Vakhromeeva E.N., Zenzinova Y.B. Automation of company clustering by ̳financial metrics using the k-means algorithm on big data
Keywords:
Clustering, K-means, financial metrics, data analytics, Python, data generation, visualization data, Python, data generation, visualizationAbstract
This article examines the use of the K-means algorithm in Python for clustering companies based on their financial indicators. Synthetic data, including net income, total assets, and revenue of companies, were generated to demonstrate the method. The stages of data preprocessing, normalization, and cluster analysis execution are described. A visualization of the clustering results is provided. The advantages of using Python and its libraries for data analysis, including handling large volumes of data, scalability, and automation, are highlighted. Cluster analysis allows identifying groups of companies with similar economic characteristics, which can contribute to more accurate market segmentation and the development of targeted strategies. This approach enables effective analysis of large volumes of financial data and the identification of hidden patterns, which can be useful for analysts and investors.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
Categories
License
Copyright (c) 2024 admin admin
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Авторы, публикующие произведения в журнале «Дискуссия», соглашаются со следующими условиями:
- Авторы сохраняют за собой авторское право и предоставляют журналу право первой публикации произведения, одновременно лицензированной в соответствии с лицензией Creative Commons Attribution, позволяющей другим лицам пользоваться произведением с подтверждением авторства и первоначальной публикации в журнале «Дискуссия».
- Авторы вправе заключать с иными лицами лицензионные договоры на условиях простой (неисключительной) лицензии на использование опубликованного в журнале «Дискуссия» произведения (например, размещение его в базах данных университетов, публикация в книге), со ссылкой на его оригинальную публикацию в этом журнале.
- Автор гарантирует, что является правообладателем всех материалов, предоставляемых в редакцию, и что исключительные права на данные материалы не переданы или не предоставлены другим лицам.
- Авторам разрешено и рекомендуется размещать свое произведение в Интернете до и во время процесса подачи, поскольку это может привести к продуктивному обмену, а также к более раннему и более широкому цитированию опубликованных работ.
С момента загрузки произведения и сопроводительных материалов через раздел "Отправка материалов", автор полностью и безоговорочно принимает (акцептует) публичную оферту о заключении авторского соглашения об опубликовании произведения. В соотвтетствии с этим соглашением автор предоставляет издателю на безвозмездной основе неисключительную лицензию на использование созданного автором произведения.
С момента получения произведения и прилагаемых к нему материалов журнал "Дискуссия" вправе использовать полученные произведения без ограничений по своему усмотрению и в пределах всего срока действия исключительных прав, но с обязательным указанием имени автора (авторов) произведения, в том числе публиковать произведения (полностью или в сокращении) на территории всего мира, переводить на другие языки, направлять в репозитории научной информации, размещать в сети Интернет и использовать другими законными способами.
