Мобильное приложение для покупки авиабилетов для компании ПАО «Аэрофлот»

Диплом на тему Мобильное приложение для покупки авиабилетов для компании ПАО «Аэрофлот»

Нужна работа по этой теме для НИТУ МИСИС?
Получите консультацию по структуре и требованиям за 10 минут!

Telegram: @Diplomit
Телефон/WhatsApp: +7 (987) 915-99-32
Email: admin@diplom-it.ru

Оформите заказ онлайн: Заказать ВКР для МИСИС

Стандартная структура ВКР магистра НИТУ МИСИС по направлению 09.04.02: пошаговый разбор

Написание магистерской диссертации по теме разработки мобильного приложения для покупки авиабилетов — это проект, сочетающий глубокое понимание методологии рекомендательных систем для авиаперевозок, технологий предиктивной аналитики для прогнозирования задержек рейсов и особенностей онлайн-продаж в условиях высокой конкуренции на авиарынке. Для темы «Мобильное приложение для покупки авиабилетов для компании ПАО «Аэрофлот»» характерна высокая степень научной новизны и прикладной значимости: необходимо не просто создать стандартное приложение для бронирования, а разработать оригинальную методику интеллектуального подбора авиабилетов с учетом предпочтений пользователя, прогноза задержек, оптимизации стоимости с допуслугами и динамического ценообразования, а также архитектуру приложения с офлайн-режимом для работы в аэропорту, интеграцией с глобальными системами бронирования (Amadeus, Sabre) и 7 платежными шлюзами. Согласно требованиям НИТУ МИСИС, объем работы составляет около 75 страниц, однако за этим формальным показателем скрывается значительный объем исследовательской и программной деятельности: анализ 18 существующих решений для покупки авиабилетов, сбор и обработка данных о 28 500 рейсах и поведении 105 000 пользователей за 18 месяцев, разработка методики интеллектуального подбора с применением ансамбля моделей (прогнозирование задержек, оптимизация стоимости, персонализация), проектирование архитектуры приложения с 7 функциональными модулями и интеграцией с внешними системами, программная реализация на Kotlin/Swift с использованием TensorFlow Lite и Room Database, тестирование на 450 устройствах в 22 аэропортах, апробация приложением 68 400 пользователей с количественной оценкой эффективности. Критически важными являются требования к оригинальности (минимум 75% в «Антиплагиат.ВУЗ»), прохождение нормоконтроля по внутренним шаблонам кафедры «Магистерская школа Информационных бизнес систем» и обязательная публикация результатов в издании, индексируемом РИНЦ. В данной статье мы детально разберем официальную структуру ВКР магистра НИТУ МИСИС, приведем конкретные примеры для темы мобильного приложения для покупки авиабилетов, а также покажем реальный объем трудозатрат. Это поможет вам принять взвешенное решение: посвятить 200+ часов самостоятельной разработке приложения или доверить работу экспертам, знающим специфику требований МИСИС.

Введение

Объяснение: Введение представляет собой автореферат всей работы. Согласно методическим указаниям НИТУ МИСИС, здесь необходимо обосновать актуальность темы через экономические потери от низкой конверсии и неэффективного поиска авиабилетов в условиях цифровой трансформации авиационной отрасли, сформулировать цель и задачи, определить объект (процесс покупки авиабилетов) и предмет (методы разработки мобильного приложения), раскрыть научную и прикладную новизну, а также практическую значимость с привязкой к ПАО «Аэрофлот». Объем — 3-4 страницы (5% от общего объема).

Пошаговая инструкция:

1. Проанализируйте статистику по онлайн-продажам авиабилетов в РФ (данные Росавиации, отчетов Аэрофлота за 2023-2024 гг.).
2. Сформулируйте актуальность через экономические потери: в ПАО «Аэрофлот» онлайн-канал генерирует 58% продаж билетов, но конверсия мобильного приложения составляет всего 2.1% против отраслевого бенчмарка 4.2%, среднее время поиска и покупки билета — 11.3 минут вместо допустимых 4 минут, 67% пользователей покидают приложение без покупки из-за сложного поиска, отсутствия прогноза задержек и неудобного выбора допуслуг, что приводит к годовым потерям 42.8 млн рублей от упущенных продаж и дополнительным затратам 7.4 млн рублей на контекстную рекламу.
3. Определите цель: «Повышение эффективности онлайн-продаж авиабилетов в ПАО «Аэрофлот» за счет разработки и внедрения мобильного приложения с методикой интеллектуального подбора авиабилетов с учетом предпочтений пользователя, прогноза задержек рейсов, оптимизации стоимости с допуслугами и динамического ценообразования».
4. Разбейте цель на 4-5 задач: анализ существующих решений для покупки авиабилетов и выявление ограничений, сбор и обработка данных о 28 500 рейсах и поведении 105 000 пользователей за 18 месяцев, разработка методики интеллектуального подбора с применением ансамбля моделей прогнозирования задержек и оптимизации стоимости, проектирование архитектуры приложения с офлайн-режимом и интеграцией с глобальными системами бронирования, апробация приложения и оценка экономической эффективности.
5. Четко разделите объект (процесс покупки авиабилетов на 28 500 рейсах для 105 000 пользователей в ПАО «Аэрофлот») и предмет (методы и средства разработки мобильного приложения для покупки авиабилетов).
6. Сформулируйте научную новизну (методика интеллектуального подбора авиабилетов с комбинацией прогнозирования задержек на основе временных рядов и машинного обучения, оптимизации стоимости с учетом допуслуг и динамического ценообразования, персонализации по профилю пользователя) и прикладную новизну (архитектура мобильного приложения с офлайн-режимом для работы в аэропорту, интеграцией с Amadeus/Sabre и 7 платежными шлюзами, механизмом push-уведомлений о статусе рейса).
7. Опишите практическую значимость: повышение конверсии с 2.1% до 4.8%, сокращение времени покупки билета с 11.3 до 3.1 минут (-72.6%), снижение отказов с 67% до 29%, увеличение среднего чека с 18 450 до 26 780 рублей (+45.1%) за счет допуслуг, достижение годового экономического эффекта 38.6 млн рублей при сроке окупаемости 2.1 месяца.
8. Укажите связь с публикацией в журнале «Авиационная промышленность» (РИНЦ).

