UK: Розглянуто технології інтелектуального аналізу даних, на основі яких можна будувати плани з випуску
продукції на підприємстві, що актуально для раціонального використання фінансових активів підприємства. Приведено короткий опис програмного забезпечення (ПЗ), а саме мобільного додатку, призначеного
для прогнозування попиту на продукцію підприємства. У розробленні мобільного додатку використовувалися методи кластерного та регресійного аналізу. У результаті проведення аналізу додаток видає користувачу орієнтовану кількість продажів продукції, яка аналізується, на наступні місяці. Для більш ефективного сприйняття отриманої інформації прогнозовані дані виводяться у текстовому вигляді та у вигляді
графіків. ПЗ розроблено на мові програмування Java з використанням IDE Eclipse та Android SDK.
RU: Рассмотрены технологии интеллектуального анализа данных, на основе которых можно строить
планы по выпуску продукции на предприятии, что актуально для рационального использования финансовых активов. Приведено краткое описание программного обеспечения (ПО), а именно мобильного приложения, предназначенного для прогнозирования спроса на продукцию предприятия. В разработке мобильного приложения использовались методы кластерного и регрессионного анализа. В результате
проведения анализа приложение выдает пользователю ориентировочное количество продаж анализируемой продукции на следующие месяцы. Для более эффективного восприятия полученной информации
прогнозируемые данные выводятся в текстовом виде и в виде графиков. ПО разработано на языке программирования Java с использованием IDE Eclipse и Android SDK.
EN: The technologies of intellectual data analysis are considered, on the basis of which it is possible to make plans
for the production output in the industry, which is important for the rational use of financial assets. A brief description
of software namely a mobile application designed to forecast the demand for products of the enterprise is given. In
the development of the mobile application, the methods of cluster and regression analysis are used. As a result of
the analysis, the application gives the user an oriented number of product sales, analysed for the following months.
For a more effective perception of the received information, the predicted data are displayed in text form and in the
form of graphs. The software is developed in Java programming language using IDE Eclipse and Android SDK.
