Рекомендаційна система підбору автомобілів для продажу клієнтам

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТєлишева, Тамара Олексіївна
dc.contributor.authorСборик, Антон Юрійович
dc.date.accessioned2021-03-09T15:15:57Z
dc.date.available2021-03-09T15:15:57Z
dc.date.issued2020-12
dc.description.abstractenMaster dissertation: 108 pp., 38 fig., 32 tables, 1 app., 32 sources. Actuality. Today's global car market is one of the most important components of the world's economy, one of the most competitive markets. Car sales directly affect economic growth and the crisis of the global economy [1]. The world car market in September this year increased by 0.5% to 7647,000 cars. The largest number of cars for the reporting period was sold in China with a figure of 2.487 million units, which is 9.3% higher than last year's result. American motorists bought 1.337 million cars, which is 4.4% more than in 2019. Western European car markets showed a result of 1.367 million cars (+ 1.3%). Sales of cars in Eastern Europe increased by 19.7% to 393.3 thousand units [2]. Due to the high demand for this product in car dealerships, car sales companies receive a large number of requests from customers to buy cars. Accordingly, sales staff receive and analyze the wishes of each customer and, usually, personally select the best options for customers. However, this selection process is quite time consuming and depends on the qualifications of the worker who finds the recommendations, i.e. the recommendations found depend on the human factor and may not always be correct. Therefore, the chosen direction of research and creation of recommendation system is relevant. Relationship of work with academic programs, plans, themes. The work was performed at the Department of Automated Information Processing and Control Systems of the National Technical University of Ukraine "Kyiv Polytechnic Institute. Igor Sikorsky "in the framework of the theme "Methods and technologies of high-performance computing and processing of ultra-large data sets"(No. GR 0117U000924). The purpose of the study – increase the efficiency of managers, which in general will increase the company's profits by increasing the total number of processed applications and sales. To achieve this goal, the following tasks were set: − analyze existing methods and tools and identify problems in making recommendations; − create and investigate an algorithm for creating recommendations; − develop the architecture of the recommendation system on the Dynamics 365 platform; − implement a recommendation system on the Dynamics 365 platform. The object of the research – the process of finding a list of recommended cars without taking into account the previous history of the client. The subject of the research – methods and algorithms for finding recommendations. The scientific novelty of the obtained results is to find recommendations based on the wishes of the client without a pre-existing history for a particular client. Publications. Materials were published in the IX International Scientific and Practical Conference "PERSPECTIVES OF WORLD SCIENCE AND EDUCATION" [3] and the V All-Ukrainian Scientific and Practical Conference of Young Scientists and Students "Information Systems and Management Technologies" (ISTU-2020) [4].uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 108с., 38 рис., 32 табл., 1 додаток, 32 джерела. Актуальність. Сучасний глобальний ринок автомобілів є однією із важливих складових економіки світу, одним з найконкурентніших ринків. Продаж автомобілів напряму позначається на економічному зростанні та кризових явищах глобальної економіки [1]. Світовий авторинок у вересні поточного року підвищився на 0,5% до 7647000 легкових автомобілів. Найбільшу кількість автомобілів за звітний період реалізували в КНР з показником в 2,487 млн од., що на 9,3% вище за минулорічний результат. Американські автолюбителі придбали 1,337 млн автомобілів, що на 4,4% більше, ніж в 2019 році. Західноєвропейські авторинки продемонстрували результат в 1,367 млн автомобілів (+1,3%). Реалізація автомобілів в Східній Європі підвищилася на 19,7% до 393,3 тис. шт. [2]. Через високий попит на даний товар автосалони, компанії, що займаються продажами автомобілів отримують велику кількість звернень від клієнтів на покупку автомобілів. Відповідно робітники відділу продажу отримують та аналізують побажання кожного клієнта та, зазвичай, власноруч підбирають найкращі варіанти для клієнтів. Проте такий процес підбору займає досить багато часу і залежить від кваліфікації робітника, що знаходить рекомендації, тобто знайдені рекомендації залежать від людського фактору і не завжди можуть бути правильними. Тому обраний напрям дослідження і пошуку рекомендаційної системи є актуальним. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Методи та технології високопродуктивних обчислень та обробки надвеликих масивів даних» (№ ДР 0117U000924). 4 Мета дослідження - підвищення ефективності роботи менеджерів, що в цілому збільшить прибуток компанії за рахунок збільшення загальної кількості оброблених заявок і продаж. Для досягнення мети необхідно виконати наступні завдання: − проаналізувати існуючі методи та засоби і визначити проблеми при пошуку рекомендацій; − створити та дослідити алгоритм для пошуку рекомендацій; − розробити архітектуру рекомендаційної системи на платформі Dynamics 365; − реалізувати рекомендаційну систему на платформі Dynamics 365. Об’єкт дослідження – процес пошуку списку рекомендованих автомобілів без врахування попередньої історії клієнта. Предмет дослідження – методи та алгоритми пошуку рекомендацій. Наукова новизна одержаних результатів полягає у знаходженні рекомендацій на основі побажань клієнта без попередньо існуючої історії для певного клієнта. Публікації. Матеріали роботи опубліковані в IX Міжнародній науково-практичній конференції “PERSPECTIVES OF WORLD SCIENCE AND EDUCATION” [3] та V Всеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління»(ІСТУ-2020) [4].uk
dc.format.page108 с.uk
dc.identifier.citationСборик, А. Ю. Рекомендаційна система підбору автомобілів для продажу клієнтам : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Сборик Антон Юрійович. – Київ, 2020. – 108 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/39861
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectрекомендаційна системаuk
dc.subjectлексикографічна подібністьuk
dc.subjectевклідова відстаньuk
dc.subjectавтомобільuk
dc.subjectCRM системаuk
dc.subjectінтеграціяuk
dc.subjectrecommendation systemuk
dc.subjectlexicographic matchuk
dc.subjecteuclidean distanceuk
dc.subjectcaruk
dc.subjectCRM systemuk
dc.subjectintegrationuk
dc.subject.udc004.09uk
dc.titleРекомендаційна система підбору автомобілів для продажу клієнтамuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (АСОІУ)
Магістерські роботи