Конкретный пример для темы «Мобильное приложение для покупки авиабилетов для компании ПАО «Аэрофлот»»: Актуальность обосновывается данными цифрового департамента ПАО «Аэрофлот»: онлайн-канал генерирует 58% продаж билетов (3.2 млрд руб./год), но конверсия мобильного приложения составляет всего 2.1% против отраслевого бенчмарка 4.2%. Анализ поведения 105 000 пользователей за 2023 г. показал, что среднее время поиска и покупки билета — 11.3 минут вместо допустимых 4 минут, 67% пользователей покидают приложение без покупки. Например, пользователь Сидоров К.В. 23 февраля 2023 г. искал билет из Москвы в Сочи на 8 марта, потратил 18.7 минут на поиск, просмотрел 34 варианта, но не нашел информации о вероятности задержки рейса SU1421 (исторически 42% задержек в марте) и не смог легко добавить багаж и выбор места. При этом система не предложила альтернативные рейсы с лучшей пунктуальностью и оптимальной стоимостью допуслуг. Анализ выявил, что 73% пользователей не завершают покупку из-за отсутствия прогноза задержек, сложного выбора допуслуг и неудобного поиска. Совокупные годовые потери от низкой конверсии и упущенных продаж допуслуг оцениваются в 42.8 млн рублей. Цель работы — разработка мобильного приложения с методикой интеллектуального подбора, обеспечивающего конверсию 4.8% и время покупки 3.1 минуты.

Типичные сложности:

• Формулировка научной новизны в теме покупки авиабилетов — требуется разработка оригинальной методики прогнозирования задержек и оптимизации стоимости вместо простого применения готовых решений.
• Укладывание всех обязательных элементов в строго регламентированный объем 3-4 страницы без потери экономического обоснования и технической конкретики.

Ориентировочное время на выполнение: 8-10 часов.

Глава 1. Анализ существующих решений для покупки авиабилетов и требований к приложению

1.1. Анализ платформ для покупки авиабилетов и их ограничения

Объяснение: Детальный анализ платформ для покупки авиабилетов с оценкой их применимости к специфике авиакомпании в условиях высокой конкуренции.

Пошаговая инструкция:

1. Опишите 4 категории авиабилетов и их особенности:
   • Категория 1: Эконом-класс (базовый тариф, допуслуги за отдельную плату)
   • Категория 2: Бизнес-класс (включенные допуслуги, приоритетное обслуживание)
   • Категория 3: Авиабилеты с пересадками (оптимизация времени в пути и стоимости)
   • Категория 4: Групповые билеты и спецпредложения (сезонные акции, корпоративные тарифы)
2. Проведите сравнительный анализ 18 решений по 15 критериям применимости:
   • Официальные приложения авиакомпаний: Аэрофлот, S7, Уральские авиалинии, Победа
   • Агрегаторы: Aviasales, Skyscanner, Яндекс.Путешествия, Trip.com
   • Глобальные системы бронирования: Amadeus Mobile, Sabre Red Mobile
   • Самописные решения на фреймворках
3. Определите 15 критериев оценки:
   • Прогнозирование задержек рейсов на основе исторических данных
   • Оптимизация стоимости с учетом допуслуг (багаж, выбор места, питание)
   • Персонализация рекомендаций по профилю пользователя
   • Интеграция с глобальными системами бронирования (Amadeus, Sabre)
   • Поддержка офлайн-режима для работы в аэропорту
   • Учет динамического ценообразования и сезонных факторов
   • Интеграция с платежными системами и поддержка разных валют
   • Push-уведомления о статусе рейса и изменениях
   • Удобство выбора мест и допуслуг
   • Стоимость владения и внедрения
   • Срок разработки и вывода на рынок
   • Безопасность платежей и защита персональных данных
   • Удобство интерфейса для работы в условиях аэропорта
   • Наличие опыта внедрения в российских авиакомпаниях
   • Поддержка работы в условиях ограниченного соединения
4. Проведите анализ 28 500 рейсов и поведения 105 000 пользователей за 18 месяцев:
   • Структура продаж по направлениям и классам обслуживания
   • Сезонные колебания спроса (амплитуда до 280% для курортных направлений)
   • Паттерны поведения пользователей (время на поиск, критерии выбора, причины отказа)
   • Статистика задержек рейсов по направлениям и времени года
   • Доля продаж допуслуг (багаж — 38%, выбор места — 27%, питание — 19%)
5. Систематизируйте ограничения существующих решений для условий ПАО «Аэрофлот» в таблицу.

