<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Прогнозування показників ринку праці в Україні з використанням методів машинного навчання та часових рядів

dc.contributor.authorОхріменко, А. В.uk
dc.contributor.authorВарчук, І. В.uk
dc.contributor.authorOkhrimenko, A. V.en
dc.contributor.authorVarchuk, I. V.en
dc.titleПрогнозування показників ринку праці в Україні з використанням методів машинного навчання та часових рядівuk
dc.date.issued2026
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationОхріменко А. В., Варчук І. В. Прогнозування показників ринку праці в Україні з використанням методів машинного навчання та часових рядів // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/29148.uk
dc.relation.ispartofМатеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/29148
dc.identifier.udc004.85: 330.4
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54490
dc.description.abstractУ сучасних умовах нестабільності економіки особливої актуальності набуває задача прогнозування показників ринку праці, зокрема рівня безробіття. Зміни макроекономічних факторів, таких як інфляція та зростання валового внутрішнього продукту, суттєво впливають на зайнятість населення та потребують детального аналізу.uk
dc.description.abstractIn modern conditions of economic instability, forecasting labor market indicators, particularly unemployment rate, becomes highly relevant. Changes in macroeconomic factors such as inflation and GDP growth significantly affect employment levels and require detailed analysis.en
dc.subjectринок праціuk
dc.subjectбезробіттяuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectSARIMAen
dc.subjectRandom Foresten
dc.subjectчасові рядиuk
dc.subjectмашинненавчанняuk
dc.subjectlabor marketen
dc.subjectunemploymenten
dc.subjectforecastingen
dc.subjecttime seriesen
dc.subjectmachine learningen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesHyndman R. J., Athanasopoulos G. Forecasting: Principles and Practice. – 3rd ed. – OTexts, 2021. James G., Witten D., Hastie T., Tibshirani R. An Introduction to Statistical Learning. – 2nd ed. – Springer, 2021. McKinney W. Python for Data Analysis: Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter. – 3rd ed. – O’Reilly Media, 2022. World Bank World Development Indicators. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://data.worldbank.org/en
dc.date.accessioned2026-09-17T10:06:27Z
dc.date.available2026-09-17T10:06:27Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
29148.pdf
Розмір:
220,88 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис: