Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/75623
Название: | Разработка Web-приложения для выбора метода анализа и модели прогноза для поисковых нефтяных скважин |
Авторы: | Филипас, Иван Александрович |
Научный руководитель: | Губин, Евгений Иванович |
Ключевые слова: | web-приложение; набор данных; выбор метода анализа; регрессия; python; web-application; data set; choosing method of analisys; regression; python |
Дата публикации: | 2023 |
Библиографическое описание: | Филипас И. А. Разработка Web-приложения для выбора метода анализа и модели прогноза для поисковых нефтяных скважин : магистерская диссертация / И. А. Филипас ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. Е. И. Губин. — Томск, 2023. |
Аннотация: | Основная задача создаваемого приложения заключается в том, чтобы пользователи, которые хотят применять технологии больших данных для прогнозного анализа, могли использовать web-приложение для анализа и выбора наиболее подходящей прогнозной модели. Реализуемое приложение позволит пользователю загрузить дата-сет, который будет обработан программой, а затем, с помощью встроенных моделей, будет представлен краткий статистический анализ и какие методы были использованы, и какой из них более подходит под его конкретную задачу. В результате, пользователь получает простой и удобный способ для первичного анализа данных и выбора оптимальной прогнозной модели. The main task of the application being created is so that users who want to use big data technologies for predictive analysis can use a web application to analyze and select the most appropriate predictive model. The implemented application will allow the user to upload a data set that will be processed by the program, and then, using the built-in models, a brief statistical analysis will be presented and which methods were used, and which of them is more suitable for his specific task. As a result, the user gets a simple and convenient way for primary data analysis and selection of the optimal predictive model. |
URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/75623 |
Располагается в коллекциях: | Магистерские диссертации |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
TPU1463602.pdf | 1,16 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.