Моделювання системи підтримки прийняття рішень у продуктовому ритейлі методами машинного навчання

У дисертації досліджені теоретичні та практичні засади побудови комплексу систем підтримки прийняття рішень на основі методів машинного навчання для забезпечення ефективності операційної, інвестиційної та стратегічної діяльності компанії на ринку продуктового ритейлу, що знаходиться під впливом трансформаційних процесів та розвитку електронної комерції. Практична цінність роботи полягає у тому, що побудований комплекс систем підтримки прийняття рішень на основі методів машинного навчання надає змогу забезпечити зростання ефективності операційних процесів, фінансових результатів та оптимізації стратегічної діяльності компанії. Рекомендації, що надаються за використання комплексу систем підтримки прийняття рішень, можуть бути впроваджені для скорочення операційних витрат та покращення якості сервісу, максимізації метрик маржинальності прибутку та підвищення зваженого рівня внутрішньої норми дохідності інвестиційного грошового потоку компанії на ринку продуктового ритейлу.
У дисертаційній роботі автором побудовано та імплементовано комплекс систем підтримки прийняття рішень на основі методів машинного навчання для забезпечення ефективності операційної, інвестиційної та стратегічної діяльності компанії на ринку продуктового ритейлу під впливом трансформаційних процесів та стрімкого розвитку новітніх сервісів електронної комерції.

Ключові слова: системи підтримки прийняття рішень, машинне навчання, продуктовий ритейл, електронна комерція, ефективність, прогнозування, класифікація, регресія, оптимізація, нейронні мережі, оцінка інвестиційних проєктів, Data Science, ресурсна модель, моделювання бізнес-процесів, кластеризація часових рядів.

The thesis investigates the theoretical and practical principles of developing a complex of decision support systems based on machine learning methods to ensure the efficiency of the company’s operational, investment, and strategic activities in the grocery retail market, which is influenced by transformational processes and the development of e-commerce. The work’s practical value lies in the built complex of decision support systems based on machine learning methods, ensuring the growth of efficiency of operational processes, financial results, and optimization of the company’s strategic activities. The recommendations provided for the use of the complex of decision support systems can be implemented to reduce operating costs and improve the quality of service, maximize profit margin metrics, and increase the weighted level of the internal rate of return on the company’s investment cash flow in the grocery retail market.
In the thesis, the author has built and implemented a set of decision support systems based on machine learning methods to ensure the efficiency of the company’s operational, investment, and strategic activities in the grocery retail market under the influence of transformational processes and the rapid development of the latest e-commerce services.

Keywords: decision support systems, machine learning, grocery retail, e-commerce, efficiency, forecasting, classification, regression, optimization, neural networks, investment project evaluation, Data Science, resource model, business process modeling, time series clustering.

Якимчук Б. Б. Моделювання системи підтримки прийняття рішень у продуктовому ритейлі методами машинного навчання : дис. ... д-ра філос. : 051 Економіка / Якимчук Богдан Богданович. - Київ, 2024. - 264 с.