Програмне забезпечення аналізу даних використання сайту з використанням методів ШІ

Abstract

Актуальність теми. У зв'язку із стрімким розвитком інформаційних технологій та невпинним накопиченням великих масивів даних у різних сферах людської діяльності актуальним є пошук ефективних методів аналізу та обробки цих даних. Штучний інтелект є одним із перспективних підходів до вирішення цієї проблеми. Штучний інтелект дозволяє автоматизувати рутинні процеси, підвищувати продуктивність, покращувати якість послуг та оптимізувати різноманітні завдання. Він вміє аналізувати великі обсяги даних швидше і ефективніше, виявляти складні зв'язки та залежності, прогнозувати тренди та приймати точніші рішення. Метою даного дослідження є підвищення ефективності аналізу даних використанням сайту шляхом розробки програмного забезпечення, що використовує методи штучного інтелекту. Об'єктом дослідження є сам штучний інтелект та його застосування в аналізі даних, а предметом дослідження є алгоритми і методи штучного інтелекту в аналізі даних. Для досягнення поставленої мети роботи необхідно виконати ряд завдань, які включають огляд і аналіз існуючих методів та засобів аналізу даних з використанням штучного інтелекту, вивчення теоретичних основ штучного інтелекту та його застосування в аналізі даних, аналіз галузей, в яких використовується штучний інтелект, розробку програмного забезпечення для аналізу даних використанням сайту з використанням методів штучного інтелекту та інші. Кваліфікаційна робота магістра складається зі вступу, чотирьох фахових розділів, висновків, додатків та переліку джерел посилання. У першому розділі проаналізовано теоретичні основи штучного інтелекту та його застосування в аналізі даних. Розглянуто основні визначення ШІ як наукової галузі, спрямованої на створення інтелектуальних систем, здатних виконувати інтелектуальну діяльність, подібну до людської, та розглянуто застосування ШІ в різних сферах. У другому розділі створено специфікації вимог до програмного забезпечення. Розроблено блок-схеми алгоритмів кластеризації K-Means для аналізу даних. Проаналізовано застосування методів штучного інтелекту для аналізу даних використання сайтів, зокрема для оптимізації контенту, рекомендацій, аналізу великих даних, прогнозування поведінки, виявлення аномалій, кластеризації користувачів. У третьому розділі розглянуто ключові питання проєктного рішення та моделювання ПЗ для аналізу даних використання сайту. Вибрано відповідні мову програмування та технології, що дозволить реалізувати функціональні та нефункціональні вимоги до системи. У четвертому розділі було розроблено програмне забезпечення аналізу даних використання сайтів з використанням методів штучного інтелекту. У висновках проводиться аналіз проведеної роботи та отриманих результатів. Due to the rapid development of information technology and the continuous accumulation of large amounts of data in various fields of human activity, it is important to find effective methods for analyzing and processing this data. Artificial intelligence is one of the most promising approaches to solving this problem. Artificial intelligence allows you to automate routine processes, increase productivity, improve the quality of services, and optimize various tasks. It can analyze large amounts of data faster and more efficiently, identify complex relationships and dependencies, predict trends, and make more accurate decisions. The purpose of this study is to increase the efficiency of data analysis of website usage by developing software that uses artificial intelligence methods. The object of research is artificial intelligence itself and its application in data analysis, and the subject of research is algorithms and methods of artificial intelligence in data analysis. To achieve this goal, it is necessary to perform several tasks, including reviewing and analyzing existing methods and tools for data analysis using artificial intelligence, studying the theoretical foundations of artificial intelligence and its application in data analysis, analyzing industries in which artificial intelligence is used, developing software for data analysis using a website using artificial intelligence methods, and others. The master's thesis consists of an introduction, four professional chapters, conclusions, appendices, and a list of references. The first section analyzes the theoretical foundations of artificial intelligence and its application in data analysis. The main definitions of AI as a scientific field aimed at creating intelligent systems capable of performing human-like intellectual activities are considered, and the application of AI in various fields is reviewed. In the second section, we create specifications of software requirements. Flowcharts of K-Means clustering algorithms for data analysis are developed. The application of artificial intelligence methods for analyzing website usage data is analyzed, for content optimization, recommendations, big data analysis, behavioral prediction, anomaly detection, and user clustering. The third section discusses the key issues of designing and modeling software for analyzing website usage data. We have chosen the appropriate programming language and technology to implement the functional and non-functional requirements for the system. In the fourth section, we developed software for analyzing website usage data using artificial intelligence methods. The conclusion analyzes the work done and the results obtained.