Оцінка виробничого потенціалу вугледобувних підприємств на основі кластерного аналізу
Наведено результати оцінки виробничого потенціалу вугледобувних підприємств Донецької вугільної енергетичної компанії. Виконано їх розподіл за рівнями виробничого потенціалу, визначено основні фактори, що зумовили віднесення шахти до того чи іншого рівня потенціалу. The assessment of production pot...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Схід |
|---|---|
| Дата: | 2011 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Інститут філософії ім. Г.С. Сковороди НАН України
2011
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/33687 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Оцінка виробничого потенціалу вугледобувних підприємств на основі кластерного аналізу / Н. Голубєва // Схід. — 2011. — № 3 (110). — С. 14-17. — Бібліогр.: 5 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859945719057612800 |
|---|---|
| author | Голубєва, Н. |
| author_facet | Голубєва, Н. |
| citation_txt | Оцінка виробничого потенціалу вугледобувних підприємств на основі кластерного аналізу / Н. Голубєва // Схід. — 2011. — № 3 (110). — С. 14-17. — Бібліогр.: 5 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Схід |
| description | Наведено результати оцінки виробничого потенціалу вугледобувних підприємств Донецької вугільної енергетичної компанії. Виконано їх розподіл за рівнями виробничого потенціалу, визначено основні фактори, що зумовили віднесення шахти до того чи іншого рівня
потенціалу.
The assessment of production potential of eight coalmining enterprises is made. The results of this assessment are given.
The classification of the enterprises according to the level of their potential is made. The main factors that caused the attribution
of the mine to one or another level of potential are determined.
|
| first_indexed | 2025-12-07T16:14:04Z |
| format | Article |
| fulltext |
№ 3 (110) березень-квітень 2011 р.
14 ЕКОНОМІКА
J. Velykyy
FINANCIAL PROVIDING OF SMALL INNOVATIVE ENTREPRENEURSHIP
IN SHIPBUILDING COMPLEX OF UKRAINE
The problems of development and financial providing of small innovative entrepreneurship in Ukraine are highlighted. The
potential of small entrepreneurship is proved not to be involved into the innovative process problem solving. The main directions
of innovative activity intensification in the sphere of small business are presented.
Key words: innovations, innovation activity, innovative processes, financial resources.
© Ю. Великий
Надійшла до редакції 09.02.2011
УДК 662.01:658.2.061
ÎÖ²ÍÊÀ ÂÈÐÎÁÍÈ×ÎÃÎ ÏÎÒÅÍÖ²ÀËÓ ÂÓÃËÅÄÎÁÓÂÍÈÕ
ϲÄÏÐȪÌÑÒ ÍÀ ÎÑÍβ ÊËÀÑÒÅÐÍÎÃÎ ÀÍÀ˲ÇÓ
НАТАЛЯ ГОЛУБЄВА,
асистент Донецького національного технічного університету
Постановка проблеми. Складний характер
трансформаційних перетворень національної еконо-
міки України закономірно позначається на можливос-
тях стабільного функціонування та розвитку промис-
лових підприємств. У таких умовах стійкість функціо-
нування господарюючих суб'єктів перш за все зале-
жить від створення ефективного виробничого потен-
ціалу й отримання максимально корисної віддачі від
нього. Проте через відсутність комплексного регулю-
вання цього питання більшість підприємств не здатна
орієнтуватися на внутрішні джерела розвитку [1]. Тому
завдання оцінки виробничого потенціалу підприємств,
обґрунтування напрямків його подальшого підвищен-
ня та ефективного використання належить до пріори-
тетних напрямків досліджень та є актуальною пробле-
мою як у теоретичному, так і в практичному плані.
Аналіз останніх досліджень і публікацій. Про-
блемам формування та оцінки виробничого потенці-
алу присвячено досить широке коло робіт, зокрема
А. І. Анчишкіна, Л. І. Абалкіна, В. Н. Авдєєнко, В. А. Кот-
лова, А. М. Лемешинського, Ф. І. Євдокимова,
Н. С. Краснокутської та інших. Проте, незважаючи на
різноманіття робіт у цьому напрямку, на рівні окремих
галузей промисловості наведенні питання й досі є не-
достатньо розкритими та вивченими.
