Розумні фінанси: створення фінансового додатку на основі методів інтелектуального аналізу даних

Abstract

Об'єктом дослідження є процеси управління персональними фінансами за допомогою методів інтелектуального аналізу даних у цифрових додатках. Предметом дослідження є методи інтелектуального аналізу даних, технології платформи .NET та фреймворку ML.NET з можливістю застосування їх для підвищення функціональності фінансових додатків. Мета кваліфікаційної бакалаврської роботи полягає у дослідженні можливостей методів інтелектуального аналізу даних для створення фінансових додатків та їх управління з використанням ML.NET та оцінці ефективності цього підходу порівняно з базовими методами. Завданнями кваліфікаційної бакалаврської роботи є: - у першому розділі розглянути теоретичні можливості створення додатків за допомогою методів інтелектуального аналізу даних, проаналізувати ключові частини сучасних фінансових додатків, вивчити й зрозуміти платформу .NET та її фреймворк ML.NET, ознайомитись з вимогами до безпеки і законодавством у цій сфері - у другому розділі провести щільний аналіз існуючих фінансових додатків, спроектувати архітектуру фінансового додатку з використанням методів інтелектуального аналізу даних, спланувати процес розробки та тестування прототипу. - у третьому розділі відтворити програмну реалізацію прототипу фінансового додатку з методами інтелектуального аналізу даних, провести порівняльний аналіз базового підходу та обраних інтелектуальних функцій, зробити висновки щодо перспектив даного методу після отримання результатів. Актуальність дослідження: пов’язана з розповсюдженням цифрових технологій та швидким розвитком технологій інтелектуального аналізу даних, що дозволяє створювати будь-які додатки, які перевершують можливості базових методів. За результатами дослідження: розроблено прототип додатку з використанням методів інтелектуального аналізу даних за допомогою платформи .NET, підтвердження переваги інтелектуального методу над базовими методами. Практична новизна: полягає у створенні та реалізації методів інтелектуального аналізу даних на ML.NET у структуру фінансового додатка на платформі .NET, а також у наглядній демонстрації переваги цього методу. Одержані результати можуть бути використані у фінансовій сфері, де застосовуються основні методи інтелектуального аналізу даних для створення сучасних фінансових додатків.The object of the of research is the processes of personal finance management using data mining methods in digital applications. The subject of the study is data mining methods, technologies of the .NET platform and the ML.NET framework, with the possibility of using them to improve the functionally of financial applications. The purpose of a bachelor's thesis is to study the possibilities of data mining methods for creating and managing financial applications using ML.NET and to evaluate the effectiveness of this approach in comparison with basic methods. The tasks of a bachelor's degree are: - in the first section to consider the theoretical possibilities of creating applications using data mining methods, analyze the key parts of modern financial applications, study and understand the .NET platform and its ML.NET framework and familiarize yourself with security requirements and legislation in this area; - in the second section, conduct a thorough analysis of existing financial applications, design the architecture of a financial application using data mining methods and plan the process of developing and testing a prototype; - in the third section, we will reproduce the software implementation of the financial application prototype with data mining methods, conduct a comparative analysis of the basic approach and selected intelligent functions and draw conclusions about prospects of this method after obtaining the results. The relevance of the study is associated with the proliferation of digital technologies and the rapid development of data mining technologies which allows creating any application that exceeds the capabilities of basic methods. According to the results of the research a prototype application using data mining methods using the .NET platform was developed confirming the superiority of the intelligent method over the basic methods. Main theoretical provisions on the topic of the practical relevance of the constructions is to create and implement ML.NET data mining methods in the structure of a financial application on the .NET platform, as well as to demonstrate the benefits of this method. The results obtained can be used in the financial sector where the basic methods of data mining are used to create modern financial applications.