مدل سازی در مهندسی

مدل سازی در مهندسی

تحلیل داده آماری از شاخص رفاه لگاتوم و ارائه مدل‌های پیش‌بینی از فرآیند داده‌کاوی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
دانشکده فنی فومن، دانشکدگان فنی دانشگاه تهران، تهران، ایران
چکیده
داده‌کاوی، فرآیندی برای کشف الگوها از مجموعه‌ای از داده‌ها بوده و می‌تواند نقش مهمی در درک جنبه‌های چندوجهی توسعه و شکوفایی در مقیاس جهانی ایفا کند. با شناسایی عوامل کلیدی تعیین‌کننده رفاه و روابط متقابل آنها، سیاست‌گذاران و محققان می‌توانند استراتژی‌های مؤثرتری را برای تقویت توسعه پایدار تدوین کنند و میزان تاثیر هر شاخص بر شاخص‌های دیگر را دریافت کنند. در این مقاله، ابتدا 12 شاخص توسعه و رفاه ارائه‌شده توسط موسسه لگاتوم معرفی می‌شود. سپس مقادیر این شاخص‌ها برای 167 کشور جمع‌آوری شده و تحلیل‌های آماری از آنها ارائه می‌شود. در ادامه، نقشه حرارتی از تاثیر متقابل شاخص‌ها نسبت به هم ارائه می‌شود که نشان‌دهنده میزان تاثیرگذاری هر شاخص بر شاخص‌های دیگر است. در انتها با استفاده از روش‌های رگرسیون و شبکه عصبی، برای هر شاخص، مدل‌های پیش‌بینی ارائه می‌شود و بر اساس معیارهای ارزیابی مختلف، مورد ارزیابی قرار خواهند گرفت. مقادیر معیارهای ارزیابی نشان می‌دهند که نتایج حاصل از مدل‌های پیش‌بینی در بهترین شرایط تا 98 درصد با نتایج واقعی مشابهت داشتند؛ بنابراین با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی ارائه‌شده می‌توان دریافت که با بهبود یک شاخص در یک کشور، سایر شاخص‌ها به چه میزانی تغییر خواهند کرد و بر همین اساس، سیاست‌گذاران و محققان می‌توانند برای بهبود وضعیت شاخص‌ها، برنامه‌ریزی و اولویت‌بندی کنند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Statistical Data Analysis of Legatum Prosperity Index and Presentation of Prediction Models from Data Mining Process

نویسندگان English

Ali Naghash Asadi
Amin Mastourinejad
Romina Aghili
Fouman Faculty of Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
چکیده English

Data mining is a process to discover patterns from a dataset and it can play an important role in understanding the multifaceted aspects of development on a global scale. Policymakers and researchers can formulate more effective strategies to promote sustainable development by identifying key indexes of prosperity, their interrelationships, and the impact of each index on other indexes. In this paper, first, 12 indexes of prosperity provided by Legatum institute are introduced. Then the values ​​of these indexes are collected for 167 countries and statistical analyzes are presented. In the following, a heat map of the mutual influence of indexes is presented, which shows the influence of each index on other indexes. Finally, prediction models are presented for each index using regression and neural network methods, and they will be evaluated based on different measures. The values ​​of the evaluation measures prove that the results from the prediction models were up to 98% similar to the actual results in the best conditions. Therefore, prediction models can determine how much other indexes will change with the improvement of one index. Based on this, policymakers and researchers can plan and prioritize to improve the status of indexes.

کلیدواژه‌ها English

Statistical data analysis
Legatum prosperity index
Prediction models
Neural network
Regression
[1] Schuh, Günther, Christina Reuter, Jan-Philipp Prote, Felix Brambring, and Julian Ays. "Increasing data integrity for improving decision making in production planning and control." CIRP Annals 66, no. 1 (2017): 425-428.
[2] Schuh, Günther, Gunther Reinhart, Jan-Philipp Prote, Frederick Sauermann, Julia Horsthofer, Florian Oppolzer, and Dino Knoll. "Data mining definitions and applications for the management of production complexity." Procedia Cirp 81 (2019): 874-879.
[3] "Rankings : Legatum Prosperity Index 2023," Legatum Institute, [Online]. Available: https://www.prosperity.com/rankings. [Accessed 28 07 2024].
[4] "2023 Global Country Development & Prosperity Index," Jaggle, [Online]. Available: https://www.kaggle.com/datasets/tarktunataalt/2023-global-country-development-and-prosperity-index. [Accessed 30 07 2024].
[5] Akulwar, Pooja, Sujata Pardeshi, and Arvind Kamble. "Survey on different data mining techniques for prediction." In 2018 2nd International Conference on I-SMAC (IoT in Social, Mobile, Analytics and Cloud)(I-SMAC) I-SMAC (IoT in Social, Mobile, Analytics and Cloud)(I-SMAC), 2018 2nd International Conference on, pp. 513-519. IEEE, 2018.
[6] Papakyriakou, Dimitrios, and Ioannis S. Barbounakis. "Data mining methods: A review." International Journal of Computer Applications 183, no. 48 (2022): 5-19.
[7]  Naghash Asadi. A, Z. Mirzaei, and S. Nikookar. "Providing predictive models of financial indicators using regression and neural networks." Computer science 8, no. 3 (1402): 26-38. (in Persian)
[8] Taftian. A, and A. Oliaee. "The application of data mining techniques in the financial industry." in The 8th international conference on modern accounting, management and human sciences research in the third millennium, Tehran, Iran, 1400. (in Persian)
[9] Taftian. A, and A. Teimouri. "Providing a suitable data mining framework for predicting financial markets with emphasis on specialized knowledge." in The 11th International Conference on Accounting, Management and Innovation in Business, Tehran, Iran, 1401. (in Persian)
[10] Bai, Yang, Min Zhao, Rong Li, and Peizhu Xin. "A new data mining method for time series in visual analysis of regional economy." Information Processing & Management 59, no. 1 (2022): 102741.
[11] Jain, Rinkesh, and Divakar Singh. "Data Mining and Analysis of Economic Data." International Journal 3, no. 8 (2013).
[12] Liu, Hongyan. "Research on measurement of digital economy based on Data Mining." In Proceedings of the 7th International Conference on Intelligent Information Processing, pp. 1-5. 2022.
[13] khodadi. M, A. Yaghoubnejad, and M. Khalili Araghi. "Comparison of estimation of financial market turbulence using regression model and neural network model." Financial Economics 14, no. 52 (1399): 223-240. (in Persian)
[14] Budsaratragoon, Pornanong, and Boonlert Jitmaneeroj. "Reform priorities for prosperity of nations: The Legatum Index." Journal of Policy Modeling 43, no. 3 (2021): 657-672.
[15] Puente-López, José Luis, Jenny Paola Lis-Gutiérrez, and Jhonathan Steven Pulido-Flórez. "The Legatum Prosperity Index and non-cooperative tax jurisdictions (2021)." Procedia Computer Science 203 (2022): 514-519.
[16] Hall, Mark, Eibe Frank, Geoffrey Holmes, Bernhard Pfahringer, Peter Reutemann, and Ian H. Witten. "The WEKA data mining software: an update." ACM SIGKDD explorations newsletter 11, no. 1 (2009): 10-18.
 
دوره 24، شماره 85
در حال تکمیل شدن
تابستان 1405
صفحه 67-84

  • تاریخ دریافت 12 مرداد 1403
  • تاریخ بازنگری 13 خرداد 1404
  • تاریخ پذیرش 03 شهریور 1404