Підхід до оптимізації програмного забезпечення для аналізу великих даних

На прикладі розробки оптимальної архітектури програмного забезпечення створеного на мові програмування python показано рішення однієї із задач аналізу великих даних для прогнозування відтоку клієнтів (churn predіct) телекомунікаційної компанії. Показано створення системи прийняття рішень з гнучкою м...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Компьютерная математика
Date:2017
Main Authors: Лавренюк, А.М., Лавренюк, С.І., Тульчинський, П.Г.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2017
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/168442
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:Підхід до оптимізації програмного забезпечення для аналізу великих даних / А.М. Лавренюк, С.І. Лавренюк, П.Г. Тульчинський // Компьютерная математика. — 2017. — № 1. — С. 121-125. — Бібліогр.: 6 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:На прикладі розробки оптимальної архітектури програмного забезпечення створеного на мові програмування python показано рішення однієї із задач аналізу великих даних для прогнозування відтоку клієнтів (churn predіct) телекомунікаційної компанії. Показано створення системи прийняття рішень з гнучкою модульною структурою та з оптимізацією часових та ресурсних витрат на розробку програмного забезпечення. На примере разработки оптимальной архитектуры программного обеспечения созданного на языке программирования python показано решение одной из задач анализа больших данных для прогнозирования оттока клиентов (churn predіct) телекоммуникационной компании. Показано создание системы принятия решений с гибкой модульной структурой и с оптимизацией временных и ресурсных затрат на разработку программного обеспечения. Using optimal architecture development for software created with the help of Python programming language, we find the solution of a BIG DATA analysis problem for telecommunication company churn prediction. We demonstrate creation of a decision-making system with a flexible modular structure and software development time and resource cost optimization.
ISSN:2616-938Х