title: Modelling life quality in St. Petersburg based on sociological surveys of residents
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Тарашнина Светлана Ивановна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Козыкин Алексей Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kozykin Aleksey
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: кандидат физико-математических наук, доцент С.И. Тарашнина
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Candidate of Physics and Mathematics, Associate Professor S.I. Tarashnina
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:16:07Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:16:07Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 016211
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4703
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В связи с появлением большого объема количественных данных, в настоящее время все чаще возникает потребность в применении методов «Data Mining» для исследовательских работ. В работе исследуется проблема оценки качества жизни в Санкт-Петербурге на основе данных социологических опросов населения. Для решения этой задачи изучены три метода «Data Mining»: искусственная нейронная сеть, логистическая регрессия и деревья решений. Разработан модуль, реализующий рассмотренные методы и позволяющий выбирать «лучший» из них. Средствами разработанного модуля обработаны данные социологического опроса с целью выявления наиболее значимых аспектов жизни жителей Санкт-Петербурга, влияющих на удовлетворенность жизнью в целом. Полученные результаты интерпретированы.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Taking into consideration a large amount of quantitative data which had appeared last time, the need in «Data Mining» methods applying for research arises increasingly. An assessment problem of the quality of living standards in Saint-Petersburg on basis of the data on sociological surveys of population is investigated in this work. To solve this problem the following three methods of «Data Mining» are considered: artificial neural network, logistic regression and decision trees. The module implementing the considered methods and allowing selecting the most "appropriate" of them is developed. By means of the developed module the sociological survey data is processed to identify the most important aspects of Saint-Petersburg inhabitants lives that influence on their satisfaction with life in general. These results are interpreted.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ и классификация данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: социологическое исследование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: моделирование качества жизни
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: выявление скрытых закономерностей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: analysis and classification of data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sociological research
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: modelling life quality
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: identifying hidden patterns
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Modelling life quality in St. Petersburg based on sociological surveys of residents
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Моделирование качества жизни в Санкт-Петербурге на основе данных социологических опросов жителей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Kozykin_A.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4703/1/VKR_Kozykin_A.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,16 MB
resources.filename: reviewSV_st006799_Tarashnina_Svetlana_Ivanovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4703/2/reviewSV_st006799_Tarashnina_Svetlana_Ivanovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,26 kB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_Kozykin.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4703/6/reviewSV_Recenziya_Kozykin.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 258,29 kB