Аушева, Наталія МиколаївнаРадчук, Ігор Валерійович2026-02-022026-02-022025Радчук, І. В. Інформаційна система відображення логістичних метрик із BI-візуалізацією : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Радчук Ігор Валерійович. – Київ, 2025. – 127 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/78581Розроблене програмне забезпечення є аналітичною інформаційною системою для автоматизованого відображення, обробки та прогнозування логістичних метрик. Система поєднує базу даних PostgreSQL, серверну частину на FastAPI та модулі аналітики на Python, що дозволяють виконувати розрахунок KPI, сегментацію клієнтів методом RFM та прогнозування часового ряду за допомогою моделі Prophet. Інтеграція з OpenAI API забезпечує автоматичне генерування текстових аналітичних висновків. Дані подаються у вигляді інтерактивних дашбордів у Power BI, що забезпечує наочність, доступність і можливість швидкого прийняття управлінських рішень. Програмне забезпечення автоматизує аналітичні процеси логістичних компаній, підвищує точність оцінювання показників, скорочує час обробки інформації та формує єдине аналітичне середовище для роботи менеджерів різних рівнів.Магістерська робота присвячена дослідженню, розробленню та впровадженню комплексної інформаційної системи для аналізу, прогнозування та BI-візуалізації логістичних метрик. У роботі розглянуто повний цикл автоматизованої обробки логістичних даних, який охоплює їх збирання, очищення, трансформацію, аналітичні розрахунки, сегментацію клієнтів методом RFM, побудову прогнозів часових рядів та формування текстових управлінських висновків за допомогою моделей штучного інтелекту. Особливу увагу приділено проблемам фрагментації даних у логістичних компаніях, необхідності оперативного прийняття управлінських рішень та інтеграції сучасних технологій аналітики в єдину цифрову платформу. У межах роботи проаналізовано можливості BI-інструментів і визначено оптимальні засоби для побудови аналітичної системи, серед яких PostgreSQL як основне сховище даних, FastAPI як серверна частина для реалізації REST API, бібліотеки Pandas, NumPy та Prophet для виконання аналітичних операцій і прогнозування. Проведено інтеграцію з OpenAI API для автоматичного формування текстових аналітичних висновків. На основі отриманих результатів створено програмний комплекс із модульною архітектурою, що забезпечує масштабованість, гнучкість та можливість подальшого розширення. Розроблене програмне забезпечення надає повну автоматизацію обробки логістичних даних і представлення результатів у вигляді інтерактивних дашбордів Power BI, що робить систему придатною для операційного моніторингу, стратегічного аналізу, управління клієнтськими сегментами та прогнозування бізнес-показників.127 с.ukбізнес-аналітикалогістичні системипрогнозуванняRFMаналізсегментація клієнтівштучний інтелектаналітичні дашбордиобробка великих данихPower BIоптимізація логістикианаліз клієнтської поведінкиавтоматизація управлінняREST APIETL-процесиінтерактивна звітністьbusiness analyticslogistics systemsforecastingRFM analysiscustomer segmentationartificial intelligenceanalytical dashboardsbig data processingPower BIlogistics optimizationcustomer behavior analysismanagement automationREST APIETL processesinteractive reportingMaster Thesis