“Применение кластерного анализа в задачах экономики и менеджмента” 

При анализе и прогнозировании социально-экономических явлений исследователь нередко сталкивается с многоаспектностью их описания. Это происходит при решении проблемы сегментации рынка, построении типологии стран по достаточно большому количеству показателей, прогнозировании рыночной конъюнктуры отдельных товаров, изучении и прогнозировании экономической депрессии и многих других проблем. Методы многомерного анализа являются наиболее эффективным количественным инструментом для изучения социально-экономических процессов, характеризующихся большим количеством характеристик. К ним относятся кластерный анализ, таксономия, распознавание образов и факторный анализ. Таким образом тема является актуальной. Цель данной работы является применение кластерного анализа в задачах экономики и менеджмента Задачи, которые необходимо решить: - изучить основные сведения о кластерном анализе; - использовать кластерный анализ; - рассмотреть работу кластеризация; - использовать метод кластеризации по шагам; - описать плюсы и минусы кластерного анализа.   .

---

Если вам нужно подготовить билеты к экзаменам , с этим вам помогут профессионалы Work5.

---

Кластеризация подходит для деятельности, при которой важно разделять данные на группы. Кластеризация данных происходит с помощью алгоритмов. Они разделяют все объекты на группы на основе расстояния между «точками». Для кластеризации важно подготовить детализированные данные и собрать их в одном месте. Кластерный анализ хорош тем, что с его помощью можно легко анализировать большой объём данных и визуализировать их. Как узнать больше об анализе данных в маркетинге Чтобы понять, насколько эффективно работает маркетинг, или отследить путь каждого клиента, нужно объединить большой объём данных из разных источников. В этом могут помочь сервисы сквозной аналитики. Если у вас сложная система, например онлайн-магазин с несколькими источниками трафика, вам нужна сквозная аналитика.

1) Адамов, В.Е. Экономика и статистика: Учебник / В.Е. Адамов, С.Д. Ильенкова, Т.П. Сиротина, С.А. Смирнов; Под ред. С.Д. Ильенковой. М.: Финансы и статистика, 2019. – 287с. 2) Борбодоев, М. М., Бабаева, А. Д. Потребительский рынок территории: новый путь развития // Молодой ученый. — 2019. — №9. — С. 496-499. 3) Буховец, А.Г., Бирючинская, Т.Я. Практикум по математической статистике. Учебник для студентов очной формы обучения : направление подготовки: 38.03.01 (080100) «Экономика» / Воронеж, 2019. – 158с. 4) Голуб, Л.А. Социально -экономическая статистика: Учеб. Пособие для студ. высш. учеб. заведений. – М.: Гуманит. изд. центр ВЛАДОС, 2019 5) Иванова, Ю.Н. Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Ю.Н. Иванова. М.: Инфра, 2020. – 355с. 6) Лаптева, Е.В., Портнова, Л.В. Статистика: теория статистики и экономическая статистика / Оренбург, 2019. – 412с. 7) Мелкумов, Я.С. Социально – экономическая статистика: учебное пособие/ Я.С. Мелкумов.- М.: Инфра-М, 2019. – 234с.