Dezvoltarea unui sistem automatizat pentru analiza datelor de afaceri

Abstract

Acest proiect de teză este dedicat creării unui sistem automat pentru analiza datelor de afaceri folosind limbajul de programare Python. În lumea modernă, volumul datelor de afaceri este în continuă creștere, ceea ce necesită instrumente eficiente pentru analizarea acestora și luarea deciziilor. Scopul acestui proiect este dezvoltarea unui sistem care să permită companiilor să automatizeze procesul de analiză a datelor, să reducă costurile de timp și să îmbunătățească calitatea deciziilor luate.

Proiectul a inclus o trecere în revistă a principalelor metode de analiză a datelor în afaceri și a soluțiilor existente pe piață. Pe baza acestei analize, au fost selectate cele mai potrivite instrumente și tehnologii pentru dezvoltarea sistemului. Biblioteci și instrumente Python specializate, cum ar fi Pandas, NumPy și Apache Spark, au fost folosite pentru a procesa cantități mari de date. Pentru a vizualiza rezultatele analizei, au fost alese bibliotecile Matplotlib și Seaborn.

Pentru a stabili problema și a proiecta sistemul, au fost determinate cerințele pentru funcționalitatea sistemului și arhitectura acestuia. Au fost identificate principalele etape ale procesării datelor și metodelor de vizualizare care țin cont de specificul analizei de afaceri. Pentru a asigura fiabilitatea și scalabilitatea sistemului, au fost dezvoltați algoritmi și arhitectură adecvate.

Partea finală a lucrării a implicat implementarea sistemului, inclusiv crearea de scripturi și aplicații pentru colectarea, prelucrarea și analiza datelor. Au fost dezvoltați algoritmi pentru lucrul cu volume mari de date și a fost implementată funcționalitatea de vizualizare a rezultatelor analizei. Sistemul a fost apoi testat și evaluat în funcție de criteriile de performanță și conformitate.

La încheierea tezei au fost rezumate rezultatele studiului, s-au tras concluzii cu privire la dezvoltarea și implementarea sistemului și s-au dat recomandări pentru dezvoltarea și utilizarea ulterioară a acestuia. Teza include o listă de surse utilizate și aplicații cu codul sursă al scripturilor și aplicațiilor dezvoltate, exemple de date și rezultate ale analizelor, precum și materiale suplimentare care confirmă funcționalitatea și eficacitatea sistemului.

This thesis project is devoted to the creation of an automated system for analyzing business data using the Python programming language. In the modern world, the volume of business data is constantly growing, which requires effective tools for analyzing it and making decisions. The goal of this project is to develop a system that will allow companies to automate the process of data analysis, reduce time costs and improve the quality of decisions made.

The project included a review of the main methods of data analysis in business and existing solutions on the market. Based on this review, the most suitable tools and technologies for system development were selected. Specialized Python libraries and tools such as pandas, NumPy and Apache Spark were used to process large amounts of data. To visualize the analysis results, the Matplotlib and Seaborn libraries were chosen.

To set the problem and design the system, requirements for the functionality of the system and its architecture were determined. The main stages of data processing and visualization methods that take into account the specifics of business analysis were identified. To ensure the reliability and scalability of the system, appropriate algorithms and architecture have been developed.

The final part of the work involved the implementation of the system, including the creation of scripts and applications for collecting, processing and analyzing data. Algorithms for working with large volumes of data were developed, and functionality for visualizing analysis results was implemented. The system was then tested and evaluated against performance and compliance criteria.

At the conclusion of the thesis, the results of the study were summed up, conclusions were drawn about the development and implementation of the system, and recommendations were given for its further development and use. The thesis includes a list of sources used and applications with the source code of the developed scripts and applications, examples of data and analysis results, as well as additional materials confirming the functionality and effectiveness of the system.

Данный дипломный проект посвящен созданию автоматизированной системы для анализа данных бизнеса с использованием языка программирования Python. В современном мире объемы бизнес-данных постоянно растут, что требует эффективных инструментов для их анализа и принятия решений. Целью данного проекта является разработка такой системы, которая позволит компаниям автоматизировать процесс анализа данных, сократить временные затраты и повысить качество принимаемых решений.

В рамках проекта был проведен обзор основных методов анализа данных в бизнесе

и существующих решений на рынке. На основе этого обзора были выбраны наиболее подходящие инструменты и технологии для разработки системы. Для обработки больших объемов данных были использованы специализированные библиотеки и инструменты Python, такие как pandas, NumPy и Apache Spark. Для визуализации результатов анализа были выбраны библиотеки Matplotlib и Seaborn.

Для постановки задачи и проектирования системы были определены требования к функционалу системы и ее архитектуре. Были выделены основные этапы обработки данных

и методы визуализации, учитывающие специфику бизнес-анализа. Для обеспечения надежности и масштабируемости системы были разработаны соответствующие алгоритмы

и архитектура.

В финальной части работы была проведена реализация системы, включая создание скриптов и приложений для сбора, обработки и анализа данных. Были разработаны алгоритмы для работы с большими объемами данных, а также реализован функционал визуализации результатов анализа. Затем система была протестирована и оценена по критериям производительности и соответствия требованиям.

В заключении дипломной работы были подведены итоги исследования, сделаны выводы о разработке и реализации системы, а также даны рекомендации по ее дальнейшему развитию и использованию. Дипломная работа включает в себя список использованных источников и приложения с исходным кодом разработанных скриптов и приложений, примерами данных и результатов анализа, а также дополнительными материалами, подтверждающими работоспособность и эффективность системы.