Виробничий потенціал вугільної промисловості -
один із найбільших серед різних галузей економіки Ук-
раїни. Структура запасів органічного палива, де вугіл-
ля складає 95,4 %, значною мірою зумовлюється фун-
кціонуванням і розвитком паливно-енергетичного ком-
плексу України й використання його як головного енер-
горесурсу в єдиних технологічних ланцюжках "вугілля
- енергетика" та "вугілля - кокс - метал". Тому саме
оцінці потенціалу вугільних шахт присвячена більшість
робіт вітчизняних фахівців, серед яких основними є
наукові праці О. І. Амоші, О. С. Астахова, О. Г. Ваго-
нової, Г. К. Губерної, М. І. Іванова, А. І. Кабанова,
В. І. Саллі, І. В. Петенко, Б. Л. Райхеля, Л. М. Рассуж-
дай та інших. Проте слід відзначити, що в цілому за-
гальновизнаних критеріїв та методів оцінки виробни-
чого потенціалу вугледобувних підприємств і досі не
існує. Більшість досліджень, хоч і підкреслюють важ-
ливість оцінки саме виробничого потенціалу підпри-
ємства, загалом проводяться з точки зору підвищен-
ня інвестиційної привабливості шахти, а не аналізу ви-
користання наявного виробничого потенціалу та по-
шуку можливостей його подальшого розвитку.
Мета дослідження - аналіз і розробка можливих
підходів до оцінки виробничого потенціалу вугледобув-
них підприємств.
Виклад основного матеріалу. Традиційно ву-
гільні шахти розглядаються дослідниками як складні
системи, оцінка ефективності яких належить до задач
багатокритеріального оцінювання. Це пов'язано з тим,
що вугільну шахту неможливо повно охарактеризува-
ти за допомогою єдиного показника [2]. Тому для оцін-
ки ефективності необхідно використовувати множину
характеристик.
До методів багатовимірного аналізу належать: кла-
стерний аналіз, таксономія, розпізнавання образів,
Наведено результати оцінки виробничого потенціалу вугледобувних підприємств Донець-
кої вугільної енергетичної компанії. Виконано їх розподіл за рівнями виробничого потенціа-
лу, визначено основні фактори, що зумовили віднесення шахти до того чи іншого рівня
потенціалу.
Ключові слова: виробничий потенціал, вугледобувне підприємство, кластерний аналіз, ней-
ронна мережа, підтримка, достовірність, ранг, рівень потенціалу, важливість показників.
PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com
http://www.pdffactory.com
№ 3 (110) березень-квітень 2011 р.
ЕКОНОМІКА 15
факторний аналіз. При цьому кластерний аналіз
найбільш яскраво відображає риси багатовимірного
об'єкта [2]. Тому подальші дослідження будуть здійсню-
ватися саме за допомогою цього методу.
Задача кластерного аналізу полягає в тому, щоб
на підставі даних, що містяться в множині Х, розбити
множину об'єктів G на m (m - ціле) кластерів (підмно-
жин) Q1, Q2, Qm так, щоб кожний об'єкт Gj належав
одній і тільки одній підмножині розбиття і щоб об'єкти,
які належать одному й тому ж кластерові, були по-
дібними, тоді як об'єкти, належні різним кластерам, були
різнорідними [2, 3].
Рішенням задачі кластерного аналізу є розбиття,
що задовольняє критерію оптимальності. Цей критерій
може бути деяким функціоналом, що виражає рівні
бажаності різного розбиття й угруповань, який нази-
вають цільовою функцією.
Отже, етапи кластерного аналізу такі:
1. Формування початкових даних.
- Вибір метрики.
- Вибір методу стандартизації.
- Порядок роботи із залежними вибірками.
2. Прийняття рішень.
- Визначення необхідної кількості кластерів.
- Вибір методу кластеризації.
- Розрахунок обсягу досліджень (чи варто викори-
стовувати всі спостереження, чи слід виключати певні
підвибірки).
3. Аналіз отриманих результатів.
- Порівняння отриманого розбиття та випадкового.
- Визначення його надійності й стабільності в підви-
борках.
- З'ясування взаємозв'язку між результатами кла-
стеризації та змінними, що не брали участі в процесі
кластеризації.
- Можливість інтерпретації отриманих результатів.
Алгоритми кластерного аналізу мають сьогодні
надійну програмну реалізацію - програмний комплекс
SPSS 13 [2, 3]. Проте для коректної реалізації алго-
ритму кластерного аналізу цей комплекс потребує ви-
бірки даних у часі, тобто динамічний ряд даних пови-
нен мати досить велику розмірність, що не завжди зруч-
но чи можливо. Тому для подальшого дослідження про-
понується використовувати програмний комплекс Data
Mining, який дозволяє виконати кластеризацію об'єктів
дослідження в розбіжних розрізах з невеликою кіль-
кістю даних.
Початковою базою для аналізу були обрані показ-
ники діяльності восьми шахт, що входять до складу
Донецької вугільної енергетичної компанії (ДП "ДВЕК").
Раніше проведеними дослідженнями було встанов-
лено, що виробничий потенціал вугледобувного під-
приємства складається з таких елементів: гірничо-гео-
логічний потенціал, виробничо-технічний потенціал,
потенціал промислово-виробничого персоналу та по-
тенціал основних фондів, які, у свою чергу, також опи-
суються рядом факторів, що відбивають їх зміст та в
підсумку складають 31 показник (залежно від задач
дослідження кількість факторів може змінюватися).
Звідси вхідною інформацією є динаміка фактич-
них даних по 8 шахтах у розрізі 31 показника, які об'єд-
нані в 4 блоки інтегральних показників - інтегральних
блоків, усередині кожного блоку певна кількість показ-
ників. Отже, вхідна інформація - матриця розміром
8*31 (8 шахт, 31 показник). Крім того, для кожного
вхідного поля вказуються показники:
А) Якщо вхідні поля дискретні (логічний, дата/час,
цілий або строковий тип):
1. Значущість - показує ступінь впливу цього поля
на формування конкретного кластера, а для дискрет-
них полів - критерій хі-квадрат. Загальна значущість
поля визначається за F-критерієм Фішера.
2. Розподіл - графічно показується кількість уні-
кальних значень, що потрапили в конкретний кластер.
3. Кількість записів із унікальним значенням, що
потрапили в кластер.
Б) Якщо вхідні поля безперервні (речовинний тип):
1. Значущість - показує ступінь впливу поля на фор-
мування конкретного кластера. Використовується t-
критерій Стьюдента.
2. Довірчий інтервал - графічне представлення
інтервалу, у який із певною імовірністю потрапляє се-
реднє арифметичне значення генеральної сукупності.
3. Середнє - середнє арифметичне значення поля.
4. Стандартне відхилення - стандартне відхилення
значень поля, показує розсіяння випадкової величини
біля її математичного очікування.
5. Стандартна помилка - характеризує випадкову
похибку вибірки.
Дуже важливою умовою коректності навчання ней-
ронної мережі й подальшої кластеризації є відсутність
кореляційного зв'язку між показниками. Умова вико-
нується в цьому випадку.
Програма Data Mining у процесі кластеризації
видає таблицю підтримки й достовірності результатів
класифікації.
Підтримка - указуються значення підтримки як за
кількістю записів, так і в процентному відношенні цієї
кількості до повного обсягу вибірки. Чим вище це зна-
чення, тим вища достовірність результатів, оскільки
класифікація в цьому правилі проводиться на більшій
кількості прикладів. Підтримка є мірою статистичної
обґрунтованості результатів класифікації.
Достовірність - указуються значення достовірності
як за кількістю записів, так і в процентному відношенні
цієї кількості від загальної кількості прикладів, що по-
трапили в правило. Чим вищий цей показник, тим дос-
товірніші результати кваліфікації.
Таким чином, за допомогою модуля програми Data
Mining виконаємо розрахунки (табл. 1).
Підприємство Підтримка (%) Ранг Достовірність (%) Ранг
ім. Є. Т. Абакумова 10,7 6 90,35 7
ім. М. І. Калініна 11,27 5 92,86 4
«Лідіївка» 10,3 7 90,15 8
«Моспинська» 9,6 8 90,91 5
«Жовтневий Рудник» 13,25 3 90,85 6
ім. О. О. Скочинского 13,5 2 95,87 2
ш/у «Тpудівське» 12,68 4 94,12 3
«Південнодонбаська № 3» 14,3 1 96,23 1
Разом 95,6 92,67
Таблиця 1. - Розподіл рангів шахт ДП "ДВЕК" за показниками потенціалу
PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com
http://www.pdffactory.com
№ 3 (110) березень-квітень 2011 р.
