Please use this identifier to cite or link to this item:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/119920
Title: | Разработка модуля информационной системы предприятия на основе математической модели прогнозирования развития рынка E-COMMERCE по ключевым параметрам : магистерская диссертация |
Other Titles: | Development of an enterprise information system module based on a mathematical model for predicting the development of the E-COMMERCE market by key parameters |
Authors: | Насекина, А. А. Nasekina, A. A. |
metadata.dc.contributor.advisor: | Филиппова, Т. Ф. Filippova, T. F. |
Issue Date: | 2022 |
Publisher: | б. и. |
Citation: | Насекина А. А. Разработка модуля информационной системы предприятия на основе математической модели прогнозирования развития рынка E-COMMERCE по ключевым параметрам : магистерская диссертация / А. А. Насекина ; Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Институт радиоэлектроники и информационных технологий – РТФ, Базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа». — Екатеринбург, 2022. — 104 с. — Библиогр.: с. 99-104 (61 назв.). |
Abstract: | The dissertation discusses the main methods of sales forecasting for a company with the E-COMMERCE line of business. The optimal model for predicting sales of B2C goods is found, and a method for updating the model using the index of purchasing activity in online stores. A software module developed based on a new mathematical model for forecasting sales for 2022 for the company BOXBERRY SOFT. В диссертации рассмотрены основные методы прогнозирования продаж для компании с направлением деятельности E-COMMERCE. Найдена оптимальная модель для прогнозирования продаж товара B2C, а также предложен способ модернизации модели с помощью индекса покупательской активности в Интернет-магазинах. Разработан программный модуль на основе новой математической модели для прогноза продаж на 2022 год для компании ООО «БОКСБЕРРИ СОФТ». |
Keywords: | МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ MASTER'S THESIS МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОННАЯ КОММЕРЦИЯ E-COMMERCE СЕЗОННАЯ КОМПОНЕНТА ИНДЕКС ПОКУПАТЕЛЬСКОЙ АКТИВНОСТИ ИНТЕРНЕТ-МАГАЗИН MATHEMATICAL FORECASTING METHODS ELECTRONIC COMMERCE E-COMMERCE SEASONAL COMPONENT CONSUMER ACTIVITY INDEX ONLINE STORE |
URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/119920 |
Access: | Предоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии |
License text: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613 |
Appears in Collections: | Магистерские диссертации |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
m_th_a.a.nasekina_2022.pdf | 4,59 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.