ОГЛЯД НАЯВНИХ МЕТОДІВ АНАЛІЗУ ДАНИХ ДЛЯ РОЗРОБКИ СИСТЕМИ ВСТАНОВЛЕННЯ ПОПИТУ ТОВАРІВ

Анотація

В умовах цифрового розвитку суспільства набуває стрімкого розвитку цифрові технології, результатом чого стає накопичення великих обсягів даних про споживчу поведінку. При цьому ефективний аналіз інформації стає критично важливим фактором успіху для бізнесу та прийняття обґрунтованих управлінських рішень. Мета роботи – провести комплексний огляд та систематизацію існуючих методів аналізу даних для встановлення попиту на товари, визначити оптимальний набір методів для розробки системи аналізу та прогнозування попиту на комп'ютерну техніку. Методологія дослідження базується на системному підході до аналізу наукових джерел та порівняльному аналізі методів обробки даних. У роботі застосовано методи теоретичного узагальнення для систематизації підходів до аналізу даних, включаючи описову статистику (середнє значення, медіана, мода, дисперсія, стандартне відхилення, коефіцієнти асиметрії та ексцесу), кореляційний аналіз (коефіцієнти Пірсона та Спірмена), методи машинного навчання (кластеризація k-means та ієрархічна, методи зниження розмірності, метод Apriori, метод опорних векторів, дерева рішень) та аналіз часових рядів. Проведено структурний аналіз переваг та обмежень кожного методу в контексті задачі прогнозування попиту товарів. Наукова новизна полягає в розробці комплексного методологічного підходу до аналізу попиту на комп'ютерну техніку, який інтегрує часовий аналіз для виявлення трендів, сезонний аналіз для ідентифікації циклічних шаблонів, описову статистику для оцінки варіативності попиту та інтерактивну візуалізацію для ефективної інтерпретації результатів. Висновки. Встановлено, що для ефективного аналізу та прогнозування попиту на комп'ютерну техніку необхідне комплексне застосування методів часового аналізу, описової статистики, методів зниження розмірності, сезонного аналізу та інтерактивної візуалізації.