Please use this identifier to cite or link to this item:
https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/86958
Or use following links to share this resource in social networks:
Tweet
Recommend this item
Title | Моделювання впливу цифровізації та Covid-19 на вибір сценаріїв реформування системи фінансового моніторингу за допомогою методів Data-mining |
Authors |
Саєнко, Д.І.
|
ORCID | |
Keywords |
моделювання фінансовий моніторинг Data-Mining кластерізація дерева класифікації modeling financial monitoring Data-mining clustering classification trees |
Type | Masters thesis |
Date of Issue | 2021 |
URI | https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/86958 |
Publisher | Сумський державний університет |
License | Copyright not evaluated |
Citation | Саєнко, Д. І. Моделювання впливу цифровізації та Covid-19 на вибір сценаріїв реформування системи фінансового моніторингу за допомогою методів Data-mining : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 6.030502 - економічна кібернетика / наук. кер. С. В. Коломієць. Суми : Сумський державний університет, 2021. 54 с. |
Abstract |
У роботі досліджено вплив цифровізації та пандемії COVID-19 на вибір сценаріїв реформування систем фінансового моніторингу. Здійснено кластеризацію країн світу за сценаріями реформування системи фінансового моніторингу. Для з’ясування впливу цифровізації та COVID-19 на сценарії реформування системи фінансового моніторингу, проведено кластеризацію країн світу з урахуванням індикаторів COVID-19 та цифровізації. Проведена формалізація портретів кластерів країн за допомогою застосування дерев класифікації. Розрахунки виконані з використанням методів Data-Mining. The impact of digitalization and the COVID-19 pandemic on the choice of scenarios for reforming financial monitoring systems is investigated. The countries of the world have been clustered according to the scenarios of reforming the financial monitoring system. To determine the impact of digitalization and COVID-19 on the scenario of reforming the financial monitoring system, the world was clustered based on COVID-19 and digitalization indicators. Formalization of portraits of clusters of countries by means of application of trees of classification is carried out. Calculations were performed using Data Mining methods. |
Appears in Collections: |
Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти (ННІ БіЕМ) |
Views
China
32
Finland
24
Germany
1
Greece
65
Ireland
514
Lithuania
1
Ukraine
108124
United Kingdom
30435
United States
1049120
Unknown Country
2484757
Downloads
France
1028
Ireland
1
Lithuania
801800
Ukraine
801800
United Kingdom
1030
United States
801800
Unknown Country
3673074
Files
File | Size | Format | Downloads |
---|---|---|---|
Sayenko_Masters_thesis.pdf | 764.99 kB | Adobe PDF | 6080533 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.