Ключевое слово: «data analysis»

Цель данной статьи – поиск лучшей модели для прогноза временных рядов с учетом минимизации ошибок и высокой точности прогноза. Использован метод сравнительного анализа наиболее популярных «традиционных» эконометрических моделей ARIMA и SARIMA.Алгоритмы и модели реализованы в среде программирования Python с подключенными библиотеками Sklearn, Pandas, Numpy и Statsmodels. В качестве входных наборов данных импортированы данные о продажах товаров за 5 лет в 10 магазинах. Результаты исследования подтверждают превосходство SARIMAмодели, при которой ошибка RMSEна 20% меньше, чем при использовании ARIMA. Сделан вывод, что для повышения качества прогноза временных рядов предпочтительно применять алгоритм на основе модели SARIMA.

В статье рассматривается вопрос создания автоматизированной метеорологической станции на базе микрокомпьютера Raspberry Pi с использованием датчика, ассоциированного с микроконтроллером Arduino. При этом доступ к сохраняемой информации осуществляется через мобильный интерфейс на базе веб-сервера nginx.

Авторы поднимают актуальную проблему оценки качества дистанционного и онлайн-образования как нового формата взаимодействия представителей образовательного процесса. Оценка качества дистанционного обучения в рамках исследования подразумевает определение характеристик организации образовательной деятельности в формате онлайн-предоставления образовательных услуг, которое рассматривается как интегральный показатель объективных данных субъекта образования (полученные образовательные достижения) и субъективных данных, интегрированных с учетом анализа мнений и суждений участников образовательного процесса на основе проведенного цифрового поиска релевантных сообщений. Целью статьи является обоснование методологического подхода к осуществлению цифрового поиска целевой аудитории с дальнейшим извлечением релевантных сообщений для формирования выборки данных. В качестве целевой аудитории в данном исследовании принимаются обучающиеся и преподаватели высших учебных заведений, которые публикуют в Интернете различные посты по проблемам высшего образования, дистанционного или онлайн-образования и образования в условиях пандемии. Анализ полученных данных в результате осуществления цифрового поиска показал, что до перехода на дистанционное обучение тема образования в сообществах не была популярной, однако с вынужденным массовым переходом на онлайн-обучение она стала намного чаще обсуждаться в сообществах как преподавателей, так и студентов. Также в период объявления о переходе на тотальное дистанционное обучение большинством российских вузов происходит повышение публикационной активности в релевантных сообществах. В целом для вузов чаще характерны сообщения организационного характера, наиболее резонансной является тема отсутствия четкой информации о процессе обучения. Оценка качества дистанционного образования позволяет отобразить степень соответствия достигаемых образовательных результатов ожиданиям субъектов образования, социальным запросам и нормативным требованиям. Кроме того, определенная в ходе исследования методология поиска, включающая выбор методов, способов и стратегий информационного поиска релевантного отбора требуемых данных, позволит в дальнейшем последовательно формировать набор показателей для проведения комплексной оценки качества образования.

В статье рассматривается роль искусственного интеллекта (ИИ) в государственном управлении. Отмечены ключевые возможности искусственного интеллекта и способы его применения в государственном управлении.

Объективная оценка образовательных результатов является ключевым фактором повышения качества образования. Однако, обработка и анализ больших массивов данных об успеваемости учащихся часто представляют значительные трудности. Традиционные методы анализа могут быть недостаточно эффективными или трудоёмкими. В данной работе мы покажем, как с помощью инструмента «Анализ данных» MS Excel можно эффективно проводить описательную статистическую обработку образовательных данных.