2020-08-05
717
МиНобрнауки россии
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего образования
«БЕЛГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ
УНИВЕРСИТЕТ им. В.Г. ШУХОВА»
(БГТУ им. В.Г. Шухова)
Институт магистратуры
Кафедра программного обеспечения вычислительной техники и автоматизированных систем __________________________________________
Направление подготовки: _ 09.04.01 Информатика и вычистительная техника _
(шифр, наименование)
Направленность (профиль, специализация) образовательной программы:
Программное обеспечение интеллектуальных систем _____________
(наименование)
ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
на тему:
Разработка математического обеспечения для анализа
и прогнозирования продаж супермаркета
Студентка _________ Игнатова М. С.
Зав. кафедрой канд. техн. наук, доц. Поляков В. М.
Руководитель ____________ доцент Рязанов Ю. Д.
Консультанты___________________________
К защите допустить
|
|
|
Зав. кафедрой _________________/___________________/
«______»________________ 2020 г.
Белгород 2020
МиНобрнауки россии
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего образования
«БЕЛГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ
УНИВЕРСИТЕТ им. В.Г. ШУХОВА»
(БГТУ им. В.Г. Шухова)
Институт магистратуры
Кафедра Программного обеспечения вычислительной техники и автоматизированных систем
Направление подготовки 09.04.01 Информатика и вычислительная техника
(шифр, наименование)
Направленность (профиль, специализация) образовательной программы
Программное обеспечение интеллектуальных систем
(наименование)
| Утверждаю: Зав.кафедрой_______________ «_____»_____________2020 г. |
ЗАДАНИЕ
на выпускную квалификационную работу студентки
Игнатовой Марины Сергеевны
(Фамилия Имя Отчество)
1. Вид выпускной квалификационной работы (ВКР) магистерская диссертация
(бакалаврская работа, дипломный проект, дипломная работа, магистерская диссертация)
2. Тема ВКР Разработка математического обеспечения для анализа и прогнозированияпродаж супермаркета
утверждено приказом по университету от «_ 18 _»_ марта _2020 г. №_ 2/333/1 ___
3. Срок сдачи студентом законченной ВКР___________
4. Исходные данные Методики и технологии в сфере науки о данных и Технологии анализа данных «Прогнозирование»
5. Содержание ВКР (перечень подлежащих разработке разделов)
Описание предметной области, исследование и рассмотрение аналогов
Проектирование программного обеспечения
Реализация программного обеспечения
|
|
|
6. Перечень графического материала-п резентация: постановка целей и задач, актуальность темы, разработка программного обеспечения, требования и решения, язык программирования Python версии 3 и Django 2-Web-фреймворк, схема архитектуры программного обеспечения и структура базы данных, авторизация пользователя, раздел АВС-анализа, раздел прогнозирования продаж, математические модели для прогнозирования сезонных временных рядов и описание модели, для генерации тестовых данных.
Консультанты по работе с указанием относящихся к ним разделов
| Раздел | Консультант | Задание выдал (подпись, дата) | Задание принял (подпись, дата) |
Дата выдачи задания «01»сентября 2020 г. __________________________
(подпись руководителя)
Задание принял к исполнению__________________________________
(подпись студента)
КАЛЕНДАРНЫЙ ПЛАН
| № п/п | Наименование этапов работы | Срок выполнения этапов работы | Примечание |
| 1. | Описание предметной области: анализ и прогнозирование | 01.09.2018 –31.01.2019 | выполнено |
| 2. | Анализ аналогов программной системы | 01.02.2019 – 31.05.2019 | выполнено |
| 3. | Проектирование программного обеспечения | 01.09.2019 – 31.01.2020 | выполнено |
| 4. | Выбор и обоснование программной платформы | 01.02.2020 – 01.05.2020 | выполнено |
| 5. | Реализация программного обеспечения | 01.05.2020 – 17.05.2020 | выполнено |
| 6. | Подготовка текста ВКР и оформление записки, презентация | 18.05.2020 – 31.05.2020 | выполнено |
Содержание
ВВЕДЕНИЕ.. 9
1. ОПИСАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ, ИССЛЕДОВАНИЕ И РАССМОТРЕНИЕ АНАЛОГОВ.. 11
1.1. Постановка задач. 11
1.2. Актуальность задач. 12
1.3. Анализ и прогнозирование продаж супермаркета. 13
1.3.1. Проблемы анализа и прогнозирования продаж в супермаркете 14
1.4. Обзор программных аналогов системы.. 16
1.4.1. Datapine. 16
1.4.2. IBM Watson Analytics 18
1.4.3. MSD Sales 19
1.5. Вывод. 20
2. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ.. 22
2.1. Описание функциональности системы.. 22
2.2. Пользовательский сценарий. 22
2.3. Указание параметров анализа. Основные параметры. 23
2.5. Язык программирования. 27
2.6. Обзор и выбор подходящих технологий. 29
2.8. Модели, виды и шаблоны.. 32
2.9. Обоснование выбора программной платформы.. 37
2.11. Основные методыа нализа и прогнозирования. 41
2.11.1. ABC анализ. 41
2.11.2. Анализ тенденций и динамики. 42
2.11.4. Методы нахождения оптимальных параметров модели. 45
3. РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ.. 47
3.1. Разработка каркаса Web-приложения. 47
3.2. Разработка моделей. 49
3.3. Разработка компонентов.View. 52
3.4. Функции для работы с данными. Методы моделей. 54
3.5. Реализация графических элементов. 55
3.6. Тестовые данные. 60
Заключение. 62
Список литературы.. 63
Приложения. 65
Приложение А.. 65
ПриложениеB.. 70
ПриложениеC.. 76
ПриложениеD.. 82
ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время развитие информационных технологий позволяет внедрять их в ранее недоступные для них области для человека. Компьютеризация общества способствовала тому, что в наше время наибольшее кол-во людей пользуются смартфонами. Из-за высокой стоимости и ненадежности ранее только крупные предприятия использовали автоматизированные системы для анализа и прогнозирования продаж. Но с появлением смартфонов и беспроводного интернета, появилась возможность для индивидуального предпринимателя использовать современные технологии на своих торговых предприятиях. Развитие интернет-технологий способствует тому, что можно не только хранить данные в базах, но и иметь постоянный доступ к ним.
