📄Работа №200695
Тема: Статистический анализ и прогнозирование динамики научных публикаций на основе данных OpenAlex
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
информатика
Объем:
85 листов
Год:
2024
Просмотров:
37
4850
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
АННОТАЦИЯ 2
ВВЕДЕНИЕ 4
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ ОБЗОР И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К
ИЗУЧЕНИЮ ДИНАМИКИ НАУЧНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ 6
1.1. Анализ существующих исследований 6
1.2. Теоретические основы используемых методов прогнозирования 9
1.3. Международные базы данных 12
1.4. Выводы по первой главе 15
2. АНАЛИЗ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ 17
2.1. Выгрузка данных для исследования 17
2.2. Предварительная обработка данных 23
2.3. Первичная обработка 35
2.4. Корреляционный анализ 45
2.5. Выводы по второй главе 50
3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ НАУЧНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ 52
3.1. Парная регрессия 52
3.2. Метод главных компонент 61
3.3. SARIMAX 72
3.4. Выводы по третьей главе 77
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 79
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 80
ПРИЛОЖЕНИЕ А 82
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 85
ВВЕДЕНИЕ 4
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ ОБЗОР И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К
ИЗУЧЕНИЮ ДИНАМИКИ НАУЧНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ 6
1.1. Анализ существующих исследований 6
1.2. Теоретические основы используемых методов прогнозирования 9
1.3. Международные базы данных 12
1.4. Выводы по первой главе 15
2. АНАЛИЗ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ 17
2.1. Выгрузка данных для исследования 17
2.2. Предварительная обработка данных 23
2.3. Первичная обработка 35
2.4. Корреляционный анализ 45
2.5. Выводы по второй главе 50
3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ НАУЧНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ 52
3.1. Парная регрессия 52
3.2. Метод главных компонент 61
3.3. SARIMAX 72
3.4. Выводы по третьей главе 77
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 79
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 80
ПРИЛОЖЕНИЕ А 82
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 85
📖 Введение
Актуальность исследования заключается в растущей значимости статистического анализа и прогнозирования динамики научных публикаций, особенно в условиях современного информационного общества, где объем данных из открытых источников, таких как OpenAlex, непрерывно увеличивается. Это создает потребность в эффективных методах анализа и интерпретации данных для принятия информированных решений в различных областях науки и технологий.
Научные организации, университеты и исследовательские институты сталкиваются с задачей оценки своей научной продуктивности и выявления тенденций в научных исследованиях. Применение статистического анализа публикаций позволяет им оценить вклад в научное знание, определить ключевые области исследований и выявить потенциальные направления развития.
Объектом исследования является Южно-Уральский государственный университет. Предметом исследования являются научные публикации сотрудников Южно-Уральского государственного университета,
опубликованные в научных журналах.
Целью данной работы является проведение анализа научных публикаций, а также прогнозирование количества научных публикаций сотрудников Южно-Уральского государственного университета.
В связи с поставленной целью необходимо решить следующие задачи:
1) изучить теоретические основы анализа научных публикаций, включая прогнозирование динамики публикаций;
2) проанализировать научную активность сотрудников Южно¬Уральского государственного университета на основании выгрузки публикаций из базы данных OpenAlex;
3) построить модели для прогнозирования количества публикаций с помощью парной регрессии, метода главных компонент и модели SARIMAX на основе временного ряда по количеству публикаций;
4) построить точечные прогнозы количества научных публикаций по полученным моделям;
5) определить наиболее вероятное количество публикаций в следующем временном периоде и сравнить её с фактическим значением;
6) проанализировать и интерпретировать полученные результаты.
Для решения поставленных задач будут использованы различные статистические методы, используемые при составлении прогнозов, включая построение уравнений парной регрессии, метода главных компонент и SARIMAX.
Информационной базой исследования служат данные о публикациях сотрудников Южно-Уральского государственного университета с базы данных OpenAlex.
Реализация вычисления показателей и методов прогнозирования будет осуществляться на языке программирования Python в среде разработки PyCharm Community Edition.
