Статья журнала
Методы анализа данных о состоянии сельхозпредприятий
Data Analysis Methods for the State of Agricultural Producers
Цитирование
Кузьмин В.Н., Мишуров Н.П., Моторин О.А., Степанцевич М.Н. Методы анализа данных о состоянии сельхозпредприятий // Управление рисками в АПК. – 2022. – № 2 (44). – С. 106 – 117. – 10.53988/24136573-2022-02-09
Citation
Kuzmin V.N., Mishurov N.P., Motorin O.A., Stepantsevich M.N. Data Analysis Methods for the State of Agricultural Producers // Agricultural Risk Management. – 2022. – № 2 (44). – Pp. 106 – 117. – 10.53988/24136573-2022-02-09
Аннотация
В статье рассматриваются методологические и прикладные аспекты анализа данных о состоянии сельскохозяйственных товаропроизводителей (СХТП) в условиях цифровой трансформации агропромышленного комплекса. Систематизированы стадии научно-технического развития Журнал «Управление рисками в АПК». Выпуск 44 www.agrorisk.ru 107 отрасли как основа формирования цифровых компетенций предприятий. Обоснованы методы оценки экономической эффективности внедрения цифровых технологий, включая анализ динамики затрат, изменения выручки и ключевых финансовых показателей. Охарактеризован инструментарий цифрового профилирования СХТП: кластерный анализ, факторный анализ, регрессионный анализ, методы машинного обучения, геоинформационные системы и анализ временных рядов. Раскрыта двойственная роль цифровых технологий как средства профилирования и объекта анализа в процессе определения уровня цифровой зрелости. Сделан вывод о необходимости верификации данных цифровых систем посредством традиционных методов сбора информации.
Abstract
The article examines methodological and applied aspects of data analysis of agricultural producers under the conditions of digital transformation of the agroindustrial complex. The stages of scientific and technological development of the sector are systematized as the basis for forming digital competencies of Журнал «Управление рисками в АПК». Выпуск 44 www.agrorisk.ru 108 enterprises. Methods for assessing the economic efficiency of digital technology implementation are substantiated, including analysis of cost dynamics, revenue changes, and key financial indicators. The tools for digital profiling of agricultural producers are characterized: cluster analysis, factor analysis, regression analysis, machine learning methods, geographic information systems, and time series analysis. The dual role of digital technologies as both a profiling tool and an object of analysis in assessing the level of digital maturity is revealed. It is concluded that data from digital systems must be verified through traditional information collection methods.
Ключевые слова
сельскохозяйственные товаропроизводители, анализ данных, цифровая трансформация, цифровое профилирование, машинное обучение, геоинформационные системы, экономическая эффективность, цифровая зрелость, агропромышленный комплекс.
Keywords
agricultural producers, data analysis, digital transformation, digital profiling, machine learning, geographic information systems, economic efficiency, digital maturity, agro-industrial complex.