ОСНОВНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ БЛОКА ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЙ В ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧАХ АНАЛИЗА ДАННЫХ
Алхасов Станислав Сергеевич, Целых Александр Николаевич
Южный федеральный университет
Аннотация. В настоящей работе представлены главные компоненты блока предварительной обработки данных, необходимой для корректности дальнейшего проведения статистического и интеллектуального анализа разнородных входных данных комплексной информационно-аналитической системы. Описаны основные методы предварительной обработки данных, применяемые для сравнения рядов данных, удаления выбросов, снижения размерности.
Ключевые слова и фразы: предварительный анализ данных, информационно-аналитическая система, язык программирования R, разнородные входные данные, статистический анализ, интеллектуальный анализ, pre-analysis of data, information and analytical system, R programming language, diverse input data, statistical analysis, intellectual analysis
Открыть полный текст статьи в формате PDF. Бесплатный просмотрщик PDF-файлов можно скачать .
Список литературы:
Алхасов С. С., Милешко Л. П., Целых А. А. Определение концентраций ионов тяжёлых металлов посредством блока обработки данных мультисенсорной системы для мониторинга водных сред // Известия ЮФУ. Технические науки. 2013. № 4 (141). С. 161-168.
Алхасов С. С., Милешко Л. П., Шестова Е. А. Основы построения мультисенсорных систем для экологического мониторинга водных сред: учебное пособие. Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2014. 99 с.
Алхасов С. С., Целых А. Н. Основные подходы к построению информационной системы для моделирования оттока клиентов услуг связи // Известия ЮФУ. Технические науки. 2015. № 2 (163). С. 106-115.
Мастицкий С. Э. R: Анализ и визуализация данных [Электронный ресурс]. URL: http://r-analytics.blogspot.ru/2012/05/ blog-post_20.html#.VZ1TpPntmfg (дата обращения: 21.02.2016).
Шипунов А. Б., Балдин Е. М., Волкова П. А., Коробейников А. И., Назарова С. А., Петров С. В., Суфиянов В. Г. Наглядная статистика. Используем R! М.: ДМК Пресс, 2014. 298 с.
A Utility to Send Emails from the R Programming Environment [Электронный ресурс]. URL: https://github.com/ rpremraj/mailR (дата обращения: 20.02.2016).
Bolker B. M. Ecological Models and Data in R. Princeton: Princeton University Press, 2008. 408 p.
Computing and Visualizing PCA in R [Электронный ресурс]. URL: http://www.r-bloggers.com/computing-and-visualizing-pca-in-r/ (дата обращения: 21.02.2016).
English
