Результати дослідження є корисними для керівництва компанії, оскільки дозволяють здійснити обґрунтоване прийняття управлінських рішень на основі детального аналізу діяльності підприємства.

Розробка, навчання та тестування нейронної мережі проводилось з допомогою графічного інтерфейсу NNtool середовища Matlab

Практична цінність отриманих результатів полягає у тому, що проведений аналіз може допомогти іншим брендам на шляху до конкурентоспроможності та досягнення нових цілей. Запропонований підхід до аналізу конкурентного середовища та розробки стратегії може бути застосований і в інших галузях.

Практична цінність роботи полягає в тому, що на основі даної роботи можна прийняти правильне рішення при виборі способу розподілу замовленої продукції та її оптимального завантаження у транспортні засоби, використовуючи розроблений алгоритм пошуку із заборонами, що дає кращі показники за часом, ніж обраний альтернативний метод оптимізації.

Результати роботи можуть бути застосовані не лише в «Омегі», а й слугувати основою для розробки подібних систем в інших установах України, сприяючи підвищенню ефективності бізнес-процесів.

Практичне значення роботи: результати дослідження можуть бути застосовані для гуманітарного реагування, оцінки ризиків, покращення моніторингу зон конфліктів та планування заходів із безпеки цивільного населення.

Практична цінність отриманих результатів полягає у побудові модифікованої SIR моделі з урахуванням різної соціальної активності людей; досліджено вплив поділу населення

Практична цінність роботи полягає у побудові статистичної та математичної моделей, призначених для прогнозування попиту на товари продуктів харчування, а також моделі підтримки прийняття рішень, що дає можливість розширити мережу оптово-роздрібного продажу та оптимізувати процес наповнення складів.

Практична цінність отриманих результатів – це в першу чергу можливість масштабувати та поширити отримані алгоритми попередньої обробки даних та моделі машинного навчання.

Практична цінність отриманих результатів полягає в розбитті клієнтів на групи зі схожими характеристиками, з метою оцінки рівня клієнта, а також створення програмної реалізації методу k-середніх безпосередньо в СУБД