УДК
62

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ В ЗАДАЧЕ СИСТЕМАТИЗАЦИИ ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

Опубликовано в Вестник Брянского государственного технического университета · Страницы 55–62 · Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление
DOI: https://doi.org/10.12737/article_5a3779fddad627.59611142
Получено: 18.12.2017 Одобрено: 18.12.2017 Опубликовано: 18.12.2017
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.
интеллектуальная обработка текста, корреляционный анализ, коэффициент корреляции, информационные системы, фондовый рынок, котировки акций
Текст Список литературы
Текст (PDF)
Читать Скачать

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?