Методи лінійної регресії та k-means для прогнозування і кластеризації виробничих показників у Orange Data Mining - Коваль, І.М.; Головня, С.А. (КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, 2025)
У роботі представлено специфіку роботи програмної системи Orange Data Mining у сфері дата аналітики, а саме практичне застосування для прогнозування та кластеризації виробничих показників підприємств. Розроблено та протестовано модель лінійної регресії, яка має універсальні властивості та може використовуватися підприємствами для прогнозування й коригування даних. Додатково модель доповнено алгоритмом кластеризації K-Means, що дозволяє отримати точні кластери та провести аналітику результатів. Отримані результати візуалізовано за допомогою внутрішніх інструментів програмного забезпечення. Запропоновано проміжні та загальні рекомендації щодо застосування моделі з різними типами даних. Результати експерименту свідчать, що програмна система Orange Data Mining успішно може використовуватись для прогнозування та кластеризації виробничих показників.