The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования считаются неявные взаимосвязи в слабо структурированных статистических данных финансового показателя.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу объектісі ретінде қаржы индикаторының әлсіз құрылымдалған статистикалық деректеріндегі айқын емес байланыстар қарастырылады.

Aim of work (in Russian) : разработка алгоритма и компьютерной программы, реализующей задачи глубокого анализа слабо структурированных статистических данных финансового индикатора на основе интеллектуальной вычислительной технологии.

Aim of work (in Kazakh) : қаржы индикаторының әлсіз құрылымдалған статистикалық деректерін терең талдауы есептерін интеллектуалды есептеу технологиясы негізінде жүзеге асыратын алгоритмі мен компьютерлік бағдарламасын жасау болып табылады.

Методы исследования (на русском) : В исследовании используются следующие методы выявления, классификации, кластеризации и анализа углубленных связей данных: метод формального описания, основанный на нормальном распределении данных и регрессионном анализе; методы интеллектуального анализа данных и машинного обучения для решения задач статистического и прогнозного анализа.

Методы исследования (на казахском) : Зерттеуде деректердегі айқын емес байланыстарды анықтау, сыныптау, кластерлеу және оларды терең талдау жұмыстарын жүзеге асыру үшін келесі әдістер қолданылады: деректердің қалыпты таралуына және регрессиялық талдауға негізделген формальды сипаттау әдісі; статистикалық және болжамдық талдау есептеріне қолдану үшін деректерді интеллектуалды талдау және машиналық оқыту әдістері.

Obtained results and novelty (in Russian) : Была создана структура для определения алгоритмического логического правила возникновения неявных взаимосвязей в слабо структурированных статистических данных финансового показателя. Доверительные интервалы созданы по правилу «3-х сигм», на основе этой структуры определены алгоритмические правила условной логики и логики изменения значений данных, определяющие неявные взаимосвязи при разделении данных на однородные и схожие группы. Научная новизна исследования заключается в том, что были определены доверительные интервалы для структурирования слабоструктурированных данных.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Қаржы индикаторының әлсіз құрылымдалған статистикалық деректеріндегі айқын емес байланыстардың орын алуының алгоритмдік логикалық ережесін анықтауы үшін қоданылатын құрылым түзілді. «3 сигма» ережесі бойынша сенім интервалдары құрылды, осы құрылымның негізінде, деректерді біртекті және ұқсас топтарға бөлу кезіндегі айқын емес байланыстарды анықтайтын шартты логикасының және деректер мәнінің өзгерісі логикасының алгоритмдік ережелері анықталды. Зерттеудің ғылыми жаңалығы – әлсіз құрылымдалған деректерді құрылымдау үшін сенім интервалдары анықталды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Предполагается, что разработанный программный продукт будет доступен компаниям любой сферы деятельности. И обеспечит им выгодную среду для анализа данных, избавляя от лишних трат на разработку собственных цифровых инструментов. Это будет способствовать развитию общества и улучшению бизнес-климата в целом.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Әзірленген бағдарламалық өнім кез-келген қызмет саласындағы компанияларға қол жетімді болады деп болжануда. Және оларды, өздерінің жеке цифрлық құралдарын әзірлеуге кететін қажетсіз шығындардан арылтып, деректерді талдау үшін тиімді ортаны қамтамасыз етеді. Бұл қоғамның дамуына және жалпы бизнес-климаттың жақсаруына ықпал етеді.

Level of implementation (in Russian) :

Level of implementation (in Kazakh) :

Efficiency (in Russian) : Полученные результаты повысят эффективность: принятия управленческих решений для компаний, которым требуются программные продукты для анализа данных, а также для образовательных учреждений, рассматривающих новые методы исследования больших данных,

Efficiency (in Kazakh) : Алынған нәтижелер білім беру мақсатындағы оқу орындары үшін үлкен деректерді зерттеудің жаңа әдістерін қарастыру, сондай-ақ, деректерді талдауға арналған бағдарламалық өнімдерге сұраныс білдірген өндірістік компаниялар үщін басқару шешімдерін қабылдау тиімділігін арттырады.

Field of application (in Russian) : будут использоваться в учебном процессе вузов с целью обучения новым методам исследования больших данных.

Field of application (in Kazakh) : үлкен деректерді зерттеудің жаңа әдістері бойынша білім беру мақсатындағы ЖОО-лардың оқу үрдісінде пайдаланылатын болады.