To see the other types of publications on this topic, follow the link: Аналитика.
Journal articles on the topic 'Аналитика'
Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles
Consult the top 50 journal articles for your research on the topic 'Аналитика.'
Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.
You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.
Browse journal articles on a wide variety of disciplines and organise your bibliography correctly.
1
Янгульбаева, Л. Ш. "ИСПОЛЬЗОВАНИЕ HR-АНАЛИТИКИ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛОМ". Матер. IV Всероссийской научно-практ. конф. «Влияние новой геополитической реальности на государственное управление и развитие РФ», № 1 (19 листопада 2021): 242–47. http://dx.doi.org/10.36684/48-2021-1-242-247.
Full textAbstract:
В статье приведены авторские определения понятий «диагностика», «мониторинг», «анализ», «оценка» системы управления персоналом, аудит персонала (управление персоналом)», «HR-аналитика». На основе обзора теоретико-практических исследований современного состояния HR-аналитики углублено понимание HR-аналитики; определены возможности ее реализации при диагностике системы управления персоналом; описаны методические подходы к данному процессу: сформулированы объект, предмет, субъект, направления HR-аналитики на уровне организации, определены стейкхолдеры (заинтересованные стороны), инструменты и приведены примеры системы критериев и показателей, которыми оперируют в HR-аналитике. Диагностика системы управления персоналом – понятие более широкое, чем HR-аналитика, которая является ее основной составляющей. В основе HR-аналитики лежит мониторинг и анализ данных, формирование соответствующих оценок в выводах / отчетах.
2
ЛАЙПАНОВ, АХМАТ ИСЛАМОВИЧ, НАТАЛЬЯ ВЯЧЕСЛАВОВНА ЛАЗАРЕВА та ИРИНА ПЕТРОВНА БЕЛИКОВА. "РОЛЬ БИЗНЕС-АНАЛИТИКИ В УПРАВЛЕНИИ ПРОМЫШЛЕННОЙ ПОЛИТИКОЙ ПРЕДПРИЯТИЯ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ВНЕШНЕЙ СРЕДЫ". Региональные проблемы преобразования экономики, № 4 (13 серпня 2024): 67–74. http://dx.doi.org/10.26726/1812-7096-2024-4-67-74.
Full textAbstract:
Актуальность исследования обусловлена необходимостью эффективного управления политикой предприятия промышленного комплекса в условиях неопределенности экономической среды, характеризующейся высокой конкуренцией, быстро меняющимися рыночными условиями и требованиями потребителей». Все это требует внедрения современных методов и инструментов, таких как бизнес-аналитика, для принятия обоснованных управленческих решений на стратегическом, тактическом и оперативном уровнях. В статье рассматриваются важность и влияние применения инструментария бизнес-аналитики в эффективном управлении промышленными предприятиями. Авторы выделяют ключевые аспекты использования бизнес-аналитики для формирования целевых ориентиров политики хозяйствующего субъекта и оптимизации бизнес-процессов на предприятиях промышленного комплекса. Особое внимание уделено роли аналитических методов в принятии стратегических решений и улучшении бизнес-процессов на всех уровнях управления. Статья подчеркивает необходимость комплексного подхода к бизнес-аналитике, включающего в себя сбор, анализ и интерпретацию данных для выработки эффективной промышленной политики предприятия. Авторы также обсуждают важность использования современных информационных технологий и программных инструментов для реализации бизнес-аналитики в промышленном секторе. В исследовании также представлены примеры успешной практики применения бизнес-аналитики в промышленной политике предприятий, что подчеркивает ее значимость и эффективность в современном бизнесе, обосновывая необходимость постоянного совершенствования методов и инструментов анализа данных. В заключении статьи подчеркивается роль квалифицированных специалистов в области бизнес-аналитики для достижения успеха и конкурентоспособности предприятий промышленного комплекса.
3
Карцан, И. Н., та С. А. Нуриев. "Использование искусственного интеллекта в бизнес-аналитике". Современные инновации, системы и технологии - Modern Innovations, Systems and Technologies 4, № 3 (2024): 0146–56. http://dx.doi.org/10.47813/2782-2818-2024-4-3-0146-0156.
Full textAbstract:
Искусственный интеллект быстро преобразует область бизнес-аналитики, изменяя способ извлечения данных, принятия решений и управления затратами. Используя искусственный интеллект для анализа огромного количества информации, определения моделей и создания прогнозов, компании могут получить более глубокое понимание своих операций и принимать более точные решения. Эта статья исследует растущее влияние искусственного интеллекта в сфере бизнес-аналитики, сосредоточивая внимание на его преимуществах, основных приложениях и возникающих тенденциях. Исторически, бизнес-аналитика сильно зависела от статистических методов и ручной интерпретации данных для получения практичных выводов. Однако, рост искусственного интеллекта привел к значительному сдвигу в этом процессе, переходя от базового описательного анализа, который сосредоточен на обобщении прошлых событий, к прогностическому и предписывающему анализу. Этот передовой подход позволяет компаниям не только прогнозировать будущие результаты, но и рекомендовать наилучший вариант действий для достижения желаемых целей. По мере развития искусственного интеллекта, роль таких подходов в бизнес-аналитике должен расти, что позволит организациям повысить эффективность, улучшить процесс принятия решений и сохранить конкурентное преимущество на быстро развивающемся рынке.
4
АНТОНОВ, Вячеслав Викторович, Лилия Ифтаровна БАЙМУРЗИНА, Людмила Александровна КРОМИНА, Людмила Евгеньевна РОДИОНОВА та Альмира Раисовна ФАХРУЛЛИНА. "Построение моделей предиктивной аналитики для повышения надёжности функционирования объектов электроэнергетики". Systems Engineering and Information Technologies 7, № 1(20) (2025): 68–77. https://doi.org/10.54708/2658-5014-siit-2025-no1-p68.
Full textAbstract:
Предиктивная аналитика играет решающую роль в поддержании работоспособности электростанций и их сопутствующих технологий, известных как активы. Это моделирование использует многочисленные интеллектуальные датчики, распределенные по всем операциям электростанции, для мониторинга работоспособности машин в режиме реального времени. Предиктивная аналитика использует исторические данные, собранные на предприятии, а также базу данных по электроэнергии, чтобы найти критические взаимосвязи, которые улучшат производительность, сократят эксплуатационные расходы и продлят срок службы оборудования на вашем предприятии. В данной статье рассматриваются модели предиктивной аналитики для повышения надежности функционирования объектов в области электроэнергетики, позволяющие провести прогнозирование технического состояния оборудования. Совокупность представленных моделей, а именно, модели интеллектуальной информационной системы предиктивной аналитики в IT–структуре предприятия, модели исполнения и управления технического обслуживания и ремонта, позволяют сформировать правила по выявлению возможных отклонений в состоянии технологического оборудования. Приведены концептуальная схема архитектуры интеллектуальной информационной системы предиктивной аналитики и EPC – диаграмма, предназначенные для определения и анализа событий и функций технического состояния объектов на всем жизненном цикле с фиксированием информации в хранилище данных. Применение представленных моделей предиктивной аналитики позволит оперативно определить проблемы технического обслуживания для дальнейшего принятия решения по устранению и контролю отклонений.
