DOI: https://doi.org/10.15587/2313-8416.2015.51512

Comprehensive analysis of the socioeconomic conditions of regions with use of the grid-technology

Людмила Володимирівна Зубик, Олена Миколаївна Гладка, Иван Миколайович Карпович, Віра Олексіївна Савич

Abstract


Ranking of the socioeconomic conditions of districts of Rivne region on statistical indicators of economic activity in the first half of 2015 was held based on Data Mining using Grid-technologies. System evaluation using the elements of methods of scaling, factor and cluster analysis was performed. Flexible and scalable module that extends the capabilities of the standard web-services and simplifies the procedures of collection and processing of data was designed


Keywords


data analysis; ranking; intelligent evaluation; multidimensional scaling; Grid-technology

References


Targeted Comprehensive Program for Research of NAS of Ukraine “Grid-infrastructure and Grid-technologies for scientific and applied applications” (2013). Resolution of the Presidium of the National Academy of Sciences of Ukraine of 11.12.2013., 164. Available at: http://www1.nas.gov.ua/infrastructures/Legaltexts/nas/2013/Pages/

Zgurovsky, M. Z. (Ed.) (2010). Analiz staloho rozvytku – hlobal'nyy i rehional'nyy konteksty [Analysis of sustainable development – global and regional contexts]. Global'nyj analiz jakosti ta bezpeky zhyttja ljudej. Kyiv: NTUU “KPI”, 252.

Kussul, N. M., Shelestov, A. Y. (2008). Grid-sistems dlja zadach issledovanija Zemli. Arhitektura, modeli i tehnologii [Grid-systems for the tasks of the study of the Earth. Architecture, models and technologies]. Kyiv: Naukova dumka, 452.

Zgurovsky, M. Z., Petrenko, A. I., Kiselev, G. D. (2009). Stvorennya natsional'noyi Grid-infrastruktury dlya zabezpechennya naukovykh doslidzhen' [Creation of National Grid-infrastructure for scientific research]. Information Technologies in Education, 4, 12–17.

Soshnikova, L. A, Tamashevych, V. N., Uebe, H., Schafer, M. (1999). Mnogomernyj statisticheskij analiz v ehkonomike [Multidimensional statistical analysis in the economy]. Moscow: UNITY – DANA, 598.

Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R. (2006). Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einfiihrung. Springer Berlin, 830.

Ekonomichne i socialne stanovysche Rivnenskoji oblasti za sichenʹ-lypenʹ 2015 roku : statystychnyj bjuletenʹ [The economic and social situation of the Rivne region in January-July 2015 : statistical bulletin] (2015). Department of Statistics in Rivne region. Rivne, 109.

Ayvazyan, S. A., Buchstaber, V. M., Enyukov, I. S., Meshalkyn, L. D. (1989). Prikladnaya statistika. Klassifikaciya i snizhenie razmernosti [Applied Statistics. Classification and dimension reduction]. Moscow: Finance and Statistics, 607.

Dejvyson, M. (1988). Mnohomernoe shkalyrovanye [Multidimensional Scaling]. Мoscow: Finansy i statistika, 254.

Gan, G., Ma, C., Wu, J. (2007). Data Clustering: Theory, Algorithms, and Applications. ASA-SIAM Series on Statistics and Applied Probability, SIAM, Philadelphia, ASA, Alexandria, VA., 489. doi: 10.1137/1.9780898718348


GOST Style Citations


1. Цільова комплексна програма наукових досліджень НАН України “Грід-інфраструктура і грід-технології для наукових і науково-прикладних застосувань” [Електронний ресурс]. – Постанова Президії НАН України від 11.12.2013. – 2013. – № 164-а. – Режим доступу: http://www1.nas.gov.ua/infrastructures/Legaltexts/nas/2013/Pages/

2. Аналіз сталого розвитку – глобальний і регіональний контексти [Текст]: монографія / за ред. М. З. Згуровський, В. Я. Шевчук; Міжнародна рада з науки (ICSU), Світовий центр даних з геоінформатики та сталого розвитку, Інститут прикладного системного аналізу НАН України і МОН України. – Глобальний аналіз якості та безпеки життя людей. – К.: НТУУ “КПІ”, 2010. – 252 c.

3. Куссуль, Н. М. Grid-системы для задач исследования Земли. Архитектура, модели и технологии [Текст] / Н. М. Куссуль, А. Ю. Шелестов. – К.: Наукова думка, 2008. – 452 с.

4. Згуровський, М. З. Створення національної Grid-інфраструктури для забезпечення наукових досліджень [Текст] / М. З. Згуровський, А. І. Петренко, Г. Д. Кисельов // Інформаційні технології в освіті. – 2009. – № 4. – С. 12–17.

5. Сошникова, Л. А. Многомерный статистический анализ в экономике. [Текст] / Л. А. Сошникова, В. Н. Тамашевич, Г. Уебе, М. Шефер. – М.: ЮНИТИ – ДАНА, 1999. – 598 с.

6. Backhaus, K. Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einfiihrung [Text] / K. Backhaus, B. Erichson, W. Plinke, R. Weiber. – Springer Berlin, 2006. – 830 p.

7. Економічне і соціальне становище Рівненської області за січень-липень 2015 року [Текст]. – Головне управління статистики у Рівненській області. – Рівне, 2015. – 109 с.

8. Айвазян, С. А. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности [Текст] / С. А. Айвазян, В. М. Бухштабер, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 607 с.

9. Дейвисон, М. Многомерное шкалирование [Текст] / М. Дейвисон. – М.: Финансы и статистика, 1988. – 254 с.

10. Gan, G. Data Clustering: Theory, Algorithms, and Applications [Text] / G. Gan, C. Ma, J. Wu. – ASA-SIAM Series on Statistics and Applied Probability, SIAM, Philadelphia, ASA, Alexandria, VA., 2007. – 489 p. doi: 10.1137/1.9780898718348







Copyright (c) 2015 Людмила Володимирівна Зубик, Олена Миколаївна Гладка, Иван Миколайович Карпович, Віра Олексіївна Савич

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

ISSN 2313-8416 (Online), ISSN 2313-6286 (Print)