МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОТРАСЛЕЙ ЭКОНОМИКИ ПРИ ПОМОЩИ МАШИННЫХ МЕТОДОВ ОБУЧЕНИЯ: ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ

Abstract

Статья посвящена исследованию возможностей методов машинного обучения на примере исследовании макроэкономических показателей аграрно-промышленного комплекса регионов Центрального федерального округа. Расчеты основаны на данных Росстата за период с 2015 по 2020 годы. В качестве методов исследования использованы методы математической статистики и корреляционного анализа. Для выполнения расчетов и визуализации данных использована интерактивная среда анализа на основе программных средств Python. Проведенный кластерный анализ по двум параметрам, включающим результаты производственной и сельскохозяйственной деятельности, позволил выделить три кластера. Для выделенных кластеров проведен сравнительный анализ видов деятельности, дающих наибольший вклад в экономику региона. The article is devoted to the study of the possibilities of machine learning methods using the example of the study of macroeconomic indicators of the agricultural and industrial complex of the regions of the Central Federal District. The calculations are based on Rosstat data for the period from 2015 to 2020. The methods of mathematical statistics and correlation analysis were used as research methods. An interactive analysis environment based on Python software tools is used to perform calculations and visualize data. The cluster analysis carried out on two parameters, including the results of production and agricultural activities, allowed us to identify three clusters. For the selected clusters, a comparative analysis of the types of activities that make the greatest contribution to the economy of the region is carried out.