Научные организации, университеты и исследовательские институты сталкиваются с задачей оценки своей научной продуктивности и выявления тенденций в научных исследованиях. Применение статистического анализа публикаций позволяет им оценить вклад в научное знание, определить ключевые области исследований и выявить потенциальные направления развития.
Объектом исследования является Южно-Уральский государственный университет. Предметом исследования являются научные публикации сотрудников Южно-Уральского государственного университета,
опубликованные в научных журналах.
Целью данной работы является проведение анализа научных публикаций, а также прогнозирование количества научных публикаций сотрудников Южно-Уральского государственного университета.
В связи с поставленной целью необходимо решить следующие задачи:
1) изучить теоретические основы анализа научных публикаций, включая прогнозирование динамики публикаций;
2) проанализировать научную активность сотрудников Южно¬Уральского государственного университета на основании выгрузки публикаций из базы данных OpenAlex;
3) построить модели для прогнозирования количества публикаций с помощью парной регрессии, метода главных компонент и модели SARIMAX на основе временного ряда по количеству публикаций;
4) построить точечные прогнозы количества научных публикаций по полученным моделям;
5) определить наиболее вероятное количество публикаций в следующем временном периоде и сравнить её с фактическим значением;
6) проанализировать и интерпретировать полученные результаты.
Для решения поставленных задач будут использованы различные статистические методы, используемые при составлении прогнозов, включая построение уравнений парной регрессии, метода главных компонент и SARIMAX.
Информационной базой исследования служат данные о публикациях сотрудников Южно-Уральского государственного университета с базы данных OpenAlex.
Реализация вычисления показателей и методов прогнозирования будет осуществляться на языке программирования Python в среде разработки PyCharm Community Edition.
✅ Заключение
В выпускной квалификационной работе была раскрыта тема важности анализа и прогнозирования научных публикаций. Все вычисления были реализованы в программной среде PyCharm Community Edition. Итогом данной выпускной квалификационной работы стала программная реализация, позволяющая вычислить все основные статистические показатели и спрогнозировать количество научных публикаций на краткосрочный период с помощью уравнения регрессии.
При этом были решены следующие задачи:
1) изучены теоретические основы анализа научных публикаций, включая прогнозирование динамики публикаций;
2) проанализирована научная активность сотрудников Южно¬Уральского государственного университета на основании выгрузки публикаций из базы данных OpenAlex;
3) построены модели для прогнозирования количества публикаций с помощью парной регрессии, метода главных компонент и модели SARIMAX на основе временного ряда по количеству публикаций;
4) построены точечные прогнозы количества научных публикаций по полученным моделям;
5) определено наиболее вероятное количество научных публикаций в январе 2023 г. и проведено сравнение полученных прогнозных значений с фактическими.
6) проанализированы и интерпретированы полученные результаты.
В результате интеграции нескольких методов анализа удалось получить более точные и интерпретируемые прогнозы, что способствует лучшему пониманию тенденций научной активности и разработке эффективных стратегий управления научными исследованиями. Использование международной базы данных OpenAlex позволило получить доступ к обширному массиву данных, необходимому для проведения качественного анализа.
При этом были решены следующие задачи:
1) изучены теоретические основы анализа научных публикаций, включая прогнозирование динамики публикаций;
2) проанализирована научная активность сотрудников Южно¬Уральского государственного университета на основании выгрузки публикаций из базы данных OpenAlex;
3) построены модели для прогнозирования количества публикаций с помощью парной регрессии, метода главных компонент и модели SARIMAX на основе временного ряда по количеству публикаций;
4) построены точечные прогнозы количества научных публикаций по полученным моделям;
5) определено наиболее вероятное количество научных публикаций в январе 2023 г. и проведено сравнение полученных прогнозных значений с фактическими.
6) проанализированы и интерпретированы полученные результаты.
В результате интеграции нескольких методов анализа удалось получить более точные и интерпретируемые прогнозы, что способствует лучшему пониманию тенденций научной активности и разработке эффективных стратегий управления научными исследованиями. Использование международной базы данных OpenAlex позволило получить доступ к обширному массиву данных, необходимому для проведения качественного анализа.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.