English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Проблема неполноты данных весьма характерна при проведении социологических, экономических и статистических исследований с использованием онлайн-данных. Возможными причинами неполноты данных могут быть: ошибки и изменения на площадках-источниках данных, сбои и ошибки в работе инструментов, осуществляющих сбор данных и т.д. Поскольку для осуществления анализа наличие пропусков в данных обычно нежелательно, то предпочтительное решение – заполнить недостающие значения с применением подходящего метода, не приводящего к искажению результатов. В данной статье представлен обзор методов устранения неполноты данных и описано применение метода k-средних для заполнения пропусков в собранных нами онлайн-данных по рынку труда. Сравнение результатов, полученных на основе метода k-средних, с данными, дополнительно обработанными системой, свидетельствуют о том, что эффективность метода не оказалась приемлемой. Для решения проблемы мы рекомендуем использование API-механизмов, предоставляемых онлайн-площадками, которые при своих возможных ограничениях всё же позволяют обеспечить более высокую степень полноты данных.

Методы устранения неполноты данных при онлайн-мониторинге рынка труда