Конкретный пример: Анализ рейса Москва-Сочи выявил следующие сложности для стандартных приложений: 1) отсутствие прогноза задержек (исторически 42% задержек в марте из-за погодных условий); 2) сложный выбор допуслуг (багаж, выбор места) с непрозрачной стоимостью; 3) отсутствие оптимизации общей стоимости с учетом допуслуг; 4) сезонность спроса (пик в июне-августе — +240% к среднему). Приложение Аэрофлот обеспечивает базовое бронирование, но не поддерживает прогноз задержек и интеллектуальную оптимизацию стоимости с допуслугами. Агрегатор Aviasales показывает цены конкурентов, но не интегрируется с внутренними системами Аэрофлота для управления допуслугами и статусом рейса. Для решения задач ПАО «Аэрофлот» требуется специализированное мобильное приложение с методикой интеллектуального подбора, учитывающей специфику авиаперевозок, и архитектурой с офлайн-режимом для работы в аэропорту.

Типичные сложности:

• Получение доступа к данным о поведении пользователей и статистике задержек из-за ограничений коммерческой тайны.
• Корректная оценка эффективности существующих решений без предвзятости.

Ориентировочное время на выполнение: 15-20 часов.

1.2. Требования к мобильному приложению для покупки авиабилетов

Объяснение: Формализация функциональных и нефункциональных требований к разрабатываемому приложению на основе анализа потребностей пользователей и бизнеса.

Пошаговая инструкция:

1. Сформулируйте функциональные требования (34 требования), сгруппированные по категориям:
   • Требования к поиску и фильтрации: умный поиск, гибкие фильтры, сохранение поисковых запросов, прогноз задержек
   • Требования к подбору и оптимизации: рекомендации по стоимости и времени, учет допуслуг, динамическое ценообразование
   • Требования к бронированию: выбор мест на карте салона, добавление допуслуг, расчет общей стоимости
   • Требования к оплате: поддержка 7 платежных систем, мультивалютность, сохранение платежных данных
   • Требования к личному кабинету: история бронирований, электронные билеты, настройка профиля и предпочтений
   • Требования к офлайн-режиму: просмотр билетов, карта аэропорта, работа без интернета в аэропорту
   • Требования к уведомлениям: push-уведомления о статусе рейса, изменениях, посадке
2. Сформулируйте нефункциональные требования (18 требований):
   • Производительность: время загрузки экрана поиска ≤1.2 сек, поддержка работы на устройствах с 3 ГБ ОЗУ
   • Конверсия: целевой показатель ≥4.5%
   • Надежность: доступность 99.95%, работа в офлайн-режиме до 48 часов
   • Безопасность: соответствие требованиям ФСТЭК, защита платежных данных по PCI DSS, шифрование персональных данных
   • Удобство использования: удовлетворенность пользователей ≥4.7 балла по 5-балльной шкале, обучение ≤3 минут
   • Интеграция: поддержка Amadeus, Sabre, 7 платежных шлюзов, push-сервисов
3. Проведите приоритизацию требований по методу MoSCoW с участием 32 экспертов (менеджеры по продажам, пилоты, ИТ-специалисты, пассажиры).
4. Валидируйте требования с участием руководителей цифрового департамента и департамента продаж.

Конкретный пример: Критическое требование «Время загрузки экрана поиска авиабилетов ≤1.2 сек» было сформулировано на основе анализа поведения 105 000 пользователей: при времени загрузки >2 сек отток пользователей увеличивается на 41%. Для обеспечения требования необходимо: 1) оптимизация запросов к системам бронирования; 2) кэширование популярных направлений в локальной базе; 3) предварительная загрузка данных при запуске приложения; 4) минимизация сетевых запросов. Требование отнесено к категории «Must have» с приоритетом 1 и проверяется автоматическими тестами при каждой сборке приложения. При тестировании на устройствах среднего класса время загрузки экрана поиска составило 0.9 секунды, что удовлетворяет требованию.

Типичные сложности:

• Формулировка измеримых требований вместо расплывчатых формулировок.
• Баланс между амбициозными требованиями к функциональности и возможностями мобильных устройств.

Ориентировочное время на выполнение: 12-15 часов.

Выводы по главе 1

Объяснение: Краткое обобщение результатов анализа и обоснование необходимости разработки специализированного мобильного приложения с методикой интеллектуального подбора авиабилетов.

Пошаговая инструкция:

1. Сформулируйте вывод о критических ограничениях существующих решений для условий ПАО «Аэрофлот» (отсутствие прогноза задержек, сложный выбор допуслуг, недостаточная оптимизация стоимости, отсутствие офлайн-режима для аэропорта).
2. Укажите недостаточную эффективность стандартных приложений для повышения конверсии в условиях высокой конкуренции на авиарынке.
3. Обоснуйте необходимость разработки специализированного мобильного приложения с методикой интеллектуального подбора авиабилетов и архитектурой с офлайн-режимом.
4. Подведите итог: сформулированные 52 требования (34 функциональных + 18 нефункциональных) создают основу для проектирования приложения в Главе 2.

Ориентировочное время на выполнение: 4-6 часов.

Глава 2. Проектирование архитектуры мобильного приложения и методики подбора

2.1. Методика интеллектуального подбора авиабилетов

Объяснение: Разработка оригинальной методики интеллектуального подбора авиабилетов с комбинацией прогнозирования задержек на основе временных рядов и машинного обучения, оптимизации стоимости с учетом допуслуг и динамического ценообразования, персонализации по профилю пользователя.

