Дослідження світових тенденцій розвитку кіберспорту за допомогою методів Data Mining

dc.contributor.authorКузьменко, Ольга Віталіївна
dc.contributor.authorКузьменко, Ольга Витальевна
dc.contributor.authorKuzmenko, Olha Vitaliivna
dc.contributor.authorКойбічук, Віталія Василівна
dc.contributor.authorКойбичук, Виталия Васильевна
dc.contributor.authorKoibichuk, Vitaliia Vasylivna
dc.contributor.authorЯценко, Валерій Валерійович
dc.contributor.authorЯценко, Валерий Валерьевич
dc.contributor.authorYatsenko, Valerii Valeriiovych
dc.contributor.authorГриценко, Костянтин Григорович
dc.contributor.authorГриценко, Константин Григорьевич
dc.contributor.authorHrytsenko, Kostiantyn Hryhorovych
dc.date.accessioned2021-11-08T12:21:51Z
dc.date.available2021-11-08T12:21:51Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractУ 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.abstractThe 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.citationКузьменко 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/10.17721/1812-5409.2021/2.16en_US
dc.identifier.sici0000-0002-7855-691Xen
dc.identifier.urihttps://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/86140
dc.language.isouken_US
dc.publisherВісник Київського національного університету імені Тараса Шевченкаen_US
dc.rights.uricneen_US
dc.subjectкіберспортen_US
dc.subjectкиберспорт
dc.subjecte-sports
dc.subjectчасовий ряд
dc.subjectвременной ряд
dc.subjecttime series
dc.subjectметоди інтелектуального аналізу даних
dc.subjectметоды интеллектуального анализа данных
dc.subjectmethods of data mining
dc.titleДослідження світових тенденцій розвитку кіберспорту за допомогою методів Data Miningen_US
dc.typeArticleen_US

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
Kuzmenko_e-sports.pdf
Size:
692.22 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
3.96 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: