Модифікований метод автоматизації прийняття управлінських рішень на основі інтелектуального аналізу даних
| dc.contributor.advisor | Люшенко, Леся Анатоліївна | |
| dc.contributor.author | Чорна, Оксана Вікторівна | |
| dc.date.accessioned | 2019-05-24T11:29:52Z | |
| dc.date.available | 2019-05-24T11:29:52Z | |
| dc.date.issued | 2019-05 | |
| dc.description.abstract | Актуальність теми. Процес розробки програмного забезпечення починається з формування команди спеціалістів, що будуть залучені в проект. В компаніях досить часто нехтують процесом правильного вибору команди, що в подальшому приводить до низької якості програмних продуктів. Процес вибору учасників команди має бути автоматизованим та прийматися на підставі інформації про співробітників. Програмне забезпечення для автоматизації процесу підбору команди проекту будується на обробці та аналізі текстових документів для подальшого прийняття рішення. В даній магістерській дисертації розглядається вирішення задачі автоматизованого підбору учасників команди проектів з використанням текстових даних, що містять інформацію про професійні та особисті якості співробітників компанії, з метою підвищення точності вибору та швидкодії в порівнянні з існуючими методами. Об’єктом дослідження автоматизація прийняття рішень при підборі учасників команди проекту на основі текстових даних. Предметом дослідження є методи та алгоритми автоматизації прийняття рішень на основі інтелектуального аналізу текстових даних. Мета роботи полягає у розробці ефективного методу автоматизації підтримки прийняття рішень з підбору учасників команди проекту на основі наївної моделі Байєса за критерієм точності та швидкодії отримуваних результатів. Методи дослідження: в роботі використовуються методи теоретичного дослідження: аналіз та синтез. Також застосовувалися емпіричні методи: експеримент, вимірювання та порівняння. Наукова новизна роботи полягає у розробленні модифікованого методу Байєса для автоматизації підтримки прийняття рішень з підбору учасників команди проекту, який на відміну від класичного методу видає рішення за критерієм точності на 10-13% вище та в середньому на 20% швидше. Практична цінність отриманих результатів роботи полягає в тому, що запропонований метод дає змогу підвищити точність в прийнятті рішення з підбору учасників команди проекту. Також в рамках даного дослідження була розроблена автоматизована система підтримки прийняття рішень з підбору співробітників компанії для участі у нових проектах на основі запропонованого модифікованого методу. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на XІ науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2018-2 та опубліковані у збірнику тез доповідей. За результатами роботи була написана наукова стаття на тему «Модифікований метод автоматизації прийняття управлінських рішень на основі інтелектуального аналізу даних при створенні команди управління проектами» до наукового міжнародного журналу «Керуючі системи та комп’ютери» 2019 №4. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів, висновків та додатків. У вступі надано загальну характеристику роботи, виконано оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень. У першому розділі описана задача підбору учасників команди для виконання проектів з розроблення програмного забезпечення, розглянуті особливості автоматизованих систем підтримки прийняття рішень, оглянуті існуючі методи інтелектуального аналізу даних для вирішення поставленої задачі. У другому розділі розглянуто принцип роботи наївної моделі Байєса, проаналізовані її переваги та недоліки. Запропонований модифікований метод на основі моделі Байєса для автоматизації підтримки прийняття рішень з підбору учасників команди. У третьому розділі сформовані основні вимоги до автоматизованої системи підтримки прийняття рішень; обґрунтовано вибір засобів, що використовувались при розробці; описана розроблена система, що реалізує модифікований метод автоматизації прийняття рішень з підбору учасників команди проекту. У четвертому розділі визначено критерії оцінки ефективності, які застосовуються до розробленого методу; наведена інформація про дані, що використовувались при аналізі ефективності; проведений аналіз ефективності модифікованого та базового методів автоматизації прийняття рішень з підбору учасників команди. У висновках проаналізовано отримані результати роботи. Робота виконана на 70 аркушах, містить 2 додатки та посилання на список використаних літературних джерел з 30 найменувань. У роботі наведено 10 рисунків та 2 таблиці. Ключові слова: автоматизована система підтримки прийняття рішень, модифікований метод автоматизації прийняття рішень, модель Байєса, підбір учасників команди проекту. | uk |
