2023 рік
Permanent URI for this collection
Browse
Browsing 2023 рік by Title
Now showing 1 - 12 of 12
Results Per Page
Sort Options
Item Аналіз медіа контенту методами машинного та глибокого навчання(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-12-21) Завальський, Андрій Анатолійович; Zavalskyi, Andrii; Кмитюк, Тетяна ЛеонідівнаОднією з найважливіших сфер застосування сучасних ІТ рішень є засоби масової інформації, саме через статті та заголовки представників медіа індустрії люди мають змогу дізнаватися доступну та необхідну для специфіки їхньої діяльності інформацію. Оскільки кількість інформації в просторі інтернету зростає з неймовірною швидкістю, звичні методи обробки такої інформації, як читання, перевірка достовірності описаних матеріалів вже не можуть демонструвати бажаного результату, а саме сучасні підходи до обробки інформації можуть заощадити значну кількість коштів, ресурсів та часу тим, хто ними користується. Дослідження кваліфікаційної роботи спрямоване на апробацію методів та алгоритмів машинного та глибокого навчання для прискореного аналізу, обробки та узагальнення україномовного медіа контенту. One of the most important areas of application of modern IT solutions is mass media; it is through the articles and headlines of representatives of the media industry that people have the opportunity to learn available and necessary information for the specifics of their activities. Since the amount of information in the Internet space is growing at an incredible speed. The usual methods of processing such information, such as reading, checking the authenticity of the described materials, can no longer demonstrate the desired result, in particular, modern approaches to information processing can save a significant amount of money, resources and time for those who uses them. The research of the qualification work is aimed at approbation of methods and algorithms of machine and deep learning for accelerated analysis, processing and generalization of Ukrainian-language media content.Item Аналіз та моделювання ринку освітніх послуг в Україні(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-12-20) Славінська, Вероніка Віталіївна; Slavinska, Veronika; Аналіз та моделювання ринку освітніх послуг в УкраїніДана кваліфікаційна робота присвячена аналізу теоретичних основ дослідження ринку освітніх послуг, аналізу ринку освітніх послуг в цілому, а також окремих його складових. Окрему увагу було приділено вивченню ринку освітніх послуг в регіональному розрізі та побудові економетричної залежності обсягу реалізованих освітніх послуг. Сучасний ринок освітніх послуг України знаходиться в стадії трансформації і активно входить до європейського ринку освітніх послуг та світового простору. Освіта є не тільки головною інвестицією в розвиток людського потенціалу, а й стратегічним ресурсом покращення якості життя. Під час воєнного стану оцінювання закономірностей та тенденцій розвитку ринку освіти України відіграє важливу роль у забезпеченні зростання освітнього потенціалу країни та визначає значимість та актуальність теми дослідження. This qualification work is devoted to the analysis of the theoretical foundations of educational services market research, the analysis of the educational services market as a whole, as well as its individual components. Particular attention was paid to the study of the market of educational services in a regional section and the construction of econometric dependence of the volume of implemented educational services. The modern market of educational services of Ukraine is in the stage of transformation and is actively entering the European market of educational services and the world space. Education is not only the main investment in the development of human potential, but also a strategic resource for improving the quality of life. During the martial law, the evaluation of patterns and trends in the development of the education market of Ukraine plays an important role in ensuring the growth of the country's educational potential and determines the significance and relevance of the research topic.Item Аналіз та моделювання ринку праці України(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-12-20) Горай, Руслан Сергійович; Horai, Ruslan; Катуніна, Ольга СергіївнаМагістерська робота присвячена аналізу та моделюванню ринку праці України. В роботі досліджено сутність ринку праці та особливості його функіонування. Проаналізовано проблему плинності кадрів на підприємстві. Також в роботі проаналізовано стан ринку праці України та зарубіжних країн. У магістерській роботі побудовано комплекс математичних моделей прогнозування рівня зайнятості в Україні та плинності кадрів на підприємстві на основі визначених методів. В результаті дослідження було отримано математичні моделі прогнозування майбутнього рівня зайнятості та плинності кадрів на підприємстві. Master's thesis is devoted to the analysis and modeling of the labor market of Ukraine. The article studies the essence of the labor market and peculiarities of its functioning. The problem of staff turnover at the enterprise is analyzed. The article also analyzes the state of the labor market of Ukraine and foreign countries. The master's thesis builds a set of mathematical models for forecasting the level of employment in Ukraine and staff turnover at the enterprise on the basis of certain methods.. As a result of the study, mathematical models of forecasting the future level of employment and staff turnover at the enterprise were obtained.Item Аналіз та моделювання розвитку птахівництва в Україні(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-12-21) Ряжева, Каріна Віталіївна; Riazheva, Karina; Іщук, Ярослава ВолодимирівнаМагістерська робота спрямована на проведення аналізу та моделювання розвитку птахівництва в Україні. В роботі використовуються статистичні та графічні методи для аналізу загальних тенденцій у галузі протягом останніх двадцяти років. Також моделюється розвиток птахівництва в Україні, з використанням методів множинної лінійної регресії в машинному навчанні. Робота спрямована на виявлення ключових факторів та здатність прогнозування подальшого розвитку даної галузі сільського господарства. The master's work is aimed at the analysis and modeling of the development of poultry farming in Ukraine. The work uses statistical and graphical methods to analyze general trends in the industry over the past twenty years. The development of poultry farming in Ukraine is also modeled using multiple linear regression methods in machine learning. The work is aimed at identifying key factors and the ability to forecast the further development of this branch of agriculture.Item Аналіз та моделювання цільової аудиторії в системах веб-аналітики(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-12-21) Васильєва, Катерина Сергіївна; Vasylieva, Kateryna; Катуніна, Ольга СергіївнаВ роботі досліджується поняття цільової аудиторії та її поведінки, проводиться огляд літературних джерел за даним напрямком, виконується аналіз споживацької активності в Україні та світі, а також здійснюється моделювання поведінки споживачів з використанням методів машинного навчання. The paper provides the results of a target audience concept investigation, review of the literature in this area of study, results of the customer activity analysis on a national and global scales and displays the process of consumer behaviour modelling which includes the usage of a few machine learning methods.Item Аналіз та прогнозування динаміки цін на криптовалютному ринку методами машинного та глибокого навчання(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-12-21) Каїка, Олексій Павлович; Kaika, Oleksii; Притоманова, Ольга МихайлівнаОб’єктом дослідження кваліфікаційної магістерської роботи є ціни криптовалют на криптовалютних біржах. Предметом дослідження є методи машинного та глибокого навчання, які застосовуються для аналізу та прогнозування динаміки цін на криптовалютних біржах. Мета і завдання дослідження. Основною метою кваліфікаційної магістерської роботи є вибір ефективних моделей машинного та глибокого навчання та їх застосування для аналізу та прогнозування динаміки цін на криптовалютному ринку. Відповідно до поставленої мети визначені такі завдання: опрацювати джерела з аналізу та прогнозування цін на криптовалютному ринку; провести огляд криптовалютних бірж, інструментів та засобів для аналізу та прогнозування динаміки цін на криптовалютному ринку, відзначити правові аспекти для українських користувачів для обгрунтування актуальності обраної теми дослідження; охарактеризувати інформаційну базу для моделювання та провести графічний аналіз динаміки ціни обраної криптовалюти; провести аналіз факторів та їх впливу на ціну криптовалют; розробити та налаштувати моделі машинного та глибокого навчання для прогнозування цінових коливань криптовалют; оцінити ефективність та порівняти прогностичну здатність розроблених моделей. Теоретична, методична та практична значущість отриманих результатів. Отримані результати мають теоретичну, методичну та практичну важливість через актуальність досліджуваної тематики щодо розвитку криптовалют та їх впливу на соціальні, економічні та технологічні сфери у сучасному світі. У роботі надаються та обгрунтовуються висновки про ефективність застосування конкретних методів машинного та глибокого навчання у прогнозуванні динаміки ціни криптовалюти Bitcoin. Практична значимість роботи полягає у можливості застосування алгоритму розрахунку прогнозу цін криптовалют інвесторами при формуванні оптимального портфеля криптовалют. The object of research of the qualifying master's thesis is the prices of cryptocurrencies on cryptocurrency exchanges. The subject of the research is machine and deep learning methods, which are used to analyze and forecast price dynamics on cryptocurrency exchanges. The purpose and tasks of the research. The main goal of the qualifying master's thesis is the selection of effective machine and deep learning models and their application for analysis and forecasting of price dynamics on the cryptocurrency market. In accordance with the set goal, the following tasks are defined: ˗ develop sources for analysis and forecasting of prices on the cryptocurrency market; ˗ conduct an overview of cryptocurrency exchanges, tools and means for analyzing and forecasting price dynamics on the cryptocurrency market, note legal aspects for Ukrainian users to substantiate the relevance of the chosen research topic; ˗ characterize the information base for modeling and conduct a graphical analysis of the dynamics of the price of the selected cryptocurrency; ˗ analyze factors and their impact on the price of cryptocurrencies; ˗ develop and configure machine and deep learning models for predicting price fluctuations of cryptocurrencies; ˗ evaluate the effectiveness and compare the predictive ability of the developed models. Theoretical, methodical and practical significance of the obtained results. The obtained results are of theoretical, methodical and practical importance due to the relevance of the studied topic regarding the development of cryptocurrencies and their impact on social, economic and technological spheres in the modern world. The paper provides and substantiates conclusions about the effectiveness of the application of specific methods of machine and deep learning in forecasting the dynamics of the price of the cryptocurrency Bitcoin. The practical significance of the work lies in the possibility of applying the algorithm for calculating the price forecast of cryptocurrencies by investors when forming an optimal portfolio of cryptocurrencies.Item Моделювання динаміки державного боргу України(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-02-19) Шаталова, Вероніка Євгеніївна; Shatalova, Veronika; Катуніна, Ольга СергіївнаОб’єктом дослідження є динаміка державного боргу України. Предметом дослідження є моделі аналізу та прогнозування динаміки Державного боргу України. Метою роботи є моделювання державного боргу України. Методи дослідження. У роботі використано різноманітні методи наукового дослідження. Зокрема, застосовано абстрактно-логічний підхід, діалектичний та системний методи для розкриття природи й особливостей розвитку механізму формування державного боргу. Історичний підхід використовувався для аналізу еволюції тенденцій виникнення державного боргу. Також застосовувався порівняльний аналіз для зіставлення досвіду керівництва державним боргом України з практикою інших країн світу. Для наочного відображення результатів використані табличні та графічні методи. Отримані результати мають теоретичне, методичне та практичне значення на різних рівнях. Теоретичні та методологічні положення дослідження успішно перетворені у практичні рекомендації можуть бути корисними в управлінській практиці органів державного управління. Ці рекомендації можуть знайти своє застосування на різних рівнях управління, допомагаючи покращити процеси управління в державному секторі. The object of the study is the dynamics of the state debt of Ukraine. The subject of the study is models of analysis and forecasting of the dynamics of the State Debt of Ukraine. The purpose of the work is to model the state debt of Ukraine. Research methods. Various methods of scientific research were used in the work. In particular, an abstract-logical approach, dialectical and systemic methods are used to reveal the nature and peculiarities of the development of the mechanism of formation of the state debt. The historical approach was used to analyze the evolution of trends in the emergence of public debt. A comparative analysis was also used to compare the experience of managing the public debt of Ukraine with the practice of other countries of the world. Tabular and graphic methods are used for visual display of results. The obtained results have theoretical, methodical and practical significance at various levels. The theoretical and methodological provisions of the study, successfully transformed into practical recommendations, can be useful in the management practice of public administration bodies. These recommendations can be applied at different levels of management, helping to improve management processes in the public sector.Item Моделювання розвитку глобального ринку зерна у контексті продовольчої безпеки(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-12-21) Марченко, Анастасія Василівна; Marchenko, Anastasiia; Піскунова, Олена ВалеріївнаВ магістерській роботі розглядається глобальний ринок зернових культур у контексті продовольчої безпеки, аналізуються теоретичні засади моделювання глобального ринку зерна, вивчаються основні зернові культури: пшениця, кукурудза та рис, які забезпечують близько 60% виробництва зернових, досліджується вплив добрив та пестицидів на врожайність за допомогою панельних регресій, аналізується динаміка ключових показників розвитку ринку зерна, проведено розподіл країн за рівнями продовольчої безпеки за допомогою кластерного аналізу. Результатом роботи стало виявлення нерівномірності продовольчої безпеки, важливість розумного використання добрив та пестицидів та виділення країн, які вже зараз потребують рішучих заходів для підтримки стабільності продовольчої безпеки. The master's thesis examines the global grain market in the context of food security, analyzes the theoretical foundations of global grain market modeling, studies the main grain crops: wheat, corn and rice, which account for about 60% of grain production, investigates the impact of fertilizers and pesticides on yields using panel regressions, analyzes the dynamics of key indicators of grain market development, and distributes countries by food security levels using cluster analysis. The result of this work is the identification of food security inequalities, the importance of prudent use of fertilizers and pesticides, and the identification of countries that already need decisive measures to maintain food security stability.Item Моделювання споживчого вибору методами машинного навчання(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-12-21) Гачківський, Олександр Олексійович; Hachkivskyi, Oleksandr; Коляда, Юрій ВасильовичВизначення сутності споживчого вибору як ефективного інструменту дослідження в маркетингу, зокрема в сфері продажів; огляд шляхів та напрямків використання алгоритмів машинного навчання в бізнесі; узагальння засобів збирання та підготовки даних для виявлення в них закономірностей; розглядання можливості пакету arules мови програмування R для застосування його при аналізі та моделюванні виявлених закономірностей; вивчення особливості представлення даних для вивлення асоціацій в середовищі RStudio; розглядання алгоритмів виявлення асоціативних правил на різних прикладних задачах та провести їх порівняльний аналіз. Determination of the essence of consumer choice as an effective research tool in marketing, in particular in the field of sales; overview of the ways and directions of using machine learning algorithms in business; generalization of means of collecting and preparing data to identify patterns in them; consideration of the possibility of the arules package of the R programming language for its use in the analysis and modeling of the identified regularities; studying the features of data presentation for revealing associations in the RStudio environment; consideration of algorithms for identifying associative rules on various applied problems and conducting their comparative analysis.Item Оцінювання фінансового стану компанії в умовах війни(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-12-20) Дейнека, Іван Миколайович; Deyneka, Ivan; Скіцько, Володимир ІвановичМагістерська робота присвячена оцінюванню фінансового стану компанії шляхом використання методології та інструментарію математичного моделювання. У роботі визначається поняття фінансового стану компанії; аналізуються наявні методи та моделі оцінювання фінансового стану компанії; виявляються особливості аналізу фінансового стану компанії в умовах війни; надається загальна характеристика фінансово-господарської діяльності компанії «Акваторія 2010», проводиться оцінювання її фінансового стану у 2022 році; визначається ступінь ймовірності банкрутства компанії; узагальнюються результати оцінювання фінансового стану компанії в умовах війни. The master's thesis is devoted to the assessment of the company's financial situation by using the methodology and tools of mathematical modelling. The work defines the concept of the company's financial situation; available methods and models for assessing the company's financial situation are analysed; the peculiarities of the analysis of the company's financial condition in wartime conditions are revealed; a general description of the financial and economic activity of the company "Akvatoria 2010" is provided, an assessment of its financial condition in 2022 is carried out; the degree of probability of bankruptcy of the company is determined; the results of the assessment of the company's financial situation in war conditions are summarized.Item Прогнозування погодних умов у контексті забезпечення енергетичної та продовольчої безпеки країни(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-12-20) Сочинський, Данило Сергійович; Sochynskyi, Danylo; Матвійчук, Андрій ВікторовичОб’єктом дослідження є погодні умови в короткостроковій та довгостроковій перспективі. Предметом дослідження є моделі та методи прогнозування погодних умов на короткий та довгий періоди. Метою роботи є розробка методологічних положень та комплексу математичних моделей короткострокового та довгострокового прогнозування погоди. Методи, що були застосовані: метод аналізу, метод препроцесингу, метод моделювання. Розроблені методологічні положення та комплекс математичних моделей короткострокового та довгострокового прогнозування погоди, створено ефективний та точний інструмент прогнозування, зосереджений на параметрах напряму та швидкості вітру. The object of research is weather conditions in the short and long term. The subject of the study is models and methods for forecasting weather conditions for short and long periods. The purpose of the study is to develop methodological provisions and a set of mathematical models for short- and long-term weather forecasting. Methods used: analysis method, preprocessing method, modelling method. The methodological provisions and a set of mathematical models for short-term and long-term weather forecasting have been developed, and an effective and accurate forecasting tool focused on wind direction and speed parameters has been created.Item Розробка веб-додатку для візуалізації та прогнозування даних(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-12-21) Єгупов, Кирил Олексійович; Yehupov, Kyryl; Осипова, Ольга ІгорівнаОб’єктом дослідження є автоматизована обробка специфічного набору даних. Предметом дослідження є методи, технології та інструментальні засоби створення веб-додатку для автоматизації задач візуалізації та моделювання специфічного набору даних. Метою роботи є розробка веб-додатку на мові програмування R для автоматизації обробки та аналізу набору даних та вивчення потенціалу цього веб-додатку для подальшого використання в схожих задачах корпоративного сектору. Описаний у роботі веб-додаток може бути застосований у різних галузях та має значні перспективи щодо розбудови та імплементації у різні сфери науки та бізнесу. The object of research is the automated processing of a specific data set. The subject of research is the methods, technologies and tools for creating a web application for automating tasks of visualization and modeling of a specific set of data. The purpose of the work is to develop a web application in the R programming language for automating the processing and analysis of a data set and to study the potential of this web application for further use in similar tasks of the corporate sector. The web application described in the paper can be used in various fields and has significant prospects for development and implementation in various fields of science and business.