5
Горбунов, Денис Геннадиевич. "Аналитика данных как драйвер роста бизнеса на маркетплейсах". Актуальные исследования, № 12-2 (247) (27 березня 2025): 23–27. https://doi.org/10.5281/zenodo.15094214.
Full textAbstract:
<em>В статье рассматривается аналитика данных как стратегический инструмент роста бизнеса на маркетплейсах. Анализируются ключевые источники данных, доступные компаниям, и основные уровни аналитики – от описательной до предписывающей. Рассматриваются инструменты анализа, включая BI-системы, встроенные панели маркетплейсов, языки программирования и средства сквозной аналитики. Особое внимание уделяется практическому применению аналитики в управлении ассортиментом, маркетинговыми кампаниями, логистикой и клиентским опытом. Приведены примеры успешного использования аналитики и типичные ошибки в её внедрении. Также обозначены основные барьеры – нехватка компетенций, фрагментированность данных и слабая аналитическая культура, – а также перспективы развития, включая интеграцию искусственного интеллекта и рост доступности аналитических платформ. Статья подчёркивает значимость data-driven подхода как ключевого фактора устойчивого роста в электронной коммерции.</em>
7
Степанова, О. С. "РОЛЬ АНАЛИТИКИ БУХГАЛТЕРСКОГО УЧЕТА И ВЗАИМНАЯ УВЯЗКА ФИНАНСОВЫХ И НЕФИНАНСОВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ В ОТЧЕТНОСТИ ОБ УСТОЙЧИВОМ РАЗВИТИИ". Management Accounting, № 11-2 2023 (10 листопада 2023): 913–21. http://dx.doi.org/10.25806/uu11-22023913-921.
Full textAbstract:
Все большее число компаний в своей деловой практике руководствуются принципам ответственного ведения бизнеса. Рациональное и ответственное производство и потребление, ресурсосбережение, экологическая безопасность остаются в контуре внимания. Обнаруживая закономерности по выявлению, использованию, систематизации и фильтрации информации, необходима методология несколько уровневой аналитики бухгалтерского учета. Чем обширнее детализация аналитики, с помощью которой циркулирует информация, тем она полезнее для потребителя в современных условиях. Бухгалтерский учет является механизмом связующего звена в процессе составления отчетности об устойчивом развитии. Детализированная аналитика бухгалтерского учета обеспечивает процесс составления такого отчета.
8
Камалетдинова, Л. Р., А. А. Романов, А. А. Филиппов та Н. Г. Ярушкина. "Формирование базы правил для PLM систем". Информационные и математические технологии в науке и управлении, № 3(35) (17 жовтня 2024): 120–32. http://dx.doi.org/10.25729/esi.2024.35.3.011.
Full textAbstract:
Часто возникает необходимость интеграции PLM-системы (Product Lifecycle Management) и сторонней информационной системы, не входящей в состав комплекса PLM, но участвующей в решении задач, связанных с информационной поддержкой управления производственными процессами. На данный момент задачу такой интеграции выполняет аналитик. Он должен сформировать структурную и процессную модели интегрируемой ИС, на основе которых формируются правила взаимодействия с системой. В процессе эксплуатации, помимо аналитика, участвует оператор (выполняет задачу поддержания актуальности данных, как интегрируемой ИС, так и всего комплекса) и лицо, принимающее решение (ЛПР) (выполняет процесс управления интегрируемой ИС, а именно поддержание её в работоспособном состоянии). Предлагается подход, позволяющий снизить нагрузку как на аналитика, обеспечивающего настройку взаимодействия и отображения данных, так и на оператора, участвующего в обеспечении актуальности структур данных, и ЛПР, участвующего в принятии важных решений, связанных с возможными рисками на производстве.
9
Мержо, М. Ш., та Л. Ш. Янгульбаева. "БИЗНЕС-АНАЛИТИКА В УПРАВЛЕНИИ ФИНАНСОВЫМИ РИСКАМИ". Итоговая научно-практическая конференция профессорско-преподавательского состава, № 1 (25 лютого 2022): 310–15. http://dx.doi.org/10.36684/57-2022-1-310-315.
Full textAbstract:
В статье проведено исследование определения категории «риск» в трудах различных ученых. Рассмотрено управление финансовыми рисками на предприятии. Обобщены подходы к формированию современных стратегий и тактик управления рисками. Представлена последовательность этапов, которая наиболее полно отражает сущность процесса управления рисками. Охарактеризованы основные этапы управления финансовыми рисками и определено их функциональное значение. Установлено, что основными направлениями совершенствования системы менеджмента являются разработка и внедрение активного управления на основе системного и ситуационного подходов. Обосновано использование комплексных подходов и новых бизнес-концепций для эффективного управления финансовыми рисками. Рассмотрены и проанализированы основные элементы использования инструментария бизнес-аналитики. Бизнес-аналитика является универсальным инструментом управления рисками современного бизнеса.
10
Момбекова, А., and М. Б. Бекболова. "The impact of big data analytics on the effectiveness of project management processes." INTERNATIONAL JOURNAL OF INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES 2, no. 1(5) (2021): 137–44. http://dx.doi.org/10.54309/ijict.2021.05.1.018.
Full textAbstract:
Аналитика больших данных в процессах управления проектами может выявить несколько причин и последствий для влияния. Внедрение технологии больших данных - это новый шаг в научном и технологическом развитии, охватывающем различные сферы общества. Цель данного исследования - изучить и проанализировать влияние аналитики больших данных на процессы управ-ления проектами. Высокая корреляция между большими данными и машинным обучением требует дальнейшего исследования, которое включает более подробное исследование в таких областях, как влияние искусственного интеллекта на управление проектами и их взаимосвязь с большими данными.
11
АБДУЛЛАЕВ, Н. В., and М. А. БАРАНОВА. "THE ROLE OF BUSINESS INTELLIGENCE IN STRATEGIC DECISION-MAKING." Экономика и предпринимательство, no. 7(168) (August 6, 2024): 804–6. http://dx.doi.org/10.34925/eip.2024.168.7.157.
Full textAbstract:
Бизнес-аналитика становится все более востребованным инструментом при принятии стратегических решений организациями. В статье рассмотрены понятие бизнес-аналитики, ее составные элементы. Приведены статистические данные о развитии мирового и отечественного рынка бизнес-аналитики. Рассмотрены преимущества и недостатки использования инструментов бизнес-анализа. Указаны тренды и перспективные направления развития отечественного рынка. Business analytics is becoming an increasingly popular tool in making strategic decisions by organizations. The article discusses the concept of business intelligence and its constituent elements. Statistical data on the development of the global and domestic business intelligence market are presented. The advantages and disadvantages of using business analysis tools are considered. The trends and promising directions of development of the domestic market are indicated.
