Розробка програмного забезпечення для аналізу та виявлення закономірностей у даних

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена розробці навчального вебсередовища для аналізу табличних даних та виявлення закономірностей у них. У роботі реалізовано вебзастосунок, який дозволяє завантажувати CSV-файли, переглядати профіль набору даних, аналізувати якість даних, виконувати статистичний і кореляційний аналіз, будувати графіки, виявляти викиди, формувати рейтинг закономірностей та запускати базові моделі машинного навчання. У першому розділі розглянуто предметну область аналізу даних, існуючі програмні рішення та сформовано вимоги до розроблюваної системи. У другому розділі спроєктовано архітектуру вебзастосунку, структуру серверної та клієнтської частин, базу даних, API та UML-діаграми. У третьому розділі описано реалізацію програмного забезпечення, зокрема серверної частини, модулів аналізу даних, машинного навчання та клієнтського інтерфейсу. У четвертому розділі наведено результати тестування системи, перевірено коректність роботи основних функцій і виконано оцінювання швидкодії на вибірках різного обсягу. У п’ятому розділі розглянуто питання безпеки життєдіяльності та основ охорони праці. Об’єкт дослідження: процес навчального аналізу табличних даних. Предмет дослідження: програмні засоби реалізації вебсередовища для профілювання, статистичного аналізу, виявлення закономірностей і застосування базових моделей машинного навчання до табличних даних.

The qualification work is devoted to the development of an educational web environment for analyzing tabular data and detecting patterns in them. The developed web application allows users to upload CSV files, view a dataset profile, analyze data quality, perform statistical and correlation analysis, build charts, detect outliers, generate a ranking of patterns, and run basic machine learning models. The first chapter describes the subject area of data analysis, existing software solutions, and the requirements for the developed system. The second chapter presents the design of the web application architecture, the structure of the server and client parts, the database, API, and UML diagrams. The third chapter describes the implementation of the software, including the server part, data analysis modules, machine learning modules, and the client interface. The fourth chapter presents the testing results, verifies the correctness of the main functions, and evaluates the system performance on datasets of different sizes. The fifth chapter considers life safety and occupational safety issues. Object of the research: the process of educational analysis of tabular data. Subject of the study: software tools for implementing a web environment for profiling, statistical analysis, pattern detection, and application of basic machine learning models to tabular data.