Дослідження світових тенденцій розвитку кіберспорту за допомогою методів Data Mining
dc.contributor.author | Кузьменко, Ольга Віталіївна | |
dc.contributor.author | Кузьменко, Ольга Витальевна | |
dc.contributor.author | Kuzmenko, Olha Vitaliivna | |
dc.contributor.author | Койбічук, Віталія Василівна | |
dc.contributor.author | Койбичук, Виталия Васильевна | |
dc.contributor.author | Koibichuk, Vitaliia Vasylivna | |
dc.contributor.author | Яценко, Валерій Валерійович | |
dc.contributor.author | Яценко, Валерий Валерьевич | |
dc.contributor.author | Yatsenko, Valerii Valeriiovych | |
dc.contributor.author | Гриценко, Костянтин Григорович | |
dc.contributor.author | Гриценко, Константин Григорьевич | |
dc.contributor.author | Hrytsenko, Kostiantyn Hryhorovych | |
dc.date.accessioned | 2021-11-08T12:21:51Z | |
dc.date.available | 2021-11-08T12:21:51Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.description.abstract | У статті проведено аналіз сучасного стану та тенденцій розвитку кіберспорту у світі за допомогою дослідження часового ряду кількості запитів інтернет-користувачів, отриманого шляхом застосування Google Trends. Визначено основні фактори підйому зацікавленості у кіберспорті. Ідентифіковано позитивні та негативні наслідки розвитку кіберспорту у світі. Проведене прогнозування світових тенденцій кіберспорту за допомогою методів інтелектуального аналізу даних - побудови MAR-сплайнів. Встановлено, що кіберспорт виступає основою практичного застосування кіберспортивних технологій у різних галузях. | en_US |
dc.description.abstract | The article analyzes the current state and trends of e-sports in the world by studying the time series of the number of requests from Internet users, obtained through the use of Google Trends. The positive and negative consequences of e-sports development in the world have been identified. The forecasting of world tendencies of e-sports by means of methods of data mining is carried out. Using the application of multivariate adaptive regression splines (MARSplines), a model of the relationship between the predictor - a time indicator and the dependent variable - the time series of the number of requests of Internet users, which are non-monotonic in nature and provide the possibility of regression switching points. The adequacy of the constructed model is proved by means of regression statistics and histogram of correspondence of residuals to the normal distribution law. The expediency of using the method of multivariate adaptive regression splines (MARSplines) before other statistical methods is substantiated. | en_US |
dc.identifier.citation | Кузьменко О. В., Койбічук В. В., Яценко В. В., Гриценко К. Г. Дослідження світових тенденцій розвитку кіберспорту за допомогою методів Data Mining // Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Серія Фізико-математичні науки. 2021. № 2. C. 117-124. DOI: https://doi.org/10.17721/1812-5409.2021/2.16 | en_US |
dc.identifier.sici | 0000-0002-7855-691X | en |
dc.identifier.uri | https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/86140 | |
dc.language.iso | uk | en_US |
dc.publisher | Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка | en_US |
dc.rights.uri | cne | en_US |
dc.subject | кіберспорт | en_US |
dc.subject | киберспорт | |
dc.subject | e-sports | |
dc.subject | часовий ряд | |
dc.subject | временной ряд | |
dc.subject | time series | |
dc.subject | методи інтелектуального аналізу даних | |
dc.subject | методы интеллектуального анализа данных | |
dc.subject | methods of data mining | |
dc.title | Дослідження світових тенденцій розвитку кіберспорту за допомогою методів Data Mining | en_US |
dc.type | Article | en_US |