ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ В ЗАДАЧЕ СИСТЕМАТИЗАЦИИ ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
Рассмотрены основные принципы интеллектуальной обработки больших массивов данных. Предложены структурная и функциональная схемы программного комплекса, осуществляющего работу со статистической информацией, полученной с сервера фондовой биржи и новостных сайтов. Представлены математические модели для обработки текстовых данных, а также проведения корреляционного анализа динамики биржевых временных рядов. Подробно описаны подходы для передачи и обработки значительных объёмов экономической информации при помощи автоматизированных интеллектуальных систем.

Ключевые слова:
интеллектуальная обработка текста, корреляционный анализ, коэффициент корреляции, информационные системы, фондовый рынок, котировки акций
Текст
Текст произведения (PDF): Читать Скачать

Список литературы

1. Барсегян, А.А. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / А.А. Барсегян, М.М. Куприянов, В.В. Степанен-ко, И.И. Холод. - СПб.: БХВ-Петербург, 2007. - 384 с.

2. Чубукова, И.А. Data Mining / И.А. Чубукова. - М.: Бином. Лаборатория знаний, 2010. - 382 с.

3. Катаева, Е.С. Макростатистический анализ и прогнозирование / Е.С. Катаева. - Томск, 2016. - 56 с.

4. Швагер, Дж. Технический анализ. Полный курс / Дж. Швагер. - М.: Альпина Паблишер, 2016. - 804 с.

5. Швецов, Я.А. Основные проблемы информационной поддержки принятия решений в процессе управления трейдинговой инвестиционной дея-тельностью / Я.А. Швецов // Устойчивое развитие регионов: материалы междунар. науч.-практ. конф.: в 5 т. - Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2016. - Т. 1. - С. 197-202.

6. Швецов, Я.А. Информационная поддержка принятия решений при размещении государственных заказов с учетом динамики изменения котировок ценных бумаг / Я.А. Швецов, В.И. Аверченков // Информационные системы и технологии. - Орёл, 2017. - Вып. 6.

7. Weiss, S.M. Text Mining: Predictive Methods for Analyzing Unstructured Information / S.M. Weiss, T. Zhang. - Berlin: Springer, 2007. - 237 p.

8. Хенрик, Б. Машинное обучение / Б. Хенрик, Д. Ричардс, М. Феверолф. - СПб.: Питер, 2017. - 336 с.

9. Суслов, В.И. Эконометрия / В.И. Суслов, Н.М. Ибрагимов, Л.П. Талышева, А.А. Цыплаков. - Новосибирск: СО РАН, 2005. - 744 с.

10. Майер-Шенбергер, В. Большие данные / В. Майер-Шенбергер, К. Кукьер; пер. с англ. И. Гайдюк. - М.: МИФ, 2014. - 240 с.

Войти или Создать
* Забыли пароль?