ivdon3@bk.ru
Прогнозная аналитика является одним из важнейших направлений анализа данных, которое позволяет предсказывать будущие события на основе исторических данных. Актуальность прогнозной аналитики в современном мире обусловлена быстрым развитием технологий, ростом объемов данных и растущей потребностью в обоснованном принятии управленческих решений. В статье рассматриваются основные подходы, такие как регрессионные модели, временные ряды, деревья решений, методы кластеризации и нейронные сети, а также их преимущества и недостатки.
Ключевые слова: прогнозная аналитика, регрессионные модели, временные ряды, деревья решений, нейронные сети, кластеризация, большие данные, методы прогнозной аналитики, анализ больших данных, прогнозирование
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
Отрасль железнодорожного транспорта демонстрирует значительные достижения в различных областях деятельности благодаря внедрению прогнозной аналитики. Системы прогнозной аналитики используют данные из множества источников, таких как сети датчиков, исторические данные, погодные условия и т.д. В статье рассматриваются ключевые направления применения прогнозной аналитики на железнодорожном транспорте, а также преимущества, вызовы и перспективы дальнейшего развития этой технологии в железнодорожной инфраструктуре.
Ключевые слова: прогнозная аналитика на железнодорожном транспорте, прогнозирование пассажиропотока, оптимизация грузоперевозок, оптимизация технического обслуживания, управление запасами и снабжением, управление персоналом, финансовое планирование, анализ больших данных
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