title: Application of Machine Learning Models for Automatic Detection of Low-Quality Data
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Бова Светлана Николаевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Bova Svetlana Nikolaevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Соколов Евгений Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Sokolov Evgenij Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Тушканова Ольга Николаевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Tuskanova Olga Nikolaevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:58:36Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:58:36Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 064513
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/43358
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В настоящей работе исследуется применение алгоритмов машинного обучения (ML) для улучшения контроля качества данных в Банке ВТБ. После всестороннего обзора литературы и анализа рынка была предложена модель машинно-го обучения, адаптированная к конкретным потребностям ВТБ.
  Модель Isolation Forest показала наибольшую эффективность в задаче для обнаружения аномалий в данных, демон-стрируя потенциал экономии до 30% рабочего времени, ко-торое в настоящее время тратится на ручное профилирование данных. Прогнозируемая экономическая модель пока-зывает высокую прибыльность с положительной чистой приведенной стоимостью (NPV) через пять лет и сроком окупаемости в четыре года.
  Исследование предполагает, что внедрение алгоритмов ML в операции контроля качества данных могло бы значительно повысить эффективность и снизить издержки в задачах кон-троля качества данных ВТБ. Предлагаемое решение рекомендуется к внедрению.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This study investigates the application of Machine Learning (ML) algorithms for improving data quality control at VTB Bank. Following a comprehensive literature review and market analysis, a machine learning model tailored to VTB's specific needs is developed.
  Isolation Forest is identified as the most efficient ML model for anomaly detection in data, showing potential to save up to 30% of work time currently devoted to manual data profiling. The projected economic model shows promising profitability, with a positive net present value (NPV) after five years and a payback period of four years.
  The research suggests that implementing ML algorithms into data quality control operations could significantly enhance efficiency and profitability at VTB. The proposed solution is rec-ommended for implementation.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ВТБ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: качество данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: профилирование данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обнаружение выбросов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оптимизация затрат
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: VTB
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data quality
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data profiling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: outlier de-tection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cost optimization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Application of Machine Learning Models for Automatic Detection of Low-Quality Data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение Machine Learning-моделей для автоматического выявления некачественных данных
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Master_Thesis_Pogorelov_Sokolov_2023_final.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43358/2/Master_Thesis_Pogorelov_Sokolov_2023_final.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 2,18 MB
resources.filename: reviewSV_Scientific_advisor_reference_Pogorelov_Sokolov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43358/3/reviewSV_Scientific_advisor_reference_Pogorelov_Sokolov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 172,88 kB