https://rp.onmu.org.ua/handle/123456789/35 2026-11-03T02:48:41Z 2026-11-03T02:48:41Z Зінчук, В.В. https://rp.onmu.org.ua/handle/123456789/5924 2026-10-13T11:05:13Z 2026-01-01T00:00:00Z

Інформаційна система прогнозування фінансових часових рядів для трейдингу Зінчук, В.В. Об'єктом дослідження є специфіка побудови та функціонування систем прийняття рішень у сфері фінансового трейдингу на основі методів машинного навчання. Метою роботи є проектування та програмна реалізація автоматизованого інструментарію для аналізу фондового ринку та формування рекомендацій щодо проведення торговельних операцій. Практична значущість полягає у розробці алгоритмічного забезпечення, що інтегрує технічний аналіз та прогнозні моделі Machine Learning для мінімізації суб'єктивних ризиків трейдера. Реалізація програмного комплексу виконана мовою програмування Python у середовищі Jupyter Notebook з використанням бібліотек аналізу даних та машинного навчання (Scikit-learn). Результатом розробки є система, яка в режимі реального часу допомагає користувачу приймати обґрунтовані рішення про купівлю, продаж або утримання активів за допомогою генерованих торгових сигналів. Використання системи дозволяє підвищити точність прогнозування цінової динаміки та оптимізувати стратегію управління інвестиційним портфелем

2026-01-01T00:00:00Z Ситник, Т.Г. https://rp.onmu.org.ua/handle/123456789/5923 2026-10-13T11:01:13Z 2026-01-01T00:00:00Z

Розробка системи з аналізу транспортних перевезень та логістичних процесів Ситник, Т.Г. Метою кваліфікаційної роботи є підвищення ефективності транспортно-логістичних операцій та оптимізація методів обробки запитів на перевезення. Розроблена інформаційна аналітична система забезпечує комплексну підтримку процесів управління перевезеннями, дозволяє здійснювати моніторинг та контроль маршрутів, аналізувати вантажопотоки та ефективність використання транспортних засобів, а також здійснювати прогнозування навантаження та планування ресурсів. Реалізацію системи виконано засобами JavaScript, React та TypeScript. Для збереження даних в системі використовується MongoDB. Розроблене рішення забезпечує комплексну підтримку транспортно-логістичних процесів у реальному часі та дозволяє вирішувати ключові завдання: планування маршрутів, контроль завантаження транспортних засобів, управління ресурсами, прогнозування навантаження, а також моніторинг ефективності роботи водіїв і персоналу.

2026-01-01T00:00:00Z Богат, Є.І. https://rp.onmu.org.ua/handle/123456789/5922 2026-10-13T10:58:29Z 2026-01-01T00:00:00Z

Розробка аналітичної системи з оцінки ефективності продажів в торгових системах Богат, Є.І. Метою кваліфікаційної роботи є розробка інформаційної аналітичної системи для оцінки ефективності продажів у сучасних торговельних мережах, призначеної для збору, інтеграції, комплексної обробки, аналізу та візуалізації багатоструктурованих масивів даних, що формуються в процесі операційної діяльності роздрібних підприємств. Головною функціональною логікою системи є концепція гібридного підходу до аналізу транзакційних даних, що поєднує методи асоціативного аналізу, прогнозування часових рядів, сегментацію клієнтів за купівельною спроможністю та поведінковими патернами, а також кількісну оцінку впливу мерчандайзингових рішень на ключові показники результативності. Реалізацію системи виконано засобами JavaScript, React та TypeScript. Для збереження даних в системі використовується MongoDB. Розроблена забезпечує виявлення прихованих закономірностей купівельної поведінки, кількісну оцінку ефективності торговельних рішень, оперативне формування рекомендацій щодо оптимізації викладки, асортименту, цінової політики та промо-стратегій, а також зниження операційних втрат і підвищення рентабельності діяльності

2026-01-01T00:00:00Z Розум, М.В. https://rp.onmu.org.ua/handle/123456789/5909 2026-10-12T12:32:23Z 2026-01-01T00:00:00Z

Теорія прийняття рішень. Методичні вказівки до розрахунково-графічної роботи для здобувачів спеціальності 122 – Комп’ютерні науки для денної та заочної форми навчання Розум, М.В. Розрахунково-графічна робота (РГР) — це самостійне дослідження студента. Виконуючи РГР студент удосконалює знання та вміння, отримані в процесі вивчення освітнього компоненту «Теорія прийняття рішень», а саме: формулювати проблеми та будувати модель, застосовувати математичні методи та інструментальні засоби, давати обґрунтоване рішення. Працюючи над РГР студент отримує вміння та навички, що будуть корисними в майбутньому при виконанні більш складних завдань (кваліфікаційна робота, наукове дослідження, тощо)

2026-01-01T00:00:00Z