16 ЕКОНОМІКА
Наступний крок розрахунків - аналіз зв'язку між ре-
зультатами кластерного аналізу за рівнем підтримки
та достовірності. Для цього обчислимо коефіцієнт
рангової кореляції Спірмена, що включає такі етапи:
1) зіставлення кожної з ознак їх порядкового номера
(рангу) за збільшенням (або зменшенням); 2) визна-
чення різниці рангів кожної пари значень, що порівню-
ються; 3) зведення у квадрат кожної різниці й підсуму-
вання отриманих результатів; 4) обчислення коефіці-
єнта кореляції рангів за формулою:
)1n(*n
d*6
1r 2
n
1
2
−
−=
∑
, (1)
де ∑ 2d - сума квадратів різниць рангів;
n - кількість парних спостережень.
При використанні коефіцієнта рангової кореляції
умовно оцінюють міцність зв'язку між ознаками, ува-
жаючи значення коефіцієнта рівні 0,3 і менше, показ-
никами слабкої міцності зв'язку; значення більше 0,4,
але менше 0,7 - показниками помірної міцності зв'язку,
а значення 0,7 і більше - показниками високої міцності
зв'язку.
Коефіцієнт рангової кореляції дорівнює 0,73, що
говорить про високу міцність зв'язку між показниками
підтримки й достовірності. Тоді остаточно можна зро-
бити висновок про ранг потенціалу шахти, виходячи з
рівня підтримки.
Таблиця 2. - Ранг потенціалу шахт
за рівнем підтримки
Далі за допомогою кластерного аналізу, на основі
схожості кількісних значень ознак, що вивчаються,
згрупуємо шахти в певні класи, або так звані кластери.
У цьому випадку під кластером слід розуміти групу
шахт, якій властиві близькі показники діяльності і,
відповідно, для якої можуть бути запропоновані схожі
напрями подальшого розвитку та підвищення ефектив-
ності діяльності. З метою вирішення поставленої за-
дачі актуальним є визначення оптимальної кількості
кластерів за умови їх максимальної віддаленості один
від одного і разом із тим максимальної щільності все-
редині кластерів. Ця умова передбачає отримання
класифікаційної структури підприємств із максималь-
ними відмінностями показників, що досліджуються [4].
Для встановлення оптимальної кількості кластерів
був використаний ЕМ-алгоритм, який складається з
таких кроків [3]:
1) реалізація М-алгоритму (крок максимізації):
ij
j
jij
j
i Z
xZ
u
∑
∑
= , (2)
ij
j
2
ijij
j2
i Z
)ux( Z
∑
∑ −
=σ , (3)
де ui - середні розподіли u; 2
iσ - дисперсія розподілу u;
2) реалізація Е-алгоритму (крок очікування):
)x(p
)c(p )c|x(p
Z
j
iij
ij = , (4)
де ci - значення, що відповідає кластеру u; p (xj ) -
розраховане значення достовірності.
Алгоритм виконується до збігу. Критерій оптималь-
ної кількості кластерів, яким виступає логарифм прав-
доподібності, обчислюється з виразу:
)c(p )c|x(p log L iij
ij
∑∑= , (5)
Таким чином, було встановлено, що для досліджу-
ваних вугледобувних підприємств оптимальним є ви-
ділення трьох кластерів. При такому розподілі вони ма-
тимуть найбільші відмінності по аналізованих змінних
порівняно з будь-якою іншою кількістю кластерів.
Розподіл шахт за рівнем їх виробничого потенціа-
лу (ВП) такий:
1. Середній рівень ВП (перший кластер) - шахти,
що характеризуються найбільш високими показника-
ми виробничого потенціалу і є достатньо перспектив-
ними. Сюди увійшли три шахти - "Південнодонбаська
№ 3", ім. О. О. Скочинського, ш/у "Трудівське".
2. Низький рівень ВП (другий кластер) - шахти із
середніми показниками виробничого потенціалу.
