Тестовий режим. Платформа працює в режимі випробування: частина можливостей ще незавершена, дані можуть змінюватися, а окремі сторінки — виглядати або рахуватися неточно. Як читати показники · Якщо профіль стосується вас
SciNodus
СтаттяЗовнішня публікація

Research of e-sports development world tendencies on the base of Data Mining methods

Оlha КuzmenkoORCIDV. KoibichukORCIDValerii YatsenkoORCIDКostiantyn HrytsenkoORCID

Анотація

The article analyzes the current state and trends of e-sports in the world by studying the time series of the number of requests from Internet users, obtained through the use of Google Trends. The positive and negative consequences of e-sports development in the world have been identified. The forecasting of world tendencies of e-sports by means of methods of data mining is carried out. Using the application of multivariate adaptive regression splines (MARSplines), a model of the relationship between the predictor - a time indicator and the dependent variable - the time series of the number of requests of Internet users, which are non-monotonic in nature and provide the possibility of regression switching points. The adequacy of the constructed model is proved by means of regression statistics and histogram of correspondence of residuals to the normal distribution law. The expediency of using the method of multivariate adaptive regression splines (MARSplines) before other statistical methods is substantiated.

Класифікація

Ідентифікатори

Рецензій ще немає. Будьте першим!

Коментарі до статті

Коментарів ще немає

Увійдіть щоб залишити коментар

Схожі роботи