О ПОДХОДАХ К АНАЛИЗУ ДЕМОГРАФИЧЕСКИХ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Authors: СОЛОВЬЕВ А.И. , СОЛОВЬЕВ С.А. 
Published: January 2025

Демографические данные являются достаточно доступными наборами данных, которые могут быть использованы для анализа с применением современных технологий искусственного интеллекта и машинного обучения (ML). Однако, они не могут быть использованы для этих целей без проведения специальных подготовительных процедур. К подготовительным мероприятиям относятся процедуры включающие работу с признаками, работу с отсутствующими данными, их нормализация и проектирования признаков. В статье на примере «Распределение населения по возрастным группам» показаны особенности демографических данных и предложены подходы по их подготовке к последующему использованию технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для их анализа. Проведенное исследования позволило получить следующие результаты. Установлено, что демографические данные обладают рядом особенностей, которые могут быть и должны использоваться в процессе повышения качества наборов данных для последующей работы с ними с использованием технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. К особенностям демографических данных относится, в первую очередь, их временная упорядоченность, во вторых, демографические данные имеют предсказуемые пределы изменений, которые определяются социально-экономическими факторами, и отсутствие значительных перепадов между ближайшими значениями наблюдаемых данных. На демографические данные оказывают влияние процессы в обществе социально-политического и экономического характера в различные исторические периоды, что необходимо учитывать при работе с демографическими данными. Демографическим данным, которые могут быть отнесены к определенным историческим периодам, следует уделять особое внимание поскольку их значения могут как повышать качество набора данных для машинной обработки, так и быть причиной возникновения и роста систематических и случайных ошибок. Предлагаемые подходы могут иметь практическое приложение к решению задач прогнозирования народонаселения, определения структуры и состава возрастных групп, оценки продолжительности жизни, определение состава населения трудоспособного (экономически активного) возраста и ряда других задач.
Demographic data are fairly accessible data sets that can be used for analysis with the use of modern technologies of artificial intelligence and machine learning (ML). However, they cannot be used for these purposes without special preparatory procedures. Preparatory measures include procedures involving work with signs, work with missing data, their normalization and design of signs. The article on the example of "Distribution of the population by age groups" shows the features of demographic data and suggests approaches for their preparation for the subsequent use of artificial intelligence technologies and machine learning for their analysis. The study allowed us to obtain the following results. It has been established that demographic data has a number of features that can be and should be used in the process of improving the quality of data sets for subsequent work with them using artificial intelligence and machine learning technologies. The features of demographic data include, first of all, their temporal ordering, secondly, demographic data have predictable limits of change, which are determined by socio-economic factors, and the absence of significant differences between the closest values ​​of the observed data. Demographic data is influenced by processes in a sociopolitical and economic society in different historical periods, which must be taken into account when working with demographic data. Demographic data that can be attributed to certain historical periods should be given special attention since their values ​​can both improve the quality of the data set for machine processing and cause the occurrence and growth of systematic and random errors. The proposed approaches can have a practical application to solving problems of population forecasting, determining the structure and composition of age groups, estimating life expectancy, determining the composition of the working (economically active) age population and a number of other tasks.