Модернизация системы поддержки принятия решений с использованием линейного корреляционно-регрессионного анализа для производства
Аннотация
Модернизация систем поддержки принятия решений представляется актуальным вопросом для широкого спектра предприятий из самых разных областей. Принятие управленческих решений на основе методов математического программирования, позволит, например, повысить эффективность использования доступных ресурсов за счёт оптимизации производственных процессов.
Объектом исследования станет ИС и ИКТ при управлении финансовой аналитикой. Предметом исследования является система поддержки принятия решений при проведении скидочной кампании на рынке нефтепродуктов.
Цель работы – проведение модернизации системы поддержки принятия решений с использованием линейного корреляционного-регрессионного анализа для производственного цикла в ПАО «Газпром нефть». Для достижения поставленной цели были сформулированы и решены следующие задачи:
- провести сбор данных с АЗС, выполнить перевод признаков в вещественные величины.
- провести обучение с учителем модели многомерной линейной регрессии;
- для оценки параметров будем использовать lasso регуляризатор, позволяющий путем изменения весов перед объясняющими переменными выделить параметры, оказывающие влияние на целевую переменную;
- выполнить прогнозирование объема продаж нефтепродуктов в ассортименте;
- оценить способности модели приближать целевую функцию путем оценки по среднеквадратичной ошибке: сумма квадратов разности значений модели и зависимой переменной для всех значений независимой переменной в качестве аргумента, проверить возможность снизить размерность выборки.
- выбрать наилучшие акции на будущие несколько месяцев, оценить эффективность управления скидкой, найти оптимум по скидке при текущей конъюнктуре рынка и ценовом позиционировании при максимизации EBITDA.
В ходе выполнения первого раздела были рассмотрены существующие на текущий момент методы принятия решений, выполнена оценка влияния методов математического моделирования на принятие управленческих решений в организации, проведена характеристика методов математического программирования.
Во втором разделе составлена полная модель архитектуры предприятия, сформулированы основные цели, задачи и миссия, ценности организации, направления развития ПАО «Газпром нефть» и ключевые для компании показатели, проведено обучение модели линейной регрессии.
Объектом исследования станет ИС и ИКТ при управлении финансовой аналитикой. Предметом исследования является система поддержки принятия решений при проведении скидочной кампании на рынке нефтепродуктов.
Цель работы – проведение модернизации системы поддержки принятия решений с использованием линейного корреляционного-регрессионного анализа для производственного цикла в ПАО «Газпром нефть». Для достижения поставленной цели были сформулированы и решены следующие задачи:
- провести сбор данных с АЗС, выполнить перевод признаков в вещественные величины.
- провести обучение с учителем модели многомерной линейной регрессии;
- для оценки параметров будем использовать lasso регуляризатор, позволяющий путем изменения весов перед объясняющими переменными выделить параметры, оказывающие влияние на целевую переменную;
- выполнить прогнозирование объема продаж нефтепродуктов в ассортименте;
- оценить способности модели приближать целевую функцию путем оценки по среднеквадратичной ошибке: сумма квадратов разности значений модели и зависимой переменной для всех значений независимой переменной в качестве аргумента, проверить возможность снизить размерность выборки.
- выбрать наилучшие акции на будущие несколько месяцев, оценить эффективность управления скидкой, найти оптимум по скидке при текущей конъюнктуре рынка и ценовом позиционировании при максимизации EBITDA.
В ходе выполнения первого раздела были рассмотрены существующие на текущий момент методы принятия решений, выполнена оценка влияния методов математического моделирования на принятие управленческих решений в организации, проведена характеристика методов математического программирования.
Во втором разделе составлена полная модель архитектуры предприятия, сформулированы основные цели, задачи и миссия, ценности организации, направления развития ПАО «Газпром нефть» и ключевые для компании показатели, проведено обучение модели линейной регрессии.