Details

Title Модели и методики управления предприятиями торговли на основе анализа больших данных: выпускная квалификационная работа магистра: направление 01.04.05 «Статистика» ; образовательная программа 01.04.05_01 «Моделирование и анализ больших данных в экономике»
Creators Платонов Дмитрий Евгеньевич
Scientific adviser Алферьев Дмитрий Александрович
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Imprint Санкт-Петербург, 2024
Collection Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects большие данные; предприятие торговли; анализ больших данных; кластеризация; стратификация; управление предприятием; статистика; big data; trade enterprise; big data analysis; clusterization; stratification; enterprise management; statistics
Document type Master graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Master
Speciality code (FGOS) 01.04.05
Speciality group (FGOS) 010000 - Математика и механика
DOI 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-4553
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Additionally New arrival
Record key ru\spstu\vkr\30245
Record create date 7/10/2024

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

Значимость темы ВКР обусловлена тем, что использование анализа больших данных в управлении предприятиями торговли позволяет компаниям быть более гибкими, конкурентоспособными и эффективными в условиях быстро меняющейся рыночной среды. Внедрение современных моделей и методик управления на основе данных помогает оптимизировать бизнес-процессы, принимать обоснованные стратегические решения и успешно конкурировать на рынке Объект ВКР – предприятия торговли, то есть коммерческие организации, занимающиеся процессом купли-продажи товаров и услуг. Предмет исследования – статистическое обеспечение информационно-аналитической базы для поддержки принятия решений с использованием больших данных. Цель исследования заключается в повышении эффективности технологий поддержки принятия решений в процессе управления предприятиями торговли за счет разработки и внедрения моделей, методов и инструментальных средств интеллектуального анализа больших данных. В выпускной квалификационной работе стоят задачи, связанные с проведением анализа технологий обработки больших данных. В ходе работы были изучены аспекты разработки моделей и алгоритмов интеллектуального анализа и прогнозирования для управления торговым предприятием.  Также был рассмотрен комбинированный метод кластеризации торговых точек в стратах, проведен сравнительный анализ способов стратификации. Анализ и обработка данных используемых при написании диссертационного исследования осуществлялась с использованием пакета MS Office (Excel). На основе полученных данных были проанализированы потенциал и состав ассортиментных матриц, а также динамика показателей продаж по наименованиям подкатегорий товаров.

The significance of the WRC topic is due to the fact that the use of big data analysis in the management of trading enterprises allows companies to be more flexible, competitive and efficient in a rapidly changing market environment. The introduction of modern data-based management models and techniques helps optimize business processes, make informed strategic decisions and successfully compete in the market The object of the VKR is trading enterprises, that is, commercial organizations involved in the process of buying and selling goods and services. The subject of the study is the statistical support of an information and analytical base to support decision-making using big data. The purpose of the study is to increase the efficiency of decision support technologies in the process of managing trade enterprises through the development and implementation of models, methods and tools for intelligent analysis of big data. The final qualifying work contains tasks related to the analysis of big data processing technologies. In the course of the work, aspects of the development of models and algorithms for intellectual analysis and forecasting for managing a trading enterprise were studied. A combined method of clustering retail outlets in strata was also considered, and a comparative analysis of stratification methods was carried out. Analysis and processing of data used in writing the dissertation research was carried out using the MS Office package (Excel). Based on the data obtained, the potential and composition of assortment matrices, as well as the dynamics of sales indicators by product subcategory names, were analyzed.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read
Internet Authorized users SPbPU
Read
Internet Anonymous

Access count: 2 
Last 30 days: 2

Detailed usage statistics