Browsing by Author "Muzyka, Ivanna"

Now showing 1 - 2 of 2
  • No Thumbnail Available
    Item
    Аналіз та моделювання індексу споживчих цін в Україні
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-06-19) Музика, Іванна Петрівна; Muzyka, Ivanna; Мазур, Маргарита Вікторівна
    Об'єктом дослідження є індекс споживчих цін в Україні. Предметом дослідження є методи та моделі машинного навчання, що застосовуються для дослідження індексу споживчих цін. Метою виконання бакалаврської роботи є проведення регіонального аналізу, моделювання індексу споживчих цін за допомогою регресійного аналізу, ARIMA та ETS моделей, здійснення на їх основі короткочасного прогнозу та порівняння точності моделей між собою. Результати роботи узагальнюють інформацію щодо ІСЦ як основного показника інфляції в Україні. Використання регресійного аналізу, ARIMA та ETS моделей, карт Кохонена, може бути застосовано для аналізу інших економічних показників. Практична цінність роботи полягає в аналізі індексу інфляції та перевірці кількох моделей для вибору оптимальної для прогнозування ІСЦ, що може використовуватися в реальних установах для планування монетарної політики та регулювання бюджету тощо. The object of the study is the consumer price index in Ukraine. The subject of the research is machine learning methods and models used to study the consumer price index. The purpose of the bachelor's thesis is to conduct a regional analysis, model the consumer price index using regression analysis, ARIMA and ETS models, make a short-term forecast based on them, and compare the accuracy of the models with each other. The results of the study summarise information on the CPI as the main indicator of inflation in Ukraine. The use of regression analysis, ARIMA and ETS models, and Kohonen maps can be applied to the analysis of other economic indicators. The practical value of the work lies in the analysis of the inflation index and the testing of several models to select the optimal one for forecasting the CPI, which can be used in real institutions for planning monetary policy and budget regulation, etc.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Побудова та аналіз моделей для рекомендаційних систем у сфері електронної комерції
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-12-19) Музика, Іванна Петрівна; Muzyka, Ivanna; Катуніна, Ольга Сергіївна
    Кваліфікаційна магістерська робота присвячена розробці дворівневої системи персоналізованих рекомендацій у сфері електронної комерції на підґрунті методів Data Science. У роботі реалізовано гібридну архітектуру, що інтегрує семантичний аналіз відгуків (BERT) та поведінкові фактори взаємодії. Здійснено моделювання генерації кандидатів за допомогою комплексу алгоритмів (Item/User-Based k-NN, ALS, LightFM, Two-Tower, SASRec) та виконано фінальний реранкінг моделлю LightGBM для оптимізації видачі. Практична цінність дослідження полягає у підвищенні ефективності управлінських рішень у ритейлі шляхом розробки архітектури, яка забезпечує баланс між точністю ранжування та різноманітністю товарних пропозицій. The Master's qualification thesis is devoted to the development of a two-level personalized recommender system in the field of e-commerce based on Data Science methods. The thesis implements a hybrid architecture that integrates semantic analysis of customer reviews (BERT) and behavioral interaction factors. Candidate generation modeling was performed using a complex of algorithms (Item/User-Based k-NN, ALS, LightFM, Two-Tower, SASRec), and final re-ranking was executed by the LightGBM model for optimizing the output (recommendation list). The practical value of the research lies in increasing the effectiveness of management decisions in retail through the development of an architecture that ensures a balance between ranking accuracy and the diversity of product offerings.