СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ В ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКЕ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 316.4

Оразмяммедов Я.

Старший преподаватель,

Туркменский государственный институт экономики и управления

Туркменистан, г. Ашхабад

Йолдашова Р.

Студент,

Туркменский государственный институт экономики и управления

Туркменистан, г. Ашхабад

СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ В ЦИФРОВОЙ

ЭКОНОМИКЕ

Аннотация: Данная статья посвящена исследованию статистических моделей, используемых для анализа и прогнозирования процессов в цифровой экономике. Рассматриваются основные методы и подходы к моделированию, а также примеры их применения в реальных условиях. Особое внимание уделяется анализу больших данных и использованию машинного обучения для построения адаптивных моделей.

Ключевые слова: цифровая экономика, статистическое моделирование, большие данные, машинное обучение, прогнозирование.

Цифровая экономика, опираясь на интенсивное использование данных и технологий, стала важнейшим движущим фактором современного мира. Статистическое моделирование процессов в цифровой экономике становится неотъемлемой частью анализа и оптимизации бизнес-процессов, принятия решений и прогнозирования тенденций.

Статистическое моделирование - это метод анализа данных, который используется для выявления закономерностей и прогнозирования поведения

системы на основе исторических данных. Этот метод широко применяется в различных областях, включая экономику, финансы, маркетинг и т.д.

Статистическое моделирование включает в себя несколько этапов: сбор данных, их анализ, построение модели и тестирование ее на точность. На каждом этапе используются различные методы и инструменты, такие как регрессионный анализ, кластеризация, анализ временных рядов и т.д.

Один из наиболее популярных методов статистического моделирования - это машинное обучение. Машинное обучение позволяет создавать модели, которые могут автоматически адаптироваться к новым данным и улучшать свою точность со временем. Этот подход особенно полезен для анализа больших объемов данных, таких как данные социальных сетей или интернет-магазинов.

Структура цифровой экономики включает в себя множество взаимосвязанных процессов, таких как сбор и анализ данных, использование искусственного интеллекта, автоматизация бизнес-процессов и цифровая трансформация. Статистическое моделирование помогает описать и понять эти взаимосвязи.

С использованием статистических методов, таких как анализ кластеров и временных рядов, можно исследовать потребительское поведение в цифровом пространстве. Анализ позволяет выявлять предпочтения потребителей, оптимизировать предложения и персонализировать взаимодействие.

Анализ кластеров - это процесс разделения данных на группы, или кластеры, на основе их сходства. Этот метод используется для выявления скрытых структур в данных и может быть полезен при анализе социальных сетей, сегментации рынка и других задачах.

Анализ временных рядов - это метод изучения изменений данных во времени. Он используется для прогнозирования будущих значений на основе прошлых данных и может быть применен к различным типам данных, таким как цены на акции, объемы продаж и т. д.

Статистическое моделирование позволяет бизнесам прогнозировать результаты и оптимизировать бизнес-процессы. Методы временных рядов и анализа вариаций применяются для предсказания спроса, оптимизации запасов и управления ценообразованием.

В условиях цифровой экономики вопросы кибербезопасности и управления рисками становятся более сложными. Статистическое моделирование позволяет выявлять потенциальные угрозы, оценивать риски и разрабатывать эффективные стратегии по их управлению.

Цифровая экономика характеризуется огромным объемом данных. Статистическое моделирование предоставляет инструменты для анализа больших данных, выделения ключевых трендов, идентификации закономерностей и принятия информированных решений.

Применение методов машинного обучения, таких как регрессионный анализ и алгоритмы классификации, в статистическом моделировании позволяет создавать точные прогнозы и строить предсказательные модели.

Преимущества:

1. Позволяет исследовать сложные системы: моделирование позволяет учитывать множество факторов, влияющих на поведение системы.

2. Прогнозирование будущих событий: модели могут быть использованы для прогнозирования будущих тенденций и событий.

3. Оценка различных сценариев: моделирование позволяет тестировать различные сценарии и оценивать их влияние на систему.

4. Оптимизация решений: моделирование может помочь оптимизировать решения и повысить эффективность системы.

Статистическое моделирование процессов в цифровой экономике является неотъемлемым инструментом для успешного функционирования и развития компаний в новой эпохе технологий. Адаптация статистических методов к особенностям цифровой экономики позволяет выявлять возможности, оптимизировать ресурсы и повышать эффективность бизнес-процессов в условиях

постоянных изменений. Статистическое моделирование — это не просто инструмент анализа, а стратегическое решение для предприятий, стремящихся оставаться конкурентоспособными в цифровой эпохе.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. "Статистика. Введение в методы анализа данных" - Ю. И. Медведев, А. Л. Мамисhev, А. А. Калинин.

2. "Методы и модели статистического анализа данных" - А. Д. Солодовников, Н. И. Сосновский.

3. "Большие данные: как измерить, преобразовать и визуализировать их" - Ж. Лемейр, Ж. Ренсен, Т. Вуд.

4. "Машинное обучение и анализ данных" - В. В. Дворецкий, В. Л. Шахтаров.

5. "Статистика: введение в теорию и практику" - Г. П. Шпигель, М. Р. Макфадден.

6. "Регрессионный анализ: статистические методы и прикладные модели" -А. Фаркас.

7. "Основы статистического моделирования" - Г. Дж. Миллер, Дж. Э. Фрейнкель.

Orazmammedov Ya.

Senior Lecturer, Turkmen State Institute of Economics and Management Turkmenistan, Ashgabat

Yoldashova R.

Student,

Turkmen State Institute of Economics and Management Turkmenistan, Ashgabat

STATISTICAL MODELING OF PROCESSES IN THE DIGITAL ECONOMY

Abstract: This article is devoted to the study of statistical models used to analyze and forecast processes in the digital economy. The main methods and approaches to modeling are discussed, as well as examples of their application in real conditions. Particular attention is paid to big data analysis and the use of machine learning to build adaptive models.

Keywords: digital economy, statistical modeling, big data, machine learning, forecasting.