Прикладная информатика. Научные статьи
Скачать книги из серии Прикладная информатика. Научные статьиНечеткие прецедентные модели для управления проектами с использованием мультионтологического подхода
Выявлены особенности инновационных проектов, которые должны учитываться при построении моделей информационных процессов в системах поддержки принятия решений (СППР) по проектному управлению. Показано, что с точки зрения учета данных особенностей перспективным представляются способы формирования знаний в виде онтологий и применение процедур анализа информации, основанных на прецедентных методах. Выявлены ограничения существующих прецедентных методов, в том числе предполагающих формирование базы знаний в виде онтологий, для их использования при управлении проектами. Обоснованы направления развития методов представления знаний в виде онтологий и их применения в рамках прецедентных подходов: обеспечение возможности использования нескольких независимых онтологий по разным предметным областям; учет отличий анализируемых проектов и создание условий для адаптации онтологий при изменении показателей внешней и внутренней среды проекта. Предложена структура СППР для проектного управления, обеспечивающая использование нескольких предметных и функциональных онтологий и разработанного нечетко-логического алгоритма адаптации рациональных решений, принятых ранее, для текущей ситуации. Приведено описание программных средств, реализующих предложенные модели и процедуры, а также результаты их применения для поддержки решений при управлении проектом по разработке инновационного асинхронного электродвигателя. Показано, что предлагаемый подход допускает описание текущей ситуации в лингвистическом виде. При этом, в отличие от известных вариантов прецедентных методов на основе применения онтологических моделей, описанный алгоритм вывода решений позволяет учитывать характеристики анализируемых ситуаций, относящиеся к различным предметным и функциональным областям. Это позволяет вырабатывать рекомендации по распределению ресурсов на выполнение проектных работ на основе анализа положительного опыта реализации проектов различного масштаба.
Технологии Data Mining в управлении ассортиментом торговых компаний
В условиях жесткой конкуренции удовлетворение всех потребностей клиентов обеспечивает торговому предприятию устойчивые конкурентные преимущества. При традиционной структуре ассортимента происходит снижение как потенциального, так и реального уровня прибыли, потеря конкурентных позиций на перспективных рынках, и, как следствие, наблюдается снижение экономической устойчивости предприятия. Разработка системы анализа для определения специфики товарного ассортимента, оптимизации ассортимента, его адаптации к условиям российского рынка является, несомненно, актуальной задачей. В данной статье приведен обзор торговых и IT-компаний, которые используют технологии интеллектуального анализа данных (ИАД). Обзор показал, что многие компании используют технологию ИАД для улучшения работы с клиентами, повышения товарооборота и продаж в магазинах. В связи с этим руководством компании Familia было принято решение о разработке собственного программного обеспечения, которое объединит анализ товарооборота и продаж в магазинах компании с целью повышения продаж и улучшения размещения товаров в магазинах таким образом, чтобы клиент покупал необходимые вещи, увеличивая прибыль компании. В работе показаны возможности объединения нескольких методов ИАД в одной системе; приведены результаты работы системы анализа и показана эффективность разработанной системы анализа в компании Familia. Уникальностью разработанного программного обеспечения является объединение алгоритмов интеллектуального анализа данных в один программный продукт. Разработанная система анализа, основанная на совместной работе двух алгоритмов ИАД – K-means и Apriori, позволяет управлять ассортиментом торговых предприятий, уменьшая убытки компаний.
