Прогнозування попиту на товари в ритейлі з використанням машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorФаріонова Т. А.
dc.contributor.authorТесленко Павло
dc.contributor.authorTeslenko Pavlo
dc.date.accessioned2025-01-30T10:58:29Z
dc.date.available2025-01-30T10:58:29Z
dc.date.issued2024-12
dc.descriptionТесленко, П. О. Прогнозування попиту на товари в ритейлі з використанням машинного навчання = Forecasting demand for goods in retail using machine learning : магістерська робота ; спец. 124 ''Системний аналіз'' / П. О. Тесленко; наук. кер. Т. А. Фаріонова. – Миколаїв : НУК, 2024. – 99 с.
dc.description.abstractВ кваліфікаційній роботі магістра досліджено проблему прогнозування попиту на товари в ритейлі. В результаті дослідження було з’ясовано, що ці дані мають різні формати, частоту, пропуски, а також значну амплітуду, що ускладнює їх інтеграцію та подальший аналіз. Для вирішення задачі прогнозування застосовано інтелектуальний аналіз даних із використанням методів машинного навчання, а саме, алгоритм градієнтний бустингу, XGBoost. Сформовано модель прогнозування та проведено її моделювання на тестовій виборці даних. На основі цього розроблено інформаційну систему прогнозування. Робота складається з 99 сторінок, 10 рисунків, 7 таблиць, додатку. Перелік використаних джерел має 26 найменувань.
dc.description.abstract1The master's qualification work investigated the problem of forecasting demand for goods in retail. As a result of the study, it was found that this data has different formats, frequency, gaps, as well as a significant amplitude, which complicates their integration and further analysis. To solve the forecasting problem, intelligent data analysis was applied using machine learning methods, namely the gradient boosting algorithm, XGBoost. A forecasting model was formed and its modeling was carried out on a test data sample. Based on this, a forecasting information system was developed. The work consists of 99 pages, 10 figures, 7 tables, an appendix. The list of sources used has 26 names.
dc.description.provenanceSubmitted by Альона Павленко (aliona.pavlenko@nuos.edu.ua) on 2025-01-30T02:56:16Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 1 Тесленко_диплом_.pdf: 42994758 bytes, checksum: 0b362f2105bd41c49ddca4a12c126faa (MD5)en
dc.description.provenanceStep: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2025-01-30T10:54:39Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2025-01-30T10:58:05Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: finaleditstep - action:finaleditaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2025-01-30T10:58:29Z (GMT)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-01-30T10:58:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Teslenko_magister.pdf: 42994758 bytes, checksum: 0b362f2105bd41c49ddca4a12c126faa (MD5) Previous issue date: 2024-12en
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/9701
dc.language.isouk
dc.publisherНУК
dc.subjectпрогнозування товарів ритейлу
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectінформаційна система
dc.subjectмодель прогнозування
dc.subject124 ''Системний аналіз''
dc.subjectforecasting of retail goods
dc.subjectmachine learning
dc.subjectinformation system
dc.subjectforecasting model
dc.titleПрогнозування попиту на товари в ритейлі з використанням машинного навчання
dc.title.alternativeForecasting demand for goods in retail using machine learning
dc.typeMasterThesis

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ІУСтаТ)
124 "Системний аналіз"