Title: Повышение эффективности бизнес-процесса с использованием инструментов анализа больших данных (на примере ООО "Град Инвест")
Authors: Вазлев А. В.
Трусова А. Ю.
Левченко В. О.
Keywords: анализ больших данных
анализ данных
аналитические инструменты
дискриминантный анализ
кластеризация
математическое моделирование
оптимизация ресурсов
разработка алгоритмов классификации рисков
строительные проекты
управление рисками
Issue Date: 2025
Citation: Вазлев, А. В. Повышение эффективности бизнес-процесса с использованием инструментов анализа больших данных (на примере ООО "Град Инвест") : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 38.04.05 "Бизнес-информатика" (уровень магистратуры), направленность (профиль) "Бизнес-технологии цифровой экономики" / А. В. Вазлев ; рук. работы А. Ю. Трусова ; нормоконтролер В. А. Левченко ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т экономики и уп. - Самара, 2025. - 1 файл (1,3 Мб). - Текст : электронный
Abstract: Объектом исследования выступает ООО «ГРАД-ИНВЕСТ». Целью данной выпускной квалификационной работы является исследование возможностей применения методов анализа данных для оптимизации управления проектами в строительной компании, включая разработку алгоритмов классификации рисков, прогнозирования отклонений сроков и бюджета, а также оценку экономического эффекта от внедрения аналитических инструментов. Научная новизна исследования заключается в адаптации методов линейного дискриминантного анализа и дивизимной кластеризации к специфике строительной отрасли, что позволило создать модель распределения проектов по уровням риска с учетом уникальных показателей деятельности компании, таких как объем ввода жилья, отклонения сроков и затрат. Практическая значимость состоит во внедрении системы анализа данных в бизнес-процессы ООО «ГРАД-ИНВЕСТ», что привело к сокращению перерасхода бюджета на 21%, снижению штрафов за просрочки на 22% и оптимизации логистических расходов. Разработанные рекомендации по обучению сотрудник
URI: http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/45704
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы



Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.