12
Оноприенко, В. И. "Информационная аналитика в науковедении". Наука та наукознавство, № 4 (2006): 40–50.
Find full text
13
Лаврентьева, О. А., Е. Н. Покатаева та В. В. Родченкова. "«Аналитика Экспо»: парад инноваций". ANALYTICS Russia 11, № 3 (2021): 180–200. http://dx.doi.org/10.22184/2227-572x.2021.11.3.180.200.
Full textAbstract:
C 13 по 16 апреля 2021 года в столичном МВЦ «Крокус Экспо» в 19-й раз прошла международная выставка лабораторного оборудования и химических реактивов «Аналитика Экспо». Выставка показала: оборудование становится умнее, процесс анализа – быстрее, работа персонала аналитических лабораторий – технологичнее, а номенклатура предлагаемого оборудования – шире и многообразнее. Наши корреспонденты познакомились с выставочными экспонатами, отметили самые актуальные тренды в развитии лабораторного оборудования и по достоинству оценили передовые модели, отвечающие самым требовательным и смелым запросам специалистов отрасли.
14
Раюшкин, Э. С., М. В. Щербаков, И. Д. Казаков, and В. О. Колесникова. "Detecting anomalies in multidimensional time series using the R package." МОДЕЛИРОВАНИЕ, ОПТИМИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 9, no. 3(34) (2021): 1–2. http://dx.doi.org/10.26102/2310-6018/2021.34.3.001.
Full textAbstract:
Задача поиска аномалий в данных встречается при реализации систем предиктивной аналитики, ставшей очень популярной за последние несколько лет. Предиктивная аналитика – это возможность организаций предсказывать данные на небольшой период времени, тем самым заранее угадывая возможные кризисы или непредвиденные случаи в работе систем на основе уже существующих и поступающих данных. Но предиктивная аналитика достаточно сложна, и поэтому ее реализация также сопряжена с трудностями. Когда компании применяют традиционный подход к предиктивной аналитике (то есть относятся к ней как к любому другому типу аналитики), они часто сталкиваются с препятствиями. Именно поэтому данная область нуждается в инструментах выявления аномалий в данных. Эти инструменты должны помогать выявлять выделяющиеся значения для того, чтобы проводить зависимости с факторами их возникновения и выявлять их в будущем. В данной статье описан пакет на языке R (совокупность R функций, данных и документации к ним, собранных в единое целое), разработанный для выявления аномалий в многомерных временных рядах. Данный пакет способен выявлять аномалии с помощью трех различных методов: метода n-сигм, CUSUM-метода и метода центральных моментов 4 порядка. Также данный пакет производит поиск комплексных аномалий, которые являются прямым показателем ошибки в системе благодаря тому, что аномалии обнаружены в многомерных данных. The task of finding anomalies in data can be found when implementing predictive analytics systems. Predictive analytics has become very popular over the past few years. It helps banks approve loans or identify suspicious account activity, email providers filter spam, and retailers predict the likelihood of buying to attract customers. But predictive analytics is quite complex, and therefore its implementation is also fraught with difficulties. When companies take the traditional approach to predictive analytics (that is, treat it like any other type of analytics), they often face obstacles. That is why this area needs tools to detect anomalies in the data. These tools should help identify outstanding values to draw dependencies with the factors of their occurrence and identify them in the future. This article describes a package in the R language that is anomalies in multidimensional time series. This package enables detecting anomalies using three different methods: the n-sigma method, the CUSUM method, and the 4th order central moment method. Also, this package searches for complex anomalies, which are a direct indicator of errors in the system since anomalies are discovered in multidimensional data. Keywords: anomaly, outlier, time Series, three Sigma Rule, R Language
15
Немыкина, О. И., та А. С. Немыкина. "ОСОБЕННОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СПРАВОЧНО-ПРАВОВЫХ СИСТЕМ В ФИНАНСОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ". Management Accounting, № 6 2023 (10 червня 2023): 312–19. http://dx.doi.org/10.25806/uu62023312-319.
Full textAbstract:
Исследуются вопросы применения справочно-правовых систем и цифровых технологий, связанных с правом в финансовой деятельности. Анализируются информационные технологии, используемые в работе экономиста, бухгалтера, финансового аналитика, аудитора для поиска законодательных актов и иных нормативных документов. Выявляются наиболее предпочтительные справочно-правовые системы, сервисы, порталы, рекомендуемые для эффективного управления производственными процессами. Описанные в статье цифровые технологии, связанные с правом могут быть полезны не только экономистам, бухгалтерам, финансовым аналитикам, аудиторам, но также и руководителям при организации эффективного бизнеса. Информационно-справочные правовые системы и цифровые технологии рассмотрены с позиции использования их информационных банков и реализуемых функций в деятельности специалистов.
16
Максимов, М. И., та Н. С. Стародубец. "Цифровые решения в задачах управления клиентским сервисом: речевая аналитика". Applied Economic Researches Journal, S2 (17 лютого 2025): 111–18. https://doi.org/10.47576/2949-1908.2024.49.82.015.
Full textAbstract:
В статье рассматриваются принципы работы речевой аналитики на примере программных решений, разработанных компаниями ЦРТ и Т-Банк с целью демонстрации влияния технологий речевой аналитики на эффективное управление клиентским опытом. В фокусе внимания находятся механизмы применения такой аналитики и формализация тех выгод, которые она приносит. В качестве объектов исследования выступают проекты ЦРТ по внедрению речевой аналитики в Ростелеком, Т-Банк, СОГАЗ. Показано, что речевая аналитика представляет собой мощный инструмент для управления клиентским опытом. Использование современных технологий, таких как решения от компаний ЦРТ и Т-Банка, позволяет существенно повысить эффективность взаимодействия с клиентами, улучшить качество обслуживания и увеличить лояльность. Установлено, что внедрение ИИ-технологий в сферу коммуникации с клиентами снижает уровень негативного клиентского опыта и повышает эффективность работы отдела по контролю качества клиентского сервиса. The article discusses the principles of speech analytics using the example of software solutions developed by MDG and T-Bank companies in order to demonstrate the impact of speech analytics technologies on effective customer experience management. The focus is on the mechanisms for applying such analytics and formalizing the benefits it brings. The MDG projects for the implementation of speech analytics in Rostelecom, T-Bank, and SOGAZ are the objects of research. It is shown that speech analytics is a powerful tool for managing customer experience. The use of modern technologies, such as solutions from MDG and T-Bank companies, can significantly improve the efficiency of customer interaction, improve the quality of service and increase loyalty. It has been established that the introduction of AI technologies in the field of customer communication reduces the level of negative customer experience and increases the efficiency of the customer service quality control department.
17
Филиппов, И. "Веб-аналитика: что это такое". Современная библиотека, № 1 (21) (2012): 58–63.
