Интеллектуальный анализ показателей качества реализации национальных проектов

Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Е. Ш. Закиева, Э. Р. Габдуллина

Аннотация


В статье рассматриваются вопросы анализа и оценки качества реализации национальных проектов РФ. Процедура исследования включает четыре этапа. На первом этапе выделены основные факторы, влияющие на проблемы достижения показателей национальных проектов. Одним из факторов является недостаточное использование интеллектуальных методов для анализа и оценки данных. На втором этапе разработана структурная схема системы управления качеством жизни населения регионов РФ как одной из основных национальных целей развития страны. Схема построена на базе принципов управления по обратной связи и ситуационного управления. На третьем этапе проведен интеллектуальный анализ показателей социально-экономического развития регионов РФ, характеризующих достижение показателей национальных проектов. Для анализа сформированы три выборки: первая выборка включает все регионы РФ, вторая – федеральные округа и третья – регионы Приволжского федерального округа. Результаты компонентного и кластерного анализа каждой выборки позволили сформировать правила классификации и построить кластеры регионов (округов), отличающихся уровнем социально-экономического развития. На основе построения деревьев решений определены правила разделения регионов (округов) на классы. На четвертом этапе проведена оценка качества реализации национальных проектов в регионах РФ по степени близости фактических показателей развития регионов (округов) к целевым значениям. Результаты исследования могут использоваться для поддержки принятия решений по управлению социально-экономическим развитием регионов РФ и достижению показателей национальных проектов

Ключевые слова


национальные проекты; социально-экономические показатели; интеллектуальный анализ; кластеры регионов

Полный текст:

PDF

Литература


Национальные проекты России [Электронный ресурс]. URL: https://xn--80aapampemcchfmo7a3c9ehj.xn--p1ai/ (дата обращения 12.09.2024). [[ National projects of Russia (2024, Sept. 12) [Online]. URL: https://xn--80aapampemcchfmo7a3c9ehj.xn--p1ai/ (In Russian). ]]

Трещалин М. Р. Проблемы, возникающие при реализации национальных проектов в Российской Федерации, и пути их решения // Актуальные исследования. Международный научный журнал. 2023. №1 (131). С. 47–49. EDN WIHTOS. [[ Treshchalin M. R. “Problems arising in the implementation of national projects in the Russian Federation and ways to solve them” // Current research. International Scientific Journal, no. 1 (131), pp. 47-49, 2023. EDN WIHTOS. (In Russian). ]]

Бухвальд Е. М., Иванов О. Б. Национальные проекты России: региональное измерение// Актуальные вопросы экономики. 2019. С. 37–53. [[ Bukhvald E. M., Ivanov O. B. “National projects of Russia: regional dimension” // Current issues of economics, pp. 37-53, 2019. (In Russian). ]]

Закиева Е. Ш. Методология поддержки принятия решений при управлении социетальной системой на основе динамического моделирования и интеллектуальных технологий // СИИТ. 2023. Т. 5. № 3 (12). С. 69–92. EDN UWIPDO. [[ Zakieva E. Sh. “Methodology for decision support in managing a societal system based on dynamic modeling and intelligent technologies” // SIIT. 2023. Vol. 5, No. 3(12), pp. 69-92. EDN UWIPDO. (In Russian). ]]

Ilyasov B. G., Makarova E. A., Zakieva E. S., Gabdullina E. R., Mansurova M. T., Martynov V. V. “Data processing and computing the integral indexes of Russian regions development” // Proc. IEEE International Conference "Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies", T and QM and IS, 2021, pp. 495-500. EDN CXOGJV.

Ilyasov B., Makarova E., Zakieva E., Gabdullina E., Teregulov T. “Data mining for estimating living standards in the constituent entities of the Russian federation” // CEUR Workshop Proceedings. "SibDATA 2021 - Short Paper Proceedings of the 2nd Siberian Scientific Workshop on Data Analysis Technologies with Applications 2021", 2021, pp. 51-56. EDN LQNJOP.

Ильясов Б. Г., Макарова Е. А., Закиева Е. Ш., Бойцов А. Н. “Алгоритм анализа данных об инвестиционных процессах в регионах РФ с использованием метода главных компонент” // Современные наукоемкие технологии. 2023. № 6. С. 27–34. EDN CGOWJK. [[ Ilyasov B. G., Makarova E. A., Zakieva E. Sh., Boytsov A. N. “Algorithm for analyzing data on investment processes in the regions of the Russian Federation using the principal component method” // Modern High-Tech Technologies, no. 6., pp. 27-34, 2023. EDN CGOWJK. (In Russian). ]]

Дюк В. А. Логический анализ данных: учебное пособие. СПб.: Лань, 2020. 80 с. EDN XTFXKB. [[ Duke V. A. Logical Data Analysis: textbook. St. Petersburg: Lan, 2020. (2024, Apr. 20) [Online]. EDN XTFXKB. (In Russian). ]]

Гаврилова Т. А., Кудрявцев Д. В., Муромцев Д. И. Инженерия знаний. Модели и методы. СПб.: Лань, 2020. 324 с. EDN ZOFPFE. [[ Gavrilova T. A., Kudryavtsev D. V., Muromtsev D. I. Knowledge Engineering. Models and Methods. St. Petersburg: Lan, 2020. EDN ZOFPFE (In Russian). ]]

Регионы России. Социально-экономические показатели. 2023: Статистический сборник / Росстат. М., 2023. 1126 с. [[ Regions of Russia. Socio-Economic Indicators. 2023: Statistical collection / Rosstat. Moscow, 2023. (In Russian). ]]

Остроух А. В., Николаев А. Б. Интеллектуальные информационные системы и технологии. СПб.: Лань, 2021. 308 с. URL:https://e.lanbook.com/book/177839 (дата обращения 20.04.2024). [[ Ostroukh A. V., Nikolaev A. B. Intelligent Information Systems and Technologies. St. Petersburg: Lan, 2021. (2024, Apr. 20) [Online]. URL: https://e.lanbook.com/book/177839 (In Russian). ]]

D’Iorio S. et al., “Predictive power of composite socioeconomic indices for targeted programs: principal components and partial least squares” // Quality & Quantity. 2024. Vol. 58, no. 4, pp. 3497-3534.

Duarte S. et al., “Socioeconomic index for income and poverty prediction: A sufficient dimension reduction approach” // Review of Income and Wealth. 2023. Vol. 69, no. 2, pp. 318-346. EDN WECPUM.

Sacre H. et al., “Development and validation of the socioeconomic status composite scale (SES-C)” // BMC Public Health. 2023. 23: 1619.

Oliver T. H. et al., “Knowledge architecture for the wise governance of sustainability transitions” // Environmental Science & Policy. 2021. Vol. 126, pp. 152-163. EDN DWQJRW.

Dornelles A. Z., Boonstra W. J., Delabre I., et al., “Transformation archetypes in global food systems” // Sustainability Science. 2022. Vol. 17, pp. 1827-1840. EDN UMALMA.

Helbing D., Balietti S., “From social data mining to forecasting socio-economic crises” // The European Physical Journal. Spec. Top. 2011. Vol. 195, pp. 3-68.

Wais B., Rinderle-Ma S., “Towards a comprehensive evaluation of decision rules and decision mining algorithms beyond accuracy” // International Conference on Advanced Information Systems Engineering. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024, pp. 403-419.

Khan S., Shaheen M., “From data mining to wisdom mining” // Journal of Information Science. 2023. Vol. 49, no. 4, pp. 952-975. EDN QXSGNK.

Hmelo-Silver C. E., Azevedo R., “Understanding complex systems: some core challenges” // Journal of the Learning Sciences. 2006, no. 15(1), pp. 53-61.

Макарова Е. А., Габдуллина Э. Р., Юсупов М. М., Камаева Р. Р. Структура и динамические модели управляемого взаимодействия секторов домохозяйств и государственных учреждений // СИИТ. 2024. Т. 6, № 1(16). С. 67-76. EDN TWYQFA. [[ Makarova E. A., Gabdullina E. R., Yusupov M. M., Kamaeva R. R. “Structure and dynamic models of managed interaction between household sectors and government institutions” // SIIT. 2024. T. 6, No. 1(16), pp. 67-76. EDN TWYQFA. (In Russian). ]]

Макарова Е. А., Габдуллина Э. Р., Юсупов М. М., Вагапова Г. Р. Алгоритм интеллектуального анализа региональных данных об инвестиционном риске // СИИТ. 2024. Т. 6, № 1(16). С. 77-86. EDN EBASQU. [[ Makarova E. A., Gabdullina E. R., Yusupov M. M., Vagapova G. R. “Algorithm for intellectual analysis of regional data on investment risk” // SIIT. 2024. Vol. 6, No. 1(16), pp. 77-86. EDN EBASQU. (In Russian). ]]

Юсупов М. М., Макарова Е. А., Камаева Р. Р. Анализ дифференциации потребительских расходов домохозяйств на основе агент-ориентированного моделирования // СИИТ. 2023. Т. 5, № 6(15). С. 57-66. EDN PVCZYZ. [[ Yusupov M. M., Makarova E. A., Kamaeva R. R. “Analysis of differentiation of household consumer expenditures based on agent-based modeling” // SIIT. 2023. Vol. 5, No. 6(15), pp. 57-66. EDN PVCZYZ. (In Russian). ]]

Котельников В. А. Поддержка принятия решений при управлении услугами системы моментальных платежей с использованием интеллектуальных технологий // СИИТ. 2023. Т. 5, № 4(13). С. 111-122. EDN KEDROK. [[ Kotelnikov V. A. “Support for decision-making in managing services of the instant payment system using intelligent technologies” // SIIT. 2023. Vol. 5, No. 4(13), pp. 111-122. EDN KEDROK. (In Russian). ]]

Кузнецова В. Ю. Информационная технология принятия решений в микрофинансовой организации // СИИТ. 2023. Т. 5, № 3(12). С. 27-41. EDN PDZIIA. [[ Kuznetsova V. Yu. “Information technology of decision-making in a microfinance organization” // SIIT. 2023. Vol. 5, No. 3(12), pp. 27-41. EDN PDZIIA. (In Russian). ]]

Моисеева Т. В. Методологические основы поддержки принятия решений по управлению инновационным развитием социотехнических объектов на основе интерсубъективного подхода // СИИТ. 2023. Т. 5, № 2(11). С. 66-95. EDN CNPZYU. [[ Moiseeva T. V. “Methodological foundations for supporting decision-making on managing innovative development of socio-technical objects based on an intersubjective approach” // SIIT. 2023. Vol. 5, No. 2(11), pp. 66-95. EDN CNPZYU. (In Russian). ]]

Прокудина Е. И., Фазлыева Д. А. Математическое и программное обеспечение задачи оценки страховых резервов по договорам долгосрочного страхования жизни // СИИТ. 2021. Т. 3, № 3(7). С. 53-58. EDN OISHZK. [[ Prokudina E. I., Fazlyeva D. A. “Mathematical and software support for the problem of assessing insurance reserves under long-term life insurance contracts” // SIIT. 2021. Vol. 3, No. 3(7), pp. 53-58. EDN OISHZK. (In Russian). ]]


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


(c) 2025 Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Е. Ш. Закиева, Э. Р. Габдуллина