Modelling life quality in St. Petersburg based on sociological surveys of residents

Abstract

В связи с появлением большого объема количественных данных, в настоящее время все чаще возникает потребность в применении методов «Data Mining» для исследовательских работ. В работе исследуется проблема оценки качества жизни в Санкт-Петербурге на основе данных социологических опросов населения. Для решения этой задачи изучены три метода «Data Mining»: искусственная нейронная сеть, логистическая регрессия и деревья решений. Разработан модуль, реализующий рассмотренные методы и позволяющий выбирать «лучший» из них. Средствами разработанного модуля обработаны данные социологического опроса с целью выявления наиболее значимых аспектов жизни жителей Санкт-Петербурга, влияющих на удовлетворенность жизнью в целом. Полученные результаты интерпретированы.

Taking into consideration a large amount of quantitative data which had appeared last time, the need in «Data Mining» methods applying for research arises increasingly. An assessment problem of the quality of living standards in Saint-Petersburg on basis of the data on sociological surveys of population is investigated in this work. To solve this problem the following three methods of «Data Mining» are considered: artificial neural network, logistic regression and decision trees. The module implementing the considered methods and allowing selecting the most "appropriate" of them is developed. By means of the developed module the sociological survey data is processed to identify the most important aspects of Saint-Petersburg inhabitants lives that influence on their satisfaction with life in general. These results are interpreted.