Tsatu logo
ISSN: 2524-0714

Please use this identifier to cite or link to this item: http://elar.tsatu.edu.ua/handle/123456789/4634
Title: Мобільний додаток для прогнозування попиту на продукцію підприємства
Other Titles: Mobile application for forecasting demand for products in the industry
Authors: Беккауер, Андрій Олександрович
Беккауер, Андрей Александрович
Bekkauer, Andrii
Зінов'єва, Ольга Геннадіївна
Зиновьева, Ольга Геннадиевна
Zinovieva, Olha
Keywords: прогнозування;попит;кластерний аналіз;регресійний аналіз;прогнозування;кореляція;Android;forecasting;demand;cluster analysis;regression analysis;forecasting;correlation;прогнозирование;спрос;кластерный анализ;регрессионный анализ;прогнозирование;корреляция
Issue Date: 2018
Series/Report no.: Східна Європа, економіка, бізнес та управління;№4 (15) (С. 449 - 453)
Abstract: UK: Розглянуто технології інтелектуального аналізу даних, на основі яких можна будувати плани з випуску продукції на підприємстві, що актуально для раціонального використання фінансових активів підприємства. Приведено короткий опис програмного забезпечення (ПЗ), а саме мобільного додатку, призначеного для прогнозування попиту на продукцію підприємства. У розробленні мобільного додатку використовувалися методи кластерного та регресійного аналізу. У результаті проведення аналізу додаток видає користувачу орієнтовану кількість продажів продукції, яка аналізується, на наступні місяці. Для більш ефективного сприйняття отриманої інформації прогнозовані дані виводяться у текстовому вигляді та у вигляді графіків. ПЗ розроблено на мові програмування Java з використанням IDE Eclipse та Android SDK. RU: Рассмотрены технологии интеллектуального анализа данных, на основе которых можно строить планы по выпуску продукции на предприятии, что актуально для рационального использования финансовых активов. Приведено краткое описание программного обеспечения (ПО), а именно мобильного приложения, предназначенного для прогнозирования спроса на продукцию предприятия. В разработке мобильного приложения использовались методы кластерного и регрессионного анализа. В результате проведения анализа приложение выдает пользователю ориентировочное количество продаж анализируемой продукции на следующие месяцы. Для более эффективного восприятия полученной информации прогнозируемые данные выводятся в текстовом виде и в виде графиков. ПО разработано на языке программирования Java с использованием IDE Eclipse и Android SDK. EN: The technologies of intellectual data analysis are considered, on the basis of which it is possible to make plans for the production output in the industry, which is important for the rational use of financial assets. A brief description of software namely a mobile application designed to forecast the demand for products of the enterprise is given. In the development of the mobile application, the methods of cluster and regression analysis are used. As a result of the analysis, the application gives the user an oriented number of product sales, analysed for the following months. For a more effective perception of the received information, the predicted data are displayed in text form and in the form of graphs. The software is developed in Java programming language using IDE Eclipse and Android SDK.
URI: http://elar.tsatu.edu.ua/handle/123456789/4634
Appears in Collections:Кафедра Комп'ютерні науки

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
статья Беккауер, Зінов'єва.pdf325.57 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record ???jsp.display-item.check???


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