Остання редакція: 21-04-2021
Тези доповіді
Аналіз предметної області.
Використання мережі Інтернет стає все більш популярним, кількість користувачів постійно збільшується. Онлайн-покупки з кожним роком також займають дедалі більшу частину в житті людей. Економія коштів, можливість доставки кур'єрами товарів до замовника, великий асортимент, покупка брендів, не представлених в місті покупця, - саме це збільшує популярність електронної комерції.
Електронна комерція в 2021 році дає бізнесу неймовірні можливості заробити на хвилі попиту, що зростає, з боку споживачів, які цікавляться покупками в Інтернеті. До кінця 2021 року загальний обсяг продажів інтернет-магазинів у всьому світі, за прогнозами, повинен досягти позначки в 3 трильйони доларів США. Порівняно з 2018 роком прогнозується зростання приблизно на 10%.
Проблеми та переваги
Основні проблеми які зустрічають користувачі під час пошуку товарів в Інтернеті це :
● велика затрата часу на пошук в різних магазинах;
● проблема з асортиментом;
● проблема з доставками;
● проблеми з замовленням;
● помилки в структурі сайту.
Переваги платформи такі:
● пізнаваність і довіра клієнтів;
● перегляд рейтингів та відгуків;
● безпека;
● великий асортимент товарів.
Технологія розробки
Для коректної роботи сайту інтернет-магазину потрібно швидкий, ефективний код. Він обробляє мільйон транзакцій через складні програми і алгоритми. Створення інтернет магазину за допомогою Python і Django це перший крок до успіху. Компанії-гіганти, такі як Google, Facebook, Disqus, і Netflix покладаються на Python / Django.
За допомогою Python і Django ви можете втілити будь-яку ідею, від самого простого сайту допорталу електронної комерції. Деякі з найбільших компаній в світі використовують Python або Django щодня. Такі компанії як Facebook, Netflix, Google, Mozilla, Dropbox, Disqus, Instagram, Pinterest, і Paypal. Ці гіганти обробляють безліч даних і довіряють мові програмування Python і фреймворку Django в їх обробці. Якщо правильно розгорнути ваш e-commerce проект, він також зможе обробляти будь-яку кількість замовлень та запитів.
Експертна система
Для реалізації експертної системи першочерговою задачею є накопичення даних. Платформа SYMS Marketplace дозволяє здійснювати таке накопичення. Адже така система містить в собі досить велику структуру даних, і може мати в собі різні, як аналітичні, так і маркетингові показники. На основі цього можна вирішити задачу як аналізу даних в режимі реального часу застосовуючи, OLAP-технології, так і технологію інтелектуального аналізу даних Data Mining.
Для використання OLAP-технологій за допомогою служб SQL Server Analysis Services (SSAS) та SQL Server Integration Services (SSIS) розгорнуто куб (рис. 1) та створено службу інтеграції (рис. 2).
Рис.1 Структура гіперкубу
Рис.2 Інтеграція даних в куб
Був проведений аналіз даних за допомогою технологій Data Mining. Реалізовано задачу класифікації за допомогою 1R-алгоритма, коли багато об'єктів можна класифікувати лише по одному атрибуту, та методом Наївного Байєса, коли багато об'єктів можна класифікувати за декількома незалежними змінними.
Рис. 3 Класифікація даних
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ
- Документація Python Django: [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://docs.djangoproject.com/
- Навчальний посібник SSAS: [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://coderlessons.com/tutorials/bazy-dannykh/uchebnik-sql-server/21-uchebnoe-posobie-po-ssas