Інформаційна система аналізу електронної комерції та генерації кастомізованих даних
Автор: Рудаков Андрій Олегович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Комп'ютерні науки
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: англійська
Анотація: Актуальність роботи зумовлена тим, що малі та середні інтернет-магазини, попри наявність значних обсягів транзакційних даних, переважно обмежені стандартними звітами платформ і ручною обробкою CSV-файлів. Це не забезпечує достатньої глибини аналітики, формалізованого прогнозування виручки та безпечного сценарного моделювання. Метою дослідження є створення модульної системи, яка на основі історичних замовлень інтернет-магазину реалізує повний цикл обробки даних: завантаження та очищення транзакцій, побудову описової аналітики, формування прогнозу виручки та генерацію синтетичних датасетів із можливістю сценарного налаштування структури попиту й каналів продажу. У роботі проведено системний аналіз предметної області та альтернативних рішень (e-commerce модулі звітності, BI-системи, хмарні ML-сервіси, інструменти синтетичних даних), сформовано вимоги до системи, розроблено архітектурну модель, DFD- та IDEF0-діаграми, UML-діаграми варіантів використання та ER-модель даних; логіка роботи організована у вигляді конвеєра з модулів завантаження, описової аналітики, прогнозування, генерації та оцінювання синтетичних даних. Програмну реалізацію виконано мовою Python з використанням бібліотек pandas (обробка таблиць), scikit-learn (прогнозування) та matplotlib (візуалізація), а дані зберігаються у форматі CSV в окремих каталогах вхідних та вихідних файлів.