Применение методов машинного обучения для анализа данных социально-экономических опросов

Аннотация

Для обеспечения содержания информационных систем принятия решений в процессе управления активами личности необходима разработка математических моделей сложных социальных систем. Изучение ожиданий молодежи по социально-экономическим вопросам имеет большое значение для понимания перспектив развития государства и разработки стратегий социальной политики. Приоритетом на протяжении всего жизненного цикла личности является счастливый и стабильный брак, для стабильности которого важно материальное и моральное благополучие. Данный важный фактор взросления тесно связан с решением жилищного вопроса. Стратегической целью большинства университетов является подготовка высокооплачиваемых специалистов, способных развивать страну и поддерживать благополучие своей семьи. Планирование ожидаемого дохода является одним из этапов алгоритма планирования благосостояния семьи. Целью данной работы является изучение факторов, важных для взросления и благополучия. С помощью методов машинного обучения в работе исследуются социально-экономические проблемы с точки зрения студентов-первокурсников вуза. В исследовательской работе рассматривается влияние различных факторов на принятие решений относительно предполагаемого возраста вступления в брак, решения жилищного вопроса, ожидаемого дохода от работы. Предварительная обработка данных опроса осуществляется методами интеллектуального анализа данных. Проводится сравнительный анализ точности прогноза методов классификации: логистической регрессии, нейронных сетей, опорных векторов. Проводится кластеризация студентов методом К-средних.