Кафедра Цифрової Економіки та Системного Аналізу

Постійне посилання на фонд

https://ur.knute.edu.ua/handle/123456789/2030

Переглянути

Перегляд Кафедра Цифрової Економіки та Системного Аналізу за Автор "Volodymyr Kulazhenko"

Зараз показуємо 1 - 3 з 3
  • Ескіз недоступний
    Документ
    «Modelling of Processes Optimization of the Enterprise in Sphere of AgroIndustrial Complex»
    (ДЕРЖАВНИЙ ТОРГОВЕЛЬНО-ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ/ КИЇВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТОРГОВОЕЛЬНО-ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ, 2024-12) Roman Samchuk; Volodymyr Kulazhenko
    Abstract This master's qualification work explores advanced techniques in optimizing commercial bank operations using statistical and analytical methods. The study highlights the importance of variability analysis in process management, emphasizing its role in enhancing decision-making efficiency and resource allocation within the banking sector. Key components of the work include a review of contemporary banking management strategies in Ukraine's market economy, methodologies for modeling management processes with a focus on statistical control charts, and practical applications of variability analysis to assess performance at different bank branches. The research employs tools like Python for data visualization and predictive analytics, offering actionable insights into workforce efficiency, resource utilization, and operational stability. The outcomes underline the significance of integrating modern analytical approaches to foster adaptive and efficient bank management practices. By proposing innovative methods for monitoring and optimizing banking processes, this work contributes to the development of sustainable management strategies in financial institutions. Keywords: process variability, bank management, statistical analysis, control charts, operational optimization. Анотація У цій магістерській кваліфікаційній роботі досліджуються передові методи оптимізації операцій комерційного банку з використанням статистичних та аналітичних методів. Дослідження підкреслює важливість аналізу варіацій в управлінні процесами, підкреслюючи його роль у підвищенні ефективності прийняття рішень та розподілу ресурсів у банківському секторі. Ключові компоненти роботи включають огляд сучасних стратегій банківського менеджменту в ринковій економіці України, методологію моделювання управлінських процесів з акцентом на статистичні контрольні карти, а також практичне застосування аналізу варіабельності для оцінки ефективності роботи різних відділень банку. Дослідження використовує такі інструменти, як Python, для візуалізації даних та прогнозної аналітики, пропонуючи практичні висновки щодо ефективності роботи персоналу, використання ресурсів та операційної стабільності. Результати дослідження підкреслюють важливість інтеграції сучасних аналітичних підходів для сприяння адаптивному та ефективному управлінню банками. Пропонуючи інноваційні методи моніторингу та оптимізації банківських процесів, ця робота робить внесок у розвиток стратегій сталого управління у фінансових установах. Ключові слова: мінливість процесів, банківський менеджмент, статистичний аналіз, контрольні карти, операційна оптимізаці
  • Ескіз недоступний
    Документ
    «System analysis of the development of post-industrial countries»
    (ДЕРЖАВНИЙ ТОРГОВЕЛЬНО-ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ/ КИЇВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТОРГОВОЕЛЬНО-ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ, 2024-12) Kyrylo Markov; Volodymyr Kulazhenko
    Abstract The qualification work considers the essence and tasks of system analysis and studies the trends of development post-industrial counties. An algorithm for the visualization process using the Microsoft Power BI analytical platform and the creation of dynamic connections is presented. Based on the input data of ILO and World Bank indicators, an analysis of the main macroeconomic and social indicators of the development of post-industrial countries was conducted, including for their main sector of the economy. A visual analysis of the economic development of postindustrial countries was carried out, in particular, for the dominant sector of the economy. The practical results are the constructed analytical report of the economic development of post-industrial countries using the Power BI platform. Keywords: system analysis, economic sectors, post-industrial, service sector, data analysis, REST API. Анотація У кваліфікаційній роботі розглянуто сутність і задачі системного аналізу та досліджено тенденції розвитку постіндустріальних країн. Подано алгоритм процесу візуалізації за допомогою аналітичної платформи Microsoft Power BI та створенню динамічних підключень. На основі вхідних даних показників ILO та World Bank проведено аналіз основних макроекономічних та соціальних показників розвитку постіндустріальних країн, в тому числі за їх основний сектор економіки. Здійснено візуальний аналіз економічного розвитку постіндустріальних країн, зокрема, домінуючиму сектору економіки. Практичними результатами є побудований аналітичний звіт економічного розвитку постіндустріальних країнза допомогою платформи Power BI. Ключові слова: системний аналіз, сектора економіки, постіндустріальний, сектор послуг, аналіз даних, REST API
  • Ескіз недоступний
    Документ
    «System Analysis of Volkswagen Group Sales»
    (ДЕРЖАВНИЙ ТОРГОВЕЛЬНО-ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ/ КИЇВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТОРГОВОЕЛЬНО-ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ, 2024-12) Tatiana Panchenko; Volodymyr Kulazhenko
    Abstract This thesis investigates the process of selling Volkswagen Group cars and develops a system for analysing and forecasting their sales using modern data analysis methods. The main tools for the study were the Python programming language and the Tableau software. Based on the collected data, analytical reports were created to assess sales trends, and machine learning models were implemented to predict future sales volumes. Particular attention was paid to visualising the results, which allows for effective data interpretation and informed decision-making. Python programming language libraries such as pandas, scikit-learn, and matplotlib were used to provide flexibility and power in data analysis. Keywords: Volkswagen Group, car sales, data analysis, machine learning, Python, Tableau, analytical reports, forecasting. Анотація У даній роботі досліджується процес продажу автомобілів Volkswagen Group та розробляється система для аналізу і прогнозування їх продажів з використанням сучасних методів аналізу даних. Основними інструментами для реалізації дослідження стали мови програмування «Python», а також програмне забезпечення «Tableau». На основі зібраних даних було створено аналітичні звіти, що дозволяють оцінити тенденції продажу, а також реалізовано моделі машинного навчання для прогнозування майбутніх обсягів продажів. Особливу увагу приділено візуалізації результатів, що дозволяє ефективно інтерпретувати дані та приймати обґрунтовані рішення. Використані бібліотеки мови програмування «Python», такі як «pandas», «scikit-learn» та «matplotlib», забезпечили гнучкість та потужність у аналізі даних. Ключові слова: Volkswagen Group, продажі автомобілів, аналіз даних, машинне навчання, Python, Tableau, аналітичні звіти, прогнозування