title: Clustering methods based on digital economy data
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Бабаджанянц Левон Константинович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Бурдейный Михаил Анатольевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Burdzeiny Mikhail
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Максимов Алексей Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: А.Iu.Maksimov
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:25:37Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:25:37Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 022019
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/13297
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Высокий уровень аварийности на автомобильном транспорте, постоянно растущее число погибших и раненых в (ДТП), является одной из острейших социально-экономических проблем для всех стран мира, отражаясь на экономике государств.  Задача снижения уровня аварийности на автомобильном транспорте может более эффективно решаться с развитием цифровой экономики (внедрением систем видео фиксации, решением многочисленных частных задач исследования ДТП, кластерного подхода, обнаружением всех потребителей информации, сопровождающей эти задачи, минимизированием общих затрат при существенном повышении качества мероприятий).Количество статистических данных о ДТП, которое необходимо учесть и обработать, достаточно велико и требует широкого применения современных средств вычислительной техники и программного обеспечения.  Эти факторы и побудили меня к созданию данного программного продукта для решения задачи кластерного анализа ДТП.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The high level of accidents in road transport, the constantly growing number of deaths and injuries in (road accidents) nowdays is one of the most acute socioeconomic problems for all countries of the world.  The task of reducing the level of accidents in road transport can be more effectively addressed with the development of the digital economy (the introduction of video capture systems, the solution of numerous particular problems of accident investigation, the cluster approach, the detection of all consumers of information accompanying these tasks, minimizing overall costs while significantly improving the quality of activities). The amount of statistical data on accidents, which must be taken into account and processed, is large enough and requires a wide application of modern means computer technology and software.  These factors prompted me to create this software product for solving the problem of cluster analysis of road accidents.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Кластеризация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: цифровая экономика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: безопасность движения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Clustering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: digital economy
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: road safety
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Clustering methods based on digital economy data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Обработка кластерных данных в цифровой экономике
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Burdejnyj.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13297/1/VKR_Burdejnyj.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 468,49 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Burdejnyj_M_A_2018.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13297/2/reviewSV_Otzyv_Burdejnyj_M_A_2018.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 18,87 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Burdejnyj_M_A_2018.jpg
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13297/3/reviewSV_Otzyv_Burdejnyj_M_A_2018.jpg
resources.format: JPEG
resources.description: ReviewSV
resources.size: 704,09 kB