Предиктивная аналитика как инструмент совершенствования экономической политики рыбохозяйственного комплекса Камчатского края
https://doi.org/10.36038/0234-2774-2025-26-4-167-176
EDN: KMNIBC
Аннотация
Рассматривается потенциал предиктивной аналитики, который может быть использован для совершенствования экономической политики рыбохозяйственного комплекса Камчатского края. Обосновывается необходимость перехода к цифровизации управления. Представлен обзор методов прогнозной аналитики, а также примеры их внедрения в международной и российской практике. Рассмотрены основные этапы прогнозирования к условиям деятельности рыбохозяйственного комплекса (РХК) региона.
Об авторе
С. А. Кравцов
Камчатский государственный технический университет (КамчатГТУ)
Россия
Россия
683003; Петропавловск-Камчатский
Список литературы
1. Астраханцева И.А., Герасимов А.С. Прогнозирование региональной инфляции на основе гибридной модели машинного обучения: градиентный бустинг и случайный лес // Научные труды ВЭО России. 2023. Т. 243. С. 200–226. (Электронные ресурсы). Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-regionalnoy-inflyatsii-na-osnove-gibridnoy-modeli-mashinnogo-obucheniya-gradientnyy-busting-i-sluchaynyy-les/viewer. (Дата обращения 08. 10. 2025).
2. Анализ временных рядов // VITMO (Электронный ресурсы). Режим доступа: https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D1%80%D1%8F%D0%B4%D0%BE%D0%B2. (Дата обращения 07. 10. 2025).
3. Предложения по сохранению и развитию рыбной отрасли Дальнего Востока в рамках совещания под руководством Николая Патрушева (Вл. Солодов) // Межрегиональная ассоциация экономического взаимодействия субъектов Российской Федерации «Дальний Восток и Забайкалье» (Электронный ресурсы). Режим доступа: https://madviz.ru/news/8933. (Дата обращения 07. 10. 2025).
4. Днепров М.Ю., Михайлюк О.В. Цифровая экономика как новая экономическая категория // Вопросы инновационной экономики. 2019. Т. 9. № 4. С. 1279–1294. (Электронные ресурсы). Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/338235283_Cifrovaa_ekonomika_kak_novaa_ekonomiceskaa_kategoria. (Дата обращения 07. 10. 2025).
5. Искусственный интеллект в рыбоводстве: Норвегия на передовой технологий мониторинга здоровья лососей // Портал «Новости аквакультуры» (Электронные ресурсы). Режим доступа: https://fish-info.ru/news/iskusstvennyy-intellekt-v-rybovodstve-norvegiya-na-peredovoy-tekhnologiy-monitoringa-zdorovya-losose/. (Дата обращения 08. 10. 2025).
6. Искусственный интеллект открывает новые возможности для рыбной отрасли // Портал «Korabel.ru» (Электронные ресурсы). Режим доступа: https://www.korabel.ru/news/comments/iskusstvennyy_intellekt_otkryvaet_novye_vozmozhnosti_dlya_rybnoy_otrasli.html. (Дата обращения 08. 10. 2025).
7. ИИ: новая эра в рыбной отрасли // Портал «Fishretail» (Электронные ресурсы). Режим доступа: https://fishretail.ru/news/iskusstvenniy-intellekt-novaya-era-v-ribnoy-otrasli-481308. (Дата обращения 08. 10. 2025).
8. Казакова Д.С. Гибридные модели предиктивной аналитики в креативной индустрии // International J. of Open Information Technologies. 2024. V. 12. no. 7. (Электронные ресурсы). Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/gibridnye-modeli-prediktivnoy-analitiki-v-kreativnoy-industrii. (Дата обращения 10. 10. 2025).
9. Китайцева Е.Х., Игнатова Е.В. Тренды использования данных телеметрии систем водоснабжения // Строительство и архитектура. 2023. Т. 11. №. 4 (Электронные ресурсы). Режим доступа: https://conarc.ru/ru/nauka/article/71718/view. (Дата обращения 07. 10. 2025).
10. Новости за 2025 год: учёт нерки при помощи компьютерного зрения // Официальный сайт ГНЦ РФ ФГБНУ «ВНИРО» (Электронные ресурсы). Режим доступа: http://vniro.ru/ru/novosti/arkhiv-za-2025-god/uchet-nerki-pri-pomoshchi-kompyuternogo-zreniya. (Дата обращения 07. 10. 2025).
11. Официальный сайт Камчатского края. (Электронный ресурс). Режим доступа: https://kamgov.ru/ubmr/news/po-itogam-2024-goda-rybaki-kamcatki-dobyli-bolee-15-mln-tonn-vodnyh-bioresursov-79227. (Дата обращения 07. 10. 2025).
12. Хачирова З.К., Аджиева А.И. Значение корреляционного и регрессионного анализа при статистической обработке информации // Международный научный журнал «Вестник науки». 2019. Т. 5. № 9 (18). С. 18–21. (Электронный ресурс). Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/znachenie-korrelyatsionnogo-i-regressionnogo-analiza-pri-statisticheskoy-obrabotke-informatsii/viewer. (Дата обращения 07. 10. 2025).
13. Что такое регрессионный анализ // Практикум (Электронный ресурс). Режим доступа: https://practicum.yandex.ru/blog/chto-takoe-regressionnyj-analiz/. (Дата обращения 07. 10. 2025).
Рецензия
Для цитирования:
Кравцов С.А. Предиктивная аналитика как инструмент совершенствования экономической политики рыбохозяйственного комплекса Камчатского края. Вопросы рыболовства. 2025;26(4):167-176. https://doi.org/10.36038/0234-2774-2025-26-4-167-176. EDN: KMNIBC
For citation:
Kravtsov S.A. Predictive analytics as a tool for improving economic policy in the fisheries complex of Kamchatka krai. Problems of Fisheries. 2025;26(4):167-176. (In Russ.) https://doi.org/10.36038/0234-2774-2025-26-4-167-176. EDN: KMNIBC
Послать статью по эл. почте 