Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
3 results
Search Results
Item Інформаційна технологія для аналізу пунктів продажу мобільного оператора на основі методів кластеризації(Видавництво Львівської політехніки, 2023-02-28) Нарушинська, О. О.; Мотрунич, В. І.; Арзубов, М. В.; Теслюк, В. М.; Narushynska, O. O.; Motrunych, V. I.; Arzubov, M. V.; Teslyuk, V. M.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityПредставлено дослідження, спрямоване на розробку та впровадження інформаційної технології моніторингу та аналізу сегментів пунктів продажу мобільного оператора з використанням методів кластеризації. Дослідження вирішує актуальну проблему в сфері маркетингу та бізнес-оптимізації, а саме: покращення стратегій мережі пунктів продажу мобільного зв'язку. В дослідницькій роботі представлено новітній підхід до сегментації пунктів продажу мобільного оператора з використанням алгоритмів кластеризації. Було розроблено програмний продукт, що містить алгоритми машинного навчання для кластеризації пунктів продажу за ключовими параметрами. Здійснено комплексний аналіз бази даних мобільного оператора для визначення критичних характеристик пунктів продажу, таких як прибутковість, патерни використання послуг мобільного оператора, кількість нових та втрачених клієнтів, географічне розташування, та інші важливі індикатори. Особлива увага була приділена розробці інструментарію для підготовки та опрацювання вхідних даних, що забезпечує точність подальшої кластеризації. За допомогою створеного продукту мобільний оператор зможе ідентифікувати найбільш прибуткові пункти продажу, виявити можливості для зростання та розробити цільові стратегії для кожного сегмента. Застосуванням розробленої технології мобільний оператор отримує можливість не тільки виявити ключові та прибуткові точки продажів, але й розробити цілеспрямовані стратегії для різних груп пунктів продажу з урахуванням їх унікальних характеристик. Такий підхід підсилює позиції компанії на ринку, сприяючи підвищенню задоволеності споживачів та збільшенню прибутків. Крім того, розроблена система має потенціал для аналізу динаміки зміни пунктів продажу з часом, що дає змогу мобільному оператору підтримувати оптимальну стратегію розвитку та задовольняти потреби клієнтів, що може сприяти підвищенню прибутковості та конкурентоспроможності бізнесу.Item Аналіз рішень та підходів кластеризації геопросторових даних для оптимізації продуктивності веб-карти та взаємодії користувача(Видавництво Львівської політехніки, 2023-02-28) Арзубов, М. В.; Батюк, А. Є.; Arzubov, M. V.; Batiuk, A. Y.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityУ сучасну епоху, управління та візуалізація геопросторової інформації у веб-браузерах набули більшого значення. Веб-карти є незамінними інструментами в різних областях, таких як туризм, доставка товарів чи екологія. Важливим є також широка підтримка веб-браузерів на різних пристроях, що робить використання геоданих у веб більш доступним для різних користувачів. Але постійне збільшення геопросторової інформації створює нові виклики у ефективному відображенні даних та навігації по цих даних на веб-картах. Тому при роботі з геоданими важливою є їх кластеризація. Різні методи кластеризації можуть по різному впливати на продуктивність чи візуальну зрозумілість веб-карт. В даній роботі проведено ґрунтовний огляд типів даних та методів кластеризації. Проаналізовано інструменти та бібліотеки, які спеціалізуються на кластеризації геоданих у веб-картах. Також досліджено різні типи геоданих і підходи при роботі з ними. Описано таке поняття як напівстатичні дані, і яке місце вони займають разом з статичними і динамічними типами даних. Під час аналізу виявлено у яких випадках краще використовувати певні методи кластеризації або коли варто застосовувати підхід з кластеризацією на серверній стороні. Також зроблено висновок про те який підхід варто обрати при роботі з великим обсягом статичних чи напівстатичних геоданих, а саме використання кластеризації на серверній стороні з кешуванням. В підсумку, проаналізовано різні підходи кластеризації у веб-картах як на клієнтській стороні, так і на серверній. Також описано переваги і недоліки обох підходів і коли краще той чи інший метод використовувати. Виявлено відсутність чітких підходів у кластеризації великих геоданих для зображення на веб-картах, що зумовлює актуальність досліджень у цьому напрямку.Item Розширення для пошуку і видалення шкідливої чи непотрібної інформації в інтернет-браузері(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Арзубов, М. В.; Шаховська, Н. Б.Описано програмне забезпечення для пошуку і видалення шкідливої чи непот- рібної інформації у інтернет-браузері. Визначено мету, завдання і сферу застосування розширення. In this article software for searching and removing harmful or unnecessary information is described. Goals, objectives and scope of such an extension are defined.