title: Analysis of sales and forecasting in the production of food products
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Киянов Александр Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Шульга Валентин Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Shulga Valentin
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Малинина Мария Анатольевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Malinina Mariia Аnаtolevnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:26:34Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:26:34Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040381
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/13663
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Выпускная квалификационная работа изложена на 27 страницах, включает 4 таблицы, 3 графика. Для её написания использовано 17 источников.     Работа состоит из введения,постановки задачи, трёх глав и заключения.     Цель ВКР - построение автоматизированной системы прогнозирования прибыли для предприятия-производителя продуктов питания, используя алгоритмы машинного обучения.      В первой главе "ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ФОРМИРОВАНИЯ ПРИБЫЛИ, ВЛИЯНИЕ ФАКТОРОВ НА НЕЁ И РАЗБОР ОСНОВНЫХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗА ДАННЫХ"  рассматриваются теоретические аспекты исследуемой проблемы, в т.ч.: характеристика факторов, определения понятий таких, как прогнозирование данных и модели данных и т.д.     Во второй главе "Обзор алгоритмов и Практическая реализация" рассматривается 4 классификатора машинного обучения. Также в этой главе проводится сравнение эффективности каждого из протестированных алгоритмов для данной задачи. Предварительно тщательно изучен каждый из алгоритмов Machine Learning.Были выявлены плюсы и минусы каждого алгоритма и объяснено почему выбраны именно они.     В третьей главе "Результаты работы программы" Рассмотрены получившиеся результаты работы и объяснено получение именно таких итоговых показателей.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Final qualifying work is presented on 27 pages, includes 4 tables, 3 graphics. For its writing used 17 sources.     The work consists of introduction, problem statement, three chapters and conclusion.     The purpose of WRC is to build an automated system of profit forecasting for the food manufacturer using machine learning algorithms.      In the first Chapter "THEORETICAL basis of the FORMATION of PROFIT, the INFLUENCE of FACTORS ON the ANALYSIS of the MAIN METHODS of the FORECAST DATA" discusses the theoretical aspects of the research problem, including: characterization factors definition of concepts such as forecasting data and data models, etc.     In the second Chapter "review of algorithms and Practical implementation" we consider 4 classifiers of machine learning. This Chapter also compares the efficiency of each of the tested algorithms for this task. Each of the Machine Learning algorithms has been thoroughly studied in advance.The pros and cons of each algorithm were identified and it was explained why they were chosen.     In the third Chapter, "The results of the program", the obtained results of the work are Considered and the receipt of such final indicators is explained.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Прибыль
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: предприятие
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: данные
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: модель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: факторы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: библиотека алгоритм
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификатор
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: регрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Profit
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: enterprise
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: factors
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: library algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classifier
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: regression
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Analysis of sales and forecasting in the production of food products
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Анализ продаж и прогнозирование в сфере производства продовольственной продукции
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom23.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13663/1/Diplom23.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 406,6 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_SHulga.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13663/2/reviewSV_Otzyv_SHulga.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 39,1 kB
resources.filename: reviewSV_2018-06-01-0001.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13663/3/reviewSV_2018-06-01-0001.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 143,68 kB
resources.filename: reviewSV_st008126_Malinina_Mariya_Anatolevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13663/4/reviewSV_st008126_Malinina_Mariya_Anatolevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,12 kB