УДК 004.6:519.2
DOI: 10.36871/ 26189976.2026.06.014

Авторы

Ирина Александровна Петунина,
Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина, Краснодар, Россия
Тигран Арминович Алавердян,
Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина, Краснодар, Россия
Павел Михайлович Свитнев,
Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина, Краснодар, Россия

Аннотация

В статье рассматриваются особенности анализа больших данных с использованием математических методов в условиях современной цифровой среды. Раскрывается сущность Big Data как сложного массива информации, для которого характерны значительный объём, высокая скорость обновления, разнородность структуры и трудности интерпретации. Особое внимание уделено основным вызовам анализа больших данных, среди которых выделяются низкое качество исходной информации, избыток признаков, смешение форматов, высокую вычислительную нагрузку и сложность перевода математических результатов в практические решения. Показано, что наибольшую эффективность обеспечивает не применение отдельного алгоритма, а последовательное сочетание статистической обработки, отбора признаков, кластеризации, регрессионного анализа, методов машинного обучения и оптимизации. Сделан вывод о том, что математические методы выступают ключевым инструментом преобразования больших данных в основу для прогноза, оценки и принятия обоснованных решений.

Ключевые слова

большие данные
математические методы
анализ данных
машинное обучение
прогнозирование

Список литературы

[1] Васильева Н. К., Сидорчукова Е. В., Вакуленко А. А. и др. Методический инструментарий оценки финансовой устойчивости организации // Естественно-гуманитарные исследования. 2022. № 39. С. 89–97.

[2] Земляк Е. И., Кацко С. А., Шевчук Д. С. и др. Аналитический инструментарий управления финансовой устойчивостью организаций // Естественно-гуманитарные исследования. 2023. № 5. С. 119–126.

[3] Кацко С. А. Анализ и направления укрепления финансового состояния организаций аграрного сектора экономики / Экономический анализ в условиях цифровизации: мировые тенденции и практические решения: Сборник статей Всероссийской научно-практической конференции Кубанского государственного аграрного университета. Краснодар, 2024. С. 75–79.

[4] Кацко С. А., Земляк Е. И., Терпицкая К. И. и др. Методические подходы к оценке эффективности деятельности коммерческой организации // Естественно-гуманитарные исследования. 2024. № 4. С. 146–150.

[5] Сигидов Ю. И., Мороз Н. Ю., Оксанич Е. А. и др. Анализ финансовой отчётности. М., 2023. 356 с.

[6] Сидорчукова Е. В., Яговец В. В., Иващенко И. С. и др. Информационно-аналитическое обеспечение оценки состояния и перспектив развития организаций // Фундаментальные исследования. 2020. № 6. С. 131–136.

[7] Стратий Е. А., Хлыбов В. В. Цифровизация как способ оптимизации решения экономических проблем / Профессиональная наука: теория и практика — 2025: Материалы II Международной научно-практической конференции. Краснодар, 30 мая 2025 г. Краснодар, 2025. С. 383–385.