📄Работа №203296
Тема: Разработка модели анализа и прогнозирования продаж торгового предприятия с использованием метода ARIMA
Характеристики работы
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
Информационные системы
Объем:
85 листов
Год:
2019
Просмотров:
51
4100
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 7
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ 11
1.1 Анализ терминов и определений по проблематике
прогнозирования 11
1.2 Анализ факторов, влияющих на объем продаж торговой
организации 18
1.3 Анализ существующих методов прогнозирования 23
1.3.1 Машинное обучение: основные понятия и обозначения 23
1.3.2 Модель временных рядов 26
1.3.3 Регрессия на основе нейросетевого подхода 30
2 ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОБЪЕМА ПРОДАЖ 24
2.1 Выбор инструментов реализации задачи прогнозирования 36
2.1.1 Язык программирования R 36
2.1.2 Сервис Amazon Machine Learning 36
2.1.3 Библиотека scikit-learn 37
2.1.4 Язык программирования Python 39
2.2 Построение модели анализа и прогнозирования продаж ООО НПФ «РД Технология» 42
3 КОММЕРЦИАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ 58
3.1 Конкурирующие решения 62
3.2 Web-сайт 64
3.2.1 Структура сайта 64
3.2.2 Основные функциональные страницы 62
ЗАКЛЮЧЕНИЕ , 67
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 68
ПРИЛОЖЕНИЕ А. МОДУЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ МОДЕЛИ ARIMA НА ЯЗЫКЕ PYTHON 72
ВВЕДЕНИЕ 7
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ 11
1.1 Анализ терминов и определений по проблематике
прогнозирования 11
1.2 Анализ факторов, влияющих на объем продаж торговой
организации 18
1.3 Анализ существующих методов прогнозирования 23
1.3.1 Машинное обучение: основные понятия и обозначения 23
1.3.2 Модель временных рядов 26
1.3.3 Регрессия на основе нейросетевого подхода 30
2 ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОБЪЕМА ПРОДАЖ 24
2.1 Выбор инструментов реализации задачи прогнозирования 36
2.1.1 Язык программирования R 36
2.1.2 Сервис Amazon Machine Learning 36
2.1.3 Библиотека scikit-learn 37
2.1.4 Язык программирования Python 39
2.2 Построение модели анализа и прогнозирования продаж ООО НПФ «РД Технология» 42
3 КОММЕРЦИАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ 58
3.1 Конкурирующие решения 62
3.2 Web-сайт 64
3.2.1 Структура сайта 64
3.2.2 Основные функциональные страницы 62
ЗАКЛЮЧЕНИЕ , 67
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 68
ПРИЛОЖЕНИЕ А. МОДУЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ МОДЕЛИ ARIMA НА ЯЗЫКЕ PYTHON 72
📖 Аннотация
В данной выпускной квалификационной работе разрабатывается модель анализа и прогнозирования продаж для торгового предприятия на основе метода ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Актуальность исследования обусловлена необходимостью перехода от субъективных экспертных оценок к объективным, количественным методам прогнозирования в условиях динамичной рыночной среды, что позволяет оптимизировать управление запасами, логистику и производственные мощности. В результате исследования была построена и программно реализована на языке Python модель ARIMA, адаптированная к данным конкретного предприятия, а также предложен проект коммерческого интернет-сервиса для анализа социально-экономических систем. Научная значимость заключается в систематизации факторов влияния на продажи и адаптации методологии анализа временных рядов к задачам розничной торговли, в то время как практическая ценность состоит в создании инструмента, пригодного для использования малыми и средними предприятиями для повышения обоснованности управленческих решений. Теоретической основой послужили работы таких авторов, как Р. Хайндман, исследующий автоматическое прогнозирование временных рядов, Дж. Атаназопулос в области сравнительного анализа методов прогнозирования, а также фундаментальные положения, закрепленные в законодательстве РФ о развитии предпринимательства.
📖 Введение
Актуальность. В современном динамично развивающемся мире предприятиям приходится постоянно сталкиваться с изменяющейся рыночной конъюнктурой. Изменение спроса на продукцию может быть вызвано различными факторами, такими как изменение емкости рынка, ухудшение жизненного уровня населения, законодательные нововведения и др. Прогнозировать продажи исключительно методами экспертных оценок, которые основываются на субъективном мнении специалистов, являющихся экспертами в определенной области, становится затруднительно. Точный прогноз позволяет снизить издержки по хранению продукции, оптимизировать загрузку производственных мощностей, сократить расходы на транспорте. Все большее число компаний применяют специальное программное обеспечение для прогнозирования продаж. Использование предприятиями информационных технологий является необходимостью для их успешной деятельности.
