Отрывок: Для сравнения предложены 2 модели прогнозирования: линейная и полиномиальная. В ходе экспериментов будут проведены тестовые расчеты с вычислением погрешности системы. Погрешность будет определяться путем расчета среднеквадратичного отклонения. Система будет считаться успешной, если итоговые значения погрешности не превысят 10% (коэффициент ошибки <= 0,1) [28]. Такой показатель был взят из аналогичных систем, рассмотренных в качестве систем-а...
Название : Автоматизированная система предиктивного анализа больших данных для решения задач сетевого ритейла
Авторы/Редакторы : Дубинин А. В.
Столбова А. А.
Соловьева Я. В.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2021
Библиографическое описание : Дубинин, А. В. Автоматизированная система предиктивного анализа больших данных для решения задач сетевого ритейла : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры) / А. В. Дубинин ; рук. работы А. А. Столбова ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики. - Самара, 2021. - on-line
Аннотация : Целью выпускной квалификационной работы магистра являетсяразработка автоматизированной системы предиктивного анализа ритейлданных для прогнозирования объемов продаж.Проведено исследование предметной области «Ритейл маркетинг»,рассмотрены задачи обработки статистических данных, составленияпрогнозных моделей и расчет объема спроса на категории товаров. Выполненаналитический обзор систем аналогов. Определены наиболее перспективныеметоды прогнозирования. Построены UML диаграммы, разработан алгоритмфункционирования и описана архитектура системы. Разработанаавтоматизированная система предиктивного анализа, рассчитывающаяпрогнозные значения спроса на основе данных статистики за предыдущиевременные интервалы. Проведены исследования эффективностиразработанной системы для решения поставленной задачи. Программаразработана на языке C# в среде Visual Studio.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20210901135920
Ключевые слова: статистические данные
автоматизированные системы
сетевой ритейл
анализ больших данных
большие данные
регрессия
прогнозирование
предиктивный анализ
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Дубинин_Артем_Валерьевич_Автоматизированная_система_предиктивного_анализа.pdf2 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.