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

Розвідувальний аналіз даних для інформаційної технології передбачення рівня щастя у країнах світу методами машинного навчання

dc.contributor.authorГайович, А. М.uk
dc.contributor.authorЖуков, С. О.uk
dc.contributor.authorZhukov, S. O.en
dc.titleРозвідувальний аналіз даних для інформаційної технології передбачення рівня щастя у країнах світу методами машинного навчанняuk
dc.date.issued2025
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationГайович А. М., Жуков С. О. Розвідувальний аналіз даних для інформаційної технології передбачення рівня щастя у країнах світу методами машинного навчання // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/24779.uk
dc.relation.ispartofМатеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/24779
dc.identifier.isbn978-617-8163-57-0
dc.identifier.udc004.6
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/47801
dc.description.abstractДана робота присвячена підготовці та розвідувальному аналізу даних для подальшого використання у інформаційній технології передбачення рівня щастя у країнах світу методами машинного навчання. Було проведено аналіз датасету World Happiness Report, що містить соціально-економічні характеристики країн, та досліджено залежності між ними і показником щастя.uk
dc.description.abstractThe paper is devoted to the preparation and exploratory data analysis for further use in the information technology of predicting the happiness level in countries worldwide using machine learning methods. The World Happiness Report dataset, which includes socio-economic indicators, was analyzed to discover relationships between these indicators and the happiness score.en
dc.subjectрівень щастяuk
dc.subjectінформаційні технологіїuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectаналіз данихuk
dc.subjectпередбаченняuk
dc.subjectознакиuk
dc.subjectпередбачення рівня щастя у країнах світуuk
dc.subjecthappiness levelen
dc.subjectinformation technologyen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectdata analysisen
dc.subjectpredictionen
dc.subjectfeaturesen
dc.subjectpredictionof happiness level in countries worldwideen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesWorld Happiness Report [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/datasets/unsdsn/worldhappiness/dataen
dc.relation.referencesWorld Happiness Report EDA & Visualization [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/code/annhaiovych/world-happiness-report-eda-visualizationen
dc.relation.referencesPandas Getting started. 2024 [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/index.htmlen
dc.relation.referencesMatplotlib Pyplot Documentation. 2024 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://matplotlib.org/3.5.3/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.htmlen
dc.relation.referencesSeaborn Tutorial. 2023 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://seaborn.pydata.org/tutorial.htmlen
dc.date.accessioned2025-08-13T09:29:28Z
dc.date.available2025-08-13T09:29:28Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
24779.pdf
Розмір:
333,05 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: