Feno, V.

Феньо, В.

Electronic archive of Ternopil National Ivan Puluj Technical University

ІV міжнародна науково-практична конференція учених та студентів                                                                                 «Цифрова економіка як фактор інновацій та сталого розвитку суспільства» 7-8 грудня 2023 р 162 УДК 658 В.Феньо, магістр Тернопільський національний технічний університет ім. Івана Пулюя, Україна Науковий керівник:Н. Гарматій,канд.екон.наук., доц  ЗАСТОСУВАННЯ СУЧАСНИХ МЕТОДИК ТА ІНФОРМАЦІЙНИХ ПРОГРАМ ТИПУ MATLAB ПРИ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ ІНТЕРНЕТ-МАГАЗИНІВ УКРАЇНИ  V.Feno Ternopil Ivan Puluj National Technical University, Ukraine Supervisor: N. Harmatiy Ph.D, Assoc. Prof.  APPLICATION OF MODERN METHODS AND INFORMATION PROGRAMS SUCH AS MATLAB IN THE CLUSTERIZATION OF ONLINE STORES OF UKRAINE  Інтернет-магазини є одним із  динамічних секторів економіки України. За даними Державної служби статистики України, у 2022 році обсяги роздрібної торгівлі через Інтернет в Україні склали 188,7 млрд грн, що на 24,3% більше, ніж у 2021 році. При цьому кількість інтернет-магазинів в Україні продовжує зростати. За оцінками експертів, станом на 2023 рік в Україні діє понад 200 тис. інтернет-магазинів. Для моделювання цифровізації та виявлення навих можливостей для діяльності, доцільно застосувати метод кластеризації об’єктів економічної діяльності. Кластерний аналіз - це метод статистичного аналізу, який використовується для наукового аналізу економічних суб’єктів господарування, та об’єднанням в так званні «кластери», або «таксони», за принципом евклідової відстані, або методом»найближчого сусіда». Для дослідження на основі кластеризації об’єківт роздрібної торгівлі, було обрано такі інтернет-магазини: «Фокстрот», «Комфі», «Арс-кераміка», «Епіцентр», за показниками: кількість магазинів, прибуток тис. грн., дебіторська заборгованість тис, грн, нерозподілений прибуток тис. грн. Вхідні дані подано в таб. 1 Таблиця 1 Показники діяльності окремих Інтернет-магазинів  Кількість магазинів Прибуток  млн Дебіторська заборгованість тис. грн нерозподілений прибуток тис. грн Комфі 94 81 472631 129181 Фокстрот 119 70 3440 94832 Епіцентр 75 3605 1877 89248 Арс-кераміка 11 52 10403 1679  Для дослідження було обрано інтернет-магазини, тому що в час передових технологій люди прагнуть заощаджувати свій час, також великою перевагою є великий асортимент товарів, додаткові функції такі як безкоштовна доставка, гарантію повернення грошей. В подальшому досліджені було акцентовано увагу саме на дебіторській заборгованості та кількості магазинів. Графіки подано на рис.1 і рис. 2. ІV міжнародна науково-практична конференція учених та студентів                                                                                 «Цифрова економіка як фактор інновацій та сталого розвитку суспільства» 7-8 грудня 2023 р 163 94 119 75 11 0 50 100 150 Кількість магазинів Кількість магазинів                                  Рис. 1                                                                  Рис. 2  Проаналізувавши показники на рис. 1 можемо зробити висновок що в інтернет-магазину  «Комфі» дебіторська заборгованість є найвищою (472631). Найнижчий показник в «Арс-кераміки», він становить 10403. Беручи до уваги показники на рис. 2 бачимо що найбільша кількість магазинів в інтернет-магазину «Фокстрот», а найменша в «Арс-кераміки».  Отже,  порівнюючи  графіки на рис.1 і рис. 2 бачимо, що кількість магазинів не відіграє великої ролі стосовно дебіторської заборгованості оскільки покупці віддають перевагу магазинам в яких є більш привабливі ціни на товар, а також додаткові функції.  