2022-12-27 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/256771 10.20535/SRIT.2308-8893.2022.4.06 System research and information technologies; No. 4 (2022); 68-78 Системные исследования и информационные технологии; № 4 (2022); 68-78 Системні дослідження та інформаційні технології; № 4 (2022); 68-78 2308-8893 1681-6048 en http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/256771/270206 |