2024
Permanent URI for this collectionhttps://ekhsuir.kspu.edu/handle/123456789/20323
Browse
Search Results
Item АВТОМАТИЗОВАНЕ МАШИННЕ НАВЧАННЯ ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ ЦІЛЬОВОЇ АУДИТОРІЇ ВСТУПНИКІВ ДЛЯ ЗАКЛАДІВ ВИЩОЇ ОСВІТИ(2024) Гулін, Д. В.Ця робота присвячена дослідженню методів автоматизованого машинного навчання для підтримки прийняття рішень у сфері бізнес-аналітики, зокрема в контексті вищої освіти. Основна увага зосереджена на використанні машинного навчання для прогнозування контингенту майбутніх вступників і виявлення цільової аудиторії для освітніх програм ІТ спеціальностей. Метою дослідження є розробка підходу до застосування автоматизованого машинного навчання в бізнес-аналітиці, що сприяє ефективному прийняттю управлінських рішень та оцінці впливу ключових факторів на вибір абітурієнтами закладу освіти. / This work is dedicated to exploring methods of automated machine learning for decision support in business analytics, specifically in the context of higher education. The main focus is on using machine learning for forecasting the future student body and identifying the target audience for IT specialty educational programs. The aim of the study is to develop an approach to applying automated machine learning in business analytics, which contributes to effective managerial decision-making and assessing the impact of key factors influencing applicants' choice of educational institution.Item ПРОГНОЗУВАННЯ ДИНАМІКИ ФІНАНСОВОГО РИНКУ ЗА ДОПОМОГОЮ АНАЛІЗУ НАСТРОЇВ ІНВЕСТОРІВ ЗАСОБАМИ ХМАРНИХ СЕРВІСІВ(2024) Калініченко, І. В.Ця робота присвячена дослідженню методів автоматизованого аналізу настроїв інвесторів для підтримки прийняття рішень у сфері фінансової аналітики, зокрема в контексті фондового ринку. Основна увага зосереджена на використанні аналізу настроїв для прогнозування динаміки фінансового ринку та визначення інвестиційних можливостей на основі настроїв інвесторів і макроекономічних факторів. Метою дослідження є розробка підходу до застосування автоматизованого аналізу настроїв інвесторів у фінансовій аналітиці, що сприяє ефективному прийняттю інвестиційних рішень і оцінці впливу ключових факторів на динаміку фінансового ринку. / This work is dedicated to exploring methods of automated investor sentiment analysis for decision support in financial analytics, specifically in the context of the stock market. The main focus is on using sentiment analysis to forecast financial market dynamics and identify investment opportunities based on investor sentiments and macroeconomic factors. The aim of the study is to develop an approach to applying automated investor sentiment analysis in financial analytics, which contributes to effective investment decision-making and assessing the impact of key factors on financial market dynamics.