Вахромеева Е.Н., Зензинова Ю.Б. Автоматизация кластеризации компаний по финансовым показателям с использованием k-means алгоритма на больших данных

Авторы

  • admin admin

Ключевые слова:

Кластеризация, K-means, финансовые показатели, анализ данных, Python, генерация данных, визуализация

Аннотация

В данной статье рассматривается использование алгоритма K-means на Python для кластеризации компаний на основе их финансовых показателей. Для демонстрации метода были сгенерированы синтетические данные, включающие чистую прибыль, общие активы и доход компаний. Описаны этапы предварительной обработки данных, нормализации и выполнения кластерного анализа. Приведена визуализация результатов кластеризации. Приведены преимущества использования языка Python и его библиотек для анализа данных, включая обработку больших объемов данных, масштабируемость и автоматизацию. Кластерный анализ позволяет выявлять группы компаний со схожими экономическими характеристиками, что может способствовать более точной сегментации рынка и разработке таргетированных стратегий. Данный подход позволяет эффективно анализировать большие объемы финансовых данных и выявлять скрытые закономерности, что может быть полезным для аналитиков и инвесторов.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Опубликован

09.09.2024

Как цитировать

admin, admin. (2024). Вахромеева Е.Н., Зензинова Ю.Б. Автоматизация кластеризации компаний по финансовым показателям с использованием k-means алгоритма на больших данных. ДИСКУССИЯ | DISCUSSION | Journal of Scientific Publications on Economic, 126(5), 46–51. извлечено от https://discussionj.ru/index.php/polemik/article/view/247

Выпуск

Раздел

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ, СТАТИСТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ В ЭКОНОМИКЕ

Категории

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 > >>