Пошаговая инструкция:

1. Опишите общую концепцию методики интеллектуального подбора:
   • Этап 1: Сбор и предобработка данных (история рейсов, погодные условия, статистика задержек, поведение пользователей)
   • Этап 2: Прогнозирование задержек рейсов с применением ансамбля моделей (Prophet, LSTM, XGBoost)
   • Этап 3: Оптимизация стоимости с учетом допуслуг и динамического ценообразования
   • Этап 4: Персонализация рекомендаций по профилю пользователя (предпочтения класса, времени вылета, авиакомпании)
   • Этап 5: Объединение результатов и ранжирование вариантов
2. Детально опишите алгоритм прогнозирования задержек:
   • Применение модели Prophet для учета сезонности и праздников
   • Применение LSTM сети для анализа временных зависимостей
   • Применение XGBoost для учета внешних факторов (погода, аэропорт, день недели)
   • Механизм объединения прогнозов: взвешенное голосование с адаптивной коррекцией весов
3. Опишите алгоритм оптимизации стоимости:
   • Расчет базовой стоимости билета с учетом динамического ценообразования
   • Оптимизация выбора допуслуг (багаж, место, питание) по соотношению цена/ценность для пользователя
   • Применение алгоритма ветвей и границ для поиска оптимального варианта
   • Учет бюджета пользователя и его предпочтений по допуслугам
4. Опишите алгоритм персонализации:
   • Построение профиля пользователя на основе истории покупок и настроек
   • Расчет схожести между профилем пользователя и характеристиками рейсов
   • Учет предпочтений по времени вылета, авиакомпании, классу обслуживания
5. Приведите математическое описание ключевых компонентов:
   • Функция прогнозирования задержек: \(D(f) = \alpha \cdot D_{Prophet}(f) + \beta \cdot D_{LSTM}(f) + \gamma \cdot D_{XGBoost}(f)\)
   • Функция оптимизации стоимости: \(C_{total} = C_{base} + \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot C_{service_i}\), где \(w_i\) — вес важности допуслуги для пользователя
   • Функция персонализации: \(P(u,f) = cos(\vec{profile_u}, \vec{features_f})\)
   • Гибридная функция: \(Score(f) = \lambda_1 \cdot (1 - D(f)) + \lambda_2 \cdot \frac{1}{C_{total}} + \lambda_3 \cdot P(u,f)\)
   • Ограничение: \(\lambda_1 + \lambda_2 + \lambda_3 = 1\)
6. Опишите процесс адаптивной настройки весов:
   • Мониторинг конверсии рекомендаций
   • Коррекция весов на основе A/B-тестирования
   • Периодическое переобучение моделей на новых данных

Конкретный пример: Методика интеллектуального подбора при поиске билета из Москвы в Сочи на 8 марта выполняет следующие действия: 1) прогнозирует задержки для рейса SU1421 (42% вероятность задержки >30 минут на основе исторических данных, погоды и дня недели); 2) оптимизирует стоимость с учетом допуслуг: базовый билет 8 450 руб. + багаж 1 200 руб. + выбор места 850 руб. = 10 500 руб., но предлагает альтернативу рейсом SU1423 с задержкой 12% и стоимостью 11 200 руб. с теми же допуслугами; 3) персонализирует рекомендации на основе профиля пользователя (предпочитает утренние вылеты, эконом-класс, часто летает с багажом); 4) ранжирует варианты по гибридной функции с весами λ₁=0.4 (пунктуальность), λ₂=0.35 (стоимость), λ₃=0.25 (персонализация). На тестовых данных методика достигла точности прогноза задержек 88.4% и повысила конверсию рекомендованных билетов на 52.3%.

Типичные сложности:

• Математически строгое, но доступное описание методики без излишней формализации.
• Обоснование выбора конкретных моделей вместо других вариантов.

Ориентировочное время на выполнение: 25-30 часов.

2.2. Архитектура мобильного приложения с офлайн-режимом и интеграцией

Объяснение: Детальное описание архитектуры мобильного приложения с выделением функциональных модулей и механизмов интеграции с глобальными системами бронирования.

Пошаговая инструкция:

1. Опишите общую архитектуру приложения по уровням:
   • Уровень 1 — Интерфейс: нативное приложение на Kotlin (Android) / Swift (iOS) с адаптивным дизайном
   • Уровень 2 — Бизнес-логика: модули поиска, подбора, бронирования, оплаты, управления профилем
   • Уровень 3 — Машинное обучение: оптимизированные модели для прогнозирования задержек и оптимизации
   • Уровень 4 — Хранение данных: локальная база данных, кэш изображений, очередь операций
   • Уровень 5 — Интеграция: адаптеры для подключения к Amadeus, Sabre, платежным системам, push-сервисам
2. Приведите схему архитектуры в нотации компонентных диаграмм UML.
3. Детально опишите 7 функциональных модулей приложения:
   • Модуль 1: Поиск и фильтрация (умный поиск, прогноз задержек, сохранение запросов)
   • Модуль 2: Интеллектуальный подбор (оптимизация стоимости, персонализация, рекомендации)
   • Модуль 3: Бронирование и выбор мест (интерактивная карта салона, добавление допуслуг)
   • Модуль 4: Оплата (поддержка 7 платежных систем, мультивалютность, безопасность)
   • Модуль 5: Личный кабинет (история бронирований, электронные билеты, профиль)
   • Модуль 6: Офлайн-режим (просмотр билетов, карта аэропорта, работа без интернета)
   • Модуль 7: Уведомления (push-уведомления о статусе рейса, посадке, изменениях)
4. Детально опишите архитектуру офлайн-функциональности для работы в аэропорту:
   • Локальное хранение электронных билетов и посадочных в защищенной базе
   • Кэширование карт аэропортов и схем терминалов
   • Офлайн-просмотр информации о рейсе (время вылета, ворота, статус)
   • Синхронизация данных при восстановлении соединения
5. Опишите архитектуру интеграции с глобальными системами бронирования и платежными шлюзами:
   • Системы бронирования: Amadeus, Sabre (запросы наличия, бронирование, управление заказами)
   • Платежные шлюзы: Сбербанк Эквайринг, ЮKassa, PayPal, Apple Pay, Google Pay, Mir Pay, UnionPay
   • Push-сервисы: Firebase Cloud Messaging, Apple Push Notification Service
   • Единый шлюз для обмена данными с аутентификацией и авторизацией
   • Механизм обработки ошибок и повторных попыток
6. Опишите архитектуру безопасности приложения:
   • Шифрование локальной базы данных по ГОСТ Р 34.12-2015
   • Аутентификация через биометрию (отпечаток, Face ID)
   • Защита платежных данных по стандарту PCI DSS
   • Логирование всех операций для аудита

Конкретный пример: Архитектура офлайн-функциональности при работе пассажира в аэропорту Шереметьево выполняет следующие действия: 1) все электронные билеты и посадочные талоны автоматически кэшируются в локальной базе при бронировании; 2) пользователь может просматривать информацию о рейсе (время вылета, ворота, статус) без интернета; 3) карта аэропорта с указанием ворот, стоек регистрации, магазинов доступна в офлайн-режиме; 4) при восстановлении соединения (например, при выходе в зону Wi-Fi) приложение автоматически обновляет статус рейса и отправляет push-уведомление о посадке. Механизм обеспечивает непрерывность работы в условиях ограниченного соединения в аэропорту и гарантирует доступ к критически важной информации. Все операции в офлайн-режиме выполняются мгновенно, синхронизация занимает в среднем 1.8 секунды при восстановлении соединения.

Типичные сложности:

• Четкое разделение между стандартными компонентами и собственной научной разработкой (методика подбора).
• Технически грамотное описание архитектуры без излишней детализации кода.

Ориентировочное время на выполнение: 30-35 часов.

Выводы по главе 2

Объяснение: Формулировка научной новизны (методика интеллектуального подбора с прогнозированием задержек) и прикладной ценности решения для ПАО «Аэрофлот».

Пошаговая инструкция:

1. Сформулируйте научную новизну: «Предложена методика интеллектуального подбора авиабилетов с комбинацией прогнозирования задержек на основе ансамбля моделей (Prophet, LSTM, XGBoost), оптимизации стоимости с учетом допуслуг и динамического ценообразования, персонализации по профилю пользователя, обеспечивающая точность прогноза задержек 88.4% и повышение конверсии рекомендованных билетов на 52.3%».
2. Сформулируйте прикладную новизну: «Разработана архитектура мобильного приложения с офлайн-режимом для работы в аэропорту, интеграцией с Amadeus/Sabre и 7 платежными шлюзами, механизмом push-уведомлений о статусе рейса, обеспечивающая время загрузки экрана поиска 0.9 секунды и доступность 99.96%».
3. Укажите практическую ценность: повышение конверсии с 2.1% до 4.8%, сокращение времени покупки билета на 72.6%, снижение отказов до 29%, увеличение среднего чека на 45.1% за счет допуслуг.

Ориентировочное время на выполнение: 6-8 часов.

Глава 3. Реализация и оценка эффективности мобильного приложения

3.1. Программная реализация приложения

Объяснение: Описание ключевых аспектов программной реализации приложения с примерами кода и скриншотами интерфейса.

Пошаговая инструкция:

1. Опишите структуру проекта и используемые технологии:
   • Android: Kotlin 1.9, Jetpack Compose, Room Database, Retrofit, TensorFlow Lite
   • iOS: Swift 5.9, SwiftUI, Core Data, URLSession, Core ML
   • Backend: Node.js 18, Express, MongoDB, Redis, RabbitMQ
   • Машинное обучение: Python 3.11, Prophet, TensorFlow/Keras, XGBoost
   • Инфраструктура: Docker, Kubernetes, Nginx, Prometheus, Grafana
2. Приведите примеры ключевого кода:
   • Реализация методики интеллектуального подбора с прогнозированием задержек
   • Механизм офлайн-синхронизации данных с очередью операций
   • Интеграция с платежными системами (ЮKassa, Сбербанк Эквайринг)
   • Компоненты интерактивной карты салона для выбора мест
3. Приведите скриншоты ключевых экранов приложения:
   • Главная страница с умным поиском и прогнозом задержек
   • Экран результатов поиска с оптимизированными вариантами
   • Интерактивная карта салона для выбора мест
   • Процесс оплаты с выбором допуслуг
   • Офлайн-режим в аэропорту с картой и информацией о рейсе
4. Опишите процесс развертывания и интеграции с системами бронирования:
   • Публикация в Google Play и App Store
   • Настройка интеграции с Amadeus и Sabre через защищенный шлюз
   • Подключение платежных шлюзов с сертификацией по PCI DSS
   • Тестирование в продакшен-подобном окружении

Конкретный пример: Код методики интеллектуального подбора с прогнозированием задержек:

class FlightRecommender {
    private val delayPredictor: DelayPredictor
    private val costOptimizer: CostOptimizer
    
    init {
        // Загрузка оптимизированных моделей для прогнозирования задержек
        delayPredictor = DelayPredictor.loadModels(
            prophetModel = "prophet_delays_quantized.tflite",
            lstmModel = "lstm_delays_quantized.tflite",
            xgboostModel = "xgboost_delays.json"
        )
    }
    
    suspend fun getOptimalFlights(
        searchParams: FlightSearchParams,
        userProfile: UserProfile
    ): List {
        // Получение списка рейсов из систем бронирования
        val flights = flightService.searchFlights(searchParams)
        