Сюди увійшли дві шахти - ім. М. І. Калініна, "Жовтне-
вий Рудник".
3. Сигнальний рівень ВП (третій кластер) - шахти із
найбільш низькими показниками виробничого потен-
ціалу. Сюди увійшли три шахти - ім. Є. Т. Абакумова,
"Лідіївка", "Моспинська".
Елементи, за якими шахти були згруповані за клас-
терами, наведені в табл. 3.
Треба відзначити, що обов'язковою умовою навчан-
ня нейронної мережі є врахування ступеня впливу кож-
ного блокового показника на інтегральний показник
рівня потенціалу цього блоку. У роботі [5] обґрунтовані
й чисельно виражені ступені важливості показників
гірничо-геологічного, виробничо-технічного потенціалів
та потенціалу промислово-виробничого персоналу за
двадцятибальною шкалою. Для кількісної оцінки ступе-
ня важливості показників потенціалу основних фондів
використовувався аналогічний метод експертних оці-
нок. Оцінку важливості показників кожний із експертів
проводив також за двадцятибальною шкалою. У резуль-
таті обробки одержаної від експертів інформації був
визначений ступінь важливості (функція корисності)
показників потенціалу основних фондів, а також ступінь
узгодженості думок усіх експертів і їх окремих груп. Крім
того, був виявлений вид розподілу оцінюваних показ-
ників. У результаті були отримані надійні значення
функції корисності для всіх оцінюваних показників.
Підприємство Ранг
ім. Є. Т. Абакумова 6
ім. М. І. Калініна 5
«Лідіївка» 7
«Моспинська» 8
«Жовтневий Рудник» 4
ім. О. О. Скочинського 2
ш/у «Тpудівське» 3
«Південнодонбаська № 3» 1
PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com
http://www.pdffactory.com
№ 3 (110) березень-квітень 2011 р.
ЕКОНОМІКА 17
Таблиця 3. - Елементи виробничого потенціалу
Висновки
Таким чином, запропонований підхід дозволяє
адекватно оцінити стан виробничого потенціалу шахт,
провести їх розподіл за рівнями виробничого потенці-
алу, дає можливість виявити основні фактори, що зу-
мовили віднесення шахти до того чи іншого рівня по-
тенціалу. У цілому це створює надійне підґрунтя для
подальшого формування напрямків розвитку вугледо-
бувних підприємств.
ЛІТЕРАТУРА:
1. Харченко С. В. Управлінські аспекти забезпечення ре-
зультативності використання потенціалу підприємства /
С. В. Харченко // Актуальні проблеми економіки. - 2009. - № 8
(98). - С. 141-149.
2. Варянченко О. В. Удосконалення комплексної оцінки ефек-
тивності роботи вугільних шахт : дис. ... канд. екон. наук : 08.00.04
/ Варянченко Олена Володимирівна. - Дніпропетровськ, 2008.
3. Бююль А. SPSS: Искусство обработки информации. Ана-
лиз статистических данных и восстановление скрытых законо-
мерностей / А. Бююль, П. Ефель. - СПб. : ООО "ДиаСофтЮП",
2005. - 608 с.
4. Кучер В. А. Методичні основи стратегічного розвитку вуг-
ледобувних підприємств / В. А. Кучер // Економічний вісник. -
2009. - № 6. - С. 148-153.
5. Проектирование предприятий с подземным способом до-
бычи полезных ископаемых / [Бурчаков А. С., Малкин А. С.,
Еремеев В. М. и др.]. - М. : Недра, 1991.
Рівень потенціалу Фактори, що характеризують рівень потенціалу
СИГНАЛЬНИЙ
1. Промислові запаси вугілля. 2. Виробнича потужність.
3. Коефіцієнт оновлення основних фондів.
4. Середня зольність гірничої маси. 5. Середнє
навантаження на очисний вибій. 6. Густина вугілля.
7. Питомий обсяг підготовчих гірничих виробок.
НИЗЬКИЙ
1. Промислові запаси вугілля. 2. Виробнича потужність.
3. Ступінь укомплектованості основних технологічних
процесів робітниками. 4. Коефіцієнт оновлення основних
фондів. 5. Середня зольність. 6. Відношення активної
частини фондів до промислово-виробничих фондів.
