МАШИННІ МЕТОДИ ПРОБЛЕМНО-ОРІЄНТОВАНОГО БІЗНЕС АНАЛІЗУ ВЕЛИКИХ ДАНИХ ВІННИЦЬКОГО РЕГІОНУ

Анотація

Ця стаття присвячена аналізу застосування машинних методів для ефективного проблемно-орієнтованого бізнес аналізу великих даних у Вінницькому регіоні. Основний акцент зроблено на оптимізації ланцюга постачання в контексті виробничих підприємств, що є критично важливим для підвищення ефективності бізнесу та мінімізації витрат. Розглядаються ключові методи та інструменти, що використовуються для аналізу та оптимізації бізнес-процесів, включаючи машинне навчання для прогнозування попиту, аналіз часових рядів для ефективного управління запасами, оптимізацію маршрутів доставки, та інструменти для візуалізації даних.

Методи машинного навчання, такі як Random Forest та нейронні мережі, використовуються для точного прогнозування майбутнього попиту на основі аналізу історичних даних. Це дозволяє компаніям з Вінницького регіону ефективніше управляти запасами та знижувати витрати на зберігання. Аналіз часових рядів, використовуючи методики, такі як ARIMA, допомагає ідентифікувати сезонні коливання у продажах, дозволяючи оптимізувати запаси відповідно до змін у попиті. Оптимізація маршрутів доставки за допомогою алгоритмів оптимізації, таких як алгоритм найближчого сусіда, спрямована на зниження витрат на пальне, скорочення часу доставки та підвищення ефективності логістичних операцій.

Важливу роль відіграють інструменти візуалізації, такі як Tableau та Power BI, які забезпечують інтуїтивно зрозуміле графічне представлення складних наборів даних, полегшуючи прийняття рішень. Підкреслюється важливість адаптації новітніх технологій до місцевих умов та специфіки Вінницького регіону, а також інтеграції цих технологій у стратегії розвитку підприємств для підвищення їх продуктивності та конкурентоспроможності на ринку. Висновки дослідження підкреслюють значення інтеграції технологій аналітики великих даних і машинного навчання для ефективного вирішення складних бізнес-завдань.