ТЕХНОЛОГИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ КАК ИНСТРУМЕНТ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ОЦЕНОЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

  • Наталия Владимировна Смирнова
Ключевые слова: технологии интеллектуального анализа данных, базы данных, нейросети, ин-струменты поддержки принятия решений, оценочная деятельность

Аннотация

В статье актуализирована значимость применения информационных технологий в системе поддержки принятия решений в различных областях экономики. Рассматривается возможность ис-пользования технологий интеллектуального анализа данных, как одного из инструментов поддержки принятия решений в оценочной деятельности. Раскрыта сущность и возможности нейросетевых тех-нологий в извлечении и обработке больших данных. На примере оценочной деятельности показана возможность применения нейронных сетей для целей классификации объектов оценки по ценовым факторам и прогнозирования стоимости объекта.

Литература

1. Gonova O. V.,Malygin A. A.,Vorobeva O. K. Informatsionnyy protsess parametricheskogo monitoringa otsenki ustoychivosti proizvodstva produktsii selskogo khozyaystva./ Statistika v tsifrovoy ekonomike: obuchenie i ispolzovanie: Materialy mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii (Sankt-Peterburg, 1-2 fevralya 2018 g.), Izdatelstvo SPb GEU, 2018. - S. 183-185.
2. Gonova O.V. Metody i modeli diagnostiki ustoychivogo razvitiya regionalnogo agroprodovolstvennogo kompleksa. Avtoreferat dissertatsii na soiskanie uchenoy stepeni doktora ekonomicheskikh nauk / Ivanovskiy gosudarstvennyy khimiko-tekhnologicheskiy universitet. Ivanovo, 2012. – S.18-20.
3. Dorogov A.YU., Alekseev A.A., SHestopalov M.YU. Razdelyayushchayamoshchnost' slabosvyazanny-hnejronnyhsetej. // Tekstnauchnojstat'ipospecial'nosti «Matematika». [Elektronnyjresurs]. URL:https://cyberleninka.ru/article/n/razdelyayuschaya-moschnost-slabosvyazannyh-neyronnyh-setey (дата обращения 01.05.2019)
4. Korneev S. Sistemypodderzhkiprinyatiyareshenij v biznese. [Elektronnyjresurs]. // Setiibiznes №6(25), 2005, URL: http://www.sib.com.ua/arhiv_2005/6_2005/systems/systems.htm
5. Manzhula V.G., Fedyashov D.S. NejronnyesetiKohonenainechetkienejronnyeseti v intellektual'nomana-lizedannyh // Fundamental'nyeissledovaniya. [Elektronnyjresurs] – 2011. – № 4. – S. 108-115;URL:https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=21239(дата обращения: 08.11.2019)
6. Metodologiya izmereniy i strukturnaya evolyutsiya regionalnoy ekonomiki: tendentsii razvitiya v XXI veke [monografiya] / A.N. Ilchenko, A.N. Petrov, O.V. Gonova, N.S. Rychikhina, S.V. Kuznetsova, L.R. Beglaryan; Ivan.gos.khim.-tekhnol.un–t. - Ivanovo, 2018. - S.155-182.
7. CHernyshova G.YU. Intellektual'nyjanalizdannyh: ucheb. posobiedlyastudentov / Saratovskijgosudar-stvennyjsocial'no-ekonomicheskijuniversitet. [Elektronnyjresurs] – Saratov, 2012. – 92 s. URL:http://www.seun.ru/content/learning/4/science/2/doc/%D0%98%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B9%20%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%20%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85.pdf 8. CHubukova I.A. Data Mining. - Kursnaplatformenacional'nyjotkrytyjuniversitet INTUIT. [El-ektronnyjresurs]URL:https://www.intuit.ru/studies/courses/6/6/info
9. SHapot M., Roshchupkina V. Intellektual'nyjanalizdannyh v sistemahpodderzhkireshenij. //Otkrytyesistemy № 1, 1998 s.30-35
10. Neural Excel. [Elektronnyjresurs]. URL: http://www.neurotechlab.ru/software/neural-excel (дата обра-щения: 01.05.2019)
11. Smirnova N. V., Safina O. V. Assessment of the quality of banking services / / Modern science-intensive technologies. Regional application-2017. - No. 2. - C . 64-68
Опубликован
2019-12-15
Как цитировать
Смирнова, Н. (2019). ТЕХНОЛОГИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ КАК ИНСТРУМЕНТ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ОЦЕНОЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ. Современные наукоёмкие технологии. Региональное приложение, 60(4), 61-72. извлечено от http://snt-isuct.ru/article/view/1848
Раздел
Экономические науки