Application of R Studio Tools for Analysis of Factors Affecting Energy Consumption

Abstract

Вступ. Для прийняття оптимальних рішень при визначенні допустимого зменшення енергоспоживання підприємства або домогосподарства широкого розповсюдження зазнав метод факторного аналізу. Знаходження залежностей між енергоспоживанням та впливаючими факторами, виявлення найбільш значущого фактору та відсіювання менш значущих для побудови регресійної моделі можна назвати першим кроком при оцінці та побудові прогнозу [1][2][3][4][5].Застосування факторного аналізу в інформаційних технологіях (ІТ) дозволить впливати на прискорений процес аналізу, обробки, поширення і використання великої бази інформації, а також своєчасно приймати необхідні рішення і планувати діяльність відповідно до отриманих результатів. На сьогоднішній день інформаційні технології виступають каталізатором еволюції в світі. Тому застосування ІТ для аналізу факторів призводить до розвитку науково-технічного прогресу і до широкого використання результатів в сфері енергетики [6].У зв'язку з цим застосування сучасних комп'ютерних технологій і розробка нових методів з їх використанням обумовлена низкою причин, серед яких:зростання обсягів інформації; складність структури даних; поява сучасних методів прогнозування, їх розвиток і впровадження; складність алгоритмів розрахунку та інтерпретації результатів; високі вимоги до якості прогнозів; необхідність використання результатів прогнозування для вирішення задач планування і управління.Безліч рядів техніко-економічних показників, що відображають зростання підприємств і компаній, мають нелінійний характер, що ускладнює їх аналіз та прийняття управлінських рішень на підставі статистичних даних. Rмова, що дозволяє користувачеві використовувати оператори циклів, щоб послідовно аналізувати кілька наборів даних. Також мова R надає можливість об'єднати в окрему програму різні статистичні функції для проведення більш складного аналізу. Rмова з багатьма функціями для виконання статистичного аналізу і графічного відображення результатів, які візуалізуються у власному вікні і можуть бути збережені в різних форматах. Результати статистичного аналізу можуть бути відображені на екрані, а проміжні результати (P-values, коефіцієнт регресії і т. п.) можуть бути збережені в файлі і використовуватися для подальшого аналізу.