        // Прогнозирование задержек для каждого рейса
        val flightsWithDelays = flights.map { flight ->
            val delayProb = delayPredictor.predictDelayProbability(
                flightNumber = flight.number,
                departureAirport = flight.departureAirport,
                arrivalAirport = flight.arrivalAirport,
                departureTime = flight.departureTime,
                weatherConditions = getWeatherConditions(flight.departureAirport)
            )
            flight.copy(delayProbability = delayProb)
        }
        
        // Оптимизация стоимости с учетом допуслуг и предпочтений пользователя
        val optimizedFlights = flightsWithDelays.map { flight ->
            val totalCost = costOptimizer.calculateTotalCost(
                baseFare = flight.baseFare,
                userPreferences = userProfile.servicePreferences,
                availableServices = flight.availableServices
            )
            flight.copy(totalCost = totalCost)
        }
        
        // Персонализация и ранжирование
        val rankedFlights = optimizedFlights.sortedByDescending { flight ->
            calculateScore(
                delayProbability = flight.delayProbability,
                totalCost = flight.totalCost,
                userProfile = userProfile,
                flight = flight
            )
        }
        
        // Кэширование результатов на 5 минут
        cacheService.set("flights:${searchParams.hashCode()}", rankedFlights, 300)
        
        return rankedFlights.take(10) // Возвращаем топ-10 вариантов
    }
    
    private fun calculateScore(
        delayProbability: Double,
        totalCost: Double,
        userProfile: UserProfile,
        flight: Flight
    ): Double {
        // Гибридная функция ранжирования
        val punctualityScore = 1.0 - delayProbability // Чем меньше задержка, тем выше оценка
        val costScore = userProfile.budget / totalCost // Чем дешевле, тем выше оценка
        val personalizationScore = calculatePersonalizationScore(userProfile, flight)
        
        return 0.4 * punctualityScore + 0.35 * costScore + 0.25 * personalizationScore
    }
}

Методика интеллектуального подбора объединяет прогнозирование задержек, оптимизацию стоимости и персонализацию с весами 0.4, 0.35 и 0.25 соответственно. Прогнозирование задержек выполняется с помощью ансамбля моделей Prophet, LSTM и XGBoost, оптимизированных для мобильных устройств. На тестовых данных методика достигла точности прогноза задержек 88.4% и повысила конверсию рекомендованных билетов на 52.3%.

Типичные сложности:

• Выбор наиболее показательных фрагментов кода без раскрытия коммерческой тайны.
• Баланс между технической детализацией и читаемостью для комиссии.

Ориентировочное время на выполнение: 20-25 часов.

3.2. Оценка эффективности приложения в промышленной эксплуатации

Объяснение: Количественная оценка результатов внедрения приложения по разработанной в Главе 1 методике.

Пошаговая инструкция:

1. Представьте результаты оценки по 10 ключевым метрикам за период 10 недель (68 400 пользователей, 24 800 бронирований):
   • Конверсия: с 2.1% до 4.8% (+128.6%)
   • Время покупки билета: с 11.3 до 3.1 минут (-72.6%)
   • Отказы: с 67% до 29% (-56.7%)
   • Средний чек: с 18 450 до 26 780 рублей (+45.1%)
   • Точность прогноза задержек: 88.4% (план ≥85%, достигнуто)
   • Время загрузки экрана поиска: 0.9 сек (план ≤1.2 сек, достигнуто)
   • Удовлетворенность пользователей: с 3.0 до 4.8 балла по 5-балльной шкале
   • Среднее время в приложении: с 4.1 до 8.7 минут (+112.2%)
   • Продажи допуслуг: с 38% до 62% (+24 п.п.)
   • Доступность приложения: 99.97% (план 99.95%, достигнуто)
2. Проведите статистическую проверку значимости улучшений (тест Стьюдента для парных выборок, p-value < 0.001).
3. Проведите анализ ошибок и ограничений приложения:
   • Ошибки прогноза задержек: 11.6% (основная причина — непредвиденные технические неполадки)
   • Проблемы с интеграцией: 1.9% (основная причина — временные сбои внешних систем)
   • Меры по снижению ошибок: расширение набора внешних факторов, улучшение механизмов адаптации
4. Сравните полученные результаты с плановыми показателями и отраслевыми бенчмарками.

Пример таблицы результатов оценки:

Метрика эффективности	До внедрения	После внедрения	Изменение	Плановое значение	Достигнуто
Конверсия, %	2.1	4.8	+128.6%	≥4.5	Да
Время покупки, мин	11.3	3.1	-72.6%	≤4.0	Да
Отказы, %	67.0	29.0	-56.7%	≤30	Да
Средний чек, руб.	18 450	26 780	+45.1%	≥25 000	Да
Точность прогноза, %	—	88.4	—	≥85	Да
Время загрузки, сек	3.8	0.9	-76.3%	≤1.2	Да
Удовлетворенность, баллы	3.0	4.8	+1.8	≥4.5	Да
Продажи допуслуг, %	38.0	62.0	+24.0 п.п.	≥60	Да

Типичные сложности:

• Корректная статистическая обработка данных при наличии внешних факторов (погодные условия, праздники).
• Отделение эффекта от мобильного приложения от эффекта других маркетинговых мероприятий.

Ориентировочное время на выполнение: 15-18 часов.

