Курсовая работа: Обработка кластерных данных в цифровой экономике

ВВЕДЕНИЕ
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
ГЛАВА 1. КЛАСТЕРИЗАЦИЯ
1.1. Структура программы
1.2. Иерархический метод кластеризации
1.3. K-средних метод кластеризации
1.4. Алгоритм минимального остовного дерева
ГЛАВА 2. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
2.1 Прогнозирование ситуации
2.2. Графическая составляющая приложения
2.3. Анализ модуля предсказаний
2.4. Инструкция для пользователей (скриншоты)
ВЫВОД
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ

Введение

В связи с экспоненциальным развитием, цели и задачи развития цифровой экономики в Российской Федерации определены до 2024 года в рамках пяти базовых направлений:
- нормативное регулирование;
- кадры и образование;
-формирование исследовательских компетенций и технических заделов;
-информационная инфраструктура;
- информационная безопасность.
Основой развития цифровой экономики является работа с большими данными. К появлению концепции «больших данных» (big data) привело увеличившееся использование цифровых устройств, интернета. Потоки данных постоянно возрастают (уже терабайты и петабайты), передаются в реальном времени, обрабатываются и используются для принятий решений.
Развитие цифровой экономики позволяет объединять усилия для инвестирования, поиска сотрудников, партнеров, ресурсов и рынков сбыта способствует развитию новых моделей бизнеса, обеспечивает возможность коммуникаций, обмена идеями знаниями и опытом. Цифровые технологии могут играть ведущую роль в реализации инновационных идей, в различных сферах, в том числе в социальной сфере.
Возможности, создаваемые big data и современными системами их поиска, для развития различных отраслей, науки и менеджмента, характеризуются как беспрецедентные, и способствуют к переходу на новый уровень анализа и управле