МОДЕЛИ МОДЕЛИРОВАНИЯ ТРЕНДА И ПРОГНОЗА НА ОСНОВЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ ОБРАБОТКИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации»

УДК 004

Пилипчук А.О.

магистрант,

Институт математики, физики и информационных технологий, Тольяттинский государственный университет (г. Тольятти, Россия)

МОДЕЛИ МОДЕЛИРОВАНИЯ ТРЕНДА И ПРОГНОЗА НА ОСНОВЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ ОБРАБОТКИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ

Аннотация: в работе показаны модели моделирования тренда и прогноза на основе интеллектуализации обработки статистических данных, а также выделены информационные потоки бизнес-процессов.

Ключевые слова: построение трендов, аналитическая обработка данных, построение прогнозов.

В условиях роста объема информации и развития цифровой экономики, необходимо отслеживать цифровые следы, которые оставляют клиенты организаций - это требует применения новых методов и инструментов для анализа большого массива данных, но благодаря чему эффективность принимаемых управленческих решений должна вырасти.

Для лица, принимающего решения в организации, актуальна проблема научного и эффективного подхода к выполнению комплекса управленческих задач, связанных с составлениями прогнозов и трендов развития организации на основе имеющейся информации.

Схемы бизнес-процессов процессов, которые используются для моделирования тренда и прогноза на основе интеллектуализации обработки статистических данных будут описаны в методологии структурного подхода.

Входной информацией бизнес-процессов процессов для моделирования тренда и прогноза на основе интеллектуализации обработки статистических данных являются множество первичных документов, которые организация собирает о своей деятельности (рисунок 1):

Рис. 1. Моделирование тренда и прогноза на основе интеллектуализации обработки статистических данных. Как есть

Выходной информацией бизнес-процесса моделирование тренда и прогноза на основе интеллектуализации обработки статистических данных являются, различные отчеты, а именно:

- аналитические отчеты,

- прогноз в виде текстовой документации, отчета,

- прогноз в виде графика, тренда,

- внутренние документы компании.

Рассмотрим основные операции «Моделирование тренда и прогноза на основе интеллектуализации обработки статистических данных» более подробно на рисунке 2.

Рис. 2. Декомпозиция процесса моделирование тренда и прогноза на основе интеллектуализации обработки статистических данных. Как есть.

Основными операциями верхнего уровня являются:

- сбор информации,

- подготовка данных для анализа,

- построение прогноза,

- моделирование тренда.

Одним из главных задач научной работы является построение прогноза и моделирования тренда, рассмотрим подробно процесс «Как есть» (рисунок 3)

Рис. 3. Построение прогноза. Как есть.

Одним из перспективных подходов, описываемых в статье, является внедрение интеллектуальной обработки данных (анализ временных рядов, построение трендов и т.д.), а также интеграция отдельных прогностических моделей в CRM-систему организации.

Измененная модель, отражающая эти изменения, представлена на рисунках ниже. Основное изменение бизнес-процесса — это внедрение интеллектуальной обработки данных, что как показала практика на предприятии, позволит повысить эффективность работы аналитиков организации и создать прогнозы, необходимые для успешной реализации стратегии компании.

Рис. 4. Моделирование тренда и прогноза на основе интеллектуализации обработки статистических данных. Как должно быть.

Далее более подробно рассмотрим на какие блоки повлияет внедрение данных механизмов на построение прогнозов (рисунок 5).

Рис. 5. Построение прогноза. Как должно быть.

Внедрение новых методов моделирования и прогнозирования данных позволит работать с различными источниками входной информации и получать прогнозы на разные периоды времени — долгосрочные, среднесрочные и краткосрочные.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

Борисова И. А., Дюбанов В. В., Загоруйко Н. Г. и Кутненко О. А. Сходство и компактность // Всеросс. конф. «Математические методы распознавания образов» (ММРО-14), г. Суздаль, 21-23 сентября 2023 г. - С. 1-4

Pilipchuk A.O.

Tolyatti State University (Tolyatti, Russia)

TREND MODELING AND FORECASTING MODELS BASED ON INTELLECTUALIZATION OF STATISTICAL DATA PROCESSING

Abstract: the paper shows models of trend modeling and forecasting based on the intellectualization of statistical data processing, as well as highlights the information flows of business processes.

Keywords: trend building, analytical data processing, forecasting.