Чернова, Наталя ЛеонідівнаЧернов, Олександр ОлександровичДьячкова, Ольга Володимирівна2026-07-272026-07-272026Чернова Н. Л., Чернов О. О., Дьячкова О. В. Методи багатовимірної класифікації економічних об’єктів як інструмент аналізу метапросторових бізнес-колаборацій у сфері торгівлі. Бізнес Інформ. 2026. №4. C. 202–212. https://doi.org/10.32983/2222-4459-2026-4-202-212https://www.business-inform.net/article/?year=2026&abstract=2026_4_0_202_212https://dr.csbc.edu.ua/handle/123456789/2605У статті досліджено можливості застосування методів багатовимірної класифікації економічних об’єктів для аналізу метапросторових бізнес-колаборацій у сфері торгівлі в умовах цифровізації економіки. Обґрунтовано, що сучасні бізнес-колаборації формуються у складних мережевих структурах, де взаємодіють підприємства з різними характеристиками, що потребує використання комплексних аналітичних підходів. Розглянуто особливості формування системи показників для оцінювання діяльності економічних об’єктів, які охоплюють фінансові, ринкові та структурні характеристики та представлені в різних типах шкал вимірювання. Визначено, що гетерогенність даних ускладнює застосування класичних економіко-математичних методів та потребує використання спеціалізованих підходів до оцінювання подібності між об’єктами. Обґрунтовано доцільність використання узагальнених мір подібності для змішаних даних, зокрема відстані Гауера, яка дозволяє інтегрувати кількісні, порядкові та номінальні ознаки в єдину аналітичну модель. На цій основі реалізовано класифікацію економічних об’єктів із застосуванням алгоритму k-medoids, який забезпечує коректну обробку різнорідних даних і підвищує стійкість результатів до викидів. У результаті емпіричного дослідження визначено оптимальну кількість кластерів та сформовано їх профілі, що дозволило виділити групи підприємств із різними рівнями фінансової ефективності, ринкової позиції та ризику. Показано, що використання медоїдів як типових представників кластерів значно спрощує інтерпретацію результатів і підвищує їх прикладну цінність. Доведено, що запропонований підхід дозволяє ідентифікувати потенційно сумісні групи компаній для формування ефективних бізнес-колаборацій, а також сприяє більш глибокому розумінню структури метапросторових взаємодій у сфері торгівлі. Отримані результати можуть бути використані для підтримки управлінських рішень та розвитку партнерських стратегій у цифровій економіці.SOCIAL SCIENCES::Business and economics::EconomicsSOCIAL SCIENCES::Business and economicsSOCIAL SCIENCES::Business and economics::Business studiesArticle