Downloads provided by UsageCounts
На сьогоднішній існує два основних підходи до аналізу економічної інформації: статистичний підхід, який ґрунтується на перевірці гіпотез і технологія Data Mining — автоматичний пошук неочевидних закономірностей. Методи Data Mining варто розглядати як нові методи в математичній статистиці. Варто і можливо привести їхню термінологію у відповідність. При застосуванні методів класичної математичної статистики аналітик на першому етапі професійно досліджує предметну область, висуває гіпотези, а на другому етапі користується перевагами комп’ютера. При застосуванні ж дейтамайнінгу спершу автоматично отримуються різні залежності. Проте на другому етапі дослідник повинен змістовно виконати аналіз отриманих результатів. При можливості варто поєднувати обидві технології аналізу даних.
О. П. Завада Кандидат фіз.-мат. наук, доцент, доцент кафедри інформаційних систем у менеджменті, Львівський національний університет імені Івана Франка
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
| views | 7 | |
| downloads | 6 |

Views provided by UsageCounts
Downloads provided by UsageCounts