Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/9203Повний запис метаданих
| Поле DC | Значення | Мова |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Жигалкін, Данило Віталійович | - |
| dc.date.accessioned | 2026-07-08T18:47:48Z | - |
| dc.date.available | 2026-07-08T18:47:48Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Жигалкін Д. В. Розробка математичної моделі утворення ціни з урахуванням доплат та знижок готової продукції ГЗК з інтеграцією її в CRM: кваліфікаційна робота бакалавра : 122 – Комп’ютерні науки. Кривий Ріг. Криворізький національний університет, 2026. 91 с. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | http://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/9203 | - |
| dc.description.abstract | Актуальність дослідження обумовлена необхідністю автоматизації процесів формування комерційної ціни концентрату або агломераційної сировини з урахуванням якісних характеристик продукції, логістичних витрат, премій та дисконтів. Метою роботи є підвищення точності та оперативності розрахунку ціни шляхом використання методів математичного моделювання та машинного навчання у середовищі MATLAB. У першому розділі було виконано аналіз факторів, що впливають на формування вартості залізорудної продукції, зокрема вмісту заліза, кремнезему, вологості, логістичних складових та ринкових комерційних коригувань. На основі проведеного аналізу сформовано розширену лінійну математичну модель ціноутворення, яка базується на методі найменших квадратів (OLS). Для визначення коефіцієнтів моделі використано регресійне оцінювання параметрів за історичними даними підприємства. У другому розділі розглядаються програмна реалізація моделі, що виконана у середовищі MATLAB із використанням табличної бази даних формату Excel. Розроблено програмні модулі для автоматичного зчитування даних, навчання моделі, розрахунку прогнозної ціни та візуалізації результатів. Для підвищення адаптивності системи реалізовано модуль машинного навчання на основі інструмента Regression Learner, що дозволяє виконувати прогнозування ціни на основі накопичених історичних даних та здійснювати порівняння результатів OLS-моделі й ML-прогнозу. | uk_UA |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.subject | МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ | uk_UA |
| dc.subject | CRM- СИСТЕМА | uk_UA |
| dc.subject | МЕТОД НАЙМЕНШИХ КВАДРАТІВ | uk_UA |
| dc.subject | МАШИННЕ НАВЧАННЯ | uk_UA |
| dc.subject | РЕГРЕСІЙНИЙ АНАЛІЗ | uk_UA |
| dc.subject | ПРОГНОЗУВАННЯ ЦІНИ | uk_UA |
| dc.title | Розробка математичної моделі утворення ціни з урахуванням доплат та знижок готової продукції ГЗК з інтеграцією її в CRM | uk_UA |
| local.submitter.email | marynych@knu.edu.ua | uk_UA |
| Розташовується у зібраннях: | 122 Комп'ютерні науки 2026 | |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| КРБ_Жигалкін_Д_В.pdf | 2.32 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
