Немченко Катерина ЮріївнаХлевна, Юлія Леонідівна2025-06-092025-06-092025Немченко К. Ю. Розробка технології прогнозування фінансового бюджету методами Data Science : кваліфікаційна робота магістра : 122 Комп’ютерні науки / Наук. кер. Ю. Л. Хлевна. Київ, 2025. 101 с.https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/6659Мета дипломної роботи магістра – розробити й експериментально обґрунтувати технологію короткострокового (1–3 місяці) прогнозування особистого фінансового бюджету, що поєднує класичні статистичні й сучасні машинні методи та забезпечує інтеграцію результатів у аналітичні системи бізнес-інтелекту. Об’єкт дослідження – процес формування та виконання особистого фінансового бюджету на основі транзакційних даних банківських рахунків. Предмет дослідження – методи, моделі та програмні засоби Data Science для короткострокового прогнозування бюджетних показників за умов обмежених і нерегулярних часових рядів, а також правила їх автоматичного вибору за категоріями витрат. Наукова новизна роботи полягає у розробці комплексної технології, що: поєднує наївні, ETS, SARIMAX із екзогенними змінними (курси валют, календар свят), Prophet, XGBoost із лаг-ознаками та спеціалізований Croston/TSB для інтермітентних витрат; упроваджує розширювальне перехресне валідування (expanding-window CV) для коротких рядів і доводить статистично значуще зниження MAPE порівняно з базовими підходами; пропонує правило-диспетчер вибору моделі за типом витрат, що підвищує точність й інтерпретованість прогнозів; демонструє практичну інтеграцію модуля прогнозування у Power BI безпосередньо на рівні візуалізацій. У роботі проаналізовано існуючі підходи до застосування статистичних та машинних методів у прогнозуванні фінансових бюджетів. Запропонована нова методика їх комбінування й адаптації до коротких особистих часових рядів, обґрунтовано доцільність її впровадження, наведено рекомендації щодо практичної імплементації у корпоративні та персональні аналітичні системи. Дипломна робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків і списку використаних джерел. Загальний обсяг – _ сторінок; список літератури містить _ найменування на _ сторінках.ukфінансовий бюджетпрогнозуванняData ScienceSARIMAXProphetXGBoostCrostonкороткострокові часові рядиМагістерська робота