Виявлення та оброблення невизначеностей у формі неповних даних методами інтелектуального анализу
Розглянуто методи оброблення пропущених даних і запропоновано їх класифікацію з урахуванням видів вхідних даних, типів та форматів даних, причин пропусків, зумовлених проявом впливу невизначеностей навколишнього світу і об’єкта моделювання. Досліджено спільні ознаки та відмінності існуючих методів о...
Saved in:
| Published in: | Системні дослідження та інформаційні технології |
|---|---|
| Date: | 2016 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
2016
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/134018 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Виявлення та оброблення невизначеностей у формі неповних даних методами інтелектуального анализу / Н.В. Кузнєцова // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2016. — № 2. — С. 104-115. — Бібліогр.: 16 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862680381992468480 |
|---|---|
| author | Кузнєцова, Н.В. |
| author_facet | Кузнєцова, Н.В. |
| citation_txt | Виявлення та оброблення невизначеностей у формі неповних даних методами інтелектуального анализу / Н.В. Кузнєцова // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2016. — № 2. — С. 104-115. — Бібліогр.: 16 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Системні дослідження та інформаційні технології |
| description | Розглянуто методи оброблення пропущених даних і запропоновано їх класифікацію з урахуванням видів вхідних даних, типів та форматів даних, причин пропусків, зумовлених проявом впливу невизначеностей навколишнього світу і об’єкта моделювання. Досліджено спільні ознаки та відмінності існуючих методів оброблення, визначено особливості їх застосування для дозаповнення пропущених даних залежно від характеру невизначеностей. Показано, що традиційний підхід до заповнення пропусків середнім значенням не дозволяє отримати достовірні прогнози у багатьох випадках через зміну характеру вибірки. Запропоновано використання методів інтелектуального аналізу даних для оброблення пропущених значень та наведено приклад заповнення пропусків даних методами регресійного аналізу, зокрема за допомогою оцінок прогнозів.
In this paper, the methods for processing missing data are reviewed. The classification of methods depending on input data, data types and formats, and causes of data incompleteness associated with influence of uncertainties of the outside world and modeling object is proposed. The commonalities and differences between existing methods are investigated. The application peculiarities of these methods for filling missing data depending on properties of uncertainties are determined. It is shown that the traditional approach for filling the missing data by average values does not allow obtaining correct forecasts in many cases due to changes in sample’s properties. The usage of data mining methods technologies for dealing with missing data is proposed. An example of using regression methods is shown for filling missing data, in particular, using the forecast evaluation.
|
| first_indexed | 2025-12-07T15:46:33Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-134018 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1681–6048 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-12-07T15:46:33Z |
| publishDate | 2016 |
| publisher | Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Кузнєцова, Н.В. 2018-06-10T19:18:13Z 2018-06-10T19:18:13Z 2016 Виявлення та оброблення невизначеностей у формі неповних даних методами інтелектуального анализу / Н.В. Кузнєцова // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2016. — № 2. — С. 104-115. — Бібліогр.: 16 назв. — укр. 1681–6048 DOI: doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2016.2.10 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/134018 519.816 Розглянуто методи оброблення пропущених даних і запропоновано їх класифікацію з урахуванням видів вхідних даних, типів та форматів даних, причин пропусків, зумовлених проявом впливу невизначеностей навколишнього світу і об’єкта моделювання. Досліджено спільні ознаки та відмінності існуючих методів оброблення, визначено особливості їх застосування для дозаповнення пропущених даних залежно від характеру невизначеностей. Показано, що традиційний підхід до заповнення пропусків середнім значенням не дозволяє отримати достовірні прогнози у багатьох випадках через зміну характеру вибірки. Запропоновано використання методів інтелектуального аналізу даних для оброблення пропущених значень та наведено приклад заповнення пропусків даних методами регресійного аналізу, зокрема за допомогою оцінок прогнозів. In this paper, the methods for processing missing data are reviewed. The classification of methods depending on input data, data types and formats, and causes of data incompleteness associated with influence of uncertainties of the outside world and modeling object is proposed. The commonalities and differences between existing methods are investigated. The application peculiarities of these methods for filling missing data depending on properties of uncertainties are determined. It is shown that the traditional approach for filling the missing data by average values does not allow obtaining correct forecasts in many cases due to changes in sample’s properties. The usage of data mining methods technologies for dealing with missing data is proposed. An example of using regression methods is shown for filling missing data, in particular, using the forecast evaluation. uk Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України Системні дослідження та інформаційні технології Методи аналізу та управління системами в умовах ризику і невизначеності Виявлення та оброблення невизначеностей у формі неповних даних методами інтелектуального анализу Identification and dealing with uncertainties in the form of incomplete data by data mining methods Article published earlier |
| spellingShingle | Виявлення та оброблення невизначеностей у формі неповних даних методами інтелектуального анализу Кузнєцова, Н.В. Методи аналізу та управління системами в умовах ризику і невизначеності |
| title | Виявлення та оброблення невизначеностей у формі неповних даних методами інтелектуального анализу |
| title_alt | Identification and dealing with uncertainties in the form of incomplete data by data mining methods |
| title_full | Виявлення та оброблення невизначеностей у формі неповних даних методами інтелектуального анализу |
| title_fullStr | Виявлення та оброблення невизначеностей у формі неповних даних методами інтелектуального анализу |
| title_full_unstemmed | Виявлення та оброблення невизначеностей у формі неповних даних методами інтелектуального анализу |
| title_short | Виявлення та оброблення невизначеностей у формі неповних даних методами інтелектуального анализу |
| title_sort | виявлення та оброблення невизначеностей у формі неповних даних методами інтелектуального анализу |
| topic | Методи аналізу та управління системами в умовах ризику і невизначеності |
| topic_facet | Методи аналізу та управління системами в умовах ризику і невизначеності |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/134018 |
| work_keys_str_mv | AT kuznêcovanv viâvlennâtaobroblennâneviznačenosteiuformínepovnihdanihmetodamiíntelektualʹnogoanalizu AT kuznêcovanv identificationanddealingwithuncertaintiesintheformofincompletedatabydataminingmethods |