Друзья, сегодня – День работников статистики в России, поэтому мы просто обязаны рассказать вам об удобных инструментах анализа статистических данных в Engee. 🎉
Благодаря работе коллег из Росстата в нашем с вами распоряжении есть обширный источник открытых данных – витрина статистических данных. 🇷🇺
Для решения задачи из области статистики загрузим в Engee данные об общем приросте населения РФ. Теперь мы располагаем всеми эффективными инструментами нашей платформы для их анализа. 🛠️
В примере Прогнозирование прироста населения РФ мы активно задействуем библиотеки Julia:
XLSX.jl – для чтения и обработки загруженных данных,
Polynomials.jl – для интерполяции и экстраполяции выбранных массивов,
Plots.jl с бэкэндом plotlyjs() – для интерактивного отображения данных, рассчитанных функций и точек.
XLSX.jl – для чтения и обработки загруженных данных,
Polynomials.jl – для интерполяции и экстраполяции выбранных массивов,
Plots.jl с бэкэндом plotlyjs() – для интерактивного отображения данных, рассчитанных функций и точек.
На основании данных о приросте населения за 1990-2023 годы функция fit() рассчитывает полиномы 1, 2, 3 и 6 порядков аппроксимацией по методу наименьших квадратов. Они же используются для экстраполяции и прогнозирования прироста населения в 2024 и 2025 годах. 📈
Найти этот пример в каталоге Start вы можете тут: /user/start/examples/math_and_optimization/population_growth
Мы привели лишь немногие из имеющихся инструментов обработки, анализа и представления статистических данных.
Чтобы оценить все возможности, переходите на Engee.com для решения ваших задач в области анализа данных!
Чтобы оценить все возможности, переходите на Engee.com для решения ваших задач в области анализа данных!