Дипломная работа по направлению 09.03.03 «Прикладная информатика»: "Реализация методов прогнозирования средствами Power BI при принятии оптимального управленческого решения в компании (на примере сети кофеен «КофеХаус»)"
В бизнесе, основанном на спросе, как розничная торговля или общественное питание, способность предугадать будущее — это суперсила. Что, если бы можно было знать заранее, сколько круассанов испечь завтра или сколько бариста поставить на вечернюю смену? Современные инструменты бизнес-аналитики делают это возможным. Данный дипломный проект посвящен созданию не просто отчетности, а действенного инструмента прогнозирования, который превращает данные в стратегические решения.
Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit WhatsApp: +7 (987) 915-99-32 | Телефон: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru| MAX: +7 (987) 915-99-32
Актуальность темы
Для сети кофеен «КофеХаус» с ее ежедневной волатильностью спроса ошибки в планировании ведут к прямым убыткам и потерям клиентов. Актуальность внедрения прогнозной аналитики обусловлена острыми проблемами:
- Потери от списаний: Ежедневное списание непроданной скоропортящейся продукции (выпечка, салаты) из-за неверного планирования объемов производства.
- Потери от неудовлетворенного спроса: Упущенная выручка из-за того, что популярные позиции закончились в часы пик.
- Неоптимальная штатная численность: Несоответствие количества сотрудников реальной нагрузке в разные часы и дни недели leads к перерасходу на фонд оплаты труда или к низкому качеству обслуживания в пиковые часы.
- Реактивное управление: Решения о закупках и промо-акциях принимаются на основе вчерашних, а не завтрашних данных.
Внедрение методов прогнозирования — это переход от угадывания к точному расчету, который напрямую влияет на прибыль.
Цель исследования
Целью работы является разработка и внедрение в среде Microsoft Power BI прогнозной модели для сети кофеен «КофеХаус», позволяющей предсказывать ежедневный спрос на ключевые товарные позиции и оптимизировать операционные решения по производству и staffing.
- Хотите заказать дипломную работу по направлению «Прикладная информатика» на тему "Реализация методов прогнозирования средствами Power BI при принятии оптимального управленческого решения в компании (на примере сети кофеен «КофеХаус»)"? Это можно сделать на этой странице.
Задачи исследования
- Собрать и подготовить исторические данные о продажах сети «КофеХаус» за последние 2-3 года, включая факторы, влияющие на спрос (день недели, праздники, погода, акции).
- Провести исследовательский анализ данных (EDA) для выявления паттернов и аномалий в продажах.
- Подобрать и обучить регрессионную или временную модель прогнозирования (например, ARIMA, Prophet) для предсказания спроса.
- Реализовать интерактивный дашборд в Power BI, интегрирующий в себе исторические данные и результаты прогнозирования для принятия управленческих решений.
Объект и предмет исследования
Объект исследования: Процесс оперативного планирования и управления спросом в сети кофеен «КофеХаус».
Предмет исследования: Методы прогнозной аналитики (Forecasting) и Data Mining, реализованные с помощью средств бизнес-аналитики (Power BI).
Примерное содержание работы (План)
Структура работы будет отражать этапы проекта Data Science.
Глава 1. Анализ предметной области и подготовка данных для прогнозирования
В первой главе будет проведено погружение в специфику бизнеса. Мы соберем данные из различных источников: 1С (история продаж), открытые API (погодные данные), календарь (праздники, выходные). Данные будут очищены от аномалий и преобразованы в формат, пригодный для анализа. Будет проведен разведочный анализ для выявления сезонности, трендов и корреляции спроса с внешними факторами.
Глава 2. Разработка и тестирование моделей прогнозирования спроса
Вторая глава — ключевая. Мы выделим временные ряды для наиболее важных товарных групп (кофе, выпечка, сэндвичи). Используя язык R или Python, будут опробованы различные методы прогнозирования: от простых скользящих средних до более сложных моделей, таких как ARIMA или Facebook Prophet. Модели будут оценены по метрикам точности (MAPE, RMSE) на тестовой выборке, и будет выбрана наилучшая для дальнейшего использования.
Глава 3. Внедрение модели в интерактивный дашборд Power BI
В третьей, практической главе, будет описан процесс интеграции модели в удобный интерфейс. Мы настроим автоматическую загрузку данных в Power BI, реализуем с помощью скриптов R/Python вызов обученной модели для генерации прогнозов. Результатом станет интерактивный дашборд, где управляющий может выбрать кофейню, товарную группу и увидеть не только историю продаж, но и прогноз на несколько дней вперед с учетом дня недели и погоды. Дашборд будет содержать рекомендации по объемам производства и планированию staffing.
Ожидаемые результаты и их практическая польза
Главным результатом работы станет работающий прототип системы прогнозирования спроса, интегрированный в интерфейс Power BI.
Практическая ценность для сети «КофеХаус»:
- Снижение потерь от списаний: Сокращение на 20-30% за счет точного планирования закупок и производства.
- Снижение потерь от упущенных продаж: Увеличение доступности популярных товаров в часы пик.
- Оптимизация расходов на персонал: Более точное планирование смен в зависимости от прогнозируемой нагрузки.
- Повышение обоснованности решений: Управляющие переходят от интуиции к data-driven управлению, что повышает эффективность всего бизнеса.
Если вы заинтересовались темой и вам нужна помощь в написании качественной и уникальной работы, обратитесь к профессионалам:
- Написать нам напрямую в Telegram: @Diplomit