Научный архив: статьи

В статье представлен обзорный анализ особенностей и возможностей поиска, а также использования открытых данных для проведения исследований, актуальность которых обусловлена необходимостью изучения современных инструментов работы с данными для выявления различных факторов, характеризующих состояние отраслей экономики страны, региона и отдельной организации. Исследование направлено на изучение инструментария для получения данных из различных источников, на формирование алгоритма подготовки данных к проведению анализа, включающего получение данных и рассмотрение особенностей работы с файлами различных типов. Рассмотрены способы получения открытых данных: на примере наборов данных Федеральной налоговой службы - скачивание файлов в формате CSV; посредством сервиса DaData с применением протокола API - получение данных в формате JSON. Представлены инструменты для чтения файлов форматов CSV и JSON, полученных из открытых источников, это библиотека Pandas языка программирования Python и специализированная программа для работы с данными Orange. Предложен алгоритм реализации подготовки данных к анализу, включающий несколько этапов: поиск достоверного источника данных; выбор метода получения данных; получение данных в виде файлов; проверка полученных файлов на корректность; проведение разведочного анализа данных; построение и оценка модели. Раскрыта программная реализация решений открытия файлов в указанных форматах и изучения датасета с данными, что является задачей аналитика данных с применением методов, функций и их комбинаций спектра современных инструментов Data Science.

Цель. Проанализировать инновационные методы маркетинга в рекрутинге и удержании персонала. Методика. В исследовании были применены общенаучные методы информационно-аналитического поиска, сравнения, индукции и дедукции.

Результаты. В статье отображены результаты анализа современных подходов и стратегий, применяемых компаниями для привлечения и удержания талантливых сотрудников. В работе рассмотрены различные направления инноваций, включая использование искусственного интеллекта, аналитики, виртуальной и дополненной реальности, мобильных приложений, геймификации, управления эмоциями и эмплойер брендинга на социальных сетях. Научная новизна. Получили дальнейшее развитие теоретические основы маркетинга в рекрутинге и удержании персонала в контексте анализа и развития инновационности его методов. Практическая значимость. Проведенное исследование предоставляет практическую информацию и рекомендации, которые будут способствовать улучшению рекрутинговых процессов, эффективному удержанию персонала, пониманию какие инновационные методы маркетинга могут быть применены для удержания сотрудников, оптимизации затрат и ресурсов, повышению конкурентоспособности, адаптации к современным требованиям рынка труда.

Статья посвящена исследованию особенностей процессов обработки больших массивов данных с помощью языка программирования Python. В отличие от табличных процессоров или готовых программных продуктов, языки программирования предлагают пользователю гибкий инструментарий для реализации поставленных задач. Вместе с тем это создает определенные риски, связанные с эффективностью использования соответствующих инструментов и оптимизации работы программы. Целью статьи является изучение особенностей обработки больших массивов данных в Python на примерах непосредственных исследовательских задач. Актуальность темы и цели статьи обусловлена существующим научным пробелом, связанным с комплексным рассмотрением технических аспектов использования языков программирования и сопряженного инструментария для социально-экономических исследований. Так, многие авторы, которые применяют языки программирования в своих работах, крайне редко предоставляют информацию, касающуюся преимуществ определенных алгоритмов или подходов. В рамках статьи автор на примере конкретных исследовательских задач рассматривает процессы и алгоритм обработки большого массива данных. В заключении сделаны выводы об особенностях и преимуществах Python при работе с большими массивами данных, а также о перспективности развития соответствующей научной тематики.

Представлена подсистема для автоматизации мониторинга и анализа цен интернет-магазинов. Описаны основные технологические этапы разработки подсистемы для автоматизации этих процессов. Приведены примеры визуализации информации, полученной в результате использования данной подсистемы.

В данной статье представлены результаты систематического обзора литературы по проблемам управления киберфизическими системами на основе анализа данных мониторинга. Обзор включает в себя следующие этапы: формулировку вопроса исследования, поиск и отбор литературы, анализ данных и составление отчета. После отбора статей по критериям включения было выбрано 64 наиболее релевантных статьи. Результаты исследования представ-лены в виде диаграмм, таблиц и графиков. Анализ литературы позволил определить несколько основных проблем в управлении киберфизическими системами на основе данных мониторинга: проблемы безопасности, обработка больших объемов данных, сложность управления, недостаток стандартизации, необходимость быстрого реагирования. Также анализ позволил выделить методы и инструменты, использующиеся для решения проблем управления киберфизическими системами на основе анализа данных мониторинга.

Современные суперкомпьютеры востребованы в самых разных областях науки и техники. Однако их вычислительные ресурсы зачастую используются не в полной мере. Причина нередко кроется в низкой эффективности выполнения пользовательских приложений. Решить возникшую проблему весьма непросто, что связано как с чрезвычайной сложностью строения современных суперкомпьютеров, так и с недостатком теоретических знаний и практического опыта в создании высокоэффективных параллельных приложений у пользователей вычислительных систем. Более того, пользователи зачастую и не знают, что их приложения работают неэффективно. Поэтому важно, чтобы администраторы суперкомпьютеров могли постоянно контролировать и анализировать весь поток выполняющихся приложений. Для этих целей можно использовать различные существующие системы мониторинга и анализа производительности, однако подобные решения в большинстве своем либо не предоставляют достаточный функционал в части изучения производительности, либо не переносимы. В данной работе описывается прототип разрабатываемого программного комплекса, который предоставляет широкие возможности по сбору и автоматическому анализу данных о производительности приложений и при этом является переносимым.

В статье представлены результаты анализа релокации юридических фирм в России в 2016–2023 гг. Релокация (миграция) компании понимается как изменение адреса регистрации.
Исследование основано на открытых данных Федеральной налоговой службы (ФНС России), преобразованных в панельный геопривязанный табличный набор данных. Методы анализа – описательная статистика, статистический тест Фишера, картографирование, визуализация данных. Показано, что релокация юридических фирм в России – редкое явление. Как правило, компании перемещаются на небольшое расстояние (10–50 км). Две трети организаций мигрируют в пределах субъекта федерации. Малые предприятия меняют адрес статистически значимо чаще, чем микропредприятия. Пространственная картина релокаций разнообразная и не характеризуется чёткими тенденциями. Москва лидирует по оттоку фирм, а Московская область – по их притоку. Центростремительная и центробежные тенденции примерно уравновешивают друг друга по числу перемещающихся фирм и работников, но по движению доходов преобладает центростремительная.

В данной статье рассматривается социально-экономическая деятельность Территориального органа федеральной службы государственной статистики по Республике Башкортостан. Было проведено исследование отраслевого рынка, которое показало основные тенденции развития рынка статистических услуг. В конце статьи делается вывод, что без статистической информации невозможно прогнозировать будущее различных сфер жизни общества, а значит, данная организация будет востребована всегда.