PYTHON ДЛЯ ОБРОБКИ ДАНИХ І МОДЕЛЮВАННЯ ФІНАНСОВО-ЕКОНОМІЧНИХ ПОКАЗНИКІВ

Автор(и)

  • Тетяна Чупілко Університет митної справи та фінансів
  • Юлія Ульяновська Університет митної справи та фінансів
  • Микола Мормуль Університет митної справи та фінансів
  • Анастасія Лагода Університет митної справи та фінансів

DOI:

https://doi.org/10.31649/1999-9941-2021-51-2-68-77

Ключові слова:

Python, обробка даних, моделювання, прогнозування, регресійна модель

Анотація

У статті розглянуто аспекти ефективної обробки даних. Значна увага приділяється проблемам, що виникають при моделюванні і прогнозуванні даних та роль досліджень для прийняття рішень. Визначаються етапи роботи з даними та особливості, що є притаманними кожному етапу. Особливе місце у роботі займає опис можливостей програмної обробки даних з використанням мови Python, яка набуває все більшої популярності завдяки простоті, гнучкості, відкритому коду, зручності роботи з даними у різних форматах, а також багатьом розробленим пакетам, які сприяють швидкій  та ефективній обробці інформації. Розглядаються NumPy, Pandas, які надають структури даних і функції, що дозволяють зробити роботу зі структурованими даними простою і швидкою,  найпопулярніший інструмент для візуалізації даних Matplotlib, пакети для різних обчислювальних задач SciPy, Statsmodels, а також пакет, орієнтований на машинне навчання Scikit-learn. Наводиться приклад використання Python для задач митної сфери. Авторами створено програму для розрахунку, в якій використовуються вище зазначені пакети. Будуються регресійні моделі для аналізу поповнення державного бюджету України надхоженнями від митних органів за рахунок ввізного та вивізного мита. Проводиться аналіз моделей на основі економетричних методів моделювання та розраховуються прогнозні оцінки надходжень.

Біографії авторів

Тетяна Чупілко, Університет митної справи та фінансів

кандидат технічних наук, доцент

Юлія Ульяновська, Університет митної справи та фінансів

кандидат технічних наук, доцент, завідувач кафедри

Микола Мормуль, Університет митної справи та фінансів

кандидат технічних наук, доцент

Анастасія Лагода , Університет митної справи та фінансів

студентка

Посилання

U. Makkyny, Python y analiz dannykh. M., Rossia: DMK Press, 2020, 540 p.

S. Devy, M. Arno, A. Mokhamed, Osnovy Data Science i BigData. Python y nauka o dannkh. Peter-burg, Rossia: Pyter, 2017, 336 p.

T. A. Chupilko, "Aktualni problemy vysokoefektyvnoi obrobky danykh. Modeliuvannia pokaznykiv za dopomohoiu movy prohramuvannia Python," u Aktualni napriamy rozvytku tekhnichnoho ta vyrob-nychoho potentsialu natsionalnoi ekonomiky. Dnipro: Porohy, 2021, рр. 151−163.

T. A. Chupilko, "Bazovyi instrumentarii u suchasnykh tekhnolohiiakh kompiuternoi biznes-analityky," in Mizhnar. Nauk. Konf. Innovatsiini tekhnolohii, modeli uprav-linnia kiberbezpekoiu ITMK-2020, Dnipro, 2020, t. 2, рр. 53−54.

T. A. Chupilko, "Kompiuterni tekhnolohii ta ekonomiko-matematychni metody v upravlinni biznes-protsesamy na pidpryiemstvi," in Mizhnar. Nauk. Konf. Innovatsiini tekhnolohii, modeli upravlinnia kiberbezpekoiu ITMK-2020, Dnipro, 2020, t. 1, pp. 26−28.

Ministerstvo finansiv Ukrainu. [Online]. Available: http://mof.gov.ua. Accessed on: August 20, 2021.

##submission.downloads##

Переглядів анотації: 50

Опубліковано

2021-10-21

Як цитувати

[1]
Т. Чупілко, Ю. Ульяновська, М. Мормуль, і А. Лагода, «PYTHON ДЛЯ ОБРОБКИ ДАНИХ І МОДЕЛЮВАННЯ ФІНАНСОВО-ЕКОНОМІЧНИХ ПОКАЗНИКІВ », ІТКІ, вип. 51, вип. 2, с. 68–77, Жов 2021.

Номер

Розділ

Математичне моделювання та обчислювальні методи

Метрики

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.