Разработанные платформы ускорили процесс создания сайтов и баз данных. Поэтому теперь можно добиться автоматизации не только для крупных предприятий, но и для небольших. Это обеспечит конкурентоспособность индивидуальному предпринимателю, который не имеет доступа к инструментам автоматического анализа и планирования. Более дешевая технология обеспечивает большую экономическую стабильность. Все, что нужно, — это простые и дешевые решения для пользователей, которые позволяют внедрять такие системы с наименьшими затратами ресурсов. Сегодня число индивидуальных предпринимателей выросло настолько, что их количество не обеспечивается конкурентоспособностью, а ресурсы не позволяют устанавливать и поддерживать дорогостоящие системы учета. Система учета, со встроенной
|
|
|
подсистемой прогнозирования продаж, будет способствовать работе предпринимателей и стабильности их бизнеса на рынке. Существует большое количество данных, которые неудобно обрабатывать, хранить и отслеживать.
Автоматизация работы с документами очень нужна для принятия управленческих решений. Качество и надежность управления зависят от надежности и скорости доступа к информации. Менеджеры испытывают затруднения в обработке и, соответственно, получении достоверных данных о работе отделов, связанных с неудобным представлением данных и неправильным планированием на их основе. Результатом является снижение эффективности управления, и возникает проблема внедрения средств автоматизации, которые в той или иной степени решают основные трудности, перечисленные выше. Компании используют персональные компьютеры, поэтому возникла необходимость внедрения специализированного программного обеспечения: автоматизированной системы анализа и прогнозирования.
Программное обеспечение представляет собой автоматизированную систему анализа экономических показателей, которая не только рассчитывает и предоставляет менеджеру подробную информацию о движении товаров, формирует отчеты за определенные периоды времени, но также отображает информацию в виде диаграмм и графиков. Особенностью системы является наличие подразделения прогнозирования продаж, которое позволяет оптимизировать коммерческую деятельность.
|
|
|
Своевременный анализ поможет решить различные проблемы:
• предоставляет информацию, на основании которой менеджер сможет принимать эффективные решения - как тактические, так и стратегические;
• определяет прибыльные и убыточные товары, способствует принятию правильного выбора - оставить продукцию в товарной матрице или удалить ее;
• скорректировать и изменить сбытовую политику;
• ненужные запасы сокращаются, а объем необходимых закупок увеличивается;
• сегментация рынка;
• сезонность продаж;
Анализ продаж включает в себя:
- определение объемов продаж;
- анализ представленных новинок;
- оценка спроса;
- ценовая политика;
- определение тенденций и трендов;
Прогнозирование является более сложным процессом, однако достижения в области компьютерных наук позволяют делать предположения о динамике экономических показателей с высокой точностью.
Задача данной работы состоит в том, чтобы использовать имеющиеся навыки и технологии для разработки автоматизированной системы для анализа и прогнозирования продаж, которая может стать эффективным инструментом для маркетологов и аналитиков.
ОПИСАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ, ИССЛЕДОВАНИЕ И РАССМОТРЕНИЕ АНАЛОГОВ
Постановка задач
Целью выпускной квалификационной работы является автоматизация процесса анализа данных о продажах супермаркета, а также реализация возможности прогнозирования экономических показателей, влияющих на продажи.
При внедрении программного обеспечения необходимо решить следующие задачи:
1. Исследование предметной области
2. Рассмотрение аналогичных программных продуктов
3. Разработка программного обеспечения:
- Определение проблемы
- Разработка требований к программному обеспечению
- Создать план проектирования
- Разработка схемы архитектуры программного обеспечения
- Детальное конструирование
- Кодирование и отладка.
- Тестирование программного обеспечения.
Актуальность задач
Основной целью деятельности предпринимателей является получение прибыли. В случае супермаркета прибыль строго зависит от количества продаж: если продажи растут, то прибыль также растет.
Анализ продаж позволяет поддерживать тенденцию роста, выявлять проблемы и своевременно устранять их. Также, супермаркет с его ассортиментом продуктов требует четкого понимания, какие продукты являются прибыльными, а какие - нет.
Ни одна крупная компания не может обойтись без анализа продаж и маркетинговых исследований, в целом на них тратят почти половину своего дохода. По статистике [1], американская компания SFА, разрабатывающая программное обеспечение для маркетинга и управления продажами, инвестирует 48% своей выручки на потребности маркетинга. В результате компания добилась роста на 25% в 2017 году по сравнению с 2016 годом. На рис. 1.1 отражена динамика доходов данной компании.
Рисунок 1.1 Доход SFА с 1 января 2013 г. по 1 января 2018 г.
Подводя итог всему вышесказанному, анализ продаж является необходимостью для эффективного ведения бизнеса. Вместе с прогнозированием формирует целостную картину рыночных процессов.
