The dissertation discusses the main methods of sales forecasting for a company with the E-COMMERCE line of business. The optimal model for predicting sales of B2C goods is found, and a method for updating the model using the index of purchasing activity in online stores. A software module developed based on a new mathematical model for forecasting sales for 2022 for the company BOXBERRY SOFT. / В диссертации рассмотрены основные методы прогнозирования продаж для компании с направлением деятельности E-COMMERCE. Найдена оптимальная модель для прогнозирования продаж товара B2C, а также предложен способ модернизации модели с помощью индекса покупательской активности в Интернет-магазинах. Разработан программный модуль на основе новой математической модели для прогноза продаж на 2022 год для компании ООО «БОКСБЕРРИ СОФТ».
| Identifer | oai:union.ndltd.org:urfu.ru/oai:elar.urfu.ru:10995/119920 |
| Date | January 2022 |
| Creators | Насекина, А. А., Nasekina, A. A. |
| Contributors | Филиппова, Т. Ф., Filippova, T. F., УрФУ. Институт радиоэлектроники и информационных технологий – РТФ, Базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа» |
| Publisher | б. и. |
| Source Sets | Ural Federal University |
| Language | Russian |
| Detected Language | Russian |
| Type | Master's thesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | Предоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии, http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613 |
Page generated in 0.0031 seconds