Анализ паттернов в статистике и динамике, часть 2: Примеры применения к анализу социально-экономических процессов

  • Фуад Алескеров Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • В. Белоусова Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Л. Егорова Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Борис Миркин Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Ключевые слова: паттерны данных, динамический анализ паттернов, кластерный анализ

Аннотация

Алескеров Фуад Тагиевич - доктор технических наук, руководитель департамента математики, факультет экономики, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»; заведующий лабораторией, Институт проблем управления имени В.А.Трапезникова РАН. 
Адрес: 101000, Москва, Мясницкая ул., 20.
E-mail: alesk@hse.ru

Белоусова Вероника Юрьевна  – кандидат экономических наук, заведующий отделом методологии бюджетного планирования, Институт статистических исследований и экономики знаний; доцент кафедры банковского дела, департамент финансов, факультет экономики; с.н.с. Банковского института, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». 
Адрес: 101000, Москва, Мясницкая ул., 20.
E-mail: vbelousova@hse.ru

Егорова Людмила Геннадьевна  – преподаватель департамента математики, факультет экономики, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». 
Адрес: 101000, Москва, Мясницкая ул., 20.
E-mail: legorova@hse.ru

Миркин Борис Григорьевич  –доктор технических наук, профессор кафедры анализа данных и искусственного интеллекта, отделение прикладной математики и информатики, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». 
Адрес: 101000, Москва, Мясницкая ул., 20.
E-mail: bmirkin@hse.ru

В данной работе термин «паттерн» используется для обозначения комбинаций параметров значимых признаков, характерных для определённых групп объектов, соответствующих  отличающимся от других типам поведения.  В предыдущей части работы представлен обзор литературы в каждом из трёх основных аспектов этого понятия: использование понятия паттерн в науке и технике, методы кластер-анализа, динамика многомерных объектов, а также предложено уточнение этого понятия в эквивалентных, но когнитивно-различающихся терминах: (а) параллельные координаты, (б) конъюнктивные описания, (в) геометрических «боксов».
В этой части статьи представлены примеры статического и динамического анализа паттернов в данных на основе использования формализма параллельных координат. Под статическим анализом понимается использование двухэтапного метода для автоматизации формирования паттернов. На первом этапе обычный кластер-анализ применяется для формирования кластеров, на втором – ищутся паттерны, достаточно полно и точно представляющие полученные кластеры. Динамический анализ паттернов основан на анализе частоты смены паттерна объектами для определения типов устойчивости их функционирования. Такая типологизация может оказаться полезным инструментом анализа  и управления объектами. Кроме того, она способствует выделению групп риска стратегического развития объектов.
Нами рассмотрены проблематика и соответствующие данные для: (а) сопоставительного макроэкономического анализа, (б) оценки эффективности  и выявления бизнес-моделей коммерческих банков в Турции и России, (в) анализа паттернов поведения избирателей в условиях многопартийной системы в Великобритании и Финляндии, а также (г) исследования проблем инновационного развития регионов Российской Федерации в долгосрочной перспективе. Это рассмотрение в значительной степени является обзором отдельных проектов, сделанных с участием авторов данной работы, часть из которых была выполнена ещё до того, как в полной мере сложилось понятие паттерна, развиваемое в данной статье. В этом плане можно рассматривать данную статью как обобщение этих более ранних публикаций. 




Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.
Опубликован
2013-02-13
Как цитировать
АлескеровФ., БелоусоваВ., ЕгороваЛ., & МиркинБ. (2013). Анализ паттернов в статистике и динамике, часть 2: Примеры применения к анализу социально-экономических процессов. БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА, 7(4), 3-20. извлечено от https://foresight-journal.hse.ru/index.php/bijournal/article/view/26184
Раздел
Анализ данных и интеллектуальные системы