Статті
Постійне посилання на розділhttps://dspace.nuft.edu.ua/handle/123456789/7372
Переглянути
3 результатів
Результати пошуку
Документ Data Mining у адаптивному менеджменті готельно-ресторанного бізнесу(2024) Лявинець, Георгій Михайлович; Губеня, В'ячеслав Олександрович; Люлька, Олександр Миколайович; Ткачук, Юрій МихайловичУ статті досліджено роль Data Mining у адаптивному менеджменті готельно-ресторанного бізнесу. Обґрунтовано актуальність системного застосування Data Mining для підвищення ефективності та стійкості підприємств в умовах мінливого ринку та криз. Визначено ключові напрями застосування, переваги та потенційні проблеми впровадження Data Mining. Представлено чотири кейси ефективного використання Data Mining у галузі.Документ Архітектура інтелектуальних систем прийняття рішень інформаційної інфраструктури ЗВО з урахуванням вимог ЄС(2023) Токар, Володимир Володимирович; Дубиківський, Станіслав Леонідович; Палагута, Катерина Олексіївна; Самойленко, Юлія Олександрівна; Пашорін, Валерій ІвановичЦифрове суспільство, як новий етап розвитку цивілізації, характеризується зростаючим значенням інформаційних технологій в усіх сферах життєдіяльності, в тому числі й в освітній. Стаття присвячена проблематиці вирішення питань розвитку сучасних інформаційних технологій в системі навчання. Інтелектуальний аналіз успішності студентів на всіх етапах навчання відіграє одну з основних ролей при пошуку рішень у цілком різних напрямках – від підтримки вирішення питань відносно окремого студента до коригування освітніх траєкторій і, відповідно, до кардинальної зміни навчального плану, а також при формуванні ресурсного потенціалу освітніх закладів різного рівня. Метою дослідження є створення прообразу простої та доступної інформаційно-аналітичної системи підтримки прийняття рішень, що базується на обліку успішності студентів для закладів освіти всіх рівнів. Завдяки використанню загальнонаукових методів пізнання – аналізу, синтезу, порівняння, у дослідженні було вирішено ряд поставлених завдань. У статті проаналізовано досвід використання різних блоків інтелектуальних систем прийняття рішень на основі інформаційних технологій, розглянуто технології обробки даних OLAP і Data Mining, а також окреслено на теоретичному та апаратному рівнях концептуальні засади моделі функціонування інформаційно-аналітичної системи в ЗВО, що базується на обліку успішності студентів. Отримані результати до-слідження в подальшому можуть бути удосконалені і реалізовані ІТ-спеціалістами на практиці в межах не лише ЗВО, але й у рамках освітніх закладів інших рівнів, які наразі не в змозі використовувати існуючі недешеві системи, наближаючи вітчизняну систему освіти до діючих стандартів освітнього простору ЄС. The digital society, as a new stage of civilization development, is characterized by the growing importance of information technology in all spheres of life, including education. The article sheds light on solving the issues of development of modern information technology in the learning system. Intellectual analysis of student performance at all stages of education plays a major role in finding solutions in completely different directions – from supporting the resolution of issues related to an individual student to adjusting educational trajectories and, accordingly, to a radical change in the curriculum, as well as in shaping the resource potential of educational institutions of different levels. The purpose of the study is to create a prototype of a simple and accessible information and analytical decision support system based on student performance for educational institutions of all levels. Through the use of general scientific methods of cognition – analysis, synthesis, comparison, the study solved a number of tasks. The article analyzes the experience of using various blocks of intelligent decision-making systems based on information technology, considers OLAP and Data Mining data processing technologies, and outlines the conceptual foundations of the model of functioning of an information and analytical system in a higher education institution based on student performance at the theoretical and hardware levels. The obtained results of the study can be further improved and implemented by IT specialists in practice not only within higher education institutions, but also within educational institutions of other levels, which are currently unable to use existing expensive systems, bringing the national education system closer to the current standards of the EU educational space.Документ Інформаційна підтримка збуту продукції методами інтелектуального аналізу даних(2019) Харкянен, Олена Валеріївна; Гладка, Мирослава ВікторівнаВ конкурентних ринкових умовах якісно організований процес збуту продукції є одним зі шляхів збільшення прибутку та забезпечення стабільного фінансово-економічного положення комерційного підприємства. Ключовими показниками за якими оцінюють ефективність бізнеспроцесу збуту є обсяги реалізації продукції, конкурентний та якісний асортимент, кількість нових залучених клієнтів, збільшення обсягів реалізації продукції існуючим клієнтам, зменшення витрат на доставку продукції, зменшення обсягів браку. На шляху удосконалення системи збуту продукції на ряду з традиційними методами не можна нехтувати і перевагами, які надають сучасні інформаційні технології, зокрема, методи багатовимірного та інтелектуального аналізу даних. Поєднання технологій сховищ даних, багатовимірного та інтелектуального аналізу даних дозволяє надати ОПР зручні та гнучкі інструментальні засоби за допомогою яких накопичені дані будуть систематизовані і вчасно представлені у необхідних для прийняття управлінських рішень інформаційних зрізах. Сучасні засоби OLAP-аналізу, тобто аналізу в реальному масштабі часу, надають можливість швидкого аналізу розділюваної багатовимірної інформації. Гіперкуб є концептуальною логічною моделлю організації даних, але не фізичною реалізацією їх збереження, оскільки зберігатися такі дані можуть і в реляційних таблицях. В статті розглянуто застосування методів інтелектуального аналізу даних для підтримки збуту продукції. Запропонована інформаційна СППР на основі використання OLAP та Data Mining технологій, що надає можливість багатовимірного експрес-аналізу бізнес-інформації, розширює способи використання накопиченої у базі даних та інших джерелах інформації з метою підвищення ефективності роботи підприємства.