Модели и инструменты предикативной аналитики для нефтегазовой отрасли

• Номер работы:
  820634
• Раздел:
  Все работы   →   Магистерские работы   →   Инновационный менеджмент
• Год добавления:
  05.05.2022 г.
• Объем работы:
  75 стр.
• Содержание:
  ОГЛАВЛЕНИЕ
  
  ВВЕДЕНИЕ 3
  ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМЫ ПРИМЕНЕНИЯ ПРЕДИКТИВНОЙ АНАЛИТИКИ 7
  1.1 Проблемы промышленности в работе с данными 7
  1.2 Варианты использования предиктивной аналитики в промышленности 12
  1.3 Проблемы применения предиктивной аналитики в промышленности 16
  ГЛАВА 2. КЛАССИФИКАЦИЯ И СИСТЕМАТИЗАЦИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНСТРУМЕНТОВ И МОДЕЛЕЙ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ 25
  2.1 Обзор инструментов предиктивной аналитики для использования в крупных промышленных компаниях: сравнительный анализ 25
  2.2 Возможности использования моделей машинного обучения 31
  2.2.1 Модели обучения с учителем 33
  2.2.2 Модели обучения без учителя 36
  2.3 Особенности практики использования инструментов и моделей предиктивной аналитики в промышленности и нефтегазовой отрасли 41
  ГЛАВА 3. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ПРЕДИКТИВНОЙ АНАЛИТИКИ В НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ 46
  3.1 Характеристика состояния нефтегазовой отрасли в РФ 46
  3.2 Исследование статистических данных по отрасли 51
  3.3 Построение модели прогнозирования промышленных данных в нефтегазовой отрасли РФ 57
  ЗАКЛЮЧЕНИЕ 70
  СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 72
  ПРИЛОЖЕНИЯ 75
  
  
• Выдержка из работы:
  Некоторые тезисы из работы по теме Модели и инструменты предикативной аналитики для нефтегазовой отрасли
  
  
  ВВЕДЕНИЕ
  
  Актуальность темы исследования состоит в том, что на современном этапе развития предиктивная аналитика выступает одним из наиболее эффективных инструментов повышения производительности в нефтегазовой отрасли. В промышленности и энергетике задействовано дорогое и сложное оборудование. Чтобы избежать его поломок, простоев и неоптимального использования, применяют методы предиктивной аналитики – предсказание различных событий. Такая аналитика основана на собранных больших данных и методах машинного обучения.
  Анализ процессов, происходящих в бизнесе или на производстве, позволяет успешно предвидеть возможные ошибки в будущем и предотвратить их заранее, тем самым избегая потерь и повышая эффективность – с помощью технологий предиктивной аналитики.
  …………………………………..