Автоматизированная система прогнозирования оптово-розничных продаж мобильных телефонов на основе нейронных сетей

дипломная работа

Введение

В области информационных технологий всегда существовали два взаимодополняющих друг друга направления развития [1]:

системы, ориентированные на операционную обработку данных - системы обработки данных (далее СОД);

системы, ориентированные на анализ данных - системы поддержки принятия решений (далее СППР).

Еще недавно развивались почти исключительно системы, ориентированные только на операционную обработку данных. И такое опережающее развитие одного из направлений вполне объяснимо.

На первых этапах автоматизации требовалось и требуется навести порядок именно в процессах повседневной, рутинной обработки данных, на что и ориентированы традиционные СОД. Прежде чем заниматься анализом данных, необходимо эти данные произвести, а именно это и является одной из функций СОД.

Однако за последние несколько лет ситуация существенно изменилась. И это непосредственно связано с тем, что практически в любой организации сложилась хорошо всем знакомая парадоксальная ситуация - "информация вроде бы, где-то и есть, её даже слишком много, но она неструктурированна, несогласованна, разрознена, не всегда достоверна, её практически невозможно найти и получить" [2].

Именно на разрешение этого противоречия - отсутствие информации при ее наличии и даже избытке - и нацелены концепции в рамках СППР: хранилищ данных, витрин данных, On-Line Analitical Processing (далее OLAP), Data-mining [3].

Принять любое управленческое решение невозможно, не обладая необходимой для этого информацией. Для этого необходимо создание хранилищ данных, то есть процесс сбора, отсеивания и предварительной обработки данных с целью предоставления результирующей информации пользователям для дальнейшего анализа и создания отчетов [4].

Использование технологии OLAP позволяет аналитику посмотреть в удобном виде данные в виде "кубов", разворачивать и сворачивать их. OLAP предоставляет удобные быстродействующие средства доступа, просмотра и анализа деловой информации. Пользователь получает естественную, интуитивно понятную модель данных, организуя их в виде многомерных кубов. Нужный разрез или свод данных аналитик может проанализировать с помощью средств анализа данных [5].

Необходимость использования автоматизированного анализа данных стала очевидной в первую очередь из-за огромных массивов исторической и вновь собираемой информации. Другой причиной роста популярности анализа данных является объективность получаемых результатов. Человеку-аналитику, в отличие от машины, всегда присущ субъективизм, он в той или иной степени является заложником уже сложившихся представлений. Иногда это полезно, но чаще всего нет. Технология Data-mining не исключает полностью человеческую роль, но значительно упрощает процесс поиска знаний.

В качестве средств Data-mining всё большее распространение получают технологии на основе нейронных сетей. Нейросетевая методология находит все новые успешные применения в практике управления и принятия решений, в том числе - в финансовой и торговой сферах. Лежащая в ее основе теория нелинейных адаптивных систем доказала свою полезность в целом ряде отраслей экономики и финансов.

В настоящем дипломном проекте будет разработана автоматизированная программа прогнозирования оптово-розничных продаж мобильных телефонов на основе нейронных сетей.

Делись добром ;)