Прогнозування показників ефективності бізнес-процесів проектного офісу аутсорсингової компанії методами інтелектуального аналізу даних

dc.contributor.authorДолгій, Богдан Юрійович
dc.date.accessioned2025-01-25T10:09:26Z
dc.date.available2025-01-25T10:09:26Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionДолгій Б. Ю. Прогнозування показників ефективності бізнес-процесів проектного офісу аутсорсингової компанії методами інтелектуального аналізу даних : кваліфікаційна робота магістра спеціальності 051 «Економіка» / наук. керівник С. С. Чеверда. Запоріжжя : ЗНУ, 2024. 85 с.uk
dc.description.abstractUA : У роботі було проведено дослідження сучасні методи інтелектуального аналізу даних. В результаті аналізу існуючих методів прогнозування даних, та їх ефективності для оцінки продуктивності, було створено алгоритм прогнозування показників ефективності бізнес-процесів, який інтегрує сучасні методи інтелектуального аналізу даних і забезпечує адаптивність до динамічних умов функціонування проєктного офісу. Розроблено комплекс моделей бізнес-процесів проєктного офісу аутсорсингової компанії, які базуються на методах інтелектуального аналізу даних, зокрема нейро-нечітких підходах, нечіткій логікі та гібридних методах. Проведено експериментальну перевірку запропонованих моделей та алгоритму на реальних даних, що підтвердило їхню ефективність у підвищенні точності прогнозів і оптимізації бізнес-процесів. Розроблено рекомендації що до впровадження створеної моделі у покращенні ефективності діяльності бізнес-процесів.uk
dc.description.abstractEN : In the work, a study of modern methods of intellectual data analysis was carried out. As a result of the analysis of existing data forecasting methods and their effectiveness for performance assessment, an algorithm for forecasting business process efficiency indicators was created, which integrates modern methods of intelligent data analysis and ensures adaptability to the dynamic conditions of the project office. A set of business process models of the outsourcing company's project office has been developed, which are based on the methods of intelligent data analysis, in particular neuro-fuzzy approaches, fuzzy logic and hybrid methods. An experimental test of the proposed models and algorithm was carried out on real data, which confirmed their effectiveness in increasing the accuracy of forecasts and optimizing business processes. Recommendations for the implementation of the created model in improving the efficiency of business processes have been developed.uk
dc.identifier.urihttps://dspace.znu.edu.ua/items/b4c9d2ed-7931-4ac0-8fba-7cd5461f1cfa
dc.language.isoukuk
dc.subjectбізнес-процесиuk
dc.subjectпроєктний офісuk
dc.subjectаутсорсингuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectінтелектуальний аналіз данихuk
dc.subjectключові показники ефективності (KPI)uk
dc.subjectоптимізаціяuk
dc.subjectдерева рішеньuk
dc.subjectмоделі прогнозуванняuk
dc.subjectbusiness processesuk
dc.subjectproject officeuk
dc.subjectoutsourcinguk
dc.subjectforecastinguk
dc.subjectdata mininguk
dc.subjectperformance indicatorsuk
dc.subjectoptimizationuk
dc.subjectdecision treesuk
dc.subjectforecasting modelsuk
dc.titleПрогнозування показників ефективності бізнес-процесів проектного офісу аутсорсингової компанії методами інтелектуального аналізу данихuk
dc.typeМагістерська роботаuk

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
03 Долгий_Б_Ю_кваліф_робота_магістра_ЕК_2024.pdf
Size:
1.61 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Магістерська робота

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
3.81 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: