Система підтримки прийняття рішень для прогнозування рівнів продажу на підприємстві

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorХудецький, Михайло Анатолійович
dc.date.accessioned2021-04-08T11:05:26Z
dc.date.available2021-04-08T11:05:26Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractenTheme: “DSS for enterprise sales forecasting” Thesis: 82pages, 22 tables, 4 picture, 4 additions, 9 cited sources. Object of the study - statistical data on sales revenue of store chain. Subject of research – DSS for sales forecasting. The purpose of the work is to develop a DSS for analysis and forecasting of enterprise sales volume. The method of research – development of forecasting models. Actuality is to work is to create an easy-to-use software product that will allow you to make forecasts of the company's sales volumes. Application is implemented using the C # programming language, based on the .Net Core 5 framework. User interface was developed in JavaScript using the ReactJS library. Neural networks are built using Python. Obtained results - the information-analytical system for the modeling and forecasting of weather processes using the autoregressive models and the least squares method is developed.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 82 с., 22 табл., 4 рис. 4 дод. 9 джерел Об'єкт дослідження - статистичні дані про обсяг продажів мережі магазинів. Предмет дослідження – система підтримки прийняття рішень для прогнозування рівнів продажу. Мета роботи – розробити СППР для аналізу та прогнозування рівнів продажу на підприємстві. Метод дослідження – побудова прогнозних моделей. Актуальність роботи - створення простого у використанні програмного продукту, що дозволятиме робити прогнози рівнів продажів підприємства. Програмний продукт реалізовано за допомогою мови програумвання С#, на базі платформи .Net Core 5. Користувацький інтерфейс розроблено мовою JavaScript за допомогою бібліотеки ReactJS. Нейронні мережі побудовані за допомогою мови Python. Отримані результати – розроблено систему підтримки прийняття рішень для прогнозування рівнів продажів на підприємстві, використовуючи модель багатошарового перцептрону.uk
dc.format.page82 с.uk
dc.identifier.citationХудецький, М. А. Система підтримки прийняття рішень для прогнозування рівнів продажу на підприємстві : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Худецький Михайло Анатолійович. – Київ, 2020. – 82 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/40496
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectперцептронuk
dc.subjectбагатошаровий перцептронuk
dc.subjectрадіально базисні функціїuk
dc.subjectчасові рядиuk
dc.subjectмоделіuk
dc.subjectпродажіuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectperceptronuk
dc.subjectmultilayer perceptronuk
dc.subjectradial basis functionsuk
dc.subjecttime seriesuk
dc.subjectmodelsuk
dc.subjectsalesuk
dc.subjectforecastinguk
dc.subjectnet coreuk
dc.subjectjavascriptuk
dc.subjectpythonuk
dc.subject.udc519.688uk
dc.titleСистема підтримки прийняття рішень для прогнозування рівнів продажу на підприємствіuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи