Компьютерная система удаленного управления бизнесом

Данная дипломная квалификационная работа относится к актуальной проблеме внедрения электронного документооборота с использованием функций искусственного интеллекта и машинного обучения в целях прогнозировании объемов продаж. Научная новизна исследования состоит в том, что в работе впервые изучена зависимость точности прогнозирования временных рядов от количества эпох машинного обучения нейронной сети на исторических данных. Практическая значимость работы заключается в том, что оптимальная по времени и качеству прогнозирования модель позволит повысить качество и скорость составления прогнозов временных рядов. Цель работы – разработать систему удаленного управления бизнесом с системой автоматизации документооборота и возможностью составлять прогнозы объемов продаж на определенные товары бизнеса. В исследовании проанализированы существующие методы проектирования веб-приложений, разработки систем электронного документооборота, обработки и хранения информации, способы прогнозирования временных рядов и оценки точности данных прогнозов. Во время выполнения исследования были разработаны и использованы алгоритмы на языке программирования Python для обработки исторических данных, построения модели нейронной сети, расчета ее оптимальных параметров путем вычисления коэффициента детерминации и коэффициента несоответствия Тейла, и построения прогнозных графиков. Компьютерная система протестирована на нескольких практических данных разной размерности по всем сценариям работы веб-приложения. Работа имеет практическое внедрение, опубликована в интернете с url: http://151.248.125.119/index/. Спроектированная система может быть использована крупным магазинами и предприятиями, у которых есть потребность в переводе документооборота в виртуальную среду, автоматизации процессов сотрудников всех должностей, имеются исторические данные продаж своих продуктов за 2–3 года.