Введение 5
1 Постановка задачи и выбор оптимального способа ее решения 8
1.1 Анализ деятельности заказчика и описание задачи работы 8
1.2 Анализ и выбор математического метода для решения задачи 11
1.3 Анализ и выбор технологии для решения задачи 13
2 Проектирование приложения для прогнозирования продаж на основе
принципов регрессионного анализа 16
2.1 Описание этапов проектирования приложения 16
2.2 Основы регрессионного анализа 20
2.3 Построение регрессионной модели задачи 25
3 Реализация приложения для прогнозирования продаж на основе принципов
регрессионного анализа 30
3.1 Реализация алгоритма регрессионного анализа 30
3.2 Разработка пользовательского интерфейса 38
Заключение 42
Список используемой литературы 44
Приложение А Функциональная модель главного модуля 47
Приложение Б Фрагмент кода 48

Купить

Одна из важных составляющих успеха бизнеса - планирование объема продаж. Выполненный правильно прогноз делает процесс ведения бизнеса эффективнее, и самое главное - позволяет контролировать и оптимизировать расходы.
Большинство организаций используют автоматизированные системы для ведения учета продаж, однако чаще всего эти системы являются примитивными с точки зрения прогнозирования: их функционал рассчитан на закрытие экономических вопросов, например, выдачу чеков клиентам и сдачу налоговой и бухгалтерской отчетности в контролирующие органы. Примером таких систем являются решения от компании 1С, в конфигурациях есть подсистема «Планирование», в которой реализованы отчеты планов продаж, однако анализируемый для прогнозирования объем данных таких отчетов достаточно плоский: подсистема учитывает только данные о продажах, прошедшие через базу 1С, без учета внешних факторов.
Заказчиком программного продукта для прогнозирования объема продаж выступило общество с ограниченной ответственностью «Парк Горького». Это достаточно молодая компания, которая работает на рынке развлечений с 2015 года. Территориально ООО «Парк Горького» находится в г.Сызрань, основным видом деятельности организации является оказание услуг по пользованию аттракционами и прокату развлекательного оборудования. Деятельность парка аттракционов носит сезонный характер, поэтому получить максимальную прибыль необходимо в сжатые сроки. Вдобавок по требованиям техники безопасности аттракционы не могут работать в непогоду, что также накладывает ограничения на период получения дохода организацией.
К вопросу анализа данных для прогнозирования: с каждым годом объем данных растет. По прогнозам компании International Data Corporation объем данных всего мира к 2025 году увеличится в 10 раз и составит 163 зеттабайт. В силу того, что измерений для анализа может быть сколько угодно, применение типовых инструментов делает прогноз на основе анализа этих данных плоским и менее качественным.
В случае с ООО «Парк Горького» прогнозирование объема продаж может осуществляться в разрезе погодных условий. Причем, есть две составляющих анализа в разрезе погоды - температура и уровень ясности неба. В дождь запрещена как эксплуатация самих аттракционов, так и сами люди не захотят гулять под открытым небом. Температура теплого периода, как правило, не накладывает ограничений на эксплуатацию аттракционов, но имеет вполне логичное влияние на количество посетителей парка: в знойную погоду люди больше захотят провести время там, где прохладнее, а в холодную - там, где теплее.
Таким образом, разработка программного продукта для прогнозирования объема продаж является актуальной, т.к. прогнозирование финансовых результатов и, соответственно, количества посетителей парка аттракциона необходимо для планирования объема закупок и вызова сотрудников со сдельной оплатой труда. На объем продаж парка аттракционов влияет фактор погодных условий - в плохую погоду никто не захочет гулять в парке, а также фактор дня недели - в выходные дни посетителей больше, чем в будние.
Целью данной работы является реализация алгоритма прогнозирования продаж для парка развлечений.
Для достижения цели необходимо выполнить следующие задачи:
- проанализировать деятельность ООО «Парк Горького»;
- выгрузить из используемой системы данные о продажах;
- провести сравнение математических методов анализа данных;
- выбрать метод для анализа продаж;
- реализовать выбранный метод для выгруженных данных продаж;
- спроектировать пользовательский интерфейс программы;
- реализовать вывод результатов прогноза в разработанном интерфейсе пользователя;
- сделать выводы по проделанной работе.
Объектом исследования данной работы является парк аттракционов ООО «Парк Горького», деятельность которого связана с оказанием услуг по пользованию аттракционов и прокату оборудования.
Предмет исследования работы - выявление зависимости погодных условий и дня недели на объем продаж.
Работа состоит из трех разделов. В первом разделе подробно описывается поставленная задача, рассматриваются с теоретической точки зрения методы решения задачи, выполняется анализ существующих разработанных решений поставленной задачи, обосновываются математический метод решения задачи и технология для реализации этого метода.
Во втором разделе выбранный математический метод рассматривается детально, происходит построение модели задачи, выполняется проектирование структуры программного продукта и пользовательского интерфейса.
В третьем разделе описывается ход разработки программного продукта с разбивкой на две составляющие: реализация самого метода прогнозирования и реализация пользовательского интерфейса, согласно спроектированному в предыдущем разделе макету.
В процессе выполнения выпускной квалификационной работы продемонстрировано обладание такими компетенциями, как готовность анализировать проблемы и направления развития технологий программирования, готовность использовать навыки проектирования, реализации и анализа эффективности программного обеспечения для решения задач в различных предметных областях, готовность к разработке модулирующих алгоритмов и реализации их.

Купить