Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2024
Идентификатор DOI: 10.34219/2078-8320-2024-15-5-7-12
Ключевые слова: predictive analytics, big time series, aggregation, piecewise polynomial models, distribution time series, прогнозная аналитика, Большие временные ряды, агрегация, кусочно-полиномиальные модели, временные ряды распределений
Аннотация: В статье рассматривается новый способ исследования больших временных рядов в задачах прогнозной аналитики. На примере данных по продолжительности жизни демонстрируется новый метод преобразования больших временных рядов во временные ряды распределений. Обсуждается возможность применения данного подхода к исследованию прогнозной динаПоказать полностьюмики больших временных рядов. Отмечается, что предлагаемый метод позволяет получать дополнительные основания для принятия управленческих решений в условиях существенной поведенческой изменчивости и неопределенности эмпирической информации. The article discusses a new method for studying big time series in predictive analytics problems. Using life expectancy data as an example, a new method for transforming big time series into distribution time series is demonstrated. The possibility of applying this approach to studying the predictive dynamics of big time series is discussed. It is noted that the proposed method allows obtaining additional grounds for making management decisions in conditions of significant behavioral variability and uncertainty of empirical information.
Журнал: Информатизация и связь
Выпуск журнала: № 5
Номера страниц: 7-12
ISSN журнала: 20788320
Место издания: Москва
Издатель: Администрация Ярославской области, Министерство Российской Федерации по связи и информатизации, Государственная техническая комиссия при Президенте Российской Федерации