Застосування моделей data analytics для обробки кліматичних даних.

Abstract

Об’єкт дослідження: система інструментів та моделей data analytics, які використовуються для обробки та аналізу кліматичних даних. Мета роботи: вивчення потенціалу моделей data analytics для вирішення завдань, пов'язаних зі зміною клімату. Предмет дослідження: вивчення і застосування методів та інструментів аналізу даних для розуміння кліматичних процесів, прогнозування змін у кліматі та використання цих аналітичних засобів для вирішення конкретних завдань, пов'язаних з кліматичними даними. Результати дослідження: У даній магістерській роботі було проведено глибокий огляд існуючих методів аналізу кліматичних даних з метою розкриття їх ефективності та можливостей застосування в розв'язанні конкретних завдань. Під час дослідження було використано два підходи: візуалізацію даних та прогнозування даних алгоритмом Random Forest. Висновок: В результаті досліджень дана робота внесла важливий вклад у сучасну кліматологію та показує, що застосування методів аналізу даних має великий потенціал для розуміння та прогнозування кліматичних змін. Візуалізація виявилась необхідним інструментом для зрозуміння та передачі складних взаємозв'язків між кліматичними параметрами. Модель Random Forest здатна ефективно враховувати нелінійні взаємозв'язки та забезпечує високий рівень точності в порівнянні з іншими методами.