Огляд математичних моделей та інформаційних технологій бізнес аналізу великих web-даних

Simple item page
dc.contributor.authorМалієнко, Станіслав Євгеновичuk_UA
dc.contributor.authorСелівьорстова, Тетяна Віталіївнаuk_UA
dc.date.accessioned2023-12-01T12:52:53Z
dc.date.available2023-12-01T12:52:53Z
dc.date.issued2023
dc.descriptionТ. Селівьорстова: ORCID 0000-0002-2470-6986uk_UA
dc.description.abstractUKR: У сучасному бізнесі, особливо у сфері інтернет-технологій, існує величезна кількість даних, які постійно надходять та накопичуються. Для ухвалення ефективних рішень необхідно проводити аналіз цих даних. Однак обробка великих обсягів даних потребує спеціальних математичних моделей та інформаційних технологій. У зв'язку з цим дослідження математичних моделей та інформаційних технологій для аналізу великих web-даних є актуальною темою. Проблема полягає в тому, що для аналізу великих обсягів даних, отриманих зі сфери інтернет-технологій, потрібні ефективні методи обробки та аналізу. Існуючі методи аналізу не завжди дозволяють отримати актуальну та точну інформацію, яка може бути використана для прийняття рішень. Метою дослідження є огляд та аналіз існуючих математичних моделей та інформаційних технологій, що використовуються для аналізу великих web-даних. Для досягнення цієї мети були використані методи аналізу літератури, порівняльний аналіз методів та засобів аналізу даних. В результаті дослідження були виявлені основні математичні моделі та інформаційні технології, які широко використовуються для аналізу великих веб-даних. Було проведено аналіз та порівняння існуючих методів, виявлено їх переваги та недоліки. Аналіз даних є важливим інструментом прийняття ефективних рішень у сфері інтернет-технологій. Використання ефективних математичних моделей та інформаційних технологій дозволяє отримати точну та актуальну інформацію з великих web-даних. Результати дослідження можуть бути використані для розробки нових методів та засобів аналізу даних, що дозволить покращити якість прийнятих рішень.uk_UA
dc.description.abstractENG: The article provides a comprehensive review of mathematical models and information technologies used for analyzing large amounts of data in web applications. The latest re-search and publications in the field are analyzed, including a comparative analysis of ma-chine learning methods, text, image, video analysis, social network analysis, and graph algorithms. The goal of this research is to analyze the effectiveness and applicability of mathematical models and information technologies in business analysis of large web data. The article presents the results of the research and a comparative analysis of the efficiency of methods, which will help business analysts choose the optimal tools for processing and analyzing large amounts of data in web applications. The article begins with an overview of the problem and the latest research and publications in the field. The article provides a detailed description of various mathematical models and information technologies, including their strengths and weaknesses. A comparative analysis of these methods is presented, with a focus on their effectiveness and applicability in business analysis. The article also provides a detailed description of the applications of mathematical models and information technologies in various industries, such as e-commerce and supply chain management. The article analyzes the challenges and opportunities associated with the use of these technologies in business analysis and provides recommendations for businesses that want to take advantage of these technologies. Overall, the article provides a comprehensive overview of mathematical models and in-formation technologies used in business analysis of large web data. The article is a valuable resource for business analysts, data scientists, and researchers who want to learn more about the latest developments in this field.en
dc.identifier.citationМалієнко С. Є., Селівьорстова Т. В. Огляд математичних моделей та інформаційних технологій бізнес аналізу великих web-даних. Системні технології. Дніпро, 2023. Т. 4, № 147. С. 21–28. DOI: 10.34185/1562-9945-4-147-2023-02.uk_UA
dc.identifier.doi10.34185/1562-9945-4-147-2023-02
dc.identifier.issn1562-9945 (Print)
dc.identifier.issn2707-7977 (Online)
dc.identifier.urihttps://journals.nmetau.edu.ua/index.php/st/article/view/1297en
dc.identifier.urihttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/17826en
dc.language.isouk
dc.publisherУкраїнський державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпроuk_UA
dc.subjectweben
dc.subjectбізнес-аналізuk_UA
dc.subjectнейронні мережіuk_UA
dc.subjectкластеризаціяuk_UA
dc.subjectрегресійний аналізuk_UA
dc.subjectNLPen
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjecte-commerceen
dc.subjectmathematical modelsen
dc.subjectinformation technologiesen
dc.subjectbusiness analysisen
dc.subjectweb dataen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectsocial network analysisen
dc.subjectgraph algorithmsen
dc.subjectbig data analyticsen
dc.subjectКІТСuk_UA
dc.subject.classificationSOCIAL SCIENCES::Statistics, computer and systems science::Informatics, computer and systems scienceen
dc.subject.classificationMATHEMATICSen
dc.subject.classificationTECHNOLOGY::Information technologyen
dc.titleОгляд математичних моделей та інформаційних технологій бізнес аналізу великих web-данихuk_UA
dc.title.alternativeReview of Mathematical Models and Information Technologies for Business Analysis of the Big Web Dataen
dc.typeArticleen
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Maliienko.pdf
Size:
457.77 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Том 4 № 147 (СТ ІПБТ)
Статті КІТС (ІПБТ)