МЕТОДОЛОГІЯ ВИЗНАЧЕННЯ РІВНЯ ЦИФРОВОЇ ЗРІЛОСТІ БІЗНЕС-СТРУКТУР МЕТОДОМ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ

Author:

Струтинська І.В.ORCID,Дмитроца Л.П.,Козбур Г.В.

Abstract

Адаптація та трансформація бізнесу через цифрові технології є серйозною проблемою у вирішенні викликів світового ринку. Інформаційні технології дають змогу будь-якій компанії змінювати власну бізнес-модель, щоб диференціюватися від усього світового ринку. Враховуючи прогалини у статистичному забезпеченні моніторингу розвитку цифрової економіки та побудови інформаційного суспільства, доцільно активізувати роботу основних стейхолдерів щодо виконання «Плану заходів із реалізації Концепції розвитку цифрової економіки та суспільства України на 2018–2020 роки». Враховуючи актуальність даного питання, у статті проаналізовано методику збору важливих даних шляхом опитування та способу їх аналітики методом кластеризації респондентів. Розроблено інноваційну методику статистичного дослідження щодо цифрової трансформації бізнес-структур малого та середнього розмірів, а саме: запропоновано індикатори, здійснено опитування респондентів, підготовлено дані (запропоновано техніку їх очищення та подальшої обробки включно з кодуванням), здійснено кластеризацію суб’єктів дослідження та проведено аналіз відповідних результатів.

Publisher

International University of Finance

Reference28 articles.

1. Про схвалення Концепції розвитку цифрової економіки та суспільства України на 2018–2020 роки. URL : https://www.kmu.gov.ua/ua/npas/pro-shvalennya-koncepciyi-rozvitku-cifrovoyi-ekonomiki-ta-suspilstva-ukrayini-na-20182020-roki-ta-zatverdzhennya-planu-zahodiv-shodo-yiyi-realizaciyi (дата звернення: 17.10.2019).

2. Коляденко С.В. Цифрова економіка: передумови та етапи становлення в Україні й у світі. Економіка. Фінанси. Менеджмент. 2016. № 6. С. 106–107.

3. Clustering Online Poll Data: Towards a Voting Assistance System / I. Katakis et al. 2012 Seventh International Workshop on Semantic and Social Media Adaptation and Personalization. URL : http://www.katakis.eu/wp-content/uploads/2014/11/katakis_smap12.pdf. DOI : 10.1109/SMAP.2012.19 (дата звернення: 20.10.2019).

4. McCaffrey J. Machine Learning Using C#. Syncfusion, 2014. Р. 148. URL : https://pt.b-ok.org/book/3097267/7356b0 (дата звернення: 17.10.2019).

5. Cluster analysis with balancing weights on mixed-type data / S.S. Chae et al. The Korean communications in statistics. 2002. № 13(3). DOI : org/10.5351/CKSS.2006.13.3.719.

Cited by 1 articles. 订阅此论文施引文献 订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献

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