Кластерный анализ алкогольных предпочтений по странам мира

В статье проводится анализ набора данных по потреблению различных алкогольных напитков по странам мира, разделенным по регионам: западный регион, центральный и восточный регионы. В ходе исследования была поставлена и проверена гипотеза, что у стран в одной группе имеются ярко выраженные схожие предпочтения в выборе спиртных напитков. Для проведения анализа была использована программа R Studio, а также различные сторонние библиотеки для этой программы. Кластерный анализ проводился по методу k-means, число кластеров было определено по методу «локтя». Результаты анализа подтвердили ранее поставленную гипотезу.

1. Рубаков С.В. Современные методы анализа данных / С.В. Рубаков. – Москва: Наука, 2008. – 12 с.

2. Дадабаева Р.А. Методика оценки экономических показателей хозяйственной деятельности на основе ABC-анализа / Р.А. Дадабаева, А.В. Голубин // Цифровые модели и решения. – 2022. – Т. 1. – № 3. – С. 6.

3. Источник набора данных [Электронный ресурс]. – URL: https://github.com/fivethirtyeight/data/blob/master/alcohol-consumption/drinks.csv (дата обращения: 11.10.2023).

4. Ярош О.Б. Аромамаркетинг: асимметрия потребительского восприятия традиционных продуктов регионального происхождения / О.Б. Ярош, О.Б. Калькова // Управленец. – 2022. – Т. 13. – № 3. – С. 67-79.

5. Блусь П.И. Пространственная кластеризация как инструмент снижения внутрирегиональной неравномерности / П.И. Блусь // Journal of New Economy. – 2022. – Т. 23. – № 1. – С. 88-108.

6. Луньков А.Д. Интеллектуальный анализ данных / А.Д. Луньков, А.В. Харламов. – Саратов: 2014. – 96 с.

7. Jupyter Notebook [Электронный ресурс]. – URL: https://jupyter.org/ (дата обращения: 11.10.2023).

8. R Studio [Электронный ресурс]. – URL: https://posit.co/download/rstudio-desktop/ (дата обращения: 11.10.2023).

9. Ключников М.В. Технология кластерного анализа финансовых показателей банков / М.В. Ключников. – Москва: 2006. – 10 с.

10. Дюран Б. Кластерный анализ / Б. Дюран, П. Одел. – Москва: 1977. – 128 с.

11. Библиотека factoextra [Электронный ресурс]. – URL: https://www.rdocumentation.org/packages/factoextra/versions/1.0.7/topics/fviz_nbclust (дата обращения: 11.10.2023).