Лаборатория статистических исследований
Обработка и анализ данных, машинное обучение, прогнозирование, разработка программ.

Наши возможности
Основное направление деятельности – помощь в обработке и анализе структурированных данных для написания докторских и кандидатских диссертаций, дипломных, курсовых работ, научных статей; бизнес-аналитика в различных областях научной и практической деятельности. Основной инструментарий исследований пакет STATISTICA 13.3, USA, TIBCO.
Обработка и анализ данных включают:
1. Выявление закономерностей, знаний в данных посредством описательных статистик, параметрических и непараметрических методов сравнения групп объектов, корреляционного анализа, множественного регрессионного анализа, широкого спектра традиционных методов многомерного и углубленного анализа данных:
– кластерный анализ;
– факторный анализ;
– дискриминантный анализ;
– анализ главных компонент и классификация;
– канонический анализ;
– надежность и позиционный анализ;
– деревья классификации;
– анализ соответствий;
– многомерное шкалирование;
– общие модели линейного и дискриминантного анализа;
– ковариационный анализ;
– анализ временных рядов;
– анализ выживаемости и др.

2. Формализация выявленных закономерностей и знаний в данных в виде вероятностно-статистических моделей.

3. Разработка прогностических моделей классификации и регрессии методами машинного обучения Data Mining:
– общие деревья классификации и регрессии;
– общие CHAD модели;
– интерактивные деревья;
– бустинг деревьев классификации и регрессии;
– случайный лес регрессии и классификации;
– опорные вектора;
– k-ближайших соседей;
– байесовский классификатор;
– автоматизированные нейронные сети;
– кластерный анализ;
– мастер проектов Data Miner.

4. Написание программных приложений по разработанным прогностическим моделям для автоматизации вычислений.

Методы анализа данных

Лаборатория проводит исследования с использованием традиционных методов статистического анализа и современных методов машинного обучения DATA MINING
Книги

Некоторые публикации с применением методов анализа данных


Разработка и анализ многоэлементного «образа» вин
Khalafyan A.A., Temerdashev Z.A., Abakumov A.G., Yakuba Y.F., Sheludko O.N., Kaunova A.A. Multidimensional analysis of the interaction of volatile compounds and amino acids in the formation of sensory properties of natural wine // Heliyon. 2023. V. 9(1), e12814. DOI: 10.1016/j.heliyon.2023.e12814. Q1. IF 3.645. Ссылка
Temerdashev, Z.; Bolshov, M.; Abakumov, A.; Khalafyan, A.; Kaunova, A.; Vasilyev, A.; Sheludko, O.; Ramazanov, A. Can Rare Earth Elements Be Considered as Markers of the Varietal and Geographical Origin of Wines? Molecules. 2023, 28, 4319. DOI: 10.3390/molecules28114319. Q1. IF 4.927. Ссылка
Temerdashev Z., Abakumov A., Bolshov M., Khalafyan A., Ageeva N., Vasilyev A., Ramazanov A. Instrumental assessment of the formation of the elemental composition of wines with various bentonite clays // Microchemical Journal. 175. Article 107145. DOI: 10.1016/j.microc.2021.107145. Q2. IF 5.1. Ссылка

Медицина

Polovinkin V.V., Igolkin A.N., Pryn P.S., Khalafyan A.A. Results of reconstructive surgery with formation of low colorectal anastomoses after previous Hartmann’s procedure // Pirogov Russian Journal of Surgery. 2022. 1. рр. 39–49. DOI: 10.17116/hirurgia202201139. Q4. IF 0.3. Ссылка
Karakhalis L.Yu., Zakharova E.S., Khalafyan A.A., Kozyr L.N., Penzhoyan G.A. Hyperandrogenic dermopathy in the practice of obstetrician-gynecologists // Voprosy Ginekologii, Akusherstva i Perinatologii. 2022. 21(6). pp. 131–138. DOI: 10.20953/1726-1678-2022-6-131-138. Ссылка
Krutova V.A., Baklakova A.A., Khalafyan A.A. Luteal phase support with daily administration of GnRH agonist compared to progesterone/estradiol in IVF cycles with ovulation trigger substitution. A randomized controlled trial // Voprosy Ginekologii, Akusherstva i Perinatologii. 2022. 21(5). pp. 14–20. DOI: 10.20953/1726-1678-2022-5-14-20. Ссылка

Проекты



  • РФФИ, 13-01-96527
    Вероятностно-статистическое и нейросетевое моделирование и прогнозирование демографических процессов на Кубани в рамках реализации национальной программы демографического развития России, 2013-2015
  • РФФИ, 17-03-01254
    Верификационные многокомпонентные и спектральные модели оценки качества пищевых продуктов, 2017-2019
  • РФФИ, 18-03-00059
    Разработка многоэлементного "образа", оценка качества и региональной принадлежности некоторых белых и красных вин на разных стадиях их производства, 2018-2020
  • РФФИ, 18-410-230028
    Институциональный дизайн инновационной системы Краснодарского края: развитие потенциала, нейтрализация рисков и угроз, 2018-2019
  • РФФИ, 20-511-05019
    Арм_а Механизмы трансформации национальной идентичности в современных миграционных процессах (на примере миграционной сети Армения-Юг России), 2020-
  • РНФ, 23-13-00056
    Разработка методологических основ оценки качества вин на основе взаимосвязи их многоэлементного «образа» и сенсорных свойств и отнесению их к винодельческой продукции с защищенным географическим указанием, 2023-
Партнеры
Примеры разработанных программ
Халафян Алексан Альбертович
Руководитель лаборатории
Профессор кафедры анализа данных и искусственного интеллекта Кубанского государственного университета, доктор технических наук, автор более 200 научных работ, учебников и монографий.

E-mail: statlab@kubsu.ru.