| dc.description.abstracten | Actuality. The process of the software development begins with the formation of a team of specialists who will be involved in the project. Companies often overlook the process of choosing the right team, which leads to low quality of software products in the future. The process of selecting team members must be automated and taken on the basis of employee information. The software for automating the project selection process is based on the processing and analysis of text documents for further decision-making. This master's thesis deals with the problem of automated selection of project team members using text data that contains information about the professional and personal qualities of the company's employees in order to improve the accuracy of the choice and performance compared to existing methods. Object of research is decision-making automation at selection of the project team participants on the basis of text data. Subjects of research are methods and algorithms of decision-making automation on the basis of text data intellectual analysis. Goal of the work is to develop an effective method of automating decision support for selection of project team members based on the Bayesian naive model for the criterion of accuracy and performance of the results. Methods of research include methods of theoretical research: analysis and synthesis. Also there were used empirical methods: experiment, measurement and comparison. Scientific novelty of the work is to develop a modified Bayesian method to automate decision-making support for selection of project team members, which, in contrast to the classical method, gives solutions by accuracy criterion of 10-13% higher and an average of 20% faster. Practical value of the received results of work is that the proposed method allows increase the accuracy in decision making of the selection of project team members. Also, in this research, an automated decision-making support system was developed for selecting company employees for participation in new projects on the basis of the proposed modified method. Approbation. The main provisions and results of the work were presented and discussed at the XI scientific conference of masters and postgraduates "Applied Mathematics and Computer" PMK-2018-2 and published in the proceedings. As a result of the work, a scientific article on the topic "Modified method of decision making automation on the basis of intelligent data analysis when creating a team of project management" was written to the international scientific journal "Control systems and computers" 2019 № 4. Structure and content of the thesis. Master's thesis consists of an introduction, four chapters, conclusions and appendices. The introduction provides a general description of the work, evaluated the current state of the problem, substantiated the relevance of the research direction, formulated the purpose and objectives of the study. The first chapter describes the task of selecting team members to implement software development projects, features of automated decision support systems were considered, the existing methods of intelligent data analysis for solving the problem were examined. The second chapter discusses the principle of the Bayesian naive model, analyzing its advantages and disadvantages. A modified method based on Bayesian model is proposed for automating decision support for selection of team members. In the third section, the main requirements for an automated decision support system are formed; the choice of the means used during development was substantiated; describes a developed system that implements a modified method of decision making automation in selecting project team members. The fourth chapter defines the criteria for assessing the effectiveness of the developed method; provides information on the data used in the analysis of efficiency; the analysis of the efficiency for the modified and basic methods of automated decision making on the selection of team members was conducted. The conclusion contains brief overview of the results obtained in the work. The work is done on 70 pages, contains 2 appendices and reference list of 30 titles. The work contains 10 pictures and 2 tables. Keywords: automated decision support system, modified method of decision making automation, Bayes model, selection of project team members. | uk |
| dc.format.page | 115 с. | uk |
| dc.identifier.citation | Чорна, О. В. Модифікований метод автоматизації прийняття управлінських рішень на основі інтелектуального аналізу даних : магістерська дис. : 121 Програмна інженерія / Чорна Оксана Вікторівна. – Київ, 2019. – 115 с. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/27655 | |
| dc.language.iso | uk | uk |
| dc.publisher.place | Київ | uk |
| dc.subject | автоматизована система підтримки прийняття рішень | uk |
| dc.subject | модифікований метод автоматизації прийняття рішень | uk |
| dc.subject | модель Байєса | uk |
| dc.subject | підбір учасників команди проекту | uk |
| dc.subject | automated decision support system | uk |
| dc.subject | modified method of decision making automation | uk |
| dc.subject | Bayes model | uk |
| dc.subject | selection of project team members | uk |
| dc.subject.udc | 004.89 | uk |
| dc.title | Модифікований метод автоматизації прийняття управлінських рішень на основі інтелектуального аналізу даних | uk |
| dc.type | Master Thesis | uk |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Chorna_magistr.pdf
- Розмір:
- 2.84 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
- Опис:
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.06 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: