8 (495) 987 43 74 доб. 3304
Мы в соцсетях -              
Рус   |   Eng

Купить статью

Авторы: Забоев М. В., Халин В. Г., Чернова Г. В., Юрков А. В.     Опубликовано в № 4(100) 31 августа 2022 года
Рубрика: Управление эффективностью

Интеллектуальный анализ данных в управлении российской высшей школой

Для всесторонней оценки качества управленческих решений необходимо иметь возможность учета разнородной информации, которая может быть представлена как в числовой форме, так и в виде выражений на естественном языке. Эффективным подходом к обработке трудно формализуемой информации является использование методов интеллектуального анализа данных, в том числе нейросетевых методов кластеризации и теории нечетких множеств. Это позволяет совмещать методы качественной оценки с возможностью получения количественных результатов. В статье представлен авторский подход к использованию этих методов для оценки рисков и качества управленческих решений в российской высшей школе на примере реализации самого масштабного для нее проекта – Проекта 5-100. На его примере доказана целесообразность использования нейросетевого метода кластеризации для оценки возможности достижения поставленных целей любого подобого масшабного проекта. Применение другого метода интеллектуального анализа – построение комплекса систем нечеткого вывода – подтвердило возможность построения на основе полученных по проекту экспертных вербальных оценок итоговой количественной оценки проекта. Кластеризация информационной базы данных, использованной для анализа, дает возможность осуществлять объективный отбор вузов – кандидатов на право получения государственной субсидии, а также корректировать состав участников Проекта 5-100. При этом нейросетевой метод кластеризации изначально проиллюстрировал недостижимость целей, поставленных перед Проектом 5-100, а применение комплекса систем нечеткого вывода подтвердило это утверждение – количественная итоговая оценка проекта, полученная на основе вербальных экспертных мнений, является очень низкой, что также оценивает этот проект как неудовлетворительный.

Ключевые слова

кластеризация, карта Кохонена, нечеткие множества, управленческие решения, высшая школа, Проект 5-100, риски

Автор статьи:

Забоев М. В.

Ученая степень:

канд. экон. наук, доцент Санкт-Петербургского государственного университета

Автор статьи:

Халин В. Г.

Ученая степень:

докт. экон. наук, профессор, Санкт-Петербургский государственный университет

Местоположение:

Санкт-Петербург

Автор статьи:

Чернова Г. В.

Ученая степень:

докт. экон. наук, профессор, Санкт-Петербургский государственный университет

Местоположение:

Санкт-Петербург

Автор статьи:

Юрков А. В.

Ученая степень:

докт. физ.‑мат. наук, профессор, Санкт-Петербургский государственный университет

Местоположение:

г. Санкт-Петербург