Анализ больших данных является ключевым процессом для успешной работы производств и крупных компаний. Данные в общем случае имеют абсолютно разное происхождение и обрабатываются широким кругом специалистов. Во многих производственных и бизнес процессах обработкой данных вынуждены заниматься люди, не имеющие образования и опыта в области статистики и аналитики. Это приводит к неэффективным затратам рабочего времени и ошибкам в принятии решений. В работе описываются принципы работы следующих подсистем решения: Подсистема генерации решающих задачу пользователя текстовых описаний таблиц. Подсистема семантического поиска данных. В результате был получен веб-сервис, способный решать типовые задачи и осуществлять поддержку специалистов при работе с табличными данными.
Кирпа Д.П. (науч. рук. Кугаевских А.В.) Разработка инструментов промышленного анализа табличных данных на основе гибридных алгоритмов // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2024]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/12896