Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorНикитская Е. Д.
dc.contributor.authorГерасимова К. Г.
dc.contributor.authorЗемлянская И. А.
dc.coverage.spatialBigData
dc.coverage.spatialGOOGLE TRENDS
dc.coverage.spatialкорреляционные связи
dc.coverage.spatialпоисковые запросы
dc.coverage.spatialпотребительское настроение
dc.coverage.spatialсглаживание
dc.coverage.spatialсоциологический анализ
dc.coverage.spatialфакторизация
dc.creatorНикитская Е. Д.
dc.date2022
dc.date.accessioned2025-11-27T12:23:18Z-
dc.date.available2025-11-27T12:23:18Z-
dc.date.issued2022
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20220624140116
dc.identifier.citationНикитская, Е. Д. Потенциал BigData: возможности социологического анализа : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 39.03.01 "Социология" (уровень бакалавриата) / Е. Д. Никитская ; рук. работы К. Г. Герасимова ; нормоконтролер И. А. Землянская ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Социал.-гум. - Самара, 2022. - 1 файл (1,2 Мб). - Текст : электронный
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/53915-
dc.description.abstractОбъектом выпускной квалификационной работы является Big Data как новое исследовательское поле. Цель выпускной квалификационной работы – показать потенциал Big Data для решения социологических задач на примереизучения динамики поисковых запросов в сравнении с показателями потребительских настроений.Объектом эмпирического исследования являются жители РФ, использующие для получения информации поисковую систему Google. В настоящем исследовании данные будут сглажены путем трехпериодного скользящего среднего, где период — месяц. Также имеются поисковые запросы, которые в течение продолжительного времени имеют нулевой объем поиска, такие слова с большим количеством нулей за период исключаются. Для факторного анализа используются слова, которые были нормализованы с помощью Z-оценки.Основным результатом работы является разработка математической модели с применением технологии Big Data на примере изучения потребительских настроений жителей РФ. Модель верифицирована через сравнение с социологическим индексом. Построе
dc.subjectсоциологический анализ
dc.subjectпоисковые запросы
dc.subjectпотребительское настроение
dc.subjectсглаживание
dc.subjectфакторизация
dc.subjectBigData
dc.subjectGOOGLE TRENDS
dc.subjectкорреляционные связи
dc.subject.rubbkС5в6
dc.subject.rugasnti04.15
dc.titleПотенциал BigData: возможности социологического анализа
dc.typeText
local.contributor.authorСоциально-гуманитарный институт
local.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерации
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Potencial-BigData-vozmozhnosti-sociologicheskogo-analiza-98349
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Potencial-BigData-vozmozhnosti-sociologicheskogo-analiza-98349
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы



Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.