Інформаційна система моніторингу та прогнозування попиту в роздрібній торгівлі продуктами
Автор: Афанасенко Олексій Олексійович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційні системи та технології
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: У кваліфікаційній роботі досліджено та реалізовано концепцію інформаційної системи для моніторингу та прогнозування попиту в роздрібній торгівлі продуктами. Основна ідея полягає у створенні інструменту, здатного забезпечувати точні прогнози, оперативний аналіз ситуації в торговельній мережі та підтримку управлінських рішень на основі комплексної обробки даних. Актуальність теми зумовлена швидкими змінами на ринку продуктів харчування, високою конкуренцією, зростанням обсягів даних та посиленням залежності бізнесу від якісної аналітики. У таких умовах класичні підходи до планування запасів стають малоефективними, що вимагає створення рішень на основі сучасних методів прогнозування та машинного навчання. Теоретична частина роботи охоплює аналіз природи попиту на продукти харчування, визначення факторів, що впливають на його зміну, а також огляд особливостей продуктових ринків в Україні й світі. Значну увагу приділено питанням сезонності, промо-акцій, коливань цін і зовнішніх чинників. Окремо розглянуто сучасні методи прогнозування - від класичних статистичних моделей до алгоритмів машинного навчання, що дозволило обґрунтувати вибір найбільш ефективних підходів для подальшої реалізації системи. На основі аналізу предметної області сформовано дерево цілей, яке структуровано описує генеральну мету, підцілі та задачі, пов’язані з побудовою системи. Такий підхід дав змогу чітко відобразити логіку проєкту, визначити взаємозв’язки між компонентами системи та сформувати вимоги до її функціональності. У практичному розділі детально описано проєктування архітектури та програмних компонентів системи. Розроблено модуль збору та обробки історичних даних, який включає інтеграцію з POS-системами, обробку інформації з e-commerce-каналів, даних складів та ERP. Особливу увагу приділено очищенню даних, роботі з пропусками, усуненню дублювання, виявленню аномалій та погодженню довідників SKU. Це забезпечило формування якісного набору даних, необхідного для точного прогнозування. Ключовим результатом стало створення модуля прогнозування попиту, що працює на основі гібридного підходу. Для моделювання сезонних залежностей застосовано SARIMA, яка забезпечує прозорість базових прогнозів і дозволяє враховувати довгострокові цикли. Для аналізу короткочасних коливань і багатофакторного впливу зовнішніх змін використано алгоритм LightGBM, що працює з великими масивами ознак - цінами, промо-акціями, погодними факторами, подіями, регіональними відмінностями тощо. У результаті система здатна формувати прогнози, які поєднують стабільність статистичних моделей та гнучкість машинного навчання. Розроблено користувацький інтерфейс, що поєднує простоту використання та високу інформативність. Створено панелі аналітики з динамічними графіками продажів, прогнозів, порівнянням базового та скоригованого прогнозу, індикаторами промо-ефекту та блоками сценарного моделювання. Інтерфейс дозволяє менеджерам швидко оцінити ситуацію в мережі, виявити ризики дефіциту або надлишку, побачити причини відхилень і оперативно приймати рішення щодо закупівель або розподілу товару між магазинами. Проведено тестування й оцінку ефективності роботи системи. Результати демонструють стабільність роботи алгоритмів, коректність аналітичної логіки та зменшення похибки прогнозування порівняно з традиційними методами. Крім того, система дозволяє оптимізувати логістичні витрати, знизити втрати від прострочених або нереалізованих товарів, підвищити рівень сервісу та поліпшити якість управлінських рішень. Отримані результати підтверджують доцільність застосування аналітичних систем у роздрібній торгівлі продуктами та демонструють їх здатність суттєво підвищувати ефективність роботи торговельних мереж. Ключові слова – дані, аналіз даних, ринок, торгівля. Перелік використаних літературних джерел: 1. Державна служба статистики України. Статистика споживання та роздрібного товарообороту. [Електронний ресурс]. - Режим доступу: https://ukrstat.gov.ua/ (дата звернення: 21.10.2025). 2. Сакс Д., Вільямсон П. Економічна поведінка споживачів. - Оксфорд: Oxford University Press, 2019. - 452 с. 3. Amazon Web Services (AWS). Retail Data Lake Architecture. [Електронний ресурс]. - Режим доступу: https://aws.amazon.com/solutions (дата звернення: 23.10.2025).