Analysis of sales and forecasting in the production of food products

Abstract

Выпускная квалификационная работа изложена на 27 страницах, включает 4 таблицы, 3 графика. Для её написания использовано 17 источников. Работа состоит из введения,постановки задачи, трёх глав и заключения. Цель ВКР - построение автоматизированной системы прогнозирования прибыли для предприятия-производителя продуктов питания, используя алгоритмы машинного обучения. В первой главе "ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ФОРМИРОВАНИЯ ПРИБЫЛИ, ВЛИЯНИЕ ФАКТОРОВ НА НЕЁ И РАЗБОР ОСНОВНЫХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗА ДАННЫХ" рассматриваются теоретические аспекты исследуемой проблемы, в т.ч.: характеристика факторов, определения понятий таких, как прогнозирование данных и модели данных и т.д. Во второй главе "Обзор алгоритмов и Практическая реализация" рассматривается 4 классификатора машинного обучения. Также в этой главе проводится сравнение эффективности каждого из протестированных алгоритмов для данной задачи. Предварительно тщательно изучен каждый из алгоритмов Machine Learning.Были выявлены плюсы и минусы каждого алгоритма и объяснено почему выбраны именно они. В третьей главе "Результаты работы программы" Рассмотрены получившиеся результаты работы и объяснено получение именно таких итоговых показателей.

Final qualifying work is presented on 27 pages, includes 4 tables, 3 graphics. For its writing used 17 sources. The work consists of introduction, problem statement, three chapters and conclusion. The purpose of WRC is to build an automated system of profit forecasting for the food manufacturer using machine learning algorithms. In the first Chapter "THEORETICAL basis of the FORMATION of PROFIT, the INFLUENCE of FACTORS ON the ANALYSIS of the MAIN METHODS of the FORECAST DATA" discusses the theoretical aspects of the research problem, including: characterization factors definition of concepts such as forecasting data and data models, etc. In the second Chapter "review of algorithms and Practical implementation" we consider 4 classifiers of machine learning. This Chapter also compares the efficiency of each of the tested algorithms for this task. Each of the Machine Learning algorithms has been thoroughly studied in advance.The pros and cons of each algorithm were identified and it was explained why they were chosen. In the third Chapter, "The results of the program", the obtained results of the work are Considered and the receipt of such final indicators is explained.