📄Работа №199428
Тема: ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС НА ЯЗЫКЕ PYTHON «АНАЛИЗ РАЗВИТИЯ ИНТЕРНЕТ-ТОРГОВЛИ В РОССИИ»
Характеристики работы
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
Математическое моделирование
Объем:
78 листов
Год:
2023
Просмотров:
36
4500
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Аннотация
ВВЕДЕНИЕ 5
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АНАЛИЗА ИНТЕРНЕТ-ТОРГОВЛИ 7
1.1. Определение интернет-торговли и ее развитие 7
1.2. Особенности языка программирования Python и его использование для
анализа данных 15
1.3. Эмпирические данные, используемые при исследовании интернет-
торговли 17
1.4. Статистические характеристики и методы прогнозирования продаж в
электронной коммерции 20
1.5. Выводы по первой главе 24
2. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ИНТЕРНЕТ-ТОРГОВЛИ 26
2.1. Загрузка и предварительная обработка данных 26
2.2. Статистическая оценка числовых характеристик показателей интернет-
торговли 30
2.3. Выявление востребованных категорий 36
2.4. Исследование лидирующей в России категории 47
2.5. Выводы по второй главе 50
3. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭЛЕКТРОННОЙ
КОММЕРЦИИ 52
3.1. Проверка основных показателей интернет-торговли на нормальность
распределения 52
3.2. Вычисление коэффициентов корреляции показателей интернет-
торговли 54
3.3. Выводы по третьей главе 57
4. ПОСТРОЕНИЕ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ИНТЕРНЕТ-ТОРГОВЛИ И
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ 59
4.1. Многомерная линейная модель и ее использование для прогнозирования
объема онлайн-продаж 59
4.1.1. Проблема мультиколлинеарности при построении регрессионной
модели 59
4.1.2. Изучение влияния пандемии на объем онлайн-продаж 62
4.2. Прогнозирование объема онлайн-продаж на 2023 год 65
4.2.1. Использование модели временного ряда для прогнозирования
онлайн-продаж 65
4.2.2. Другие подходы к прогнозированию онлайн-продаж на 2023 год . 71
4.3. Сравнение прогнозных значений объема онлайн-продаж на 2023 год . 72
4.4. Выводы по четвертой главе 74
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 75
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 76
ПРИЛОЖЕНИЕ А 78
ВВЕДЕНИЕ 5
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АНАЛИЗА ИНТЕРНЕТ-ТОРГОВЛИ 7
1.1. Определение интернет-торговли и ее развитие 7
1.2. Особенности языка программирования Python и его использование для
анализа данных 15
1.3. Эмпирические данные, используемые при исследовании интернет-
торговли 17
1.4. Статистические характеристики и методы прогнозирования продаж в
электронной коммерции 20
1.5. Выводы по первой главе 24
2. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ИНТЕРНЕТ-ТОРГОВЛИ 26
2.1. Загрузка и предварительная обработка данных 26
2.2. Статистическая оценка числовых характеристик показателей интернет-
торговли 30
2.3. Выявление востребованных категорий 36
2.4. Исследование лидирующей в России категории 47
2.5. Выводы по второй главе 50
3. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭЛЕКТРОННОЙ
КОММЕРЦИИ 52
3.1. Проверка основных показателей интернет-торговли на нормальность
распределения 52
3.2. Вычисление коэффициентов корреляции показателей интернет-
торговли 54
3.3. Выводы по третьей главе 57
4. ПОСТРОЕНИЕ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ИНТЕРНЕТ-ТОРГОВЛИ И
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ 59
4.1. Многомерная линейная модель и ее использование для прогнозирования
объема онлайн-продаж 59
4.1.1. Проблема мультиколлинеарности при построении регрессионной
модели 59
4.1.2. Изучение влияния пандемии на объем онлайн-продаж 62
4.2. Прогнозирование объема онлайн-продаж на 2023 год 65
4.2.1. Использование модели временного ряда для прогнозирования
онлайн-продаж 65
4.2.2. Другие подходы к прогнозированию онлайн-продаж на 2023 год . 71
4.3. Сравнение прогнозных значений объема онлайн-продаж на 2023 год . 72
4.4. Выводы по четвертой главе 74
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 75
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 76
ПРИЛОЖЕНИЕ А 78
📖 Аннотация
В данной выпускной квалификационной работе представлен программный комплекс на языке Python, предназначенный для комплексного анализа и прогнозирования развития рынка интернет-торговли в России. Актуальность исследования обусловлена стремительной цифровизацией экономики и возрастающей долей электронной коммерции в общем объеме розничных продаж, что требует применения современных аналитических инструментов для понимания динамики и ключевых драйверов роста данного рынка. Целью работы являлось создание инструментария для оценки текущего состояния, выявления тенденций и построения краткосрочных прогнозов объема онлайн-продаж. В результате был разработан программный модуль, который осуществляет загрузку и предварительную обработку эмпирических данных, вычисляет основные статистические характеристики, проводит корреляционный анализ и строит регрессионные модели для прогнозирования. Анализ подтвердил устойчивый рост рынка и позволил выявить наиболее значимые факторы, влияющие на его динамику. Научная значимость работы заключается в адаптации и применении методов статистического анализа и прогнозирования, таких как регрессионное моделирование, к специфике российского сегмента электронной коммерции. Практическая ценность состоит в создании готового программного решения, которое может быть использовано маркетологами, аналитиками и предпринимателями для стратегического планирования и оптимизации бизнес-процессов. Теоретической основой исследования послужили работы таких авторов, как А.К. Бейсенбаева, рассматривающая теоретические основы электронной коммерции, Н.Н. Валеев в области анализа временных рядов, В.Е. Гмурман по теории вероятностей и математической статистике, а также А.М. Дубров, освещающий многомерные статистические методы.
