Какие методы анализа данных используются в рыбной промышленности?

Некоторые методы анализа данных, которые используются в рыбной промышленности:

• Иерархический кластерный анализ. cyberleninka.ru Позволяет расчленить совокупность исследуемых объектов и их признаков на условно однородные группы (кластеры). cyberleninka.ru На основе этого метода получают модели прогнозирования продуктивности рыбы, обрабатывают экспертные оценки и экологические факторы (температура воды, концентрация хлорофилла в море и другие параметры). cyberleninka.ru
• Геопространственное моделирование. www.mckinsey.com С его помощью составляют карты промысловой активности и вылова в течение сезона, что помогает более тщательно отслеживать флот и лучше понимать факторы, влияющие на производительность. www.mckinsey.com Также геопространственное моделирование используют для прогнозирования местоположения целевой рыбы в зависимости от различных условий окружающей среды. www.mckinsey.com
• Анализ данных бортовых датчиков. www.mckinsey.com С его помощью изучают информацию о поведении судна, включая расход топлива и навигационные условия. www.mckinsey.com Это помогает генерировать рекомендации в режиме реального времени о наиболее энергоэффективных маршрутах и маневрах. www.mckinsey.com
• Метод декомпозиции. fundamental-research.ru С его помощью исследуемый рынок рыбной продукции разделяют на два взаимосвязанных блока — предложение и спрос. fundamental-research.ru Это позволяет комплексно и всесторонне оценить тенденции развития продовольственного рынка рыбной продукции, выявить особенности и основные факторы, влияющие на спрос и предложение. fundamental-research.ru