Прогнозирование результата и количества участников закупок
Аннотация
Смирнов В.В., ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТА И КОЛИЧЕСТВА УЧАСТНИКОВ ЗАКУПОК
Выпускная магистерская работа: стр. 50, рис. 3, таб. 7, источников 48.
Ключевые слова: ГОСУДАРСТВЕННАЯ ЗАКУПКА, РЕЗУЛЬТАТ ЗАКУПКИ, КОЛИЧЕСТВО УЧАСТНИКОВ ЗАКУПКИ, ЗАДАЧА МУЛЬТИКЛАССИФИКАЦИИ, ЗАДАЧА РЕГРЕССИИ, ОБРАБОТКА ДАННЫХ, ВЫДЕЛЕНИЕ ПРИЗНАКОВ, ОТБОР ПРИЗНАКОВ, АНАЛИЗ РЕГРЕССОРОВ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
Объект исследования - государственная закупка.
Цель работы - построить модели, которые по закупке спрогнозируют ее исход и количество участников.
В рамках данной работы был составлен план проведения исследования и выделены основные этапы исследования. Для поставленных задач описаны методы получения и обработки данных, выделения и отбора признаков, примененные алгоритмы глубокого обучения и регрессоры, сравнительный анализ, полученные результаты и используемые для получения результатов метрики.
Результаты данной работы были использованы сервисом “Контур.Закупки” в следующих исследованиях.
Vladimir V. Smirnov, PURCHASE RESULT AND PARTICIPANTS COUNT FORECASTING
Master’s degree dissertation: 50 pages, 3 pictures, 7 data lists, 48 references
Keywords: BULK PURCHASE, PURCHASE RESULT, PURCHASE PARTICIPANTS COUNT, MULTICLASSIFICATION TASK, REGRESSION TASK, DATA PROCESSING, FEATURE EXTRACTION, FEATURE SELECTION, REGRESSOR ANALYSIS, NEURAL NETWORKS
Object of study - bulk purchase.
Aim of study - to build models which forecast result and participants count by given purchase.
In this study research plan was composed with main steps highlighted. Data acquisition methods, data processing methods, feature extraction methods, feature selection methods, deep learning algorithms, regression algorithms and their comparison, received results and metrics used to receive them were described.
Results of this study were used in later researches by “Kontur.Zakupki” service.
Выпускная магистерская работа: стр. 50, рис. 3, таб. 7, источников 48.
Ключевые слова: ГОСУДАРСТВЕННАЯ ЗАКУПКА, РЕЗУЛЬТАТ ЗАКУПКИ, КОЛИЧЕСТВО УЧАСТНИКОВ ЗАКУПКИ, ЗАДАЧА МУЛЬТИКЛАССИФИКАЦИИ, ЗАДАЧА РЕГРЕССИИ, ОБРАБОТКА ДАННЫХ, ВЫДЕЛЕНИЕ ПРИЗНАКОВ, ОТБОР ПРИЗНАКОВ, АНАЛИЗ РЕГРЕССОРОВ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
Объект исследования - государственная закупка.
Цель работы - построить модели, которые по закупке спрогнозируют ее исход и количество участников.
В рамках данной работы был составлен план проведения исследования и выделены основные этапы исследования. Для поставленных задач описаны методы получения и обработки данных, выделения и отбора признаков, примененные алгоритмы глубокого обучения и регрессоры, сравнительный анализ, полученные результаты и используемые для получения результатов метрики.
Результаты данной работы были использованы сервисом “Контур.Закупки” в следующих исследованиях.
Vladimir V. Smirnov, PURCHASE RESULT AND PARTICIPANTS COUNT FORECASTING
Master’s degree dissertation: 50 pages, 3 pictures, 7 data lists, 48 references
Keywords: BULK PURCHASE, PURCHASE RESULT, PURCHASE PARTICIPANTS COUNT, MULTICLASSIFICATION TASK, REGRESSION TASK, DATA PROCESSING, FEATURE EXTRACTION, FEATURE SELECTION, REGRESSOR ANALYSIS, NEURAL NETWORKS
Object of study - bulk purchase.
Aim of study - to build models which forecast result and participants count by given purchase.
In this study research plan was composed with main steps highlighted. Data acquisition methods, data processing methods, feature extraction methods, feature selection methods, deep learning algorithms, regression algorithms and their comparison, received results and metrics used to receive them were described.
Results of this study were used in later researches by “Kontur.Zakupki” service.