📖 Введение
Актуальность анализа развития интернет-торговли в России связана с ростом ее значимости в экономике страны. С каждым годом все больше людей предпочитают совершать покупки онлайн, что приводит к увеличению объемов интернет-продаж. Анализ позволяет выявить тенденции и особенности этого рынка, определить потребности и предпочтения покупателей, оценить конкурентную среду и разработать эффективные стратегии продвижения товаров и услуг в интернете.
Объектом исследования данной выпускной квалификационной работы является рынок электронной коммерции, включающий в себя онлайн- магазины, площадки для продажи товаров и услуг, мобильные приложения и других участников этого рынка.
Целью данной работы является изучение и оценка текущего состояния и динамики развития интернет-торговли в России, включая объемы продаж, тенденции роста, анализ факторов, влияющих на развитие этого рынка в России, таких как изменения в потребительском спросе, технологические инновации, социально-экономические тенденции и другие внешние и внутренние факторы, а также прогнозирование объема онлайн-продаж.
Задачи:
1) изучение объемов продаж и динамики роста;
2) исследование основного состава рынка: анализ ведущих компаний и площадок в интернет-торговле в России, их долей на рынке;
3) проведение корреляционного анализа эмпирических данных по интернет-торговле;
4) построение регрессионной модели для прогнозирования объема продаж с помощью уравнения регрессии, анализ её качества и осуществление прогноза.
Исследование основывается на данных, опубликованных в открытом доступе на сайте аналитической компании «Data Insight».
Практическая значимость результатов исследования состоит в анализе структуры рынка интернет-торговли и его основных показателей, а также получении актуальной модель прогнозирования, которую можно использовать для определения объемов онлайн-продаж.
Объектом исследования данной выпускной квалификационной работы является рынок электронной коммерции, включающий в себя онлайн- магазины, площадки для продажи товаров и услуг, мобильные приложения и других участников этого рынка.
Целью данной работы является изучение и оценка текущего состояния и динамики развития интернет-торговли в России, включая объемы продаж, тенденции роста, анализ факторов, влияющих на развитие этого рынка в России, таких как изменения в потребительском спросе, технологические инновации, социально-экономические тенденции и другие внешние и внутренние факторы, а также прогнозирование объема онлайн-продаж.
Задачи:
1) изучение объемов продаж и динамики роста;
2) исследование основного состава рынка: анализ ведущих компаний и площадок в интернет-торговле в России, их долей на рынке;
3) проведение корреляционного анализа эмпирических данных по интернет-торговле;
4) построение регрессионной модели для прогнозирования объема продаж с помощью уравнения регрессии, анализ её качества и осуществление прогноза.
Исследование основывается на данных, опубликованных в открытом доступе на сайте аналитической компании «Data Insight».
Практическая значимость результатов исследования состоит в анализе структуры рынка интернет-торговли и его основных показателей, а также получении актуальной модель прогнозирования, которую можно использовать для определения объемов онлайн-продаж.
✅ Заключение
В рамках выпускной квалификационной работы была исследована важность анализа развития интернет-торговли в России и прогнозирования ее показателей. Для выполнения данного исследования был использован язык программирования Python. В результате работы была разработана программа, которая позволяет вычислить основные статистические характеристики электронной коммерции в России и предсказать показатели онлайн-продаж на короткий период времени с использованием уравнения регрессии.
При этом были решены следующие задачи:
1) изучены объемы продаж и динамика роста;
2) вычислены и проанализированы статистические характеристики основных показателей интернет-торговли в России;
3) осуществлен корреляционный анализ эмпирических данных по интернет-торговле;
4) построены регрессионные модели для прогнозирования объема онлайн-продаж, выполнен анализ их качества и осуществление прогноза.
При этом были решены следующие задачи:
1) изучены объемы продаж и динамика роста;
2) вычислены и проанализированы статистические характеристики основных показателей интернет-торговли в России;
3) осуществлен корреляционный анализ эмпирических данных по интернет-торговле;
4) построены регрессионные модели для прогнозирования объема онлайн-продаж, выполнен анализ их качества и осуществление прогноза.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.