Кластерний аналіз інтернет-магазинів проводився в програмному забезпечені Matlab на основі використання таких алгоритмів функцій:  Побулова матриці вхідних даних R на основі даних таб.1; R = [94 81 472631 129181; 119 70 3440 94832; 75 3605 1877 89248; 11 52 10403 1679] R =           94          81      472631      129181          119          70        3440       94832           75        3605        1877       89248           11          52       10403        1679  Перетворення матриці вхідних даних R в нормовані значення за допомогою команди mean отримуємо матрицю яка має вигляд: X=mean(R) X = 1.0e+05 * 0.0007    0.0095    1.2209    0.7873 S=std(R,1) S = 1.0e+05 * 0.0004    0.0153    2.0241    0.4704  Пошук матриці нормованих значень Z за допомогою відповідних розрахунків;  Розрахунок відстані між кластерами використовуємо функцію «pdist» на основі матриці Z; D=pdist(Z) D = Columns 1 through 5 2.5095    3.4130    4.1075    2.5596    3.3497 Column 6 3.3779  Конвертуємо відстані в квадратну матрицю, використавши команду squareform; Y=squareform(D) Y = 0    2.5095    3.4130    4.1075 47261 3440 1877 10403 0 10000 20000 30000 40000 50000 Дебіторська заборгованість Дебіторська заборгованість ІV міжнародна науково-практична конференція учених та студентів                                                                                 «Цифрова економіка як фактор інновацій та сталого розвитку суспільства» 7-8 грудня 2023 р 164 2.5095         0    2.5596    3.3497 3.4130    2.5596         0    3.3779 4.1075    3.3497    3.3779         0  Групуємо кластери за методом найближчого сусіда, застосовуючи функцію linkage; L=linkage(D) L = 1.0000    2.0000    2.5095 3.0000    5.0000    2.5596 4.0000    6.0000    3.3497 Будуємо дендрограму на основі матриці найближчого сусіда використавши команду dendrogram(L)    Рис 3. Дендограма розподілу інтернет-магазинів по кластерах  Побудувавши дендрограму яка зображена на рис, 3 можна поділити інтереет-магазини умовно на 3 кластера. До 1 кластера віднесемо «Епіцентр» і «Арс-кераміка», до 2 «Фокстрот», до 3 «Комфі». Дослідивши кластерний аналіз інтернет-магазинів  «Фокстрот», «Комфі», «Арс-кераміка», «Епіцентр», за показниками 2021 року: кількість магазинів, прибуток тис. грн., дебіторська заборгованість тис, грн, нерозподілений прибуток тис. грн. в програмі Matlab, можемо зробити висновок, що дані інтернет-магазини можна поділити на 3 кластера. Застосування сучасного інструментарію  економіко-математичного моделювання, на основі кластерного аналізу, дозволяє згрупувати компанії за фінансовими показниками, що в свою чергу зможе покращити синергетичний зв’язок в наданні інтернет послуг клієнтам які використовують послуги даних інтернет магазинів, для досягнення більших прибутків. Література 1. Фінансова звітність «Фокстрот». UR: https://clarity-project.info/edr/32985427/finances?current_year=2022 2. Фінансова звітність  «Комфі». URL: https://clarity-project.info/edr/36962487/finances?current_year=2022 3. Фінансова звітність «Арс-кераміка». URL: https://clarity-project.info/tenderer/32549732 4. Фінансова звітність  «Епіцентр». URL: https://clarity-project.info/edr/43457691/finances?current_year=2022 5. MatLab. URL: https://matlab.mathworks.com/  

Application of modern methods and information programs such as Matlab in the clusterization of online stores of Ukraine

http://elartu.tntu.edu.ua/bitstream/lib/44190/2/DEFISDS_2023_Feno_V-Application_of_modern_methods_162-164.pdf

Application of modern methods and information programs such as Matlab in the clusterization of online stores of Ukraine

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Electronic archive of Ternopil National Ivan Puluj Technical University