СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
Книги Аббакумов В. Л., Лёзина Т. А. Бизнес-анализ информации. Статистические методы. М.: Экономика. 2009. 354 с. Банзекуливахо, М. Ж. / Логистика складирования: учеб. - метод. комплекс для студентов специальности 1-26 02 05 «Логистика» / М. Ж. Банзекуливахо, О. С. Гулягина. – Новополоцк: ПГУ, 2015. – 268 с. Буреева Н.Н. Многомерный статистический анализ с использованием ППП “STATISTICA”. Учебно-методический материал по программе повышения квалификации «Применение программных средств в научных исследованиях и преподавании математики и механики». Нижний Новгород, 2007, 112 с. Гафаров Ф.М Г12 Искусственные нейронные сети и приложения: учеб. пособие / Ф.М. Гафаров, А.Ф. Галимянов. – Казань: Изд-во Казан. ун-та, 2018. – 121 с. Интеллектуальные информационные системы и технологии: Монография / А.В. Остроух, Н.Е. Суркова. – Красноярск: Научно-инновационный центр, 2015. – 370 с. Интернет-университет информационных технологий, Чубукова И.А. Курс лекций «Data Mining». – 326 с. Кеворков В.В., Леонтьев С.В. Политика и практика маркетинга на предприятии / Учебно-методическое пособие. М.: ИСАРП, "Бизнес - Тезаурус", 1998. Лапыгин Ю. Н. Управленческие решения: учеб. пособие. М.: Эксмо, 2009. С. 448. Логистика: учеб. пособие / С.Б. Вдовина, А.Н. Зайцев; Нижегородский государственный технический университет им Р.Е. Алексеева. – Нижний Новгород, 2009. – 164 с. Логистика: Учебник / А. М. Гаджинский. — 20-е изд. — М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2012. — 484 с. Принятие решений. Метод анализа иерархий. Т. Саати. Перевод с английского Р. Г. Вачнадзе. М.: Радио и связь, 1993. — 278 с. Проектирование логистических систем: учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / Ю. М. Неруш, С. А. Панов, А. Ю. Неруш. — М.: Издательство Юрайт, 2019. — 422 с. Системы поддержки принятия решений: учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / под ред. В. Г. Халина, Г. В. Черновой. — М.: Издательство Юрайт, 2016. — 494 с. — Серия: Бакалавр и магистр. Академический курс. Смирнов Э. А. Управленческие решения: учеб. пособие. М.: ИНФРА-М, 2001. С. 264. Теория принятия решений. В 2 т. Т. 2: учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / под ред. В. Г. Халина. — М.: Издательство Юрайт, 2016. — 431 с. — Серия: Бакалавр и магистр. Академический курс. Фатхутдинов Р. А. Управленческие решения: учебник. 6-е изд. перераб. и доп. М.: ИНФРА-М, 2009. С. 344;  Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс 2-e изд. Пер. с англ. – М.: Издательский дом "Вильямс", 2006. — 1104 с. Шумаев, В. А. Основы логистики: учеб. пособие / В. А. Шумаев — М.: Юридический институт МИИТ, 2016. — 314 с. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечётких и гибридных систем: Учебное пособие. - М.: Финансы и статистика, 2004. — 320 с. Daniel S. Introduction to Neural and Cognitive Modeling, 2nd Edition, 2000 — 491 p. Статьи А.В. Коробейников, И.И. Исламгалиев. Модификация алгоритма концетуальной кластеризации COBWEB для количественных данных с использованием нечеткой функции принадлежности / Приволжский научный вестник. - №3 (19). – 2013. – С. 9-14. Акатова, А. С. Увеличение прибыли как важный фактор развития предприятий / А. С. Акатова, Ю. А. Козлова. — Текст: непосредственный // Молодой ученый. — 2014. — № 4 (63). — С. 453-456. Ботвин Г. А., Забоев М. В. Кластеризация стран по макроэкономическим показателям с использованием аппарата искусственных нейронных сетей // Риск: ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. 2011. № 4. С. 552–556. В.В. Дядичев. Задачи и методы интеллектуального анализа данных / Е.В.Ромашка, Т.В.Голуб // Геполитика и экогеодинамика регионов. Том 1 (11). Вып. 3. – 2015. – С. 23–29. Горячева И. Маркетинговое исследование при выходе на новый рынок этапы и правила проведения // «Промышленный маркетинг» № 1, 2014. Долгодворова Е.В. Кластерный анализ: базовые концепции и алгоритмы / Компьютерные и информационные науки. – 2018. Дудко Д. Технологии интеллектуального анализа данных для повышения эффективности КСБ // журнал «Системы безопасности», №4, 2021. Забоев М.В., Мазяркина М.П. Подход к разработке мероприятий политики регионального развития на основе использования нейросетевых методов кластеризации / Управленческое консультирование. – 2015. - №5. – С.98-105. Забоев М.В., Мелешкин М.И.  Оценка перспектив вхождения российских университетов в первую сотню ведущих мировых университетов с использованием нейросетевых методов кластеризации данных // ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА Vol. 10. No. 3 (57). 2015 С. 52 – 61. Картвелишвили В.М. Метод анализа иерархий: критерии и практика / В.М. Картвелишвили, Ф.А. Лебедюк // Вестник РЭУ: математические и инструментальные методы. – 2013. - №6. – С. 97-112. Мелешкин, М. И. Использование карт Кохонена для оценки конкурентоспособности ведущих российских университетов среди мировых научнообразовательных центров / М. И. Мелешкин, М. В. Забоев // Управленческое консультирование. – 2014. – № 10(70). – С. 102-114. Наумов В.Н. Тензорная модель привлекательности рынка сбыта при планировании цепочки поставок // Проблемы соврем. Экономики. – 2012. – №3 (43). – С.172-175. Нейский И.