Метою роботи є розробка програмного забезпечення для аналізу продажів квитків у кінотеатрі та прогнозування попиту на кіносеанси на основі історичних даних з метою підвищення ефективності управління розкладом і ресурсами кінотеатру.

Об’єктом дослідження є процеси продажу квитків та формування попиту на кіносеанси.

Предметом дослідження є методи збору, обробки, аналізу та прогнозування даних про продажі квитків, а також програмні засоби підтримки прийняття управлінських рішень.

В умовах зростаючої конкуренції у сфері розваг важливим є ефективне використання ресурсів кінотеатру. Аналіз продажів і прогнозування попиту дозволяють виявляти закономірності відвідуваності, оптимізувати розклад сеансів і підвищувати прибутковість.

Система охоплює процеси збору, зберігання та аналітичної обробки даних про продаж квитків і відвідуваність кіносеансів. Джерелом є історичні дані про фільми, сеанси, кількість проданих квитків, заповненість залів і дохід. Система забезпечує:

• аналіз продажів у розрізі часу;

• визначення популярності фільмів і жанрів;

• виявлення пікових і спадних періодів попиту;

• оцінку ефективності розкладу.

Модуль прогнозування на основі історичних даних дозволяє оцінювати майбутню відвідуваність з урахуванням часу показу, характеристик фільму та календарних факторів із використанням методів статистичного аналізу. Система формує аналітичні звіти та дозволяє:

• визначати середні показники продажів;

• оцінювати вплив дня тижня на відвідуваність;

• аналізувати популярність жанрів.

Архітектура системи побудована за багаторівневим клієнт-серверним підходом і включає клієнтський рівень, сервер прикладної логіки та рівень зберігання даних. Клієнтський застосунок забезпечує взаємодію з користувачем і надсилає запити до серверної частини через REST API. Сервер реалізує бізнес-логіку системи, обробляє запити та взаємодіє з базою даних. Дані зберігаються в СУБД Microsoft SQL Server, а для аналітичної обробки та прогнозування використовується окреме сховище даних, що дозволяє виконувати складні запити без навантаження на основну систему.

Розроблена система забезпечує комплексний аналіз продажів та прогнозування попиту, що дозволяє оптимізувати розклад сеансів і підвищити ефективність використання ресурсів кінотеатру.

Подальший розвиток передбачає використання методів машинного навчання та інтеграцію з онлайн-сервісами.