Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorЛавренюк, Є. М.uk
dc.contributor.authorВойцеховська, О. О.uk
dc.contributor.authorLavreniuk, Y. M.en
dc.contributor.authorVoitsekhovska, O. O.en
dc.date.accessioned2026-09-18T07:41:07Z
dc.date.available2026-09-18T07:41:07Z
dc.date.issued2026
dc.identifier.citationЛавренюк Є. М., Войцеховська О. О. Розвідувальний аналіз даних для інформаційної технології аналізу факторів, що впливають на рівень заробітної плати // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/28283.uk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54619
dc.description.abstractУ роботі проведено розвідувальний аналіз даних для подальшого використання в інформаційній технології аналізу факторів (демографічні характеристики, професійний досвід, рівень освіти, займана посада), що впливають на рівень заробітної плати працівників. Виконано попередню обробку даних, проаналізовано розподіли числових і категоріальних ознак, а також досліджено залежність заробітної плати від досвіду роботи з урахуванням соціально-демографічних факторів. Отримані результати дозволяють виявити ключові чинники, що впливають на формування доходів, та можуть бути використані для побудови прогнозних моделей у задачах аналізу ринку праці.uk
dc.description.abstractThe paper presents an exploratory data analysis for further use in information technology analysis of factors (demographic characteristics, professional experience, level of education, position held) that affect the level of employee wages. Data preprocessing was performed, distributions of numerical and categorical features were analyzed, and the relationship between salary and years of experience was investigated considering socio-demographic factors. The obtained results allow identifying key factors influencing income formation and can be used for building predictive models in labor market analysis tasks.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/28283
dc.subjectінформаційні технологіїuk
dc.subjectаналіз данихuk
dc.subjectрозвідувальний аналіз данихuk
dc.subjectзаробітна платаuk
dc.subjectдосвідроботиuk
dc.subjectрівень освітиuk
dc.subjectрегресійний аналізuk
dc.subjectinformation technologyen
dc.subjectdata analysisen
dc.subjectexploratory data analysisen
dc.subjectsalaryen
dc.subjectwork experienceen
dc.subjecteducation levelen
dc.subjectregression analysisen
dc.titleРозвідувальний аналіз даних для інформаційної технології аналізу факторів, що впливають на рівень заробітної платиuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc[004.6:331.2](043.2)
dc.relation.referencesМокін В.Б., Дратований М.В. Наука про дані: машинне навчання та інтелектуальний аналіз даних. Навчальний посібник. м. Вінниця, 2024 р. 263 с. – Режим доступу: https://iq.vntu.edu.ua/repository/getfile.php/8163.pdf Salary_Data Dataset. Kaggle. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.kaggle.com/datasets/mohithsairamreddy/salary-data Pandas Tutorial. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.w3schools.com/python/pandas/default.asp Matplotlib Pyplot Documentation. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://matplotlib.org/3.5.3/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.html A Complete Guide to Data Visualization in Python With Libraries & More. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.simplilearn.com/tutorials/python-tutorial/data-visualization-in-pythonuk


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію