Прогнозування перемоги учасників у закупівлях прозорро методами машинного навчання
No Thumbnail Available
Date
2025-06-18
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана
Abstract
Метою виконання кваліфікаційної бакалаврської роботи є застосування моделей машинного навчання для прогнозування переможців у державних закупівлях електроенергії в системі ProZorro для підвищення ефективності участі в тендерах та оптимізації конкурентних стратегій. Отримані результати мають практичну важливість завдяки актуальності досліджуваної тематики щодо підвищення ефективності публічних закупівель та оптимізації конкурентних стратегій на ринку державних закупівель.
The purpose of the qualification bachelor's thesis is to apply machine learning models to predict winners in public electricity procurement in the ProZorro system to increase the efficiency of participation in tenders and optimize competitive strategies. The results obtained have practical importance due to the relevance of the research topic in terms of increasing the efficiency of public procurement and optimizing competitive strategies in the public procurement market.
Description
Keywords
машинне навчання, державні закупівлі, прогнозування, логістична регресія, дерева рішень, метод опорних векторів, класифікація, machine learning, public procurement, forecasting, logistic regression, decision trees, support vector method, classification
Citation
Беленок Д. В. Прогнозування перемоги учасників у закупівлях прозорро методами машинного навчання : бакалавр. диплом. робота : 051, Економіка / Беленок Дмитро Віталійович ; наук. керівник Юнькова О. О. ; КНЕУ ім. Вадима Гетьмана, Навч.-наук. ін-т «Ін-т інформ. технологій в економіці», Каф. математ. моделювання та статистики. – Київ, 2025. – 65 с.