title: Forecasting budget of medical institutions using modern data analysis methods
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Шатилова Анна Вячеславовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Цаплина Дарья Дмитриевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Tsaplina Daria
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Корхов Владимир Владиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Korkhov Vladimir Vlаdislаvovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:11:54Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:11:54Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.lang: -
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 032874
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11086
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Данная работа посвящена построению прогноза распределения бюджета медицинских учреждений с использованием современных методов анализа данных, необходимого для системы принятия решений. Данные представляют из себя выборку из обращений застрахованных пациентов за 4 года в рамках одного региона. В результате анализа данных для полученного стационарного временного ряда была выбрана математическая интегрированная модель авторегрессии - скользящего среднего (ARIMA). Приведены результаты построения прогноза. Реализация выполнена на языке python с использованием библиотек pandas, statsmodels, scikit-learn.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work is devoted to the construction of the forecast of the distribution of the budget of medical institutions in the context of insurance companies, which is necessary for the decision-making system. The data represent a sample of the visits of the insured patients for 4 years within the same region. As a result of the analysis of the data for the obtained stationary time series, the mathematical integrated model of autoregressive moving average (ARIMA) was chosen. The results of the forecast are presented. The implementation is in python using the pandas, statsmodels, scikit-learn libraries.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.lang: -
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Прогнозирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Анализ данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Временные ряды
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Интегрированная Модель Авторегрессии Скользящего Среднего.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Data analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Time series
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Integrated Autoregressive–moving-average model.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Forecasting budget of medical institutions using modern data analysis methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Прогнозирование бюджета медицинских учреждений с применением современных методов анализа данных
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11086/1/VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,2 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv-Caplina-2017.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11086/2/reviewSV_Otzyv-Caplina-2017.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 204,86 kB
resources.filename: reviewSV_Caplina_D_D__bak_rec.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11086/4/reviewSV_Caplina_D_D__bak_rec.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 9,61 MB
resources.filename: reviewSV_st006812_Korxov_Vladimir_Vladislavovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11086/5/reviewSV_st006812_Korxov_Vladimir_Vladislavovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,69 kB