1. Наука
  2. Видання
  3. Системи обробки інформації
  4. 2(153)'2018
  5. Створення алгоритму підбору бізнес-партнерів за допомогою методів Data Science

Створення алгоритму підбору бізнес-партнерів за допомогою методів Data Science

Г.В. Макарова, І.О. Ушакова
Системи обробки інформації. — 2018. — № 2(153). – С. 69-74.
УДК 004.021
Мова статті: українська
Анотації на мовах:

Темою даної роботи є виявлення закономірностей успішної роботи бізнес партнерів та побудова алгоритму, завдяки якому можливо здійснювати цей підбір використовуючи ІТ-технології. Предметом є інформаційні технології, зокрема методи інтелектуального аналізу даних, методи підбору та встановлення сумісності партнерів, психологічні методи виявлення типології особистості. Об’єктом дослідження є процес підбору бізнес-партнерів. Метою роботи є побудова алгоритму підбору бізнес-партнерів, визначення та дослідження методів, завдяки яким можливо максимально пришвидшити процес пошуку, підбору та дослідження сумісності бізнес-партнерів з врахуванням необхідних критеріїв. Було використані методи кореляційно-регресійного аналізу, кластерного аналізу, методи визначення психологічного типу людини. Результатами дослідження є система визначення оптимальних параметрів, що дозволяють зробити висновок щодо сумісності бізнес-партнерів та алгоритм підбору бізнес-партнера на основі створеної бази даних та побудування моделі прогнозування в залежності від визначених критеріїв. Отримані результати можуть бути використані як розробниками програмних продуктів для створення додатків за аналогічною тематикою, так і власне компаніями, що мають необхідність у бізнес-партнерстві.
Ключові слова: бізнес-партнер, сумісність, інтелектуальний аналіз даних, модель, типологія особистості, кореляція, кореляційний аналіз, Data Science
Інформація про авторів публікації:
Бібліографічний опис для цитування:
Макарова Г.В. Створення алгоритму підбору бізнес-партнерів за допомогою методів Data Science / Г.В. Макарова, І.О. Ушакова  // Системи обробки інформації. – 2018. – № 2(153). – С. 69-74. https://doi.org/10.30748/soi.2018.153.08.