Прогнозування перемоги учасників у закупівлях прозорро методами машинного навчання

dc.contributor.advisorЮнькова, Олена Олександрівна
dc.contributor.authorБеленок, Дмитро Віталійович
dc.contributor.authorBelenok, Dmytro
dc.date.accessioned2025-10-28T10:28:16Z
dc.date.available2025-10-28T10:28:16Z
dc.date.issued2025-06-18
dc.description.abstractМетою 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.
dc.identifier.citationБеленок 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.
dc.identifier.urihttps://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/52658
dc.language.isouk
dc.publisherКиївський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectдержавні закупівлі
dc.subjectпрогнозування
dc.subjectлогістична регресія
dc.subjectдерева рішень
dc.subjectметод опорних векторів
dc.subjectкласифікація
dc.subjectmachine learning
dc.subjectpublic procurement
dc.subjectforecasting
dc.subjectlogistic regression
dc.subjectdecision trees
dc.subjectsupport vector method
dc.subjectclassification
dc.titleПрогнозування перемоги учасників у закупівлях прозорро методами машинного навчання
dc.title.alternativeForecasting participant wins in prozorro procurements using machine learning methods
dc.typeOther
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
Belenok_Dmytro_051_25.pdf
Size:
2.23 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Collections