List of publications on a keyword: «»


Экономика

Publication date: 04.07.2026
Evaluate the material Average score: 0 (Всего: 0)
Stepan A. Sulima
Vladimir O. Pokul , candidate of economic sciences
FSFEI of HE "Kuban State University" , Краснодарский край

«Algoritm prodvizheniia nezavisimogo muzykal'nogo ispolnitelia v Digital-srede»

Download an article

В статье рассматривается проблема продвижения независимых музыкальных исполнителей в условиях цифровой платформенной среды. Целью исследования является обоснование алгоритма продвижения артиста, учитывающего поведение слушателей, роль стриминговых платформ, социальных сетей и визуально-коммуникационных инструментов. Использованы методы теоретического анализа, обобщения, сегментации и интерпретации результатов онлайн-анкетирования. В результате предложена последовательность этапов продвижения: диагностика рынка и аудитории, формирование позиционирования, подготовка релиза, контентный запуск, усиление, закрепление результата и аналитика эффективности.

Publication date: 01.07.2026
Evaluate the material Average score: 0 (Всего: 0)
Aleksandr E. Kotsarev
FSBEI of HE "Tolyatti State University" , Самарская обл

«Optimizatsiia upravleniia zapasami avtoservisa s ispol'zovaniem tekhnologii analiza dannykh i mashinnogo obucheniia»

Download an article

В статье раскрываются теоретические и практические аспекты оптимизации управления запасами автосервиса с использованием технологий анализа данных и машинного обучения. Цель исследования заключается в систематизации проблемных направлений оптимизации управления запасами и предложении инструментов анализа данных и машинного обучения для решения данных проблем. В условиях автосервиса возможности технологий анализа данных и машинного обучения проявляются прежде всего в создании точных моделей прогнозирования спроса на запчасти, которые учитывают не только объемы продаж, но и скрытые паттерны поведения клиентов и технического состояния автомобилей. В качестве инструментов повышения эффективности управления запасами предлагается к внедрению модели «random forest», XGBoost, которые значительно повышает точность прогнозов, а также модели типа «ARIMAX». Результаты исследования могут быть использованы для повышения эффективности системы управления запасами в автосервисах.