МЕТОДЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТРЕНДОВ

Abstract

Аннотация. Данная работа посвящен изучению различных методов интеллектуального анализа данных, которые могут использоваться для определения трендов. Тренды являются важным инструментом для прогнозирования будущих изменений и развития в различных областях. В работе рассмотрены такие методы как регрессионный анализ, кластерный анализ, деревья решений и нейронные сети. Описаны основные принципы работы каждого из данных метода, а также представлены примеры их применения. По мимо этого для каждого метода также описаны их преимущества и недостатки, а также возможные области применения. Выводы работы показывают, что все рассмотренные методы имеют свои преимущества и недостатки в анализе трендов, и выбор метода зависит от характеристик данных и целей исследования. Результаты обзора могут быть полезными для исследователей и практиков, работающих с данными.