Ключевое слово: «кластерный анализ»
Фомин
Н.
П.
Влияние низкой эффективности выполнения функций и бизнес-процессов дистрибьюторами на развитие сети и величину среднего заказа //
Научно-методический электронный журнал «Концепт». –
2016. –
№ 6 (июнь).
– С. 90–95.
– URL: https://e-koncept.ru/2016/16127.htm
ART 16127
Просмотров: 2809
Проведен сравнительный анализ российского рынка прямых продаж и рынка Германии, выявлена разница в уровне объема продаж на одного дистрибьютора и количестве дистрибьюторов на рынке. Предложены две гипотезы данных фактов. Для подтверждения гипотез проведен кластерный анализ одной дистрибьюторской сети и сравнительный анализ кластеров по показателям.
Егорова
Л.
А.
, Диденко
Д.
А.
Кластерный анализ туризма Южного федерального округа //
Научно-методический электронный журнал «Концепт». –
2016. –
Т. 35.
– С. 28–32.
– URL: https://e-koncept.ru/2016/56727.htm
ART 56727
Просмотров: 5667
Оценка развития туризма и необходимость устранения недостатков в рекреационном развитии, современные технологии управления должны системно воплотиться в региональных стратегиях по созданию и развитию конкурентоспособных туристско-рекреационных кластеров, основные туристические и рекреационные достопримечательности ЮФО – природные комплексы, архитектурные памятники и Черноморское побережье Краснодарского края.
Ермоленко
П.
С.
Анализ обучаемости студентов по экономическим дисциплинам с учётом их индивидуальных особенностей //
Научно-методический электронный журнал «Концепт». –
2017. –
.
– С. 51–55.
– URL: https://e-koncept.ru/2017/0.htm?id=16050
В статье представлен анализ обучаемости студентов очного обучения по направлению «Менеджмент» с учётом индивидуальных особенностей, влияющих на их результативность в образовательном процессе. Проведена классификация обучающихся студентов с помощью кластерного анализа.
Курилова
И.
С.
Управление системой рейтингов при обучении в военном вузе //
Научно-методический электронный журнал «Концепт». –
2018. –
.
– С. 41–45.
– URL: https://e-koncept.ru/2018/0.htm?id=17464
В статье поставлена задача продифференцировать весь поток курсантов и выявить в учебных группах отдельные группы (по степени успеваемости в баллах), используя метод кластерного анализа. Рассматривается динамика в сформировавшихся кластерах курсантов, что дает возможность преподавателям выявить потенциал для увеличения количества обучаемых, имеющих «высокий» балл
Савельева
Т.
С.
, Орлик
Л.
К.
Бедность в современном российском обществе: статистический анализ, прогнозные модели //
Научно-методический электронный журнал «Концепт». –
2018. –
.
– URL: https://e-koncept.ru/2018/0.htm?id=18201
Статья посвящена анализу уровня бедности населения Российской Федерации. Представлены результаты социально-статистического анализа динамики основных показателей феномена бедности. Выполнена многомерная классификация субъектов РФ методом кластерного анализа по показателям, определяющим дифференциацию регионов по уровню бедности. Многофакторная регрессионная модель с применением пошагового регрессионного анализа позволила получить прогнозные сценарии изменения прожиточного минимума. Моделирование осуществлено с использованием ППП «Statistica».
Н. П. Фомин