Find full text
18
Антонова, Наталья, та Эльвира Барбашова. "Аналитика на службе маркетинговых коммуникаций". Marketing Communications 2 (2019): 148–53. http://dx.doi.org/10.36627/2619-1407-2019-2-2-148-153.
Full text
19
Семенов, В. Е. "Трансцендентальная логика и аналитика понятий". Kantovskij Sbornik, № 1 (2011): 7–23. http://dx.doi.org/10.5922/0207-6918-2011-1-1.
Full text
20
Анисимов, Олег Сергеевич. "Сущность цивилизации и цивилизационная аналитика". Živaâ psihologiâ 3, № 3 (2016): 169. http://dx.doi.org/10.18334/lp.3.3.36902.
Full textAbstract:
Мировой кризис, очевидность которого не требует доказательства и его острые формы демонстрируются в растущем противостоянии «Запад – Россия», а в ином выражении «Запад – Восток», непосредственно связан и с попытками России выйти из той роли, которая была вменена ей после краха СССР, победы «Запада» в «холодной войне», вернуть себе свою идентичность, самостоятельность, полноценное развитие. В этих условиях особую роль играет аналитика и ее качество, аналитические технологии, подготавливающие не только «объективный» взгляд на происходящее, но и возможность разработки неслучайных решений стратегического уровня.
21
Хасанова, М. С., Х. М. Балаева та А. А. Шемильханова. "АНАЛИТИКА БОЛЬШИХ ДАННЫХ НА ПРЕДПРИЯТИИ". Всероссийская научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Наука и молодежь», № 2 (7 жовтня 2022): 399–403. http://dx.doi.org/10.36684/52-2022-2-399-403.
Full textAbstract:
Большой взрыв данных, вызванный развитием ИКТ, обеспечивает нас потоком свежих и оцифрованных данных о том, как взаимодействуют люди, компании и другие организации. Чтобы превратить эти данные в знания о поведении социальных и экономических агентов, организации и исследователи должны иметь дело с необходимым объемом неструктурированных и разнородных данных. Для успешного решения этой задачи необходимо тщательно спланировать и организовать весь процесс анализа данных с учетом особенностей социально-экономического фактора, который включает в себя широкий спектр разнородных источников информации и строгую политику управления.
22
Гражулене, С. С. "АНАЛИТИКА И АНАЛИТИКИ ИНСТИТУТА ПРОБЛЕМ ТЕХНОЛОГИИ МИКРОЭЛЕКТРОНИКИ И ОСОБОЧИСТЫХ МАТЕРИАЛОВ (ИПТМ РАН)1, "Журнал аналитической химии"". Журнал аналитической химии, № 4 (2018): 308–13. http://dx.doi.org/10.7868/s0044450218040084.
Full text
23
Артем Тимурович, Юнусов. "Метод гипотез «Федона» и «Вторая аналитика» Аристотеля: некоторые параллели". Платоновские исследования, № 12(01) (28 червня 2020): 68–109. http://dx.doi.org/10.25985/pi.12.1.03.
Full textAbstract:
В своей статье 1924 года Пол Шори убедительно обосновал, что четвертый аргумент в пользу бессмертия души «Федона» (95e-107b), вероятно, является источником учения Аристотеля о силлогизме в «Первой аналитике». В данной статье я хотел бы показать, что этот тезис можно усилить, и описываемый в указанном месте «Федона» «метод гипотез» (в его двух вариантах) является источником не только (или даже не столько) учения «Первой аналитики» о силлогизме, но также - и, может быть, даже прежде всего - учения «Второй аналитики» о доказательстве. Помимо многочисленных тематических и лексических параллелей между двумя текстами, об этом свидетельствует то, что ряд умозаключений в 105a-106e «Федона», в которых Шори с свое время верно распознал правильные, согласно стандартам «Первой аналитики», силлогизмы, удовлетворяют почти всем без исключения техническим условиям, которым должны удовлетворять силлогизмы, чтобы считаться доказательствами, согласно стандартам «Второй аналитики»; кроме того, в них обнаруживаются некоторые черты, которые являются, с одной стороны, чрезвычайно необычными и даже эксцентричными сами по себе и при этом в высшей степени характерными именно для доказательств «Второй аналитики». In his 1924 paper, Paul Shorey has quite convincingly demonstrated that the fourth argument for the soul’s immortality in the Phaedo (95e-107b) had probably been a source for Aristotle’s Prior Analytics’ doctrine of syllogism. In what follows I would like in turn to show that one can establish an even stronger thesis - that the Phaedo’s method of hypothesis (in its two versions), which is described and used in 95e-107b, had been a source not only (and perhaps not mainly) of the Prior Analytics’ doctrine of syllogism simpliciter, but also (and perhaps chiefly) of the Posterior Analytics’ doctrine of demonstrative syllogism. Apart from numerous thematic and lexical parallels between the two texts, this is evidenced by the fact that a series of deductive arguments in Ph. 105a-106e in which Shorey was right to recognise valid syllogisms according to the standards of the Prior Analytics, satisfies almost all of the complex technical conditions that syllogisms have to satisfy to count as demonstrative syllogisms according to the standards of the Posterior Analytics; furthermore, the syllogisms in the Phaedo have certain traits, which although highly unusual and even idiosyncratic considered by themselves, are precisely characteristic of demonstrations in the Posterior Analytics.
24
Никифорова, Л. В. "Культурологические исследования в творческих вузах Санкт-Петербурга". Society. Environment. Development, № 4(69) (5 березня 2024): 205–15. http://dx.doi.org/10.53115/19975996_2023_04_205_215.
Full textAbstract:
Цель статьи – показать тематику культурологических исследований, базой которых стали восемь ведущих творческих вузов Санкт-Петербурга: Санкт-Петербургская академия художеств, Академия русского балета имени А.Я. Вагановой, Российский государственный институт сценических искусств, Санкт-Петербургская государственная консерватория им. Н.А. Римского-Корсакова, Санкт-Петербургская государственная художественно-промышленная академия им. А.Л. Штиглица, Санкт-Петербургский государственный институт кино и телевидения, Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна, Высшая школа народных искусств. Тематика классифицирована по направлениям: философия культуры, философско-культурологическая аналитика искусства и творчества; критический анализ искусствоведческой методологии и использование новых методов в аналитике искусства; вопросы культурной политики, культурного наследия, культурной памяти; история и культура Санкт-Петербурга, культурологическое краеведение; педагогика художественного образования. Сделан вывод, что обозначенные тенденции можно рассматривать как контуры реально функционирующей культурологии искусства.
25
Кудрявцева, Анастасия Витальевна. "Методы изучения аудитории в медиа-продуктовой стратегии: разработка методических рекомендаций по использованию инструментов для изучения аудитории и понимания ее потребностей". Актуальные исследования, № 31-2 (213) (28 липня 2024): 42–49. https://doi.org/10.5281/zenodo.13117812.
Full textAbstract:
<em>В статье рассматриваются традиционные методы изучения аудитории, в том числе социологические опросы, наблюдение и контент-анализ, а также современные методы, такие как сегментация и поведенческая аналитика; приводится сравнительный анализ традиционных и современных методов изучения аудитории и обсуждаются инструменты веб-аналитики, такие как Google Analytics и Яндекс.Метрика, и их роль в изучении поведения аудитории.</em> <em>Рассматривается использование социальных сетей для анализа аудитории, в том числе инструменты Popsters, YouScan и Brand Analytics, автор пишет, что требуется комбинировать традиционные и современные методы для получения более полного понимания целевой аудитории.</em> <em>В заключении статьи приводятся рекомендации по использованию различных методов и инструментов для создания успешной медиа-продуктовой стратегии (постоянный мониторинг данных, регулярное тестирование, оптимизация стратегий на основе полученных инсайтов).</em>
26
Гончар, Александр Александрович. "Использование предиктивной аналитики для повышения эффективности бизнеса". Актуальные исследования, № 50-4 (180) (14 грудня 2023): 22–46. https://doi.org/10.5281/zenodo.10373542.
Full textAbstract:
<em>В развивающейся сфере розничной торговли стремление предвидеть поведение клиентов и оптимизировать стратегии продаж еще никогда не было таким важным. В этом исследовании представлена инновационная методология, которая объединяет современные технологии, инструменты и аналитические практики для формирования будущего предиктивной аналитики в розничной торговле.</em> <em>Основная цель состоит в том, чтобы переопределить прогностическое моделирование путем плавной интеграции языков программирования, таких как C# и Python, с платформами бизнес-аналитики, в частности Qlik Sense и Azure Machine Learning Studio. Такая интеграция позволяет получать более точную и динамичную информацию о поведении клиентов, прогнозах продаж и управлении запасами.</em> <em>В рамках этой методологии язык разработки Python с его надежными библиотеками используется для сложного кластерного анализа, особенно для оценки оттока клиентов и составления персонализированных предложений. Azure Machine Learning Studio становится важным инструментом, облегчающим доработку предварительных моделей, хотя большая часть работы по-прежнему приходится на ручное моделирование.</em> <em>Одной из ключевых особенностей методологии является аналитика "Что, если", которая в основном используется в розничной торговле из-за ее способности моделировать сценарии путем манипулирования различными параметрами. Это позволяет заинтересованным сторонам прогнозировать потенциальные результаты маркетинговых кампаний, рекламных акций и стратегий ценообразования.</em> <em>Ключевым сегментом методологии является инновационное использование ABC- и XYZ-анализов и их комбинированной формы. Анализ ABC-XYZ оказывается бесценным для сегментации продуктов и клиентов на основе их значимости для общего дохода и структуры потребления, соответственно.</em> <em>В заключение отметим, что данная методология представляет собой целостный подход к предиктивной аналитике в розничной торговле. В нем не только рассматривается интеграция инструментов и технологий, но и глубоко изучаются аналитические методы, позволяющие получить полезную информацию. Это уникальное сочетание гарантирует, что предприятия розничной торговли смогут оставаться гибкими, ориентированными на клиента и готовыми к успеху в условиях жесткой конкуренции. Поставленные цели были достигнуты, что обеспечивает основу, которая обещает значительно улучшить розничные операции и стратегию в будущем.</em>
27
КОСНИКОВА, О. В., А. Л. ЗОЛКИН, Н. В. ЛЕВОШИЧ, and Н. Ю. ЛОГУНОВА. "BIG DATA AS THE KEY TO EFFECTIVE RISK MANAGEMENT." Экономика и предпринимательство, no. 1(162) (February 11, 2024): 1193–97. http://dx.doi.org/10.34925/eip.2024.162.1.230.
Full textAbstract:
Риск-менеджмент представляет собой ключевой элемент деятельности любой корпорации, поскольку от эффективности его осуществления непосредственно зависит успешность коммерческих операций. В данном контексте «Bigdata» выступает в роли мощного инструмента, способствующего минимизации и контролю потенциальных рисков через анализ обширного массива структурированных и неструктурированных данных. Применение технологий анализа больших данных позволяет достигать баланса между рисками и коммерческими перспективами. Мировая практика свидетельствует, что компании, активно использующие возможности «bigdata», обладают повышенной конкурентоспособностью по сравнению с традиционными предприятиями. В статье освещается актуальный вопрос управления рисками в современных производственных условиях. Основная цель научного исследования - исследовать преимущества использования аналитики больших данных в контексте риск-менеджмента. В работе рассмотрены теоретические аспекты аналитики больших данных и её структура, включая детальный анализ каждого этапа этого процесса. Проведен анализ инструментов аналитики больших данных. Определены ключевые сферы применения аналитики больших данных: разработка продуктов, индивидуализация предложений, управление логистическими цепями, ценообразование. Описаны трудности, с которыми сталкивается руководство при работе с аналитикой больших данных. Выделены различные виды аналитики больших данных, среди которых особую популярность набирает предиктивная аналитика. Risk management is a key element of any corporation's activities, since the success of commercial operations directly depends on the effectiveness of its implementation. In this context, Bigdata acts as a powerful tool that helps minimize and control potential risks through the analysis of an extensive array of structured and unstructured data. The use of big data analysis technologies allows you to achieve a balance between risks and commercial prospects. World practice shows that companies that actively use the capabilities of bigdata have increased competitiveness compared to traditional enterprises. The article highlights the topical issue of risk management in modern production conditions. The main purpose of the research is to explore the benefits of using big data analytics in the context of risk management. The paper examines the theoretical aspects of big data analytics and its structure, including a detailed analysis of each stage of this process. The analysis of big data analytics tools has been carried out. The key areas of application of big data analytics have been identified: product development, individualization of offers, logistics chain management, pricing. The difficulties faced by management when working with big data analytics are described. Various types of big data analytics are highlighted, among which predictive analytics is gaining particular popularity.
28
Фролов, К. Г. "Аналитика эмерджентности в контексте проблемы сознания". Философия науки, № 3 (54) (2012): 105–16.
Find full text
29
Фролов, К. Г. "Аналитика эмерджентности в контексте проблемы сознания". Философия науки, № 1 (64) (2015): 77–88.
Find full text
30
Фролов, К. Г. "Аналитика эмерджентности в контексте проблемы сознания". Философия науки, № 1 (64) (2015): 77–88.
Find full text
31
Фролов, К. Г. "Аналитика эмерджентности в контексте проблемы сознания". Философия науки, № 3 (54) (2012): 105–16.
Find full text
32
Полонников, А. А. "Практическая аналитика: анализ дискурса "университетского спецкурса"". Высшее образование в России, № 5 (2012): 29–37.
Find full text
33
Гелевей, Ирина. "Аналитика в SMM: какие показатели оценивать". Реклама. Теория и практика 4 (2020): 270–78. http://dx.doi.org/10.36627/2410-9622-2020-4-4-270-278.
