Кластерный анализ регионов Российской Федерации по потребностям в работниках на основе методов машинного обучения

Ирина Евгеньевна Быстренина; Игорь Михайлович Борин

doi:10.17308/meps/2078-9017/2025/10/8-20

Ирина Евгеньевна Быстренина Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова
Игорь Михайлович Борин Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова

DOI: https://doi.org/10.17308/meps/2078-9017/2025/10/8-20

Ключевые слова: кластерный анализ, машинное обучение, метод локтя, кадровый потенциал, профессиональные группы

Аннотация

Предмет: в данной работе раскрываются проблемы кластеризации регионов Российской Федерации как необходимого инструмента развития кадрового потенциала страны. В свою очередь, развитие кадрового потенциала страны по различным отраслям экономики должно происходить системно, учитывая тенденцию спроса в кадрах с необходимым набором компетенций и имеющимся кадровым потенциалом. Цель: кластеризация регионов согласно потребности организаций в работниках для замещения вакантных рабочих мест по профессиональным группам и субъектам Российской Федерации. Дизайн исследования: авторами исследования был реализован алгоритм кластеризации K-средних с использованием библиотеки scikit-learn в Python, который направлен на выбор центроидов с целью минимизации суммы квадратов расстояний внутри кластера. Количество кластеров для набора данных осуществлялся с помощью метода локтя. В ходе проведенного исследования было выявлено четыре кластера регионов Российской Федерации. К первому кластеру в большей степени принадлежат регионы Южного и Северо-Западного федеральных округов, а также города Москва и Санкт-Петербург. Второй кластер, самый количественный по составу, включает многие регионы Приволжского и Центрального федеральных округов. В третий кластер вошли в основном регионы Северо-Кавказского федерального округа. Четвертый кластер включил регионы Центрального, Сибирского, Дальневосточного федеральных округов. Результаты: разработанная методика проведения кластерного анализа может способствовать развитию кадрового потенциала Российской Федерации. В частности, она может стать инструментом в решении вопроса оптимизации подготовки кадров, повышения мобильности трудовых ресурсов, эффективного распределения ресурсов, а также создать условия для устойчивого экономического роста.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.

Биографии авторов

Ирина Евгеньевна Быстренина, Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова

канд. пед. наук, доц.

Игорь Михайлович Борин, Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова

студент

Литература

1. Воронин Е.А., Семкин А.Г. Управление продовольственной безопасностью методами машинного обучения в информационном пространстве аграрно-промышленного комплекса // Надежность и качество сложных систем, 2023, no. 4, с. 179-188.
2. Герасимова А.Е. Анализ влияния климатических условий на налоговый потенциал регионов России методом кластерного анализа // Налоги и налогообложение, 2024, no. 3, с. 97-114.
3. Грас Д. Data Science. Наука о данных с нуля: пер. с англ. 2-е изд., перераб. и доп. СПб., БХВ-Петербурr, 2021. 416 с.
4. Гуриева Л.К. Развитие кадрового потенциала малого предприятия. Уфа, Аэтерна, 2023. 97 с.
5. Дещенко А.Ю. Эволюция теоретических подходов к определению категории «Кадровый потенциал» // Крымский научный вестник, 2016, no. 1 (7), с. 108- 120.
6. Зарук Н.Ф., Быстренина И.Е., Харитонова А.Е. Автоматизация процесса управления производством органической продукции средствами интеллектуальной системы // Экономические системы, 2023, Т. 16, no. 3, с. 45-63.
7. Зарук Н.Ф., Мигунов Р.А., Кагирова М.В. [и др.]. Размещение производства органической продукции растениеводства в условиях формирования зеленой экономики. Москва, ЭйПиСиПаблишинг, 2023. 188 с.
8. Клименко А.В., Слащев И.С. Кластерный анализ данных // Вестник науки, 2019, Т. 1, no. 1 (10), c. 159-163. Доступно: https://www.вестник-науки.рф/ article/783 (дата обращения: 11.08.2025).
9. Нельсон Х. Базовая математика для искусственного интеллекта: пер. с англ. Астана, АЛИСТ, 2024. 592 с.
10. Преображенский Б.Г. Государственное управление: развитие кадрового потенциала и трансформация функций. Воронеж, Научная книга, 2015. 139 с.
11. Тумаева Т.В. Кадровый потенциал государственного и муниципального управления // Вестник науки, 2025, Т. 3, no. 2 (83), c. 404 – 410. Доступно: https://www.вестник-науки. рф/article/21519 (дата обращения: 11.08.2025).
12. Blinova T.V., Rusanovskii V.A., Markov V.A. Estimating the Impact of Economic Fluctuations on Unemployment in Russian Regions Based on the Okun Model // Stud Russ Econ Dev, 2021, no. 32(1), pp. 103- 110.
13. Salimova G., Nigmatullina G., Habirov G., Ableeva A., Gusmanov R. Employment and development levels in rural areas of the Russian Federation // Regional Sustainability, 2024, T. 3, no. 5, pp. 100-164.