КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)

Розмір шрифта: 
РОЗВІДУВАЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ ДЛЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ ПЕРЕДБАЧЕННЯ РІВНЯ ЩАСТЯ У КРАЇНАХ СВІТУ МЕТОДАМИ МАШИННОГО НАВЧАННЯ
Анна Михайлівна Гайович, Сергій Олександрович Жуков

Остання редакція: 2025-04-25

Анотація


Дана 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.


Ключові слова


рівень щастя; інформаційні технології; машинне навчання; аналіз даних; передбачення; ознаки; передбачення рівня щастя у країнах світу

Посилання


1. World Happiness Report [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/datasets/unsdsn/world-happiness/data 

 

2. World Happiness Report EDA & Visualization [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/code/annhaiovych/world-happiness-report-eda-visualization 

 

3. Pandas Getting started. 2024 [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/index.html 

 

4. Matplotlib Pyplot Documentation. 2024 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://matplotlib.org/3.5.3/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.html 

 

5. Seaborn Tutorial. 2023 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://seaborn.pydata.org/tutorial.html


Повний текст: PDF