УДК 004.67
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2024.12.17.026
Авторы
Кирилл Владимирович Казаченко,
Санкт-Петербургский университет технологий управления и экономики, Санкт-Петербург, Россия
Аннотация
Статья посвящена использованию алгоритмов предиктивной аналитики для оценки и управления инновационными проектами. Рассматриваются основные методы и алгоритмы, такие как линейная регрессия, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг, метод k-ближайших соседей и нейронные сети. Для каждого алгоритма представлена характеристика и тип входных данных. Статья также включает статистику применения этих методов в различных отраслях, включая российскую практику и мировые тренды. В частности, исследуются результаты применения предиктивной аналитики для оценки успешности инновационных проектов в IT, производственном секторе, энергетике и сельском хозяйстве.
Ключевые слова
предиктивная аналитика, инновационные проекты, линейная регрессия, случайный лес, градиентный бустинг, цифровая трансформация, управление проектами
