Анализ потоков данных: применение в экономике и управлении (Е.В. Галкина, журнал "Вестник Алтайской академии экономики и права", N 10 (часть 1), октябрь 2021 г.)

Галкина Е.В. Анализ потоков данных: применение в экономике и управлении

Е.В. Галкина - ФГБОУ ВО "Орловский государственный университет экономики и торговли", Орел

В статье представлен универсальный подход к обобщению потоков данных. Основой предложенного подхода выступает табличное агрегирование информации о значениях анализируемых потоков, которые характеризуют взаимодействие между управляемыми объектами. Для решения задачи описания потоков данных в табличном методе объекты отражены как узлы-источники и узлы-приемники. На пересечении строк и столбцов, обозначающих соответствующие узлы, в соответствующей их взаимосвязи ячейке указывается значение потока. Методика проиллюстрирована примером экономического характера. Демонстрируемый в статье подход к визуализации и группировке данных применим для обоснования управленческих решений разной природы и сложности. При использовании для первичного сбора данных программного обеспечения, которое поддерживает механизм реляционных таблиц или электронных таблиц, таблицы потоков данных могут быть получены путем использования релевантных задаче фильтров. Метод может быть адаптирован пользователем к конкретной задаче. Также таблицы потоков данных могут служить основной для углубленного анализа данных, в частности, методами исследования вариационных рядов, моды, медианы, среднего, размаха, анализа трендов, кластерного анализа, факторного анализа, структурно-динамического анализа, корреляционно-регрессионного и иных методов математической обработки информации.

Ключевые слова: анализ данных, взаимодействие объектов, информация, управленческое решение, экономика.

Galkina E.V. Application in economics and management

E.V. Galkina - The Orel State University of Economics and Trade, Orel

The article presents a universal approach to the generalization of data flows. The basis of the proposed approach is the tabular aggregation of information about the values of the analyzed flows, which characterize the interaction between the managed objects. To solve the problem of describing data flows in the table method, objects are reflected as source nodes and receiver nodes. At the intersection of the rows and columns denoting the corresponding nodes, the value of the flow is indicated in the cell corresponding to their relationship. The methodology is illustrated by an example of an economic nature. The approach to data visualization and grouping demonstrated in the article is applicable to substantiate management decisions of different nature and complexity. When using software that supports the mechanism of relational tables or spreadsheets for primary data collection, data flow tables can be obtained by using filters relevant to the task. The method can be adapted by the user to a specific task. Also, data flow tables can serve as the main one for in-depth data analysis, in particular, by methods of studying variation series, mode, median, average, span, trend analysis, cluster analysis, factor analysis, structural and dynamic analysis, correlation and regression and other methods of mathematical information processing.

Keywords: data analysis, object interaction, information, management decision, economics.