Визначення маркетингових параметрів для побудови моделі прогнозування попиту за допомогою нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСинєглазов, Віктор Михайлович
dc.contributor.authorНовіков, Михайло Сергійович
dc.date.accessioned2024-03-04T09:20:00Z
dc.date.available2024-03-04T09:20:00Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська дисертація – 58 с., 8 рис., 12 табл., 29 посилань, додаток. Актуальність теми. У роботі розглянуто проблему в області моделювання попиту товару на ринку в маркетингу за допомогою методів штучного інтелекту та машинного навчання. Показано основні особливості існуючих підходів до побудови моделей товарів на ринку, їх переваги та недоліки. Виявлено потребу у їх вдосконаленні. Представлено нову методологію для розвʼязання задачі. Мета дослідження. Основною метою є знаходження маркетингових параметрів для побудови моделі прогнозування попиту за допомогою нейронних мереж з використанням реальних даних. Об’єкт дослідження: маркетингові дані про товари. Предмет дослідження: нейронна мережа, маркетингові параметри. Методи дослідження: багатошаровий перцептрон, лінійна регресія. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає в тому, що спроектовано та реалізовано методологію визначення маркетингових параметрів явного рівняння моделі товару на ринку за допомогою його апроксимації нейронною мережею на реальних даних. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що реалізовані запропонований метод визначення маркетингових параметрів явного рівняння. Продемонстрована здатність моделі гарно прогнозувати споживчий попит на основі різноманітних маркетингових параметрів, що допомагає підприємствам ефективніше планувати запаси, виробництво та персонал. Це може призвести до значної економії коштів і підвищення ефективності.
dc.description.abstractotherMaster's thesis - 58 p., 8 figures, 12 tables, 29 references, appendix. Relevance of the topic. The paper considers the problem of modeling the demand for goods in the market in marketing using artificial intelligence and machine learning methods. The main features of existing approaches to building models of goods on the market, their advantages and disadvantages are shown. The need for their improvement is identified. A new methodology for solving the problem is presented. The purpose of the study. The main goal is to find marketing parameters for building a demand forecasting model using neural networks using real data. Object of study: marketing data on goods. Subject of research: neural network, marketing parameters. Research methods: multilayer perceptron, linear regression. The scientific novelty of the results of the master's thesis is that a methodology for determining the marketing parameters of the explicit equation of the product model in the market by means of its approximation by a neural network on real data has been designed and implemented. The practical significance of the results obtained is that the proposed method for determining the marketing parameters of the explicit equation has been implemented. The ability of the model to predict consumer demand well based on various marketing parameters is demonstrated, which helps enterprises to plan inventory, production, and personnel more efficiently. This can lead to significant cost savings and efficiency gains.
dc.format.extent76 с.
dc.identifier.citationНовіков, М. С. Визначення маркетингових параметрів для побудови моделі прогнозування попиту за допомогою нейронних мереж : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Новіков Михайло Сергійович. - Київ, 2024. - 76 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/65170
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectпрогнозування попиту
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectпрогнозна аналітика
dc.subjectштучний інтелект у маркетингу
dc.subjectмоделі прогнозування продажів
dc.subjectмашинне навчання в бізнесі
dc.subjectdemand forecasting
dc.subjectneural networks
dc.subjectpredictive analytics
dc.subjectartificial intelligence in marketing
dc.subjectsales forecasting models
dc.subjectmachine learning in business
dc.subject.udc004.89:658.8](043.3)
dc.titleВизначення маркетингових параметрів для побудови моделі прогнозування попиту за допомогою нейронних мереж
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Novikov_magistr.pdf
Розмір:
1.46 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ШІ)
Магістерські роботи