ВКР ТУСУР: Программа автоматизированого сбора информации и статистики для продавца с использованием API сервиса маркетплейса

Программа автоматизированого сбора информации и статистики для продавца с использованием API сервиса маркетплейса

Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Актуальность темы

В условиях роста электронной коммерции и увеличения количества онлайн-магазинов на платформах типа Wildberries, Ozon, Яндекс.Маркет и других, продавцы сталкиваются с проблемой эффективного управления своими активами. По данным исследования Statista (2024), объем российского рынка электронной коммерции достиг 5,3 трлн рублей, при этом более 70% продавцов используют несколько маркетплейсов одновременно, что создает сложности в управлении и анализе данных.

Традиционные методы сбора и анализа данных (ручной сбор информации из личных кабинетов маркетплейсов, использование Excel-таблиц) не справляются с современными объемами данных и требуют значительных временных затрат. Согласно отчету Gartner (2024), средний продавец тратит на сбор и анализ данных до 15 часов в неделю, что составляет 30% от общего рабочего времени.

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

Разработка программы автоматизированого сбора информации и статистики для продавца с использованием API сервиса маркетплейса позволяет значительно сократить временные затраты и повысить точность анализа данных. В условиях роста конкуренции на онлайн-рынках и увеличения количества маркетплейсов, автоматизация процессов сбора данных становится критически важной для повышения конкурентоспособности продавцов. Полное руководство по написанию ВКР ТУСУР Информационные системы и технологии подчеркивает важность практической составляющей в выпускных работах.

Цель и задачи

Цель исследования: разработка программы автоматизированого сбора информации и статистики для продавца с использованием API сервиса маркетплейса, обеспечивающая эффективный анализ данных и принятие управленческих решений.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Провести анализ существующих API сервисов маркетплейсов (Wildberries, Ozon, Яндекс.Маркет и др.) и выявить их возможности и ограничения
• Исследовать методы автоматизации сбора и анализа данных для продавцов
• Определить функциональные и нефункциональные требования к программе
• Разработать архитектуру программы и схему интеграции с API маркетплейсов
• Реализовать основные модули программы: сбор данных, обработка, визуализация и аналитика
• Провести тестирование программы на реальных данных и оценить эффективность

Объект и предмет исследования

Объект исследования: процессы сбора и анализа данных для продавцов на маркетплейсах.

Предмет исследования: методы и технологии автоматизации сбора информации и статистики для продавца с использованием API сервиса маркетплейса.

Исследование фокусируется на создании программы, которая будет соответствовать специфике работы продавцов на различных маркетплейсах, учитывая особенности API каждого сервиса, требования к скорости обработки данных и необходимость интеграции с существующими системами учета. Особое внимание уделяется адаптации методов автоматизации к условиям российского рынка электронной коммерции, где часто требуется обработка больших объемов данных в реальном времени.

Примерный план (Содержание) работы

Структура ВКР должна отражать логическую последовательность этапов исследования и разработки программы автоматизированого сбора информации и статистики. Вот примерный план работы по теме:

Глава 1. Теоретические основы автоматизации сбора данных для продавцов

• 1.1. Современные подходы к сбору и анализу данных в электронной коммерции
• 1.2. Анализ API сервисов маркетплейсов (Wildberries, Ozon, Яндекс.Маркет и др.)
• 1.3. Требования к системам автоматизации для продавцов
• 1.4. Сравнительный анализ существующих решений для автоматизации сбора данных

Глава 2. Проектирование и разработка программы автоматизации

• 2.1. Анализ требований и проектирование архитектуры системы
• 2.2. Реализация модуля сбора данных из API маркетплейсов
• 2.3. Разработка модуля обработки и анализа данных
• 2.4. Создание системы визуализации данных и формирования отчетов
• 2.5. Интеграция с системами учета и управления запасами

Глава 3. Тестирование и внедрение системы

• 3.1. Тестирование системы на соответствие требованиям производительности
• 3.2. Оценка эффективности автоматизации сбора и анализа данных
• 3.3. Внедрение системы в реальных условиях работы продавца
• 3.4. Анализ результатов внедрения и рекомендации по дальнейшему развитию

Ожидаемые результаты и практическая значимость

Результатом исследования станет программа автоматизированого сбора информации и статистики для продавца, позволяющая:

• Сократить время на сбор данных с 15 часов до 1-2 часов в неделю
• Повысить точность анализа данных до 95-98%
• Обеспечить автоматическое формирование отчетов и аналитических материалов
• Упростить процесс принятия управленческих решений за счет наглядной визуализации данных
• Обеспечить интеграцию с существующими системами учета и управления запасами

Практическая значимость работы заключается в том, что разработанная программа может быть внедрена не только в систему управления продавцами различных категорий, но и адаптирована для других сценариев использования. Это особенно важно в свете требований к цифровизации бизнеса и повышению эффективности принятия решений. Система будет соответствовать требованиям информационной безопасности и совместимости с существующими системами, что делает ее готовой к реальному внедрению в условиях коммерческого предприятия.

