Інформаційна система прогнозування продажів на основі ШІ

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню питання побудови прогнозів на основі історичних даних на прикладі сфери продажів. У першому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто значення прогнозування продажів у оптимізації бізнес-процесів. Описано сучасні методи прогнозування, зокрема лінійну регресію, ARIMA, експоненціальне згладжування та когортний аналіз. Другий розділ присвячено проєктуванню інформаційної системи прогнозування продажів на основі штучного інтелекту. Описано архітектурні підходи до створення системи, визначено її ключові компоненти. Розглянуто проектування бази даних із використанням нормалізації для підвищення цілісності та швидкості обробки даних. Зазначено методи оцінки якості прогнозів за допомогою метрик MAE, RMSE, MAPE, R². У третьому розділі представлено реалізацію інформаційної системи на базі моделі Prophet для прогнозування продажів і проведено практичне дослідження ефективності її використання. Описано реалізацію інтерфейсу для роботи з даними продажів та побудову прогнозів із врахуванням сезонних коливань і трендів. Проаналізовано методи оцінки точності прогнозів, використовуючи метрики MAE, RMSE, MAPE і R². Визначено, що система є гнучкою та масштабованою, що дозволяє її вдосконалення в майбутньому.

The thesis is devoted to the study of forecasting based on historical data, using the sales domain as an example. The first chapter of the paper examines the importance of sales forecasting in optimizing business processes. It describes modern forecasting methods, including linear regression, ARIMA, exponential smoothing, and cohort analysis. The second chapter focuses on the design of a sales forecasting information system based on artificial intelligence. It outlines architectural approaches to system development and identifies its key components. The chapter also discusses database design. Methods for evaluating forecast accuracy using metrics such as MAE, MSE, RMSE, and R² are presented. The third chapter presents the implementation of the information system using the Prophet model for sales forecasting and includes a practical study of its effectiveness. It describes the development of an interface for working with sales data and generating forecasts, taking into account seasonal variations and trends. Forecast accuracy evaluation methods are analyzed using metrics such as MAE, RMSE, MAPE, and R². It is concluded that the system is flexible and scalable, allowing for further improvements in the future.