Введение
Постановка задачи
Обзор литературы
Глава 1. Теоретическое описание модуля и методов классификации
1.1. Формат данных
1.2. Искусственная нейронная сеть
1.3. Логистическая регрессия
1.4. Дерево решений
1.5. Критерий сравнения
1.6. Значимость факторов
1.7. Выводы
Глава 2. Реализация модуля
2.1. Входные данные
2.2. Настройка и реализация моделей
2.3. Результат работы модуля
2.4. Выводы
Заключение
Список литературы
Приложение
Одним из этапов социологического исследования является анализ
полученных данных и их интерпретация. Этот этап вызывает наибольшие
затруднения в процессе исследования. Данная работа посвящена выявлению
скрытых закономерностей в данных социологических опросов населения с
целью получения наглядной структуры, способствующей качественной
интерпретации исследуемых процессов.
В настоящее время, в связи с появлением большого объема
количественных данных, все чаще возникает потребность для
исследовательских работ применение методов Data Mining. Принципам и
перспективам использования методов Data Mining посвящено множество
научных статей с практической значимостью в сферах медицины,
психологии, банковского сектора, криминалистики и других. В качестве
примера социологических исследований можно привести исследования
рынка занятости населения [3], а также задачу выявления
предрасположенности к наркозависимости [8].
Санкт-Петербургским информационно-аналитическим центром,
работающим в области информатизации и информационно-аналитического
обеспечения органов государственной власти, ежегодно проводится
социологический мониторинг [7] с целью выявления основных городских
проблем (по мнению жителей) и их устранения органами государственной
власти. В работе используются данные мониторинга за апрель 2013 года,
полученные путем анкетирования с закрытым характером вопросов и
соблюдением всех условий репрезентативности.
Работа с данными социологических опросов касательно поставленных
задач дала следующие результаты:
1. Изучены три метода «Data mining»: искусственные нейронные сети,
логистическая регрессия и деревья решений. Определены параметры
соответствующих моделей для лучшей классификации данных и критерии сравнения.
2. Разработан модуль, реализующий рассмотренные методы и
выбирающий «лучший» их них. Для модуля разработан формат отчета,
содержащий наглядную структуру зависимостей факторов от
контрольного вопроса, что способствует интерпретации социологического исследования.
3. Средствами разработанного модуля проведено социологическое
исследование с целью выявления наиболее значимых аспектов жизни
жителей Санкт-Петербурга, влияющих на удовлетворенность жизнью в
целом. Выделено восемь значимых факторов и проведена интерпретация полученных результатов
