Показати скорочений опис матеріалу
Аналіз і прогнозування динаміки продажів інтернет-магазину методами Data Mining
dc.contributor.author | Пєткова, Єлизавета | |
dc.date.accessioned | 2020-07-30T09:49:37Z | |
dc.date.available | 2020-07-30T09:49:37Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.uri | http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/155894 | |
dc.description | Об’єкт дослідження: інтернет-магазин "SviterOk". Предмет дослідження: динаміка продажів інтернет-магазину, процес закупівлі продукції з урахуванням наявного фінансового стану і попиту на товари. Мета дослідження: підвищення ефективності роботи магазину за рахунок рішення аналізу динаміки продажів, попиту на товар, виявлення найкращих постачальників. Методи дослідження та апаратура: системний аналіз, SWOT-аналіз, методи аналізу часових рядів, метод ієрархій Економічна ефективність: очікується позитивною завдяки здійсненому аналізу динаміки продажів інтернет-магазину, виявлення найвигідніших постачальників, оцінці попиту на товар. | ru_RU |
dc.description.abstract | Кваліфікаційна робота ступеня бакалавр напряму підготовки 124 Системний аналіз, НТУ "Дніпровська політехніка", м. Дніпро, 2020 р. Практична цінність роботи отриманих у роботі результатів полягає в можливості підвищення товарообігу інтернет-магазину, кількісному обґрунтування рішення щодо кількості позицій для замовлення у постачальників. | ru_RU |
dc.description.abstract | Економічна ефективність: очікується позитивною завдяки здійсненому аналізу динаміки продажів інтернет-магазину, виявлення найвигідніших постачальників, оцінці попиту на товар. | ru_RU |
dc.language.iso | uk | ru_RU |
dc.subject | інтернет-магазин | ru_RU |
dc.subject | системний аналіз | ru_RU |
dc.subject | swot-аналіз | ru_RU |
dc.subject | динаміка продажів | ru_RU |
dc.title | Аналіз і прогнозування динаміки продажів інтернет-магазину методами Data Mining | ru_RU |
dc.title.alternative | ПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА кваліфікаційної роботи бакалавра студентки Пєткової Єлизавети напряму підготовки 124 - Системний аналіз | ru_RU |
dc.type | Learning Object | ru_RU |