Research analysis of food consumption data

Jazyk: ruština
Rok vydání: 2021
Předmět:
визуализация
интеллектуальный анализ данныÑ
regression models
СУБД
forecasting
временные ряды
ARIMA
algorithms
data analysis methods
fao
авторегрессионные модели
прогнозирование
datamining
visualization
регрессионные модели
theworldbank
intelligent data analysis
dbms
autoregression models
rstudio
trend
тренд
data
алгоритмы
microsoftsqlserver
методы анализа данныÑ
time series
DOI: 10.18720/spbpu/3/2021/vr/vr21-5077
Popis: Тема выпускной квалификационной работы:«Исследовательский анализ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ Ð¾ потреблении пищевой продукции»Данная работа посвящена создания прогноза объемов производств наиболее Ð¿Ð¾Ð¿ÑƒÐ»ÑÑ€Ð½Ñ‹Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð´ÑƒÐºÑ‚Ð¾Ð²Ñ‹Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¹ на территории Российской Федерации с использованиемисследовательскогоанализа Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ Ñ помощью языка программирования R.Задачи, которые решались в Ñ Ð¾Ð´Ðµ выполнения данной работы: 1.Изучение методов исследовательского анализа Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ . 2.Изучение атрибутов набора Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ Ð´Ð»Ñ дальнейшей интерпретации. 3.Подготовка Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ Ðº анализу. 4.Анализ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ Ñ помощью авторегрессионной модели ARIMA. 5. Прогнозирование Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‰Ð¸Ñ Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ Ñ€ÑÐ´Ð¾Ð². 6.Проведение сравнительного анализа построенного прогноза с реальными данными. Работа проведена на базе набора Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ ÐŸÑ€Ð¾Ð´Ð¾Ð²Ð¾Ð»ÑŒÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ и ÑÐµÐ»ÑŒÑÐºÐ¾Ñ Ð¾Ð·ÑÐ¹ÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ организацией ООН представляющего собой таблицу продовольственного баланса.Набор содержит 21478 записей с 63 атрибутами.В результате были получены прогнозы производств наиболее часто Ð¿Ñ€Ð¾Ð¸Ð·Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ñ‹Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ†Ð¸Ð¹ российского сегмента. На основе Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ был сделан вывод об эффективности методов построения прогнозов авторегрессионными моделями типа ARIMA.
The subject of the graduate qualification work is"Exploratory analysis of food consumption data"This work is devoted to the creation of a data analysis system for the most popular product positions on the territory of the Russian Federation using research data analysis using the R.The research set the following goals: 1. Study of methods of exploratory data analysis. 2. Exploring the attributes of the dataset for further interpretation. 3. Preparing data for analysis. 4. Data analysis using the ARIMA autoregressive model. 5. Forecasting the following values of time series. 6. Conducting a comparative analysis of the constructed forecast with real data. The work was carried out on the basis of a data set by the Food and Agriculture Organization, which is a table of the food balance. The set contains 21478 records with 63 attributes. As a result, forecasts were obtained for the most frequently produced Russian segment. On the basis of the obtained models, a conclusion was made of the effectiveness of methods for constructing forecasts by autoregressive models of the ARIMA type.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: