FEATURES OF COLLECTING AND ANALYZING BIG DATA IN THE ECONOMY

Author:

БОЯРИНОВ Д.А.,ШЕВЦОВА Т.П.

Abstract

Обобщены результаты исследований отечественных и зарубежных ученых по основным направлениям применения больших данных в экономике. Выявлены преимущества, получаемые компаниями, при использовании больших данных на основе анализа GPS-треков для принятия управленческих решений. Обоснована важность выявления взаимосвязи между позиционированием торговых точек ритейла и данными о передвижениях потенциальных покупателей в городской среде, а также специфики пространственно-временного поведения людей. Предложены направления разработки алгоритмов, методов и моделей, позволяющих в автоматизированном режиме позиционировать различные формы ритейла в пространстве города на основе интеллектуального анализа больших данных. The results of domestic and foreign researches of the main applications of big data in the economy are summarized in the article. The advantages obtained by companies when using big data based on the analysis of GPS tracks for making management decisions are revealed. The importance of identifying the relationship between the positioning of retail outlets and data on the movements of potential customers in the urban environment, as well as the specifics of spatio-temporal behavior of people, is substantiated in the article. Directions for the development of algorithms, methods and models that allow to automatically position various forms of retail in the urban environment on the basis of the intellectual analysis of big data are proposed.

Publisher

INTERECONOM Publishing

Reference12 articles.

1. Бакулина, Е. В. Анализ использования технологии “Большие данные” в экономике и аудите [Текст] / Е. В. Бакулина, И. А. Понкратенкова // Экономика и Индустрия 5.0 в условиях новой реальности (ИНПРОМ-2022): Сборник трудов всероссийской научно-практической конференции с зарубежным участием, Санкт-Петербург, 28–30 апреля 2022 года. – Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2022. – С. 136-140.

2. Белов, В. А. Оценка временной эффективности форматов хранения больших данных в динамике роста объема данных [Текст] / В. А. Белов, Е. В. Никульчев // Современные информационные технологии и ИТ-образование. – 2021. – Т. 17, № 4. – С. 889-895.

3. Косоговский, Б. В. Стратегические пути развития цифровой экономики с использованием больших данных [Текст] // Новое в экономической кибернетике. – 2022. – № 1. – С. 24-33.

4. Осипов, Ю. М. "Искусственный интеллект", большие данные как институты экономики нового технологического поколения [Текст] / Ю. М. Осипов, Т. Н. Юдина, Е. В. Купчишина // Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика. – 2020. – № 4. – С. 27-46.

5. Погорельцев, А. С. Большие данные и характеристика институтов в цифровой экономике [Текст] / А. С. Погорельцев // Инновационная деятельность. – 2021. – № 3 (58). – С. 30-39.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3