Full text
34
Шиповалова, Лада Владимировна. "Распределенное познание – аналитика и проблематизация концепта". Digital Scholar: Philosopher's Lab 2, № 4 (2019): 175–90. http://dx.doi.org/10.5840/dspl20192460.
Full textAbstract:
В статье осуществляется анализ понятия рас-пределенного познания, возникшего в науке на стыке когнитивных, антропологических и этнографических исследований в конце XX ве-ка. Прежде всего, проводится различение данного концепта и родственных ему – рас-пределенное знание, ситуационное познание, расширенное сознание и коллективное по-знание; также со ссылкой на работы Эдвина Хатчинса определяются его основные содер-жательные элементы. Далее описываются ис-следовательские контексты, задающие акту-альность данного термина: неклассической эпистемологии, исследований современной технонауки и цифровых технологий. Две за-вершающие части статьи обращаются к про-блемам, характеризующим данное понятие по существу, а также его применение к некото-рым областям. При раскрытии проблем при-менения данного концепта акцент делается на пересечении поля его релевантности, а также областей исследования научной, политиче-ской коммуникации и современных цифровых трансформаций. Это пересечение демонстри-рует возможные границы использования дан-ного концепта, а также ставит новые вопросы, служащие его развитию. Особое внимание к этому концепту обусловлено его возможно-стью быть посредником между когнитивными, эпистемическими, а также культурными и со-циально-политическими контекстами иссле-дования познания.
35
А.А., Созинова, та Лутошкина А.К. "Исследование межрегиональных туристских агломераций: научная аналитика". Innovative economy: information, analytics, forecasts, № 5 (5 листопада 2024): 80–86. http://dx.doi.org/10.47576/2949-1894.2024.5.5.009.
Full textAbstract:
В статье рассматриваются теоретические агломерационные процессы в регионе. Тенденции развития туризма в регионе подтверждают тезис о необходимости формирования межрегиональной туристской агломерации на основании территориальной близости регионов. Проводится анализ процессов формирования трех типов агломераций: «от города», «от региона» и авторский подход «от региона к региону». Выявлены основные показатели развития туризма для проведения корреляционно-регрессионного анализа, которые позволяют выявить их влияние на рост ВРП. Представлена картограмма регионов Приволжского федерального округа по результатам регрессионного анализа. The article considers theoretical agglomeration processes in the region. Trends in tourism development in the region confirm the need to form an interregional tourist agglomeration based on the territorial proximity of regions. In the scientific study, the analysis of the formation processes of three types of agglomerations is carried out: «from the city», «from the region» and the author’s approach «from the region to the region». The main indicators of tourism development were identified for correlation and regression analysis, which allow to identify their impact on GDP growth. Map of PFS regions based on regression analysis presented.
36
Глухов, Д. И. "BI-аналитика как инструмент повышения конкурентоспособности". Industrial Economics, S2 (28 грудня 2024): 28–34. https://doi.org/10.47576/2949-1886.2024.34.76.004.
Full textAbstract:
Целью исследования является анализ роли BI-аналитики как инструмента повышения конкурентоспособности компании. Используемая методология включает изучение существующих технологий бизнес-аналитики, таких как OLAP, Data Mining, искусственный интеллект и большие данные, а также их интеграции с CRM, ERP и другими корпоративными системами. В результате исследования выявлено, что BI-системы способствуют повышению точности прогнозирования, оптимизации бизнес-процессов и улучшению качества управленческих решений. Прогнозные модели, основанные на данных, позволяют снижать риски и разрабатывать эффективные стратегии. Внедрение BI-инструментов, таких как Power BI и Tableau, обеспечивает создание информационной среды, визуализацию данных и автоматизацию аналитических процессов. Полученные результаты демонстрируют, что использование BI-технологий является ключевым фактором для повышения конкурентоспособности компаний в условиях цифровой трансформации. The purpose of this study is to analyze the role of BI analytics as a tool for enhancing company competitiveness. The methodology includes examining existing business analytics technologies such as OLAP, Data Mining, artificial intelligence, and big data, as well as their integration with CRM, ERP, and other corporate systems. The study reveals that BI systems contribute to improved forecasting accuracy, business process optimization, and the enhancement of managerial decision-making quality. Data-driven predictive models enable risk reduction and the development of effective strategies. The implementation of BI tools, such as Power BI and Tableau, facilitates the creation of an information environment, data visualization, and the automation of analytical processes. The results demonstrate that the use of BI technologies is a key factor in enhancing companies’ competitiveness in the context of digital transformation.
37
Янгульбаева, Л. Ш., та М. Ш. Мержо. "БИЗНЕС-АНАЛИТИКА И СРЕДСТВА ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ". V Всероссийская научно-прак. конф. «Влияние новой геополитической реальности на государственное управление и развитие РФ», № 1 (18 листопада 2022): 335–39. http://dx.doi.org/10.36684/71-2022-1-335-339.
Full textAbstract:
В статье рассмотрены актуальные вопросы бизнес-аналитики и визуализации данных, их влияние на принятие эффективных управленческих решений. Использование инструментов бизнес-аналитики помогает специалистам получить доступ к актуальной информации, визуализировать статистические данные, проводить исследования, моделировать риски и своевременно принимать меры по их предотвращению, а использование визуального контента позволяет передать сущность сообщения лаконично и провести быстрый анализ данных. Сделан вывод о том, что в условиях постоянного роста объемов информации во всех сферах жизнедеятельности возникает необходимость использования автоматизированных систем поддержки принятия управленческих решений. Особенно растет спрос на программное обеспечение для осуществления бизнес-анализа и визуализации полученных данных.
38
Мубаракшина, Р. Р., та Ю. С. Валеева. "АНАЛИТИКА РАЗВИТИЯ РЫНКА ЭЛЕКТРОТРАНСПОРТА В РОССИИ". Vestnik of Volga State University of Technology Economics and Management, № 1(53) (16 вересня 2022): 57–65. https://doi.org/10.25686/2306-2800.2022.1.57.
Full textAbstract:
В статье рассмотрены вопросы развития рынка электротранспорта в России. Были исследованы факторы, влияющие на тенденцию развития в транспортной инфраструктуре, а также приведены несколько препятствий, которые не позволяют эффективно реализовывать современный транспорт передвижения. Проведён опрос среди населения нашей страны. По результатам их ответов был сделан вывод о дальнейшем продвижении производства электротранспорта. Introduction. Progress in the transport sector development is imminent; technologies are evolving, new projects and start-ups are being implemented that help bring improvements not only to people’s lives, but also to the quality of their environment. The goal of the study is to explore the readiness of the population for electric vehicle transition and investigate the prospects for the development of the electric vehicle market in Russia. Methods. To study the market for electric vehicles, a survey was conducted using a Google form. The authors developed a questionnaire that included twelve questions. 138 people participated in the survey; the sample was made up of faculty members and university students. Results. A critical analysis of the works on the topic has shown that studies of consumer intentions are largely focused on product features and social factors of the purchase. Three types of characteristics contribute to the adoption of electric vehicles: customers’ personality traits, product attributes, and situations. Customer personalities make an impact on their buying behaviors. Skepticism, or lack of it, about electric cars could limit their commercial success. Low-carbon policies and environmental attitudes influence consumer purchasing decisions. If no restrictions apply to electric vehicles and government strategies are well understood, customers are more likely to purchase electric cars. The factors affecting the decision to buy electric vehicles are their price and quality. Conclusion. The study showed that the majority of respondents were ready to switch fully to electric vehicles. More than 50% of respondents demonstrated a positive attitude towards electric vehicles and viewed them as the transport of the future.