Пример введения ВКР ТУСУР

В условиях цифровой трансформации современного рынка электронной коммерции объем данных, генерируемых маркетплейсами, растет экспоненциально. Согласно исследованию Statista (2024), объем российского рынка электронной коммерции достиг 5,3 трлн рублей, при этом более 70% продавцов используют несколько маркетплейсов одновременно. Однако традиционные методы сбора и анализа данных (ручной сбор информации из личных кабинетов маркетплейсов, использование Excel-таблиц) не справляются с современными объемами данных и требуют значительных временных затрат. Согласно отчету Gartner (2024), средний продавец тратит на сбор и анализ данных до 15 часов в неделю, что составляет 30% от общего рабочего времени.

Целью настоящей выпускной квалификационной работы является разработка программы автоматизированого сбора информации и статистики для продавца с использованием API сервиса маркетплейса, обеспечивающая эффективный анализ данных и принятие управленческих решений. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи: анализ существующих API сервисов маркетплейсов, исследование методов автоматизации сбора данных, проектирование архитектуры системы, разработка прототипа и тестирование в реальных условиях.

Объектом исследования выступают процессы сбора и анализа данных для продавцов на маркетплейсах, предметом — методы и технологии автоматизации сбора информации и статистики для продавца с использованием API сервиса маркетплейса. В работе применяются современные методы работы с API, методы обработки больших данных и методы визуализации информации. Особое внимание уделяется адаптации методов автоматизации к условиям российского рынка электронной коммерции, где часто требуется обработка больших объемов данных в реальном времени.

Научная новизна исследования заключается в предложении архитектуры системы, специально адаптированной для условий современных продавцов и учитывающей специфику работы с API различных маркетплейсов. Практическая значимость работы состоит в создании готовой к внедрению системы, которая позволит значительно повысить эффективность принятия решений в области управления продажами и оптимизировать бизнес-процессы за счет использования современных методов автоматизации сбора данных.

Заключение ВКР ТУСУР Информационные системы и технологии

В ходе выполнения выпускной квалификационной работы была разработана и реализована программа автоматизированого сбора информации и статистики для продавца с использованием API сервиса маркетплейса. Проведенный анализ существующих решений показал, что традиционные методы сбора данных не справляются с современными требованиями к скорости и точности обработки информации. Разработанная система позволяет автоматизировать сбор данных из различных маркетплейсов, обеспечивая оперативный доступ к необходимой информации и аналитике.

Тестирование системы на реальных данных показало, что время сбора данных сократилось на 87%, а точность анализа достигла 96%. Это подтверждает эффективность применения современных методов работы с API и автоматизации процессов сбора данных. Полученные результаты могут быть использованы для дальнейшего развития систем автоматизации в различных отраслях, где требуется обработка больших объемов данных. Разработанная система также демонстрирует возможность интеграции с существующими инфраструктурами, что делает ее универсальной для применения в различных условиях.

Требования к списку источников

Список использованных источников в ВКР по разработке программы автоматизированого сбора информации и статистики для продавца должен соответствовать ГОСТ 7.1-2003 и включать не менее 40 источников, из которых 25% должны быть опубликованы за последние 2 года. Источники следует разделить на категории: нормативные документы, научная литература по API-интеграции, работы по анализу данных в электронной коммерции, исследования по применению автоматизации в маркетплейсах.

Примеры корректного оформления источников:

• ГОСТ Р 56939-2016. Информационная технология. Системы управления данными. Требования к системам сбора и обработки данных. — М.: Стандартинформ, 2016. — 28 с.
• Иванов, А.В. Автоматизация сбора данных для продавцов на маркетплейсах / А.В. Иванов, С.П. Петров // Информационные технологии. — 2024. — № 3. — С. 45-52.
• Smith, J. API Integration for E-commerce Platforms: Modern Approaches to Data Collection / J. Smith, R. Johnson // Journal of Electronic Commerce Research. — 2023. — Vol. 12, No. 2. — P. 112-125.
• Козлов, Д.А. Современные системы автоматизации для продавцов на маркетплейсах: монография / Д.А. Козлов. — М.: Издательство МГТУ, 2023. — 184 с.

Особое внимание следует уделить источникам по современным методам работы с API, исследованиям в области анализа данных в электронной коммерции и работам по применению автоматизации в маркетплейсах. Все источники должны быть непосредственно связаны с темой исследования и использованы в тексте работы для подтверждения аргументов и выводов.