Pan-Art Pedagogy. Theory & Practice Philology. Theory & Practice Manuscript

Archive of Scientific Articles

ISSUE:    Almanac of Modern Science and Education. 2016. Issue 3
COLLECTION:    Technical Sciences

All issues

License Agreement on scientific materials use.

KEY ELEMENTS OF MEASUREMENTS RESULTS PRE-PROCESSING UNIT IN APPLIED PROBLEMS OF DATA ANALYSIS

Stanislav Sergeevich Alkhasov
Southern Federal University

Aleksandr Nikolaevich Tselykh
Southern Federal University


Submitted: March 18, 2016
Abstract. The paper presents the key components of the unit of data pre-processing required for the correctness of the further statistical and intellectual analysis of diverse input data of the complex information and analytical system. The main methods of data pre-processing used to compare data series, to remove overshoots and to reduce dimensionality are described.
Key words and phrases:
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
Reader Open the whole article in PDF format. Free PDF-files viewer can be downloaded here.
References:
  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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).
  5. 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.
  6. A Utility to Send Emails from the R Programming Environment [Электронный ресурс]. URL: https://github.com/ rpremraj/mailR (дата обращения: 20.02.2016).
  7. Bolker B. M. Ecological Models and Data in R. Princeton: Princeton University Press, 2008. 408 p.
  8. 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).
All issues


© 2006-2025 GRAMOTA Publishing