3.3. Экономическая оценка эффективности приложения

Объяснение: Финальный расчет экономической эффективности внедрения мобильного приложения для покупки авиабилетов.

Пошаговая инструкция:

1. Рассчитайте экономический эффект от внедрения приложения:
   • Эффект 1: увеличение выручки от роста конверсии — (4.8% - 2.1%) / 2.1% × 3.2 млрд руб./год = 4 114.3 млн руб./год
   • Эффект 2: увеличение выручки от роста среднего чека — (26 780 - 18 450) / 18 450 × 3.2 млрд руб./год = 1 446.1 млн руб./год
   • Эффект 3: увеличение выручки от продажи допуслуг — (62% - 38%) × 1.2 млрд руб./год = 288.0 млн руб./год
   • Эффект 4: снижение затрат на контекстную рекламу — 35% × 7.4 млн руб./год = 2.6 млн руб./год
   • Эффект 5: экономия времени операторов колл-центра — 5.2 час/день × 240 раб. дней × 2 350 руб./час × 18 операторов = 52.7 млн руб./год
   • Совокупный годовой эффект: 4 114.3 + 1 446.1 + 288.0 + 2.6 + 52.7 = 5 903.7 млн руб./год
2. Рассчитайте затраты на разработку и внедрение:
   • Капитальные затраты: разработка приложения 42.8 млн руб. + интеграция с системами 24.6 млн руб. + тестирование 9.4 млн руб. = 76.8 млн руб.
   • Операционные затраты: поддержка 12.4 млн руб./год + хостинг 7.8 млн руб./год + лицензии 5.6 млн руб./год = 25.8 млн руб./год
3. Рассчитайте финансовые показатели:
   • Чистый годовой эффект: 5 903.7 - 25.8 = 5 877.9 млн руб./год
   • Срок окупаемости: 76.8 / 5 877.9 = 0.0131 года (4.8 дня)
   • NPV за 5 лет при ставке дисконтирования 12%: 21 160 млн руб.
   • IRR: 45 821%
   • Индекс рентабельности: 276.1
4. Проведите анализ чувствительности результатов к изменению ключевых параметров (конверсия ±30%, средний чек ±25%).

Конкретный пример: Расчет экономического эффекта показал, что основной вклад в эффективность приложения вносит увеличение выручки от роста конверсии (69.7% от совокупного эффекта) и роста среднего чека (24.5%), а не прямая экономия на рекламе или времени операторов. Даже при пессимистичном сценарии (конверсия увеличена только до 3.5%, средний чек до 23 500 руб.) срок окупаемости не превышает 2.1 месяца, что подтверждает устойчивость экономического обоснования. С учетом планового масштабирования приложения на все каналы продаж ПАО «Аэрофлот» совокупный годовой эффект оценивается в 5.904 млрд руб. при общих инвестициях 76.8 млн руб. и сроке окупаемости 4.8 дня для пилотной группы и 2.1 месяца для полномасштабного внедрения.

Типичные сложности:

• Корректное выделение эффекта именно от мобильного приложения при наличии множества факторов, влияющих на онлайн-продажи авиабилетов.
• Реалистичная оценка косвенных эффектов без завышения.

Ориентировочное время на выполнение: 12-15 часов.

Выводы по главе 3

Объяснение: Итоги оценки эффективности и подтверждение достижения цели исследования.

Пошаговая инструкция:

1. Подтвердите достижение цели: разработанное приложение обеспечило повышение конверсии до 4.8% (+128.6%) и сокращение времени покупки билета до 3.1 минут (-72.6%).
2. Укажите экономический эффект: срок окупаемости 4.8 дня, годовой эффект 5.878 млрд руб., NPV за 5 лет 21.160 млрд руб.
3. Отметьте соответствие результатов всем 52 требованиям, сформулированным в Главе 1.
4. Сформулируйте рекомендации по масштабированию приложения на все каналы продаж ПАО «Аэрофлот».

Ориентировочное время на выполнение: 6-8 часов.

Заключение

Объяснение: Общие выводы по работе (5-7 пунктов), соотнесение результатов с поставленной целью и задачами, определение новизны и значимости для предприятия, перспективы развития приложения.

Пошаговая инструкция:

1. Сформулируйте 5-7 выводов, каждый — по одному предложению, отражающему ключевой результат работы.
2. Соотнесите выводы с задачами из введения: «Задача 1 решена — проведен анализ 18 существующих решений и выявлены ограничения…», «Задача 2 решена — собраны и обработаны данные о 28 500 рейсах и поведении 105 000 пользователей за 18 месяцев…».
3. Еще раз четко сформулируйте личный вклад автора в развитие методов интеллектуального подбора авиабилетов с прогнозированием задержек и оптимизацией стоимости.
4. Укажите перспективы: расширение функционала на поддержку голосового поиска, интеграция с системами дополненной реальности для навигации в аэропорту, применение методов глубокого обучения для прогнозирования спроса и динамического ценообразования.
5. Не вводите новую информацию — только обобщение результатов работы.

Типичные сложности:

• Лаконичное обобщение всех результатов без повторения формулировок из выводов по главам.
• Четкое перечисление личного вклада без преувеличений.

Ориентировочное время на выполнение: 8-10 часов.

Список использованных источников

Объяснение: Оформляется строго по ГОСТ 7.1–2003. Должен содержать не менее 40 источников, из них не менее 20 — не старше 5 лет, не менее 10 — зарубежные источники, а также ссылки на публикации автора в изданиях, индексируемых РИНЦ.

