Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorЯкушев А. С.
dc.contributor.authorБорисова С. П.
dc.contributor.authorЛевченко В. О.
dc.coverage.spatialtelegram-боты
dc.coverage.spatialискусственный интеллект (ИИ)
dc.coverage.spatialкластерный анализ
dc.coverage.spatialмашинное обучение
dc.coverage.spatialметод кластеризации
dc.coverage.spatialоценка привлекательности подрядчика
dc.coverage.spatialстроительные организации
dc.creatorЯкушев А. С.
dc.date2025
dc.date.accessioned2025-11-27T12:11:35Z-
dc.date.available2025-11-27T12:11:35Z-
dc.date.issued2025
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20250627163859
dc.identifier.citationЯкушев, А. С. Разработка инструментов оценки подрядчика методами кластеризации с использованием машинного обучения : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 38.04.05 "Бизнес-информатика" (уровень магистратуры), направленность (профиль) "Бизнес-администрирование" / А. С. Якушев ; рук. работы С. П. Борисова ; 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 у. - Самара, 2025. - 1 файл (1,7 Мб). - Текст : электронный
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/45710-
dc.description.abstractОбъектом исследования выступает ООО «ГРАД-ИНВЕСТ» Целью данной выпускной квалификационной работы является анализ финансового состояния строительных организаций с применением методов иерархической кластеризации на базе Telegram-бота с использованием технологии искусственного интеллекта для оценки привлекательности подрядчика. Научная новизна исследования заключается в применении кластерного анализа и машинного обучения с целью наиболее эффективного выбора подрядчика в строительной отрасли. Практическая значимость состоит в использовании технологии искусственного интеллекта как инструмента для оптимизации бизнес процессов в части этапа выбора подрядчика.
dc.subjecttelegram-боты
dc.subjectискусственный интеллект (ИИ)
dc.subjectкластерный анализ
dc.subjectмашинное обучение
dc.subjectметод кластеризации
dc.subjectоценка привлекательности подрядчика
dc.subjectстроительные организации
dc.subject.rugasnti28.23
dc.subject.udc004.8
dc.titleРазработка инструментов оценки подрядчика методами кластеризации с использованием машинного обучения
dc.typeText
local.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерации
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.contributor.authorИнститут экономики и управления
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Razrabotka-instrumentov-ocenki-podryadchika-metodami-klasterizacii-s-ispolzovaniem-mashinnogo-obucheniya-116347
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Razrabotka-instrumentov-ocenki-podryadchika-metodami-klasterizacii-s-ispolzovaniem-mashinnogo-obucheniya-116347
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы



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