Личный кабинет

Дипломная работаИнформационные технологии

Готовая работа №93195 от пользователя Смолина Инга

Разработка сервиса для выявления аномалий в поведении покупателей в ритейле

Name: Разработка сервиса для выявления аномалий в поведении покупателей в ритейле
Price: 660.00 RUB

660 ₽

Файл с работой можно будет скачать в личном кабинете после покупки

Страниц: 30

Год написания: 2024

Смолина Инга

Сообщить о нарушении авторских прав

Гарантия безопасной покупки

Уникальность текста выше 50%

Возможность снять с продажи

Не подходит эта работа?

Укажите тему работы или свой e-mail, мы отправим подборку похожих работ

содержание

Содержание 2
Глоссарий 3
Введение 4
Глава 1. Обзор предметной области 6
1.1 Обзор научных исследований 6
1.2 Анализ существующих решений 9
Глава 2. Обзор существующих методов анализа временных рядов 12
2.1 Методы машинного обучения 12
2.1.1 Isolation Forest 12
2.1.2 Autoencoder 13
2.1.3 DBSCAN 14
2.2 Статистические методы 16
2.2.1 Межквартильный размах 16
2.2.2 Правило сигм 17
Глава 3. Программная реализация 19
3.1 Архитектура решения 19
3.2 Пользовательский сценарий 21
3.3 Описание работы веб-сервиса 23
Заключение 28
Список литературы 29

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

ВВЕДЕНИЕ

В современном мире розничная торговля играет ключевую роль в экономике, предоставляя потребителям широкий спектр товаров и услуг. С развитием технологий и увеличением объемов данных, собираемых в процессе торговли, возникает необходимость в эффективном анализе этой информации для оптимизации бизнес-процессов и улучшения качества обслуживания клиентов. Одним из ключевых аспектов этого анализа является выявление аномалий в поведении покупателей.
Аномалии в поведении покупателей могут быть признаком различных проблем, таких как мошенничество, ошибки в работе различных функций сервиса, недостаточная доступность товаров или неудовлетворенность клиентов обслуживанием. Поэтому разработка специализированного сервиса для выявления аномалий в данных розничной торговли становится важной задачей для компаний в данной сфере.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

отрывок из работы

Глава 1. Обзор предметной области
1.1 Обзор научных исследований

На данный момент для сферы розничной торговли, считается важным выявление аномалий в поведении покупателей, особенно в реальном времени, так как с помощью этого можно предотвратить потерю покупателей и денег, вовремя выявив ошибку.
В статье[1], рассмотрено, что выявление аномалий — это метод, используемый в области статистики для определения выбросов по данным. Аномалия в данных временных рядов определяется как точка или последовательность точек, которые отклоняются от нормального поведения данных. Данные временных рядов, значения которых связаны с метками времени.
Данные временных рядов часто включают тенденции, сезонные и циклические колебания. Динамический характер временных рядов может быть связан с различными компонентами, составляющими временные ряды, а именно: трендом, сезонностью, цикличностью и нерегулярностью компонентов. Трендовый компонент обычно называют долгосрочным изменением среднего уровня данных. Если тренд временного ряда не представляет интереса, его можно удалить. Когда временной ряд испытывает регулярные и предсказуемые изменения в фиксированные периоды, говорят, что он содержит сезонный компонент.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Список литературы

1. Shaukat K. et al. A review of time-series anomaly detection techniques: A step to future perspectives //Advances in Information and Communication: Proceedings of the 2021 Future of Information and Communication Conference (FICC), Volume 1. – Springer International Publishing, 2021. – P. 865-877. (дата обращения 13.03.2024).
2. Дуброва Т. А. Статистические методы прогнозирования. – 2003. (дата обращения 23.03.2024).
3. Amazon Fraud Detector [Электронный ресурс]. //Amazon Fraud Detector. 2024. - URL: https://aws.amazon.com/ru/fraud-detector/ (дата обрашения: 30.04.2024).
4. Microsoft Anomaly Detector Documentation [Электронный ресурс]. // Microsoft Learn. 2023. - URL: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/anomaly-detector/ (дата обрашения: 28.02.2024).
5. Splunk Enterprise Security [Электронный ресурс]. // Splunk. 2024. - URL: https://www.splunk.com/en_us/resources/splunk-enterprise-security.html (дата обращения: 19.05.2024).
6. FastAPI Documentation [Электронный ресурс]. // FastAPI. 2018. - URL: https://fastapi.tiangolo.com/ (дата обращения: 14.02.2024).
7. Python Documentation [Электронный ресурс]. // Python. 2022. - URL: https://www.python.org/ (дата обращения 06.03.2024).
8. Postgresql Documentation [Электронный ресурс]. // Postgres. 2024. - URL: https://www.postgresql.org/ (дата обращения 06.03.2024).
9. Pandas Documentation [Электронный ресурс]. // Pandas. 2024. - URL: https://pandas.pydata.org/ (дата обращения 08.03.2024).

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Купить и скачать работу

Разработка сервиса для выявления аномалий в поведении покупателей в ритейле

Почему студенты выбирают наш сервис?

Работаем круглосуточно

24 часа в сутки

7 дней в неделю

Гарантия

Возврат средств в случае проблем с купленной готовой работой

Мы лидеры

LeWork является лидером по количеству опубликованных материалов для студентов

не подошла эта работа?

В нашей базе 78761 курсовых работ – поможем найти подходящую

Ответы на часто задаваемые вопросы

Как оплатить заказ?

Чтобы оплатить заказ на сайте, необходимо сначала пополнить баланс на этой странице - https://lework.net/addbalance

На странице пополнения баланса у вас будет возможность выбрать способ оплаты - банковская карта, электронный кошелек или другой способ.

После пополнения баланса на сайте, необходимо перейти на страницу заказа и завершить покупку, нажав соответствующую кнопку.

Если у вас возникли проблемы при пополнении баланса на сайте или остались вопросы по оплате заказа, напишите нам на support@lework.net. Мы обязательно вам поможем!

Есть ли услуга безопасной покупки, и какой срок гарантии?

Да, покупка готовой работы на сайте происходит через "безопасную сделку". Покупатель и Продавец финансово защищены от недобросовестных пользователей. Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней.

Что означает возможность снять с продажи готовую работу ?

У покупателя есть возможность снять готовую работу с продажи на сайте. Например, если необходимо скрыть страницу с работой от третьих лиц на определенный срок. Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Как вернуть средства за некачественную работу?

Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. Если администрация сайта принимает решение о возврате денежных средств, то покупатель получает уведомление в личном кабинете и на электронную почту о возврате. Средства можно потратить на покупку другой готовой работы или вывести с сайта на банковскую карту. Вывод средств можно оформить в личном кабинете, заполнив соответствущую форму.

Как связаться со службой поддержки, если возникли вопросы?

Мы с радостью ответим на ваши вопросы по электронной почте support@lework.net