Использование методов кластерного анализа для исследования затрат на технологические инновации организаций по субъектам Российской Федерации
Автор: Тихомирова С.А.
Журнал: Экономика и бизнес: теория и практика @economyandbusiness
Статья в выпуске: 5-3 (63), 2020 года.
Бесплатный доступ
Объем инвестиций в технологические инновации в Российской Федерации растет с каждым годом. В настоящей статье продемонстрировано использование инструментальных средств платформы RapidMiner для обработки и анализа данных организаций о затратах на технологические инновации. Для проведения исследования выбраны методы кластерного анализа, с помощью которых регионы были разделены на шесть групп в соответствии с затратами в области инноваций находящихся на их территории предприятий.
Инновации, машинное обучение, кластерный анализ, обработка данных
Короткий адрес: https://sciup.org/170182781
IDR: 170182781 | DOI: 10.24411/2411-0450-2020-10513
Список литературы Использование методов кластерного анализа для исследования затрат на технологические инновации организаций по субъектам Российской Федерации
- Мильская Е.А., Бычкова А.В. Анализ и оценка потенциала инновационно-инвестиционной деятельности экономических субъектов // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. - 2017. - № 2.
- Федеральная служба государственной статистики. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.gks.ru/folder/14477 (дата обращения: 29.05.2020).
- Многомерные статистические методы и основы эконометрики / Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. - М.: МЭСИ, 2002. - 79 с.
- Анализ данных: учебник для академического бакалавриата / В.С. Мхитарян [и др.]; под редакцией В.С. Мхитаряна. - М.: Изд-во Юрайт, 2019. - 490 с.
- RapidMiner / Best Data Science & Machine Learning Platform rapidminer.com. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://rapidminer.com/ (дата обращения 29.05.2020).
- Гремякина, О. А. Выбор платформы интеллектуального анализа данных для применения в академических целях // Молодой ученый. - 2015. - № 22 (102). - С. 26-29.
- Мансуров П.М. Статистический анализ показателей, влияющих на развитие сельской социальной инфраструктуры Ульяновской области // Современные проблемы науки и образования. - 2012. - №2.
- Буреева Н.Н. Многомерный статистический анализ с использованием ППП "STATISTICA" // Учебно-методический материал по программе повышения квалификации "Применение программных средств в научных исследованиях и преподавании математики и механики". - Нижний Новгород, 2007. - 112 с.
- Васильев Ф.Н., Вишнеков А.В., Ферапонтова Е.С. Методы поддержки принятия групповых решений // Качество и ИПИ-технологии. - 2007. - №2. - С. 51-55.
- Davies D. L., Bouldin D. W. A cluster separation measure // IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. - 1979. - № 2. - С. 224-227.
