Исследование проводилось на базе данных активности российских компаний в сети.
Источник фото: сайт ТПУ
Ученые-экономисты Томского политехнического университета провели комбинированное исследование подходов к работе с сетевыми ресурсами в условиях пандемии и санкций, а также степени влияния этой деятельности на прибыльность компаний.
Анализу подверглись показатели деятельности 1 167 предприятий России в период с 2017 по 2023 годы. Специалисты изучили динамику структуры капитала, выручки, объемов продаж, рентабельности, веб-трафика, создания и актуализации собственных сайтов предприятий, их посещаемости и использования социальных сетей для взаимодействия с покупателями. В качестве инструментов анализа использовались традиционный регрессионный анализ и методы машинного обучения.
– Вопросы использования интернет-среды в качестве канала взаимодействия с потенциальными покупателями сейчас находятся на пике интереса исследователей. Однако вопросы сбора и обработки данных о российских компаниях в данных аспектах практически не изучены, – пояснила один из авторов исследования, доцент бизнес-школы ТПУ Любовь Спицына.
Отмечается, что в ходе исследования анализировались взаимосвязи активности и интенсивности работы компаний в интернете для продвижения информации о себе и своей продукции и услугах, создания гибкой и совершенствующейся системы поиска покупателей и поставщиков, а также организации операций купли-продажи онлайн, с их выживаемостью и рентабельностью их деятельности.
Ученые рассматривали цифровые коммуникации предприятий (сайт и социальные сети), показатели активности компаний в цифровой среде (видимость сайта в интернете, полнота семантики сайта, количество публикаций в социальных сетях и так далее), показатели востребованности цифрового капитала у потребителей (трафик сайта, количество подписчиков и просмотров в социальных сетях, количество лайков, репостов, комментариев) и данные о показателях финансово-экономической деятельности предприятия (рентабельность, рост продаж).
«Для анализа данных ученые использовали пять различных компьютерных алгоритмов: три простых, включающих разные типы нейронных сетей, и два сложных – так называемые портфели и ансамбли. Затем политехники математическими методами рассчитали ошибки прогнозов, полученных с помощью регрессионного анализа и компьютерных алгоритмов. Исследование показало, что алгоритмы, называемые портфелями и ансамблями, позволяют на 10% точнее прогнозировать прибыльность фирм», – резюмируется в сообщении.
Дмитрий Патрушев
Заместитель председателя правительства России
Собрано более 93 млн т зерновых, включая 70,5 млн т пшеницы. Очевидно, что на итоговых объёмах скажутся неблагоприятные погодные условия, которые почти весь сезон сопровождают работы в отдельных субъектах Юга, Центральной России и Поволжья. Тем не менее Минсельхоз сохраняет прогноз по сбору зерновых на уровне 132 млн т.
Управляющий директор компании «Россети Томск» Александр Черпинский о сути предложенных инициатив по реконструкции региональных сетей.
