Browse
Recent Submissions
Item Розробка комплексної системи управління маркетинговими кампаніями автодилера з використанням методів системного аналізу(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05-30) Шевченко, Владислав Анатолійович; Shevchenko, Vladyslav; Пічкур, Володимир ВолодимировичУ процесі виконання магістерської роботи було досліджено теоретичні, методологічні та практичні аспекти вдосконалення маркетингових кампаній автодилера на прикладі ТОВ «АВТ Баварія» з урахуванням системного підходу, цифрових технологій та інструментів обробки великих даних. In the process of completing the master's thesis, theoretical, methodological and practical aspects of improving a car dealer's marketing campaigns were investigated using the example of AVT Bavaria LLC, taking into account a systems approach, digital technologies and big data processing tools.Item Аналіз інформаційних систем управління документообігом підприємства(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05-30) Шамаріна, Анастасія Юріївна; Shamarina, Anastasiia; Колєчкіна, Людмила МиколаївнаВ умовах цифрової трансформації та зростання обсягів інформації ефективний документообіг стає критично важливим для забезпечення оперативності, безпеки та якості управлінських процесів. На основі системного та порівняльного аналізу досліджено функціональні можливості популярних СЕД, сформовано вимоги до їх впровадження, а також розроблено модель інтеграції системи Megapolis.DocNet з іншими корпоративними інформаційними системами. Результати роботи мають практичне значення та можуть бути застосовані підприємствами й державними органами. In the context of digital transformation and growing volumes of information, effective document management is becoming critically important for ensuring the efficiency, security, and quality of management processes. Based on a systematic and comparative analysis, the functional capabilities of popular EDMSs were studied, requirements for their implementation were formulated, and a model for integrating the Megapolis.DocNet system with other corporate information systems was developed. The results of the work are of practical importance and can be applied by enterprises and government authorities.Item Медична діагностика критичних захворювань на основі штучного інтелекту(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05-30) Толочко, Володимир Володимирович; Tolochko, Volodymyr; Пічкур, Володимир ВолодимировичУ роботі розглянуто використання штучного інтелекту для діагностики пухлин головного мозку на основі МРТ-зображень. Запропоновано систему на базі згорткових нейронних мереж (CNN), що забезпечує високу точність виявлення новоутворень, особливо актуальну для країн з обмеженими ресурсами.Item Артефакти та методи оптимізації проєктної документації підприємства(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05-30) Проценко, Ярослав Сергійович; Protsenko, Yaroslav; Колєчкіна, Людмила МиколаївнаУ роботі розглядається процес створення та оптимізації проєктної документації підприємства на основі системного аналізу. Проаналізовано сучасні методи, шаблони та артефакти, які використовуються в бізнес-аналізі. Розроблено структурований підхід до підготовки документації з урахуванням вимог замовника та стандартів. Практична частина реалізована у формі бізнес-кейсу, що демонструє ефективність запропонованого підходу. The thesis explores the process of creating and optimizing enterprise project documentation using systems analysis. It examines current methods, templates, and artifacts used in business analysis. A structured approach to documentation development is proposed, taking into account client requirements and standards. The practical section is implemented as a business case that demonstrates the efficiency of the proposed approach.Item Розробка інтерактивного дашборда для аналізу мережевого трафіку та виявлення кіберзагроз(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05-30) Півчук, Ігор Ігорович; Pivchuk, Ihor; Камінський, Олег ЄвгеновичУ магістерській роботі розглянуто розробку інтерактивного дашборда для аналізу HTTP-трафіку та виявлення кіберзагроз із використанням алгоритмів машинного навчання. Досліджено методи збору, кластеризації та класифікації трафіку з використанням Wireshark, TShark, PyShark, а також алгоритмів DBSCAN, K-Means і Random Forest. Практичним результатом є реалізація аналітичної системи з інтерактивною візуалізацією, яка забезпечує оперативне виявлення аномалій у мережі та може бути впроваджена в ІТ-інфраструктуру підприємств. This master’s thesis explores the development of an interactive dashboard for HTTP traffic analysis and cyber threat detection using machine learning algorithms. The study examines methods for traffic collection, clustering, and classification using Wireshark, TShark, PyShark, as well as DBSCAN, K-Means, and Random Forest algorithms. The practical outcome is an analytical system with interactive visualization, enabling real-time anomaly detection and suitable for integration into enterprise IT infrastructures.Item Розробка динамічної системи пошукової оптимізації сайтів(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05-30) Оржинський, Олександр Олегович; Orzhynskyi, Oleksandr; Колєчкіна, Людмила МиколаївнаРозроблено адаптивну SEO-систему, що автоматизує аналіз змін алгоритмів пошукових систем і коригує стратегії просування. В основі — машинне навчання, API-моніторинг і прогнозування змін у SERP. Система протестована на реальному кейсі, показала ефективність у збереженні трафіку. An adaptive SEO system was developed to automate the analysis of search engine algorithm changes and adjust promotion strategies. It is based on machine learning, API monitoring, and SERP change forecasting. The system was tested on a real case and proved effective in maintaining organic traffic.Item Аналіз та оптимізація бізнес-процесів на поліграфічному підприємстві(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05-30) Мень, Ольга Олегівна; Men, Olha; Пічкур, Володимир ВолодимировичУ магістерській роботі досліджено шляхи підвищення ефективності поліграфічного підприємства шляхом аналізу та оптимізації бізнес-процесів. Актуальність теми зумовлена необхідністю зниження витрат, підвищення продуктивності та забезпечення стабільної якості продукції в умовах ринкової конкуренції. У роботі застосовано методи функціонального аналізу, а також інструменти аналізу даних мовою програмування Python. На основі дослідження створено веб-додаток для оцінки прибутковості замовлень. Результати сприяють виявленню слабких місць і формуванню рекомендацій щодо покращення бізнес-процесів. The master's thesis explores ways to improve the efficiency of a printing industry through the analysis and optimization of business processes. The relevance of the topic is driven by the need to reduce costs, increase productivity, and maintain consistent product quality under competitive market conditions. The study applies functional analysis methods and data analysis tools using the Python programming language. Based on the research, a web application was developed to assess the profitability of orders. The results help identify weak points and provide recommendations for improving business processes.Item Моделювання управлінських процесів у медіахолдингу "1+1 Media"(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05-30) Марченко, Марія Олександрівна; Marchenko, Mariia; Лазарєва, Світлана ФедорівнаМагістерська робота присвячена аналізу, концептуалізації та моделюванню управлінських процесів у медіаконгломераті «1+1 Media» в умовах цифрової трансформації. Метою дослідження є розробка інтегрованої моделі управління, яка підвищує ефективність організації в умовах динамічного інформаційного середовища. У роботі застосовано системний аналіз, кейс-стаді, SWOT і PEST-аналізи, BPMN, SIPOC, методи SMART, Lean і Six Sigma, а також математичне моделювання для прогнозування ефективності управлінських рішень. Проведено оцінку чинної системи управління, виявлено її сильні та слабкі сторони, а також розроблено практичні рекомендації щодо вдосконалення управлінських процесів. The master's thesis is devoted to the analysis, conceptualization and modeling of management processes in the media conglomerate "1+1 Media" in the context of digital transformation. The purpose of the research is to develop an integrated management model that increases the efficiency of the organization in a dynamic information environment. The work uses system analysis, case studies, SWOT and PEST analyses, BPMN, SIPOC, SMART, Lean and Six Sigma methods, as well as mathematical modeling to predict the effectiveness of management decisions. The current management system was assessed, its strengths and weaknesses were identified, and practical recommendations for improving management processes were developed.Item Аналіз впливу системи управління ресурсами і документообігом на економічну стійкість комерційного підприємства(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05-30) Мартинюк, Владислава Сергіївна; Martyniuk, Vladyslava; Лазарєва, Світлана ФедорівнаУ роботі досліджено, як автоматизовані системи управління ресурсами та документообігу впливають на економічну стійкість підприємства. На прикладі ТОВ «Торговий Дім «Сокар Україна» запропоновано модель цифрової трансформації управлінських процесів, сформульовано вимоги до інтегрованої системи документообігу та оцінено потенційний економічний ефект від її впровадження. This paper explores how automated systems of resource and document management influence the economic stability of an enterprise. Using the case of Sokar Ukraine Trade House LLC, a model of digital transformation of management processes is proposed, requirements for an integrated document flow system are defined, and the potential economic effect of its implementation is assessed.Item Автоматизоване виявлення фейкових новин на основі штучного інтелекту(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05-30) Лукашевич, Владислав Валентинович; Lukashevych, Vladyslav; Колєчкіна, Людмила МиколаївнаМагістерська робота присвячена виявленню фейкових новин у соціальних мережах із застосуванням штучного інтелекту. Запропоновано модель, що поєднує методи NLP, глибинне навчання (BERT, LSTM) та графові нейронні мережі для аналізу тексту, метаданих і маршрутів поширення новин. Модель реалізована й протестована на прикладі компанії «Сингента». Результати засвідчують її ефективність для підвищення інформаційної безпеки. The master's thesis explores fake news detection on social media using artificial intelligence. A model combining NLP, deep learning (BERT, LSTM), and graph neural networks was developed to analyze text, metadata, and dissemination paths. It was implemented and tested at Syngenta LLC. The results demonstrate its effectiveness for enhancing information security.Item Аналіз впливу сoціальних мереж на забезпечення кібербезпеки фармацевтичних підприємств(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05-30) Кукла, Віталій Олександрович; Kukla, Vitalii; Камінський, Олег ЄвгеновичУ роботі проаналізовано загрози кібербезпеки у соціальних мережах, їх вплив на фармацевтичні підприємства та розроблено систему моніторингу на базі Apify та Make. Запропоновано методи виявлення загроз і практичні засоби їх нейтралізації. The thesis analyzes cybersecurity threats in social networks, their impact on pharmaceutical enterprises, and presents a monitoring system developed using Apify and Make. Methods for threat detection and practical means of their neutralization are proposed.Item Розробка додатку для автоматизації рутинних операцій в держустановах(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05-30) Клименко, Артем Валерійович; Klymenko, Artem; Камінський, Олег ЄвгеновичУ роботі було проведено аналіз концепцій інтеграції штучного інтелекту в адміністративні процеси, проведено порівняльний аналіз підходів до автоматизації та обґрунтовано архітектуру власного ШІ-фреймворку. Всі етапи реалізації чітко структуровані, логічно викладені й супроводжуються практичними прикладами. Розроблено фреймворк на основі системи ШІ для автоматизації рутинних операцій у державних установах з метою підвищення ефективності, прозорості та якості адміністративних процесів. Результати дослідження обумовлюють практичну значущість роботи, у ході дослідження було встановлено, що ефективно автоматизувати рутинні операції в держустановах, зменшити вплив людського фактору та покращити якість надання адміністративних послуг. The work analyzed the concepts of integrating artificial intelligence into administrative processes, conducted a comparative analysis of approaches to automation, and substantiated the architecture of its own AI framework. All stages of implementation are clearly structured, logically presented, and accompanied by practical examples. A framework based on the AI system was developed to automate routine operations in government institutions in order to increase the efficiency, transparency, and quality of administrative processes. The results of the study determine the practical significance of the work; during the study, it was found that it is effective to automate routine operations in government institutions, reduce the impact of the human factor, and improve the quality of administrative services.Item Прогнозування та аналіз сезонних коливань попиту в ресторанному бізнесі з використанням машинного навчання(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05-30) Іваницький, Артем Сергійович; Ivanytskyi, Artem; Корзаченко, Ольга ВолодимирівнаУ магістерській роботі розроблено інформаційну систему прогнозування та аналізу сезонного попиту в ресторанному бізнесі на основі алгоритмів машинного навчання. Проведено дослідження природи сезонних коливань, зібрано історичні дані з POS-систем, реалізовано процес їх очищення, обробки та моделювання. Створена модель враховує фактори сезонності, що дозволяє будувати точні прогнози попиту. Візуалізація результатів у веб-інтерфейсі забезпечує зручність використання та сприяє прийняттю ефективних управлінських рішень щодо планування персоналу, закупівель та стратегії продажів. Система протестована на реальних даних і показала високу ефективність. The master’s thesis presents the development of an information system for forecasting and analyzing seasonal demand in the restaurant business using machine learning algorithms. The study explores the nature of seasonal fluctuations, collects historical POS system data, and implements data preprocessing and modeling procedures. The developed predictive model considers seasonality factors to ensure accurate demand forecasting. The system includes a web-based interface for result visualization, facilitating effective management decisions in staff scheduling, procurement, and sales strategies. Real-world data testing confirmed the system’s efficiency and practical applicability.Item Нейромережева модель аналізу фінансових показників компанії (на прикладі «ухл-маш»)(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05-30) Гречановський, Антон Олексійович; Hrechanovskyi, Anton; Колєчкіна, Людмила МиколаївнаУ роботі розглянуто застосування нейромережевої моделі для аналізу фінансових показників компанії «УХЛ-МАШ» за 2020–2024 рр. Запропонована модель дозволяє прогнозувати прибутковість, ліквідність та оборотність активів. Ефективність підтверджено порівнянням із класичними методами. The thesis proposes a neural network model for analyzing UHL-MASH financial data from 2020–2024. The model predicts profitability, liquidity, and asset turnover, outperforming traditional analysis methods.Item Оптимізація інвестиційних портфелів з використанням еволюційних алгоритмів(Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05-30) Висоцький, Олександр Миколайович; Vysotskyi, Oleksandr; Корзаченко, Ольга ВолодимирівнаУ магістерській роботі досліджено гібридну модель оптимізації інвестиційних портфелів, яка поєднує еволюційні алгоритми (NSGA-II) та методи машинного навчання (LSTM). Актуальність теми обумовлена нестабільністю фінансових ринків і потребою в адаптивних інструментах прийняття рішень. Розроблена модель дозволяє враховувати дохідність, ризик і прогнозну динаміку активів, забезпечуючи багатокритеріальну оптимізацію та зниження інвестиційних ризиків. This thesis presents a hybrid approach to investment portfolio optimization combining evolutionary algorithms (NSGA-II) and machine learning methods (LSTM). The study addresses the need for adaptive decision-making tools in volatile financial markets. The developed model enables multi-objective optimization by incorporating return, risk, and forecasted asset behavior, thus improving portfolio efficiency and reducing investment risks.