Кваліфікаційні роботи магістрів (Маг_СТ)
Постійний URI для цієї колекції
Перегляд
Перегляд Кваліфікаційні роботи магістрів (Маг_СТ) за темою "big data"
Зараз показано 1 - 3 з 3
Результатів на сторінку
Варіанти сортування
Публікація Дослідження методів кластерного аналізу для визначення функціонального та психічного стану користувачів соціальних мереж(2021) Янченко, В. В.Мета кваліфікаційної роботи — дослідження методів кластерного аналізу у рамках задачі аналізу тональності текстових даних користувачів соцмереж. Методи досліджень — метод аналізу ієрархій, метод попарних порівнянь, метод експертних оцінок. Результат кваліфікаційної роботи — знайдений найбільш ефективний метод кластерного аналізу для задачі кластеризації даних аналізу тональності тексту, розроблений додаток на мові програмування C# для визначення психічного та функціонального стану користувачів соціальних мереж, розроблений додаток на мові програмування R для кластерного аналізу даних.Публікація Дослідження та розробка методів аналізу даних для класифікації заявок на отримання банківських кредитів(2020) Мизніков, Р. І.У роботі розроблений комбінований метод інтелектуального аналізу даних на основі алгоритмів CART та SVM. Проведено тестування комбінованого методу на великому об’ємі тестових даних, отримані результати його роботи. У результаті були розроблені рекомендації, щодо підвищення продуктивності вирішення задачі класифікації заявок на отримання банківських кредитів. В роботі виконано проектування системи, для оптимізації роботи розробленого методу. Галузь застосування – банківські установи, організації та компанії, що можуть надавати кредити.Публікація Розробка методу інтелектуального аналізу даних клієнтів банківської сфери(2020) Шемчук, В. Н.Метою дослідження є підвищення ефективності маркетингової діяльності банку за рахунок використання системи автоматизації створення персоналізованих пропозицій на основі комбінованого методу Data Mining. Методи дослідження – системний підхід, методи Data Mining і проектування. Результати атестаційної роботи – метод інтелектуального аналізу даних, на основі комбінування алгоритмів Apriori, Random Forest і Logistic Regression та спроектована система, для автоматизації створення персоналізованих пропозицій для клієнтів банку.