Правильно составленный прогноз увеличивает эффективность ведения бизнеса путем контроля и оптимизации расходов, что, в свою очередь, помогает сформировать оптимальные (а не завышенные или заниженные) запасы продукции на складе. Таким образом в условиях рыночной экономики становится актуальным вопрос организации оперативного контроля и управления запасами материальных ресурсов на предприятии. Также на предприятии существует необходимость обработки большого количества номенклатуры. Решением данных проблем в определенной степени способствует внедрение автоматизированных систем, например таких как 1С-предприятие, которые позволяют наладить учет движения материальных ресурсов, то есть спрогнозировать какое количество товара из конкретной категории предприятие может реализовать потребителям в различные временные промежутки при условии сохранения интереса потребителей.
Задачи снижения товарного запаса и повышения оборачиваемости напрямую связаны с точностью прогнозирования продаж. При расчете страхового запаса среднее отклонение продаж от прогнозов является одной из основных составляющих. Поэтому повышение точности прогноза на 30-40% может дать повышение оборачиваемости на 15-20%, а также позволит увеличить продажи из- за снижения количества отсутствующего запаса или распроданного товара.
Нормативно-правовое регулирование развития малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации основывается на Конституции Российской Федерации и осуществляется Федеральным законом от 24.07.2007 № 209-ФЗ (ред. от 29.06.2015) «О развитии малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации», другими федеральными законами, принимаемыми в соответствии с ними иными нормативными правовыми актами Российской Федерации, законами и иными нормативными правовыми актами субъектов Российской Федерации, нормативными правовыми актами органов местного самоуправления.
Основные нормативные документы, регулирующие развитие малого и среднего предпринимательства:
Федеральный закон от 24.07.2007 N 209-ФЗ (ред. от 28.11.2018) "О развитии малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации" ;
Конституция РФ, которая закрепляет общие принципы правового регулирования предпринимательской деятельности, устанавливает минимум гарантий прав и интересов участников предпринимательских правоотношений, который не может быть ограничен, закрепляет предметы ведения Российской Федерации и субъектов РФ .
Таким образом, тема исследования является актуальной в соответствии с действующим законодательством РФ в области развития малого и среднего предпринимательства.
Цель работы: формирование модели прогнозирования объема продаж на предприятии розничной торговли на основе методологии Бокса-Дженкинса.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: 8
1) проанализировать существующие методы анализа и прогнозирования данных на предмет набора показателей;
2) собрать данные для формирования модели прогнозирования продаж;
3) сформировать методологию анализа и прогнозирования объема продаж торгового предприятия;
4) построить модель прогнозирования;
5) описать основные направления коммерциализации разработанной методологии.
Объектом исследования является предприятие розничной торговли как система товарных потоков.
Предметом исследования является объем продаж ООО НПФ «РД Технология» за 2009-2018 гг.
Информационной базой исследования составляют данные по объему продаж ООО НПФ «РД Технология» за 2009-2018 гг., материалы официальных сайтов сети Интернет и электронных средств массовой информации по исследуемой теме.
Рекомендации, предложенные в ходе исследования, могут быть использованы в практической деятельности в ходе прогнозных расчетов экономической деятельности предприятий.
Правильно составленный прогноз увеличивает эффективность ведения бизнеса путем контроля и оптимизации расходов, что, в свою очередь, помогает сформировать оптимальные (а не завышенные или заниженные) запасы продукции на складе. Таким образом в условиях рыночной экономики становится актуальным вопрос организации оперативного контроля и управления запасами материальных ресурсов на предприятии. Также на предприятии существует необходимость обработки большого количества номенклатуры. Решением данных проблем в определенной степени способствует внедрение автоматизированных систем, например таких как 1С-предприятие, которые позволяют наладить учет движения материальных ресурсов, то есть спрогнозировать какое количество товара из конкретной категории предприятие может реализовать потребителям в различные временные промежутки при условии сохранения интереса потребителей.
Задачи снижения товарного запаса и повышения оборачиваемости напрямую связаны с точностью прогнозирования продаж. При расчете страхового запаса среднее отклонение продаж от прогнозов является одной из основных составляющих. Поэтому повышение точности прогноза на 30-40% может дать повышение оборачиваемости на 15-20%, а также позволит увеличить продажи из- за снижения количества отсутствующего запаса или распроданного товара.