7. Середнє навантаження на очисний вибій.
8. Густина вугілля. 9. Питомий обсяг підготовчих гірничих
виробок. 10. Максимальна глибина розробки.
11. Середньодинамічна потужність пластів.
СЕРЕДНІЙ
1. Промислові запаси вугілля. 2. Виробнича потужність.
3. Ступінь укомплектованості основних технологічних
процесів робітниками. 4. Коефіцієнт оновлення основних
фондів. 5. Середня зольність. 6. Середній стаж роботи
робітника з видобутку. 7. Відношення активної частини
фондів до промислово-виробничих фондів.
8. Середнє навантаження на очисний вибій. 9. Густина
вугілля. 10. Питомий обсяг підготовчих гірничих виробок.
11. Максимальна глибина розробки. 12. Середній вік
робітника очисних вибоїв. 13. Середньодинамічна
потужність пластів. 14. Рентабельність основних фондів.
15. Продуктивність праці робітників очисних вибоїв.
16. Питома довжина підтримуваних гірничих виробок.
N. Holubeva
ASSESSMENT OF PRODUCTION POTENTIAL OF COALMINING ENTERPRISES BASED
ON THE CLUSTERED ANALYSIS
The assessment of production potential of eight coalmining enterprises is made. The results of this assessment are given.
The classification of the enterprises according to the level of their potential is made. The main factors that caused the attribution
of the mine to one or another level of potential are determined.
Key words: production potential, coalmining enterprise, clustered analysis, neuronal net, support, reliability, grade, level of potential,
importance of indexes.
© Н. Голубєва
Надійшла до редакції 15.02.2011
PDF создан испытательной версией pdfFactory Pro www.pdffactory.com
http://www.pdffactory.com
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-33687 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-12-07T16:14:04Z |
| publishDate | 2011 |
| publisher | Інститут філософії ім. Г.С. Сковороди НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Голубєва, Н. 2012-05-29T20:22:47Z 2012-05-29T20:22:47Z 2011 Оцінка виробничого потенціалу вугледобувних підприємств на основі кластерного аналізу / Н. Голубєва // Схід. — 2011. — № 3 (110). — С. 14-17. — Бібліогр.: 5 назв. — укр. https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/33687 662.01:658.2.061 Наведено результати оцінки виробничого потенціалу вугледобувних підприємств Донецької вугільної енергетичної компанії. Виконано їх розподіл за рівнями виробничого потенціалу, визначено основні фактори, що зумовили віднесення шахти до того чи іншого рівня потенціалу. The assessment of production potential of eight coalmining enterprises is made. The results of this assessment are given. The classification of the enterprises according to the level of their potential is made. The main factors that caused the attribution of the mine to one or another level of potential are determined. uk Інститут філософії ім. Г.С. Сковороди НАН України Схід Економіка Оцінка виробничого потенціалу вугледобувних підприємств на основі кластерного аналізу Assessment of production potential of coalmining enterprises based on the clustered analysis Article published earlier |
| spellingShingle | Оцінка виробничого потенціалу вугледобувних підприємств на основі кластерного аналізу Голубєва, Н. Економіка |
| title | Оцінка виробничого потенціалу вугледобувних підприємств на основі кластерного аналізу |
| title_alt | Assessment of production potential of coalmining enterprises based on the clustered analysis |
| title_full | Оцінка виробничого потенціалу вугледобувних підприємств на основі кластерного аналізу |
| title_fullStr | Оцінка виробничого потенціалу вугледобувних підприємств на основі кластерного аналізу |
| title_full_unstemmed | Оцінка виробничого потенціалу вугледобувних підприємств на основі кластерного аналізу |
| title_short | Оцінка виробничого потенціалу вугледобувних підприємств на основі кластерного аналізу |
| title_sort | оцінка виробничого потенціалу вугледобувних підприємств на основі кластерного аналізу |
| topic | Економіка |
| topic_facet | Економіка |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/33687 |
| work_keys_str_mv | AT golubêvan ocínkavirobničogopotencíaluvugledobuvnihpídpriêmstvnaosnovíklasternogoanalízu AT golubêvan assessmentofproductionpotentialofcoalminingenterprisesbasedontheclusteredanalysis |