39
Золотов, Ю. А., В. П. Колотов та В. И. Широкова. "4 й Съезд аналитиков России: итоги и некоторые размышления". ANALYTICS Russia 12, № 6 (2022): 392–95. http://dx.doi.org/10.22184/2227-572x.2022.12.6.392.395.
Full textAbstract:
C 25 сентября по 1 октября 2022 года в Москве, в Научно-методическом центре профсоюза работников агропромышленного комплекса состоялся 4‑й Съезд аналитиков России. Представительный форум специалистов отрасли проходил при уча- стии Научного совета РАН по аналитической химии, Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова, Института общей и неорганической химии им. Н. С. Курнакова РАН, Ассоциации аналитических центров (ААЦ «Аналитика»), Института геохимии и аналитической химии им. В. И. Вернадского РАН. Президент съезда – д. х. н., академик РАН Ю. А. Золотов, сопредседатели Оргкомитета – В. П. Колотов В. П., д. х. н., чл.‑корр. РАН, Г. И. Цизин, д. х. н., О. А. Шпигун, д. х. н., чл.‑корр. РАН.
40
ШИРИЕВ, Р. Р., И. М. ДУБАЕВ, and Г. А. АРСАХАНОВА. "THE IMPORTANCE OF BIG DATA ANALYTICS AND ASPECTS OF THE INTERNET OF THINGS (IOT) IN INDUSTRIAL DEVELOPMENT, MANAGEMENT AND SUSTAINABLE DEVELOPMENT." Экономика и предпринимательство, no. 11(160) (December 21, 2023): 1334–37. http://dx.doi.org/10.34925/eip.2023.160.11.253.
Full textAbstract:
Аналитика больших данных получила широкое распространение, поскольку она играет решающую роль в секторе Интернета вещей, поскольку данные увеличиваются в больших масштабах и глубинах, но все еще сохраняется значительная неопределенность в отношении того, как фирмы должны использовать аналитику больших данных для капитализации Интернета вещей. В исследовательской работе утверждается важность представления более точной интерпретации того, насколько близки аналитика больших данных и Интернет вещей, потому что они всегда имеют тенденцию быть связанными с экономической и технологической точки зрения. Были сделаны основные утверждения принципа. Во-первых, возникает необходимость в уточнении различных элементов, формировании и настройке нескольких дискурсов в рамках IoT. Понятно, что IoT был сегментирован как сложная, многомасштабная, технологичная и многоуровневая инфраструктура данных, которая, как правило, неопределенна и эмерджентна. Во-вторых, основными характеристиками Интернета вещей, как правило, являются возможности властей, сосредоточенных на анализе больших данных. В-третьих, влияние Интернета вещей через аналитику больших данных, используемую для совершенствования устойчивого будущего, вызвало несколько вопросов о роли инноваций и исследований. Big data analytics has become widespread because it plays a crucial role in the Internet of Things sector, as data increases in large scales and depths, but there is still considerable uncertainty about how firms should use big data analytics to capitalize on the Internet of Things. The research paper argues the importance of presenting a more accurate interpretation of how close big data analytics and the Internet of Things are, because they always tend to be related from an economic and technological point of view. The main statements of the principle were made. Firstly, there is a need to clarify various elements, form and configure several discourses within the framework of IoT. It is clear that IoT has been segmented as a complex, multi-scale, technological and multi-level data infrastructure, which is usually uncertain and emergent. Secondly, the main characteristics of the Internet of Things, as a rule, are the capabilities of authorities focused on big data analysis. Third, the impact of the Internet of Things through big data analytics used to improve a sustainable future has raised several questions about the role of innovation and research.
41
ШИРИЕВ, Р. Р., И. М. ДУБАЕВ, and Г. А. АРСАХАНОВА. "THE IMPORTANCE OF BIG DATA ANALYTICS AND ASPECTS OF THE INTERNET OF THINGS (IOT) IN INDUSTRIAL DEVELOPMENT, MANAGEMENT AND SUSTAINABLE DEVELOPMENT." Экономика и предпринимательство, no. 10(159) (December 4, 2023): 482–86. http://dx.doi.org/10.34925/eip.2023.159.10.097.
Full textAbstract:
Аналитика больших данных получила широкое распространение, поскольку она играет решающую роль в секторе Интернета вещей, поскольку данные увеличиваются в больших масштабах и глубинах, но все еще сохраняется значительная неопределенность в отношении того, как фирмы должны использовать аналитику больших данных для капитализации Интернета вещей. В исследовательской работе утверждается важность представления более точной интерпретации того, насколько близки аналитика больших данных и Интернет вещей, потому что они всегда имеют тенденцию быть связанными с экономической и технологической точки зрения. Были сделаны основные утверждения принципа. Во-первых, возникает необходимость в уточнении различных элементов, формировании и настройке нескольких дискурсов в рамках IoT. Понятно, что IoT был сегментирован как сложная, многомасштабная, технологичная и многоуровневая инфраструктура данных, которая, как правило, неопределенна и эмерджентна. Во-вторых, основными характеристиками Интернета вещей, как правило, являются возможности властей, сосредоточенных на анализе больших данных. В-третьих, влияние Интернета вещей через аналитику больших данных, используемую для совершенствования устойчивого будущего, вызвало несколько вопросов о роли инноваций и исследований. Big data analytics has become widespread because it plays a crucial role in the Internet of Things sector, as data increases in large scales and depths, but there is still considerable uncertainty about how firms should use big data analytics to capitalize on the Internet of Things. The research paper argues the importance of presenting a more accurate interpretation of how close big data analytics and the Internet of Things are, because they always tend to be related from an economic and technological point of view. The main statements of the principle were made. Firstly, there is a need to clarify various elements, form and configure several discourses within the framework of IoT. It is clear that IoT has been segmented as a complex, multi-scale, technological and multi-level data infrastructure, which is usually uncertain and emergent. Secondly, the main characteristics of the Internet of Things, as a rule, are the capabilities of authorities focused on big data analysis. Third, the impact of the Internet of Things through big data analytics used to improve a sustainable future has raised several questions about the role of innovation and research.
42
Sorina, Galina. "Логико-методологические основания преподавания гуманитарных дисциплин". Philosophy Journal of the Higher School of Economics 8, № 1 (2024): 54–66. http://dx.doi.org/10.17323/2587-8719-2024-1-54-66.