Нормативно-правовое регулирование развития малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации основывается на Конституции Российской Федерации и осуществляется Федеральным законом от 24.07.2007 № 209-ФЗ (ред. от 29.06.2015) «О развитии малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации», другими федеральными законами, принимаемыми в соответствии с ними иными нормативными правовыми актами Российской Федерации, законами и иными нормативными правовыми актами субъектов Российской Федерации, нормативными правовыми актами органов местного самоуправления.
Основные нормативные документы, регулирующие развитие малого и среднего предпринимательства:
Федеральный закон от 24.07.2007 N 209-ФЗ (ред. от 28.11.2018) "О развитии малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации" ;
Конституция РФ, которая закрепляет общие принципы правового регулирования предпринимательской деятельности, устанавливает минимум гарантий прав и интересов участников предпринимательских правоотношений, который не может быть ограничен, закрепляет предметы ведения Российской Федерации и субъектов РФ .
Таким образом, тема исследования является актуальной в соответствии с действующим законодательством РФ в области развития малого и среднего предпринимательства.
Цель работы: формирование модели прогнозирования объема продаж на предприятии розничной торговли на основе методологии Бокса-Дженкинса.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: 8
1) проанализировать существующие методы анализа и прогнозирования данных на предмет набора показателей;
2) собрать данные для формирования модели прогнозирования продаж;
3) сформировать методологию анализа и прогнозирования объема продаж торгового предприятия;
4) построить модель прогнозирования;
5) описать основные направления коммерциализации разработанной методологии.
Объектом исследования является предприятие розничной торговли как система товарных потоков.
Предметом исследования является объем продаж ООО НПФ «РД Технология» за 2009-2018 гг.
Информационной базой исследования составляют данные по объему продаж ООО НПФ «РД Технология» за 2009-2018 гг., материалы официальных сайтов сети Интернет и электронных средств массовой информации по исследуемой теме.
Рекомендации, предложенные в ходе исследования, могут быть использованы в практической деятельности в ходе прогнозных расчетов экономической деятельности предприятий.
✅ Заключение
Данное исследование было направлено на построение модели прогнозирования объема продаж в ООО НПФ «РД Технология».
В ходе работы были рассмотрены теоретические основы анализа и прогнозирования временных рядов и проанализированы их преимущества и недостатки.
Представлен проект интернет-сервиса для коммерциализации проекта, который позволит проводить анализ и давать адекватную оценку развитию различных социально-экономических систем. На основе анализа данных, полученных в ходе исследования, представлены приблизительная прибыль и затраты. Таким образом, цель работы достигнута, задачи - решены.
Результатом данной работы послужило решение ряда задач:
1. Сформулирована актуальная в условиях рыночной экономики трактовка понятия «Прогнозирование»;
2. Выявлены факторы, оказывающие наибольшее влияние на уровень продаж предприятия розничной торговли;
3. Проанализированы основные методы и модели
прогнозирования данных;
4. Разработана модель прогнозирования объема продаж на основе модели ARIMA, и реализованная на языке программирования Python;
5. Описаны основные направления коммерциализации.
Результаты проделанной работы предлагается использовать предприятиям малого, среднего и крупного бизнеса и позволят осуществлять анализ своей деятельности, получать рекомендации по развитию, принимать оптимальные решения на основе полученного прогноза.
В ходе работы были рассмотрены теоретические основы анализа и прогнозирования временных рядов и проанализированы их преимущества и недостатки.
Представлен проект интернет-сервиса для коммерциализации проекта, который позволит проводить анализ и давать адекватную оценку развитию различных социально-экономических систем. На основе анализа данных, полученных в ходе исследования, представлены приблизительная прибыль и затраты. Таким образом, цель работы достигнута, задачи - решены.
Результатом данной работы послужило решение ряда задач:
1. Сформулирована актуальная в условиях рыночной экономики трактовка понятия «Прогнозирование»;
2. Выявлены факторы, оказывающие наибольшее влияние на уровень продаж предприятия розничной торговли;
3. Проанализированы основные методы и модели
прогнозирования данных;
4. Разработана модель прогнозирования объема продаж на основе модели ARIMA, и реализованная на языке программирования Python;
5. Описаны основные направления коммерциализации.
Результаты проделанной работы предлагается использовать предприятиям малого, среднего и крупного бизнеса и позволят осуществлять анализ своей деятельности, получать рекомендации по развитию, принимать оптимальные решения на основе полученного прогноза.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.