Чув
Регистраци Кӗрӳ

Тӗп сӑмах тӑрӑх публикацисен списокӗ: «предиктивное моделирование»

  • Интеграция предиктивных моделей потребительского поведения в экономическую систему на рынке электронной коммерции

    Конференци статья
    Экономика России в условиях современных вызовов
    Автор:
    Афанасьев Илья Юрьевич, Сердюкова Лариса Олеговна
    рубрика:
    Цифровая экономика и новые горизонты роста российского бизнеса
    Аннотаци:
    В статье рассматриваются теоретические и прикладные аспекты интеграции предиктивных моделей потребительского поведения в экономическую систему электронной коммерции. Обосновывается переход от ретроспективного анализа к проактивному управлению на основе персонализации и глубокой обработки пользовательских данных. Особое внимание уделяется развитию технологий цифровых двойников, потоковой обработке данных в реальном времени и применению методов машинного обучения, включая рекуррентные нейронные сети, в задачах прогнозирования спроса и формирования рекомендаций. Анализируются архитектуры рекомендательных систем, основанные на коллаборативной и контентной фильтрации, а также их гибридные модели. Рассматриваются ключевые метрики оценки эффективности персонализации и влияние предиктивной аналитики на финансовые показатели бизнеса. Выявлены основные ограничения внедрения данных технологий, включая требования к качеству данных, вычислительным ресурсам, а также этические и правовые аспекты, связанные с конфиденциальностью и безопасностью информации. Сделан вывод о трансформационном влиянии предиктивной аналитики на экономические процессы электронной коммерции и формировании устойчивых конкурентных преимуществ за счет проактивного управления потребительским поведением.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Методология интеллектуального анализа данных в исследовании структуры современного рынка труда

    Конференци статья
    Студенчество и наука: ступень к познанию
    Автор:
    Олейникова Олеся Олеговна, Журавлёв Михаил Владиславович
    рубрика:
    Специфика предметного содержания обучения математике и информатике в современных условиях
    Аннотаци:
    Статья посвящена исследованию возможностей применения методологии больших данных для анализа рынка труда IT-специалистов. Рассматриваются ключевые этапы аналитического конвейера: сбор и интеграция гетерогенных данных, предобработка и очистка, преобразование категориальных переменных, статистический анализ и предиктивное моделирование. Особое внимание уделяется проблемам обеспечения достоверности данных и преодоления семантического разнообразия. Обосновывается, что применение методов машинного обучения позволяет не только описывать текущее состояние рынка, но и строить прогнозные модели заработных плат на основе квалификационных и географических признаков. Делается вывод о том, что методология больших данных представляет собой эффективный инструмент исследования сложных социально-экономических систем, обеспечивающий переход от описательной статистики к предиктивной аналитике.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