Застосунок інтернет-магазину меблів з функцією прогнозування цін

Abstract

Актуальність. Стрімкий розвиток електронної комерції та зростання конкуренції між онлайн-магазинами зумовлюють потребу у впровадженні інтелектуальних інструментів, що дозволяють підвищити ефективність роботи та зручність користувачів. Прогнозування цін за допомогою методів машинного навчання відкриває нові можливості для формування цінової політики та підвищення конкурентоспроможності інтернет-магазинів. Об’єкт дослідження – процес прогнозування цін інтернет-магазину меблів. Предмет дослідження – методи та моделі прогнозування цін, інтегровані в архітектуру інтернет-магазину меблів. Мета роботи – прогнозування цін на основі методів машинного навчання шляхом розробки інтернет-магазину меблів з відповідним функціоналом. Кваліфікаційна робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків та переліку джерел посилання. Relevance. The rapid development of e-commerce and the increasing competition between online stores create the need for intelligent tools to enhance efficiency and improve user experience. Price prediction using machine learning methods provides new opportunities for price policy optimization and competitiveness improvement in online furniture stores. Object of research – price forecasting process for an online furniture store. Subject of research – price forecasting methods and models integrated into the architecture of an online furniture store. Purpose – price forecasting based on machine learning methods by developing an online furniture store with appropriate functionality. The conclusions summarize the research results, highlight the practical significance of the developed application, and outline prospects for further research.