М., Классификация и сравнение методов кластеризации // Интеллектуальные технологии и системы. Сборник учебно-методических работ и статей аспирантов и студентов № 8. С. 130-142. Орлов, Д. А. Кластеризация региональных рынков труда с учетом оценок NAIRU / Д. А. Орлов, Е. А. Постников // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. – 2021. – Т. 15, № 3. – С. 34-44. П.А. Бохан. Интеллектуальный анализ данных / Научно-образовательный журнал для студентов и преподавателей «StudNet». №6. – 2022. – С. 6742-6752.  Рахматуллина, А. Р. Современные виды складов в логистике / А. Р. Рахматуллина, Е. С. Семенычева // Наука XXI века: актуальные направления развития. – 2016. – № 1-1. – С. 510-514. Серикова О.В. Дифференциальная диагностикатяжелых заболеваний с проявлениями в полости рта с использованием сети кохонена / Елькова Н.Л., Соболева Н.А., Щербаченко О.И. // Смоленский медицинский альманах. -  2020. - №3. – с. 162-165. Соколов П.О., Оценка привлекательности региональных рынков сбыта с использованием нейросетевых методов кластеризации данных // Предпринимательство и реформы в россии: тез. докл. XXII международной конференции молодых учёных-экономи-стов (Санкт-Петербург, 1–2 декабря 2016 г.), 2016. С. 463 – 465. Тучкова, А. С. Термин "Data mining". Задачи, решаемые методами data mining / А. С. Тучкова, П. П. Кондрашева //. – 2019. – № 55-2. – С. 27-30.  Учирова, М. Ю. Развитие понятийно-терминологического аппарата логистики складирования в трудах российских и зарубежных авторов / М. Ю. Учирова, А. Н. Ларина // Вестник университета. – 2022. – № 5. – С. 115-125. Цибизова Т.Ю. Применение метода анализа иерархий в оценке качества процессов управления / Цибизова Ц.Ю., Карпунин А.А. // Современные проблемы науки и образования. – 2015. – №2 (часть1). Daniel Fasulo. An Analysis of Recent Work on Clustering Algorithms. – 1999. – P.23. Kai Petersen. Systematic Mapping Studies in Software Engineering / Robert Feldt, Shahid Mujtaba, Michael Mattsson // Evaluation and Assessment in Software Engineering (EASE). - June 2008. – p. 1-10. Talapova Shyryn Talapkyzy. Data mining in healthcare for heart diseases / Вопросы устойчивого развития общества, №6. – 2022. – с. 850-855. Статистические сборники Регионы России. Социально-экономические показатели. 2022: Р32 Стат. сб. / Росстат. - М., 2022. - 1122 с. Интернет-источники Информэс. Исследовательская компания. URL: https://www.informas.ru/. Итоговый рейтинг регионов РФ по итогам 2022 г. URL: https://riarating.ru/regions/20221226/630235161.html. Как нормализовать данные перед обучением ML-моделей. URL: https://www.bigdataschool.ru/blog/data-normalization-and-standardization.html. Kиpюкoв С. Стратегии региональных продаж. URL: https://www.elitarium.ru/strategii_ regionalnykh_prodazh/. Классификация складских помещений. URL: https://logistics.ru/warehousing /news/klassifikaciya-skladskih-pomeshcheniy-knight-frank. Маркетинговые исследования - «Spezia». URL: https://asm-spezia.ru/price/marketingovye-issledovaniya.html. Методы моделирования и оценки эффективности систем и сетей связи ВМФ. URL: http://saukpgp.ru/sauk/Base_UMM/Com_VMF/OP_06/Glava_10.htm. Отчет по региональному рынку складской недвижимости России за 2022 г. URL: https://nikoliers.ru/analytics/itogi-2022-regiony-skladskaya-nedvizhimost/. Русопрос. Маркетинговое агенство. URL: https://rus-opros.com/research/price/. Самоорганизующиеся карты Кохонена — математический аппарат. URL: https://loginom.ru/blog/som. Факторный анализ. URL: https://www.ibm.com/docs/ru/spss-statistics/25.0.0?topic= features-factor-analysis.  Федеральная служба государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru/statistic. Феценко В.В. «Технология выхода на региональные рынки». URL: https://www.unitcon.ru/stati-i-dokumenty/interesnye-stati/83-marketing-i-sbyt/1021-tekhnologiya-vykhoda-na-regionalnye-rynki.html. Функция НОРМ.СТ.РАСП. URL: https://support.microsoft.com/ru-ru/office/%D1%84%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F-%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%BC-%D1%81%D1%82-%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF-1e787282-3832-4520-a9ae-bd2a8d99ba88. Функция НОРМАЛИЗАЦИЯ. URL: https://support.microsoft.com/ru-ru/office/%D1%84%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F-%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F-81d66554-2d54-40ec-ba83-6437108ee775. Четыре шага к моделированию Machine Learning: практические примеры на Python. URL: https://python-school.ru/blog/preprocessing-in-ml-4-steps/. Bourabai Research: методы и средства анализа данных. URL: http://bourabai.ru/tpoi/analysis.htm. Data mining. URL: https://hsbi.hse.ru/articles/data-mining/. RBC Trends // Banks, retail, medicine: who uses Data Mining and what for. URL: https://trends.rbc.ru/trends/industry/ 61b359739a7947c7376ef7ce.         
Учебники и учебные пособия: Аббакумов В. Л., Лёзина Т. А. Бизнес-анализ информации. Статистические методы. М.: Экономика. 2009. 354 с. Банзекуливахо, М. Ж. Логистика складирования: учеб. - метод. комплекс для студентов специальности 1-26 02 05 «Логистика». Новополоцк: ПГУ, 2015. 268 с.