Система побудови та аналізу взаємозв’язків багатопараметричних даних за допомогою графічних моделей
| dc.contributor.author | Сіренко, Руслан Володимирович | |
| dc.contributor.author | Sirenko, Ruslan | |
| dc.date.accessioned | 2025-01-28T09:21:16Z | |
| dc.date.available | 2025-01-28T09:21:16Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description | Сіренко Р. В. Система побудови та аналізу взаємозв’язків багатопараметричних даних за допомогою графічних моделей: магістерська робота / Р.В. Сіренко – Запоріжжя: НУ «Запорізька політехніка», 2024. – 100 с. | |
| dc.description.abstract | UK: Об’єкт дослідження – багатопараметричні дані, що містять числові та строкові характеристики. Предмет дослідження – практична реалізація застосунку для аналізу та візуалізації даних. Мета роботи – створення програмного продукту, здатного ефективно працювати з багатопараметричними даними, забезпечуючи їх аналіз, візуалізацію та надання інструментів для розуміння взаємозв’язків між об’єктами. Методи дослідження – методи класифікації, методи теорії графів, алгоритми кластеризації, методи вимірювання відстаней, методів зниження розмірності, методів попередньої обробки даних. В дипломній роботі розроблено застосунок, який дозволяє аналізувати дані, застостовуючи кластеризацію та візуалізацію за допомогою графів та графіків, з можливістю гнучкого налаштування параметрів. Впроваджено алгоритми нормалізації для різнотипних даних та створено ефективний механізм виявлення зв’язків між об’єктами. EN: Object of study – multi-parameter data that includes both numerical and categorical characteristics. Subject of study – practical implementation of an application for data analysis and visualization. Objective of the work – create a software product capable of effectively working with multi-parameter data, providing analysis, visualization, and tools for understanding the relationships between objects. Research methods – classification methods, graph theory methods, clustering algorithms, distance measurement methods, dimensionality reduction methods, and data preprocessing methods. In the thesis, an application has been developed that allows for data analysis using clustering and visualization through graphs and charts, with flexible parameter configuration. Normalization algorithms for heterogeneous data types have been implemented, and an efficient mechanism for detecting relationships between objects has been created. | |
| dc.identifier.uri | https://eir.zp.edu.ua/handle/123456789/18709 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | Національний університет «Запорізька політехніка» | |
| dc.subject | багатопараметричні дані | |
| dc.subject | кластеризація | |
| dc.subject | аналіз даних | |
| dc.subject | multi-parameter data | |
| dc.subject | clustering | |
| dc.subject | data analysis | |
| dc.title | Система побудови та аналізу взаємозв’язків багатопараметричних даних за допомогою графічних моделей | |
| dc.title.alternative | System for Building and Analyzing Relationships in Multi-Parameter Data Using Graph Models | |
| dc.type | Master thesis |