Типичные сложности:

• Соблюдение всех нюансов оформления по ГОСТ: порядок элементов описания, пунктуация, сокращения.
• Подбор достаточного количества современных источников по узкой тематике авиационных продаж, прогнозирования задержек и мобильной разработки.

Ориентировочное время на выполнение: 6-8 часов.

Приложения

Объяснение: Вспомогательные материалы: схемы архитектуры приложения, фрагменты кода методики подбора, архитектурные диаграммы, скриншоты интерфейса, данные апробации, акт внедрения.

Типичные сложности:

• Отбор релевантных материалов, которые действительно дополняют основную часть.
• Правильное оформление и нумерация приложений в соответствии с требованиями МИСИС.

Ориентировочное время на выполнение: 8-10 часов.

Итоговый расчет трудоемкости

Написание ВКР магистра по теме разработки мобильного приложения для покупки авиабилетов — это многоэтапный проект, требующий глубоких знаний в области рекомендательных систем, предиктивной аналитики и современных технологий мобильной разработки.

Раздел ВКР	Ориентировочное время (часы)
Введение	8-10
Глава 1 (аналитическая)	45-55
Глава 2 (проектная)	60-75
Глава 3 (практическая)	50-60
Заключение	8-10
Список источников, оформление по ГОСТ	10-15
Приложения	8-10
Итого (активная работа):	~190-235 часов
Дополнительно: согласования с научным руководителем, правки по замечаниям, подготовка к защите	~50-70 часов

Общий вывод: Написание ВКР с нуля в соответствии со всеми требованиями НИТУ МИСИС — это проект, требующий от 240 до 305 часов чистого времени. Это эквивалент 6-7.5 полных рабочих недель без учета основной учебы, работы или других обязательств. При этом не учтены временные затраты на получение доступа к данным, прохождение нормоконтроля (часто 2-3 итерации правок) и подготовку публикации в РИНЦ.

Готовые инструменты и шаблоны для Мобильное приложение для покупки авиабилетов для компании ПАО «Аэрофлот»

Шаблон формулировки научной новизны:

«Научная новизна работы заключается в разработке методики интеллектуального подбора авиабилетов с комбинацией прогнозирования задержек на основе ансамбля моделей (Prophet, LSTM, XGBoost), оптимизации стоимости с учетом допуслуг и динамического ценообразования, персонализации по профилю пользователя, обеспечивающей точность прогноза задержек 88.4% и повышение конверсии рекомендованных билетов на 52.3% в условиях высокой конкуренции на авиарынке России».

Чек-лист «Готова ли ваша работа к защите по теме мобильного приложения для покупки авиабилетов»:

• ☐ Введение содержит количественную оценку потерь от низкой конверсии (не «низкая конверсия», а «конверсия 2.1% против 4.2%, потери 42.8 млн руб./год»)
• ☐ Глава 1 включает сравнительный анализ минимум 18 решений по 15+ критериям с анализом 28 500 рейсов и поведения 105 000 пользователей за 18 месяцев
• ☐ Проведен анализ не менее 28 500 рейсов с выявлением статистики задержек и паттернов поведения
• ☐ Глава 2 содержит оригинальную методику интеллектуального подбора с математическим описанием компонентов прогнозирования задержек и оптимизации стоимости
• ☐ Детально описана архитектура приложения с офлайн-режимом для работы в аэропорту и интеграцией с Amadeus/Sabre и 7 платежными шлюзами
• ☐ Приведены реальные фрагменты кода методики подбора и механизма офлайн-синхронизации
• ☐ Представлены скриншоты интерфейса приложения с экранами поиска, выбора мест и офлайн-режима
• ☐ Приведены результаты апробации на не менее 68 400 пользователей с количественной оценкой по 10+ метрикам
• ☐ Проведен экономический расчет с указанием срока окупаемости, NPV, IRR
• ☐ Оригинальность в «Антиплагиат.ВУЗ» ≥75%

Два пути к защите:

Путь 1: Самостоятельный.
Подходит, если у вас есть опыт в области рекомендательных систем, знание мобильной разработки на Kotlin/Swift, доступ к данным о рейсах и поведении пользователей, и 3+ месяца свободного времени. Требует глубокого погружения в методологию прогнозирования задержек, разработку оригинальной методики оптимизации стоимости, программирование приложения с интеграцией в глобальные системы бронирования. Риски: недостаточная научная новизна (просто применение готовых решений), отсутствие количественной оценки эффективности, проблемы с интеграцией внешних систем.

Путь 2: С экспертной поддержкой.
Рекомендуется для большинства магистрантов. Мы берем на себя:

• Разработку оригинальной методики интеллектуального подбора авиабилетов с математическим обоснованием компонентов прогнозирования задержек и оптимизации стоимости
• Проектирование архитектуры мобильного приложения с офлайн-режимом для работы в аэропорту и интеграцией с Amadeus/Sabre и 7 платежными шлюзами
• Программную реализацию приложения на Kotlin/Swift с использованием TensorFlow Lite и Room/Core Data
• Подготовку данных апробации с количественной оценкой по 10+ метрикам на 68 400 пользователях
• Экономический расчет эффективности с дисконтированием на 5 лет
• Полное сопровождение до защиты с подготовкой презентации и ответов на вопросы комиссии

Нужна помощь с разработкой приложения для покупки авиабилетов для МИСИС?
Получите бесплатную консультацию по структуре и требованиям за 10 минут!

Telegram: @Diplomit
Телефон/WhatsApp: +7 (987) 915-99-32
Email: admin@diplom-it.ru

Оформите заказ онлайн: Заказать ВКР для МИСИС