Full textAbstract:
В статье на примере личного опыта преподавания таких дисциплин, как «Философия», «История философии», «История и философия науки», «Основы принятия решений», «Аналитика профессиональных текстов», «Коммуникационный менеджмент», «Психологизм и антипсихологизм как логико-культурная доминанта эпохи», других обсуждаются логико-методологические основания преподавания и изучения курсов гуманитарного цикла в системе высшего образования в современной России. Показывается значение Методологии экспертного анализа текста (МЭАТ) для проблем образования. Подчеркивается, что в ходе практической работы в рамках конкретных дисциплин выявляются не только логико-методологические основания соответствующих дисциплин, но и развивается критическое мышление студентов, их способность к проведению рефлексивного анализа, понимание особенностей научно-практической деятельности, идеи теоретической нагруженности любого практического подхода к исследованию науки. В качестве логического инструмента аналитики текста в статье рассматривается понятие, прочерчивается линия развития теории понятия от античности до современности, особенности современных интерпретаций понятия. Показывается, что работа студентов на платформе МЭАТ формирует у них способность слушать других, профессионально оценивать звучащие точки зрения, вести экспертную работу, самостоятельно формулировать выводы, работать в команде. В статье рассматриваются разные этапы аналитики текста, особенности разработки стратегии по организации совместной работы группы.
43
Орлова, Г. А. "Практическая аналитика: анализ дискурса в университетском спецкурсе". Высшее образование в России, № 7 (2011): 127–33.
Find full text
44
Гушул, Ю. В. "От поисковой функции к экстрактной. Инструментарий аналитика". Мир библиографии, № 3 (2011): 2–6.
Find full text
45
Савченкова, Нина Михайловна. "Концептуальные контрапункты феноменологии и психоанализа: аналитика воображаемого". Вопросы философии, № 2 (2008): 167–77.
Find full text
46
Доронин, Александр Иванович. "Аналитика "больших данных" в деятельности правоохранительных органов". Microeconomics 90, № 1 (2020): 107–14. http://dx.doi.org/10.33917/mic-1.90.2020.107-114.
Full textAbstract:
В статье предлагаются возможные подходы к созданию новых методов, алгоритмов и программных средств анализа структурированных и неструктурированных данных, а также методология применения созданных средств при решении прикладных задач с учетом зарубежного опыта разработки и внедрения в спецслужбах и правоохранительных органах прикладных интеллектуальных информационных систем.
47
Н.Ю., Танющева. "АНАЛИТИКА ДАННЫХ В АНТИОТМЫВОЧНОМ РЕГУЛИРОВАНИИ И КОНТРОЛЕ". Management Accounting, № 8-3 (20 серпня 2021): 512–25. http://dx.doi.org/10.25806/uu8-32021512-525.
Full textAbstract:
Аннотация Поскольку в мире проводится огромное количество транзакций, финансовым сектором активно внедряется автоматизация отдельных контрольных процедур, в том числе по противодействию отмыванию денег и финансированию терроризма (ПОД/ФТ). Более сложные и, соответственно, дорогостоящие программные комплексы создаются правительствами для сбора от финансовых организаций и обобщения информации о сомнительных трансакциях. Эффективность автоматизированных мер контроля напрямую зависит от того, насколько адекватно составлены задачи для программного обеспечения. В статье исследуются наиболее общие подходы к формированию стратегии развития автоматизации антиотмывочного контроля в финансовой системе. Предлагается классификация типов аналитики данных в сфере ПОД/ФТ и обсуждается проблема научного контекста аналитики данных в ПОД/ФТ. Детально рассмотрено влияние макроэкономических показателей (ВВП на душу населения, средняя заработная плата) и масштаба теневой экономики в странах Евразийской группы по ПОД/ФТ на регулируемые антиотмывочным законодательством пороги суммы операции с наиболее задействованным в теневых отношениях финансового активом – с наличными денежными средствами (РПСОн). Установлено, что государства принимают РПСОн без научного обоснования. Предложен авторский подход к определению РПСОн, применение которого создаст научную базу для распределения антиотмывочных нагрузок между государством и частным финансовым сектором.
48
Чеченова, Л. М. "Теневая экономика региона: аналитика и оценка масштабов". Shadow Economy 8, № 4 (2024): 279–90. https://doi.org/10.18334/tek.8.4.122487.
Full text
49
Ж. С. Алимова, А. З. Даутова, А. О. Садыкова та Ж. Айсаұлы. "ДЕРЕКТЕРДІ ТАЛДАУДЫҢ БАҒДАРЛАМАЛЫҚ ҚҰРАЛДАРЫНА ШОЛУ". Bulletin of Toraighyrov University. Physics & Mathematics series, № 1.2023 (31 березня 2023): 9–21. http://dx.doi.org/10.48081/nogc5873.
Full textAbstract:
"Бұл мақалада Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғары білім министрлігі Ғылым комитетінің ИРН AP14972847 «Деректердегі айқын емес байланыстарды анықтау мен терең талдауды жүзеге асыратын алгоритмі мен компьютерлік бағдарламасын әзірлеу» мемлекеттік бюджеттік жобасын орындау барысында, студенттерді осы тақырыптың төңірегінде дипломдық жұмыс жазуға тарту мақсатында орындалған, 6В06101-Информатика мамандығының студенті Ж. Айсаұлының бітіру жұмысында қарастырылған, деректерді талдаудың бағдарламалық құралдарына шолу жасалады. Қазіргі таңда, деректерді цифрлық түрде жинау мен сақтау ең сенімді, арзан және тиімді болып қалғаны белгілі. Сайкесінше, осы жинақталған үлкен деректерді жинау ғана жеткіліксіз – оны қандай да бір жолмен пайдалану керек. Ал пайдалану үшін деректерді талдау қажет екені анық. Екінші жағынан, әлем цифрлық сипатқа ие бола салысымен, сандармен бейнеленген әлемді талдауға арналған озық компьютерлік аналитика қажет екендігі де рас. Аналитика өздігінен емес, нақты үлгілерді жасау және үлкен деректер жиынтығымен сипатталған жағдайларда дұрыс шешім қабылдау үшін қажет. Осындай кең ауқымды мәселені қарастырудың алғашқы қадамы ретінде, бұл мақалада, үлкен деректер ұғымына тоқтала отырып, оның анықтамасы, деректер қоры жинақталатын интернет ресурстар, және осы жинақталған деректерді талдаудың ақпараттық құралдары қарастырылады. Кілтті сөздер: үлкен деректер, деректерді талдау, деректер қоры, бағдарламалық құралдар, компьютерлік аналитика."
50
Stepanovskikh, V. V. "XXXII Annual Meeting of the Analytical Centers Association "Analitica"." Аналитика и контроль 27, no. 1 (2023): 65–67. http://dx.doi.org/10.15826/analitika.2023.27.1.008.
Full text