Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/8313
Название: AUTOMATION OF THE PREPARATION PROCESS WEAKLY-STRUCTURED MULTI-DIMENSIONAL DATA OF SOCIOLOGICAL SURVEYS IN THE DATA MINING SYSTEM
Другие названия: АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ПОДГОТОВКИ СЛАБО СТРУКТУРИРОВАНИХ МНОГОМЕРНЫХ ДАННЫХ СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ОПРОСОВ В СИСТЕМЕ DATA MINING
АВТОМАТИЗАЦІЯ ПРОЦЕСУ ПІДГОТОВКИ СЛАБО СТРУКТУРОВАНИХ БАГАТОВИМІРНИХ ДАНИХ СОЦІОЛОГІЧНИХ ОПИТУВАНЬ В СИСТЕМІ DATA MINING
Авторы: Arsirii, Olena
Арсирий, Елена Александровна
Арсірій, Олена Олександрівна
Babilunha, Oksana
Бабилунга, Оксана Юрьевна
Бабілунга, Оксана Юріївна
Manikaeva, Olga
Маникаева, Ольга Сергеевна
Манікаєва, Ольга Сергіївна
Rudenko, Oleksii
Руденко, Алексей Игоревич
Руденко, Олексій Игорович
Ключевые слова: information technology
data mining
pre-processing
preparation process of data
sociological surveys
информационная технология
интеллектуальный анализ данных
системы Data Mining
предварительная обработка
социологические опросы
інформаційна технологія
інтелектуальний аналіз даних
системи Data Mining
попередня обробка
соціологічні опитування
Дата публикации: 18-Ноя-2018
Издательство: Odessa National Polytechnic University
Библиографическое описание: Arsirii Olena, Babilunha Oksana, Manikaeva Olga, Rudenko Oleksii. (2018). AUTOMATION OF THE PREPARATION PROCESS WEAKLY-STRUCTURED MULTI-DIMENSIONAL DATA OF SOCIOLOGICAL SURVEYS IN THE DATA MINING SYSTEM. Herald of Advanced Information Technology. № 01(01). - PP. 9–17.
Arsirii Olena. AUTOMATION OF THE PREPARATION PROCESS WEAKLY-STRUCTURED MULTI-DIMENSIONAL DATA OF SOCIOLOGICAL SURVEYS IN THE DATA MINING SYSTEM / Olena Arsirii, Oksana Babilunha, Olga Manikaeva, Oleksii Rudenko // Herald of Advanced Information Technology. - 2018, № 01(01). - PP. 9–17.
Краткий осмотр (реферат): In order to obtain knowledge about the target audience, the preparation process of weakly-structured multi-dimensional data of sociological surveys were automated. The following techniques have been developed for automating data prepa-ration: machine representation, preprocessing of the data from the sociological surveys in order to clean and filter it, transformation of data into feature space based on a formalized research objective, nonlinear dimensionality reduction and visuali-zation of the multi-dimensional data. As research have shown, the procedures associated with obtaining of primary and secondary feature spaces are the most significant. The Orange3 framework, which includes component-based data mining software and is used as a module for Python, were used to create IT of preparing weakly structured multidimensional data of sociological surveys in the Data Mining system. Approbation of the automated preparation process of weakly-structured multi-dimensional data within the sociological surveys Data Mining system allowed to increase the reliability of decision-making on the lifestyle of the respondents compared to a sociologist of the master's qualification level and the respondents own responses.
Для получения знаний о респондентах социальных исследований при разработке информационной технологии интеллектуального анализа автоматизирован этап подготовки слабо структурированных многомерных данных социологических опросов. Для автоматизации подготовки данных разработана информационная технология, которая базируется на следующих методиках: машинного представления, очистки и фильтрации данных; трансформации очищенных данных в пространство первичных признаков с учетом формализованной цели исследования; нелинейного снижения раз-мерности многомерного пространства первичных признаков для построения двумерного пространства вторичных признаков и их последующей визуализации. Апробация информационной технологии подготовки многомерных слабоструктурированных данных в совместно с системой интеллектуального анализа на данных социологических опросов позволила повысить достоверность принятия решений по стилю жизни респондентов по сравнению с социологом квалификационного уровня магистр и собственному определению респондентов. Как показали исследования разработанной информационной технологии подготовки данных социологических опросов, наиболее влияющими на результат анализа являются процедуры, связанные с получением пространств первичных и вторичных признаков. Представленные в удобном для экспертов визуальном виде, полученные знания об исследуемой целевой аудитории позволяют легко учитывать их при принятии обоснованных решений специалистами в предметной области.
Для отримання знань про респондентів соціальних досліджень при розробці інформаційної технології ін-телектуального аналізу автоматизовано етап підготовки слабо структурованих багатовимірних даних соціологічних опитувань. Для автоматизації підготовки даних розроблено інформаційну технологію яка базується на наступних мето-диках: машинного представлення , очищення та фільтрації даних; трансформації очищених даних в простір первинних ознак з урахуванням формалізованої мети дослідження; нелінійного зниження розмірності багатовимірного простору пер-винних ознак для побудови двовимірного простору вторинних ознак та їх подальшої візуалізації. Апробація інформаційної технології підготовки багатовимірних слабо структурованих даних спільно з системою Data Mining на даних соціологічних опитувань дозволила підвищити достовірність прийняття рішень по стилю життя респондентів у порівнянні з соціо-логом кваліфікаційного рівня магістр та із власним визначенням респондентів. Як показали дослідження розробленої інфо-рмаційної технології підготовки даних соціологічних опитувань, найбільш впливовими на результат аналізу є процедури, що пов'язані з побудовою просторів первинних і вторинних ознак для подальшого проведення кластерізації та класифікації Представлені в зручному для експертів візуальному вигляді, отримані знання про досліджувану цільової аудиторію дозво-ляють легко враховувати їх при прийнятті обґрунтованих рішень фахівцями в предметної області.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/8313
ISSN: 2663-0176
Располагается в коллекциях:01.01.(2018)

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
1_Арсирий_9-17 (5).pdf1.12 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.