EnglishНа русском

Переглянути у форматі pdf

МЕТОДИКА ГРУПУВАННЯ РОЗДРІБНИХ ТОРГОВЕЛЬНИХ ПІДПРИЄМСТВ
Б. М. Марков

Назад

DOI: 10.32702/2306-6792.2019.4.62

УДК: 339.166:339.37

Б. М. Марков

МЕТОДИКА ГРУПУВАННЯ РОЗДРІБНИХ ТОРГОВЕЛЬНИХ ПІДПРИЄМСТВ

Анотація

У статті здійснено порівняння основних теоретичних підходів до сутності та методів кластеризації. Узагальнено, що сутність кластеризації полягає у багатоетапному об'єднанні елементів класифікації в однорідні групи (кластери), грунтуючись на принципах найбільшої подібності в групах та найбільшої різниці між групами, основною перевагою кластеризації є те, що вона дає змогу будувати багатовимірні ієрархічні класифікації об'єктів за сукупністю ознак.
Здійснивши кластеризацію роздрібних торговельних підприємств, зроблено висновок, що найкращими параметрами для оцінки і розподілу підприємств на кластери є географічне розташування; рівень обороту продукції на підприємстві; торгова площа; спеціалізація та кількість товарних позицій. Використовуючи дані за кожною з цих категорій, було оцінено п'ятнадцять роздрібних торговельних підприємств і розподілено їх на три відносно однорідні групи. Спираючись на середні значення в кожному кластері за ключовими параметрами, зазначеними вище, здійснено загальну характеристику та розроблено певні рекомендації за кожним із кластерів.

Ключові слова: кластерізація; роздрібне підприємство; географічне розташування; рівень обороту продукції на підприємстві; торгова площа; спеціалізація.

Література

1. Державна служба статистики. Офіційний сайт. — Режим доступу: http://www.ukrstat.gov.ua
2. Коваль П.Н. Использование кластеризации при анализеданных / П.Н. Коваль // Управляющие системы и машины. — 2010. — № 6. — С. 32—34. — Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/USM_2010_6_6
3. Приставка О.П. Інтегрована технологія кластерного аналізу / О.П. Приставка, М.Г. Сидорова // Вісник Академії митної служби України. Сер.: Технічні науки. — 2011. — № 1. — С. 110—122.
4. Саричев В.І. Методичні підходи до застосування кластерного аналізу при дослідженні соціально-економічних аспектів людського розвитку / В.І. Саричев // Інтелект XXI. — 2014. — № 3. — С. 97—106.
5. Васильєва Л.В. Методика розв'язання задачі групування багатомірних об'єктів за допомогою кластерного аналізу / Л.В. Васильєва // Фізико-математична освіта. — 2017. — Вип. 3. — С. 31—34.
6. Бойко Н.І. Застосування кластерного аналізу для діагностики дієвості господарського механізму торговельних підприємств / Н.І. Бойко // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі. — 2014. — № 783. — С. 412—420.

B. Markov

METHODOLOGY OF GROUPING OF RETAIL TRADE ENTERPRISES

Summary

The article compares basic theoretical approaches to the essence and methods of clustering. It is generalized that the essence of clustering is in the multistage integration of classification elements into homogeneous groups (clusters), based on the principles of greatest similarity in groups and the greatest difference between groups. The main advantage of clustering is that it enables to construct multidimensional hierarchical classifications of objects by the cumulative evidence. Methods of clustering are divided into hierarchical and non-hierarchical ones. More common is the first type, in particular,the hierarchical agglomeration method based on the immediate neighborhood. In most cases, a metric such as the Euclidean distance is used. Among the non-hierarchical ones, the k-means method is the most common.
By clustering retail trade enterprises, it has been concluded that the best parameters for estimating and distributing enterprises to clusters is the geographical location; the level of turnover at the enterprise; trading area; specialization and quantity of the commodity items. Having data for each of these categories, fifteen retail trade enterprises were evaluated and divided into three relatively homogeneous groups. Using the average values in each cluster based on the key parameters mentioned above, a general description has been made and some recommendations for each cluster have been developed.
The first cluster includes 11 enterprises that have an average level of profitability and are generally quite successful, however, mostly on a local scale. These enterprises have a clear specialization, which leads to a relatively narrow range of products, that is, a relatively small number of commodity items. Enterprises from the first cluster are equally common throughout Ukraine and have average retail space and a relatively stable range of customers — a conclusion that can be made, given the fact that the enterpriseswith a narrow product range have the turnover even slightly higher than the average. Therefore, the main task of regulatory bodies here is not to restrict their activity or to hinder their development.
The second cluster includes 3 enterprises which can be considered as market leaders, which have high turnover, significant trading areas, are common in the most densely populated regions with high profitability of the population, which offer their customers a wide range of products with significant price 'forks'. The task of regulatory bodies is to monitor their activities for threats to compete in the market.
The third cluster includes one enterprise which is characterized by low turnover, small trading areas and a narrow range of products. Such enterprise has limited opportunities for development, and therefore needs active support from the state and other regulatory bodies.

Keywords: clustering; retail trade enterprise; geographic location; level of the turnover at the enterprise; trading area; specialization.

References

1. State Statistics Service of Ukraine (2019), available at: http://www.ukrstat.gov.ua/ (Accessed 20 Jan 2019).
2. Koval', P.N. (2010), "Using clustering in data analysis", Upravliaiuschye systemy y mashyny, vol. 6, pp. 32–34.
3. Prystavka, O.P. and Sydorova, M.H. (2011), "Integrated cluster analysis technology", Visnyk Akademii mytnoi sluzhby Ukrainy. Ser.: Tekhnichni nauky, vol. 1, pp. 110—122.
4. Sarychev, V.I. (2014), "Methodological approaches to the application of cluster analysis in the study of socio-economic aspects of human development", Intelekt XXI, vol. 3, pp. 97—106.
5. Vasyl'ieva, L.V. (2017), "Method of solving the task of grouping multidimensional objects with the help of cluster analysis", Fizyko-matematychna osvita, vol. 3, pp. 31—34.
6. Bojko, N.I. (2014), "Application of cluster analysis for the diagnosis of the efficiency of the economic mechanism of trading enterprises", Visnyk Natsional'noho universytetu "L'vivs'ka politekhnika". Informatsijni systemy ta merezhi, vol. 783, pp. 412—420.

№ 4 2019, стор. 62 - 66

Дата публікації: 2019-02-28

Кількість переглядів: 36

Відомості про авторів

Б. М. Марков

к. е. н., докторант, Університет імені Альфреда Нобеля, м. Дніпро

B. Markov

PhD in Economics, Alfred Nobel University, Dnipro

Як цитувати статтю

Марков Б. М. Методика групування роздрібних торговельних підприємств. Агросвіт. 2019. № 4. С. 62–66. DOI: 10.32702/2306-6792.2019.4.62

Markov, B. (2019), “Methodology of grouping of retail trade enterprises”, Agrosvit, vol. 4, pp. 62–66. DOI: 10.32702/2306-6792.2019.4.62

Creative Commons License

Стаття розповсюджується за ліцензією
Creative Commons Attribution 4.0 Міжнародна.