Конкурентоспроможність підприємств на основі методів інтелектуального аналізу даних
Ескіз недоступний
Дата
2018
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Магістерська дисертація: 138 с., 22 рис., 41 табл., 73 джерела.
Актуальність теми. Стрімкий розвиток інформаційних технологій сприяє використанню у моделюванні економічних процесів методів інтелектуального аналізу даних. Особливістю зазначених методів є можливості проектування складних економічних процесів та систем в умовах невизначеності суб’єкта господарювання та отримати високоймовірні результати прогнозування з урахуванням великої вибірки інформаційно-аналітичних даних та чинників впливу. Серед процесів, що підлягають постійним змінам як зовнішнього, так і внутрішнього середовища належить потенційний рівень конкурентоспроможності підприємства. За таких умов вітчизняні підприємства перебувають у постійному пошуку методів ефективного прогнозування результатів діяльності та чинників, що визначають рівень їх конкурентоспроможності.
Мета роботи полягає в теоретичному обґрунтуванні, виробленні науково-методичних засад і практичних пропозицій щодо застосування методів інтелектуального аналізу даних для прогнозування конкурентоспроможності підприємства.
Відповідно до поставленої мети в роботі визначено і вирішено такі завдання:
– розкрито системно-функціональну сутність конкурентоспроможності підприємств;
– визначено та систематизовано фактори конкурентоспроможності підприємств;
– проаналізовано науково-методичні підходи до оцінювання конкурентоспроможності підприємств;
– проаналізовано доцільність застосування методів інтелектуального аналізу даних в прогнозуванні конкурентоспроможності підприємств;
– проаналізовано існуючі регресійні моделі нестаціонарних процесів з трендом;
– охарактеризовано мережу Байєса, як особливий інструмент інтелектуального аналізу даних;
– обрано та визначено показники конкурентоспроможності та межі її станів;
– побудовано регресійні моделі конкурентоспроможності та проаналізувати отримані результатів;
– побудовано байєсівську мережу для прогнозування стану конкурентоспроможності підприємства.
Об’єктом дослідження є прогнозування конкурентоспроможності підприємств на основі інтелектуального аналізу даних.
Предметом дослідження є теоретико-методичні та практичні засади прогнозування результатів діяльності підприємств та чинників, що визначають рівень їх конкурентоспроможності на основі інтелектуального аналізу даних.
Методи дослідження. до основних загальнонаукових методів дослідження, які використані в роботі, відносяться: діалектичний метод пізнання; логічний та формально-логічний методи; методи індукції та дедукції, аналізу та синтезу, логічного порівняння – для формування наукових положень, уточнення й систематизація термінологічного апарату щодо суті конкурентоспроможності; групування, статистичні, математичні – при оцінці показників конкурентоспроможності підприємства; регресійний аналіз та байєсівські мережі, з використанням середовищ EViews та GeNIe відповідно, для аналізу поточного стану підприємств.
Отримані результати: представлено класифікацію основних методів інтелектуального аналізу даних, що можуть бути використані в прогнозуванні конкурентоспроможності підприємства. Відзначено, що базою для прогнозування конкурентоспроможності підприємства та показників, що визначають її рівень, слугує історична інформація, котра нагромаджується у базах даних у вигляді часових рядів. Розглянуто основні критерії та завдання, що покладені на методи інтелектуального аналізу даних. Зроблено висновки стосовно перспектив використання цих методів у прогнозуванні конкурентоспроможності підприємства. Констатовано, що для прийняття раціональних рішень в системі управління та прогнозування конкурентоспроможністю вітчизняних підприємств необхідно використовувати більш сучасні методи аналізу даних.
Наукова новизна: полягає в обґрунтуванні теоретико-методологічних засад і розробці науково-практичних рекомендацій щодо прогнозування конкурентоспроможності підприємств. Найважливіші наукові положення магістерської дисертації, що характеризують її новизну, полягають у такому:
удосконалено:
– системно-цільовий підхід до конкурентоспроможності, під якою потрібно розуміти перетворення у внутрішньому середовищі підприємства залучених ресурсів, у результаті якого воно має змогу надавати в поточному та майбутньому періоді пропозиції, більш привабливі для покупців порівняно з конкурентами. Таким чином, внутрішнє середовище розглядається як системне утворення, а цільовою характеристикою є надавання у поточному та майбутньому періодах привабливих порівняно з конкурентами ринкових пропозицій;
– підхід до прогнозування окремих показників конкурентоспроможності підприємства, чи його рівня на основі використання моделі авторегресії та байєсівських мереж, застосування яких спрямоване на розв'язання оптимізаційної задачі, де в якості критерію оптимальності розглядаються максимізація чи оптимізація ключових чинників, що визначають рівень конкурентоспроможності підприємства та його економічний розвиток.
отримали подальший розвиток:
– методи інтелектуального аналізу даних та їх комбінації (гібридні методи ІАД) для прийняття раціональних рішень в системі управління та прогнозування конкурентоспроможністі, які за своїми перевагами та здатністю обробляти цілі системи даних змогли потіснити традиційну математичну статистику.
Опис
Ключові слова
конкурентоспроможніть, інтелектуальний аналіз даних, data mining, моделі авторегресії, байєсівські мережі, аналіз, інформація, системи, бази даних, моделювання, прогнозування конкурентоспроможності підприємства, competitiveness, intellectual data analysis, data mining, autoregressive models, bayesian network, analysis, information, systems, databases, modelling, enterprise competitiveness forecast
Бібліографічний опис
Савченко, А. С. Конкурентоспроможність підприємств на основі методів інтелектуального аналізу даних : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Савченко Анастасія Сергіївна. - Київ, 2018. - 138 с.