Применение методов интеллектуального анализа данных в исследовании внедрения целей устойчивого развития
DOI:
https://doi.org/10.25806/mevriz-200Ключевые слова:
устойчивое развитие, предпринимательство, бизнес-модели, интеллектуальный анализ данных, прогнозирование ЦУР, «зелёная» экономикаАннотация
В статье представлены результаты социологического и аналитического исследования внедрения в российских компаниях целей устойчивого развития (ЦУР). Показано, что переход к «зелёной» экономике и новым бизнес-моделям неотделим от внедрения концепции управления в соответствии с ЦУР. Изучена осведомлённость российских компаний о целях устойчивого развития и определены наиболее значимые для бизнеса ЦУР, рассмотрена возможность повышения качества прогнозирования реализации в компаниях ЦУР с использованием метода анализа данных. Обоснована зависимость реализации компанией ЦУР от степени её осведомлённости в этой области; выявлены мотивирующие факторы для реализации российскими компаниями ЦУР. Анализ представленных вопросов проводился методами приложения Data Mining на следующих этапах исследования: качество данных, дерево решений, проверка точности алгоритма, выявление зависимостей, прогнозирование внедрения ЦУР. Несмотря на то что данное исследование проводилось на примере российских компаний, отмечена универсальность методологии и возможность её использования иностранными компаниями для анализа и прогнозирования ЦУР.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: ООО "Финпресс".
Условия использования. Полные тексты статей, опубликованных в журнале, распространяются по подписке. Все права защищены. Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU: https://elibrary.ru/contents.asp?titleid=9628
Библиографические ссылки
6. – С. 28–36.
2. OLAP: Методы интеллектуального анализа данных [Электронный ресурс]. URL: olap.ru/home.asp?artId=2158 (дата обращения: 13.09.2021).
3. Алгоритмы обработки Deductor [Электронный ресурс]. URL: basegroup.ru/deductor/function/algorithm (дата обращения: 13.09.2021).
4. Гасанов Э.Э., Кудрявцев В.Б. Интеллектуальные системы. Теория хранения и поиска информации. – М.: Юрайт, 2019. – 271 с.
5. Матвеев М.Г., Свиридов А.С., Алейникова Н.А. Модели и методы искусственного интеллекта. Применение в экономике. – М.: Финансы и статистика, 2014.
6. Македонский А.М., Аксенов К.А. Построение деревьев принятия решений с использованием генетических алгоритмов // В кн.: Передача, обработка, восприятие графической информации / под ред. А.Г. Тягунова. – Екатеринбург: Урал. федер. ун-т им. Б.Н. Ельцина, 2015. – С. 102–107.
7. Суворова С.А., Кретова А.С. Использование интеллектуального анализа данных в экономике // Наука сегодня: фундаментальные и прикладные исследования: матер. Междунар. науч.-практ. конф. – Вологда: ООО «Маркер», 2018. – С. 80–81.
