Preview

Анализ интенсивности посетительского трафика в фармацевтическом ретейле с использованием элементов обработки больших данных (Big Date)

https://doi.org/10.21518/1561-5936-2018-1-2-60-63

Полный текст:

Аннотация

Извлечение ценной информации из огромных объемов данных становится ключевым фактором конкуренции и развития компаний и создает предпосылки для изменения бизнес-процессов, действующих в фармацевтической отрасли. Одним из методов обработки больших данных является анализ видеоданных, полученных из различных источников.

Об авторах

С. З. Умаров
Санкт-Петербургская государственная химико-фармацевтическая академия
Россия


К. И. Наркевич
Санкт-Петербургская государственная химико-фармацевтическая академия
Россия


Список литературы

1. Портер М.Э. Конкуренция. Пер. с англ. М.: Издательский дом Вильямс, 2005. 608 с.

2. Булгакова Е.В., Булгаков В.Г., Акимов В.С. Использование больших данных в системе государственного управления: условия, возможности, перспективы. Юридическая наука и практика: вестник Нижегородской академии МВД России, 2015, 3(31): 10-14.

3. Денисов А.А. Информационное поле. М.: «Омега», 1998. 64 с.

4. Цветков В.Я. Естественное и искусственное информационное поле Международный журнал прикладных фундаментальных исследований, 2014, 5, ч. 2: 178-180.

5. Большие Данные - новая теория и практика [Электронный ресурс]. Открытые системы. Режим доступа https://www.osp.ru/ os/2011/10/13010990.

6. Глушков В.М. Основы безбумажной информатики. М.: Наука, 1987. 557 с.

7. Адриан М. Большие данные. Teradata Magazine, 2011, 11: 38-42.

8. Васёв П.А. Среда поддержки интерактивной визуализации для суперкомпьютерных вычислений. Вопросы атомной науки и техники. Серия: Математическое моделирование физических процессов, 2009, 4: 67-77.

9. Авербух В.Л., Байдалин А.Ю., Васев П.А. и др. Задачи визуализации параллельных вычислений. Вопросы атомной науки и техники. Сер. Математическое моделирование физических процессов, 2002, 3: 40-52.

10. Короткова Т. EMC Data Lake 2.0 - средство перехода к аналитике больших данных и цифровой экономике [Электронный ресурс]. CNews -издание о высоких технологиях. Режим доступа http://bigdata.cnews.ru/ news/line/2015-12-03_emc_data_lake_20_pomozhet_perejti_k_analitike.

11. Исследование Oracle и CNews Analytics: Большие данные пришли в Россию [Электронный ресурс]. Оракл Россия и СНГ. Режим доступа. https://www.oracle.com/ru/corporate/pressrelease/study-of-oracle-and-cnews-analytics-20150226.html.

12. Распоряжение Правительства РФ от 01.11.2013 N 2036-р «Об утверждении Стратегии развития отрасли информационных технологий в Российской Федерации на 2014 - 2020 годы и на перспективу до 2025 года» [Электронный ресурс]. Система Гарант. - Режим доступа http://base.garant.ru/70498122/#ixzz513wEv1HV.

13. Головина ТА., Романчин В.И., Закиров А.И. Развитие технологий бизнес-аналитики на основе концепции Business Intelligence. Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки, 2014, 5-1: 416-424.

14. Tan P, Steinbach M, Kumar V. Introduction to Data Mining. N.Y: Addison-Wesley, 2005. 769 p.

15. Интеллектуальная видеоаналитика [Электронный ресурс]. Авиортехнические средства охраны. Режим доступа: http://aviorst.ru/services/ intellektualnaya_videoanalitika/.


Для цитирования:


Умаров С.З., Наркевич К.И. Анализ интенсивности посетительского трафика в фармацевтическом ретейле с использованием элементов обработки больших данных (Big Date). Ремедиум. 2018;(1-2):60-63. https://doi.org/10.21518/1561-5936-2018-1-2-60-63

For citation:


Umarov S.Z., Narkevich K.I. Pharmaceutical retail visitor traffic intensity analysis using big data technology elements. Remedium. 2018;(1-2):60-63. (In Russ.) https://doi.org/10.21518/1561-5936-2018-1-2-60-63

Просмотров: 11


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1561-5936 (Print)
ISSN 2658-3534 (Online)