Обзор инструментов для анализа статистических данных института информационных технологий и анализа данных
В статье описаны инструменты анализа и представления статистических данных, подходящие для института информационных технологий и анализа данных Иркутского национального исследовательского технического университета. Рассмотрены такие инструменты для анализа и визуализации, как языки программирования...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Siberian Scientific Center DNIT
2024-12-01
|
| Series: | Информатика. Экономика. Управление |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://oajiem.com/index.php/24/article/view/111 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1850061765774147584 |
|---|---|
| author | А. А. Цехмайстер В. А. Харахинов |
| author_facet | А. А. Цехмайстер В. А. Харахинов |
| author_sort | А. А. Цехмайстер |
| collection | DOAJ |
| description |
В статье описаны инструменты анализа и представления статистических данных, подходящие для института информационных технологий и анализа данных Иркутского национального исследовательского технического университета. Рассмотрены такие инструменты для анализа и визуализации, как языки программирования Python, R и платформа Grafana. Python обладает обширным набором библиотек и фреймворков, предлагая множество инструментов для анализа данных, включая NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn и другие. Эти библиотеки упрощают работу с данными, предоставляя функции для их обработки, анализа и визуализации. R также располагает большим количеством пакетов, которые можно установить из CRAN (Comprehensive R Archive Network) или других репозиториев. Grafana - инструмент для анализа и визуализации данных, позволяющий отслеживать и анализировать метрики в режиме реального времени. Он широко применяется в различных областях, таких как DevOps, мониторинг инфраструктуры, бизнес-аналитика и др. Основные преимущества Grafana включают поддержку различных источников данных, возможность создания динамических дашбордов, а также свободную интеграцию с другими сервисами, что позволяет автоматизировать процессы мониторинга и оповещения. В статье приведен сравнительный анализ вышеперечисленных программных средств. Анализ выполнен с учетом специфики данных, относящихся к образовательному процессу. Примерами таких данных служит информация о студентах, преподавателях и образовательных программах.
|
| format | Article |
| id | doaj-art-8f46bcbeed92464dae4dc027d351f4b9 |
| institution | DOAJ |
| issn | 2782-5280 |
| language | English |
| publishDate | 2024-12-01 |
| publisher | Siberian Scientific Center DNIT |
| record_format | Article |
| series | Информатика. Экономика. Управление |
| spelling | doaj-art-8f46bcbeed92464dae4dc027d351f4b92025-08-20T02:50:07ZengSiberian Scientific Center DNITИнформатика. Экономика. Управление2782-52802024-12-013410.47813/2782-5280-2024-3-4-0128-0138Обзор инструментов для анализа статистических данных института информационных технологий и анализа данныхА. А. ЦехмайстерВ. А. Харахинов В статье описаны инструменты анализа и представления статистических данных, подходящие для института информационных технологий и анализа данных Иркутского национального исследовательского технического университета. Рассмотрены такие инструменты для анализа и визуализации, как языки программирования Python, R и платформа Grafana. Python обладает обширным набором библиотек и фреймворков, предлагая множество инструментов для анализа данных, включая NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn и другие. Эти библиотеки упрощают работу с данными, предоставляя функции для их обработки, анализа и визуализации. R также располагает большим количеством пакетов, которые можно установить из CRAN (Comprehensive R Archive Network) или других репозиториев. Grafana - инструмент для анализа и визуализации данных, позволяющий отслеживать и анализировать метрики в режиме реального времени. Он широко применяется в различных областях, таких как DevOps, мониторинг инфраструктуры, бизнес-аналитика и др. Основные преимущества Grafana включают поддержку различных источников данных, возможность создания динамических дашбордов, а также свободную интеграцию с другими сервисами, что позволяет автоматизировать процессы мониторинга и оповещения. В статье приведен сравнительный анализ вышеперечисленных программных средств. Анализ выполнен с учетом специфики данных, относящихся к образовательному процессу. Примерами таких данных служит информация о студентах, преподавателях и образовательных программах. https://oajiem.com/index.php/24/article/view/111анализ данных, статистика, образовательный процесс, Python, R, Grafana. |
| spellingShingle | А. А. Цехмайстер В. А. Харахинов Обзор инструментов для анализа статистических данных института информационных технологий и анализа данных Информатика. Экономика. Управление анализ данных, статистика, образовательный процесс, Python, R, Grafana. |
| title | Обзор инструментов для анализа статистических данных института информационных технологий и анализа данных |
| title_full | Обзор инструментов для анализа статистических данных института информационных технологий и анализа данных |
| title_fullStr | Обзор инструментов для анализа статистических данных института информационных технологий и анализа данных |
| title_full_unstemmed | Обзор инструментов для анализа статистических данных института информационных технологий и анализа данных |
| title_short | Обзор инструментов для анализа статистических данных института информационных технологий и анализа данных |
| title_sort | обзор инструментов для анализа статистических данных института информационных технологий и анализа данных |
| topic | анализ данных, статистика, образовательный процесс, Python, R, Grafana. |
| url | https://oajiem.com/index.php/24/article/view/111 |
| work_keys_str_mv | AT aacehmajster obzorinstrumentovdlâanalizastatističeskihdannyhinstitutainformacionnyhtehnologijianalizadannyh AT vaharahinov obzorinstrumentovdlâanalizastatističeskihdannyhinstitutainformacionnyhtehnologijianalizadannyh |