Математические методы распознавания образов: Тезисы докладов 19-й Всероссийской конференции с международным участием

М. : Российская академия наук, 2019.

Филипенков Н. В., Петрова М. А., Мехедов И. С.

настоящее время бурное развитие геоинформатики и большие объёмы дан-
ных, имеющих привязку к местности, позволяют применять методы интеллек-
туального анализа данных к поиску закономерностей в пространственных дан-
ных. В настоящей работе алгоритмы, разрабатываемые авторами для времен-
ных рядов, применяются к поиску закономерностей в пространственных дан-
ных. Таким образом авторы исследуют закономерности, плавно меняющиеся в
пространстве.
Для иллюстрации подхода в работе использованы данные о стоимости недви-
жимости. Анализируется зависимость целевой переменной (стоимости квадрат-
ного метра жилья) от района, а также близости к центру города, станциям об-
щественного транспорта, крупным магистралям, магазинам, спортивным и раз-
влекательным центрам, институтам здравоохранения, образовательным учре-
ждениям, офисам, паркам и т.д. Предложенный в работе подход к анализу
пространственных данных, широко применим и в других областях, например,
анализу различных данных со спутников, геотаргетированному маркетингу и
т.п.

Ключевые слова: data mining, интеллектуальный анализ данных, геоинформатика, geospatial data, жилая недвижимость, property price