Search academic texts

Information × Registration Number 2125U003154, Article popup.category Бакалаврська робота Title Інтелектуальна система підтримки прийняття рішень для малого бізнесу (AI translated) popup.author Гончар Анна ОлександрівнаHonchar Anna Oleksandrivna popup.publication 01-01-2025 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76334 popup.publisher Київ Description Інтелектуальна система підтримки прийняття рішень для малого бізнесу. Проєкт містить 62 с. тексту, 11 рисунків, 22 таблиці, посилання на 18 літературних джерел та 4 конструкторських документи. Об’єктом розробки є застосунок для підтримки прийняття рішень у сфері малого бізнесу. Метою проєкту є створення інтелектуальної системи, що дозволяє аналізувати комерційні дані, будувати прогнози продажів та формувати оптимальні рекомендації на основі моделей машинного навчання. У межах дипломного проєкту реалізовано повнофункціональний застосунок із використанням Flask та React.js, що забезпечує користувача засобами завантаження даних, візуалізації результатів, класифікації товарів за прибутковістю та вибору асортименту методом TOPSIS. Застосунок інтегрує аналітичний функціонал із зручною клієнтською частиною, базою даних PostgreSQL та алгоритмами машинного навчання, що забезпечує гнучкість і практичну користь для малих підприємств. Отримані результати можуть бути використані для прийняття ефективних рішень у бізнес-середовищі та як основа для подальшої розробки адаптивних систем підтримки управління. Intelligent decision support system in the field of small business. The project contains 62 pages of text, 11 figures, 22 tables, references to 18 literary sources and 4 design documents. The object of development is a decision support system in the field of small business. The purpose of the development is to create a system that allows you to analyze commercial data, build sales forecasts and generate optimal recommendations based on machine learning models. The diploma project developed a system using Flask and React.js, which provides the user with the ability to download data, visualize results, classify products by profitability and select the optimal assortment of products using the TOPSIS method. The application integrates analytical functionality with a user-friendly client side, a PostgreSQL database, and machine learning algorithms, providing flexibility and practical relevance for small businesses. The results obtained can be used for further development of adaptive management support systems. popup.nrat_date 2025-11-05 Close