Разработка веб-приложения для статического анализа данных с использованием нейросети

1. Презентация к ВКР

Р А З Р А Б О Т К А В Е Б - П Р И Л О Ж Е Н И Я Д Л Я С Т А Т И С Т И Ч Е С К ОГ О А Н А Л И З А Д А Н Н Ы Х С
И С П О Л Ь З О В А Н И ЕМ Н Е Й Р О С Е Т И
ПОДГОТОВИЛ СТУДЕНТ ГРУППЫ ИТ -М-23 ИГНАТЕНКО ДМИТРИЙ МИХАЙЛОВИЧ
1

2. Введение

В современную эпоху, характеризующуюся интенсивным
развитием технологий и непрерывной цифровизацией всех
аспектов человеческой деятельности, данные стали новым
"нефтью" нашего времени.
Традиционные методы анализа данных часто ограничены в
своем функционале и не могут справиться с масштабами и
сложностью современных информационных потоков.
Разнородность данных, их разнообразие и динамика
требуют новых подходов, предусматривающих
использование технологий искусственного интеллекта
(ИИ), которые обещают стать катализаторами следующей
технологической революции.
2

3.

Цель
Цель этой дипломной работы — разработка инновационного веб-приложения, которое сочетает обширные
возможности статистического анализа данных с эффектными алгоритмами ИИ. Такое приложение будет служить
платформой для решения широкого спектра задач в различных областях — от прогнозирования бизнес-процессов
до проведения академических исследований.
Проект предусматривает разработку архитектуры веб-приложения с акцентом на масштабируемость,
безопасность и производительность, что позволит ему эффективно справляться с обработкой больших объемов
данных и обеспечит легкость интеграции с различными внешними источниками.
Особое внимание в разработке приложения будет уделено созданию интуитивно понятного пользовательского
интерфейса, который позволит пользователям любых уровней знаний и навыков эффективно взаимодействовать
с платформой.
3

4.

4

5. Современные технологии и инструменты. Подходы к интеграции ИИ в веб-приложения. Визуализация данных

С развитием интернет-технологий в конце 20 века на рынке программного обеспечения появились веб-приложения,
которые обеспечивали удаленный доступ к вычислительным и аналитическим ресурсам через веб-браузеры.
Одной из центральных тем данной работы является интеграция алгоритмов искусственного интеллекта в архитектуру
веб-приложений с целью расширения их функционала и повышения эффективности анализа данных. Современные
решения в этом направлении включают аналогичные техники и технологии, которые используют как контролируемое
обучение (supervised learning), так и неконтролируемое обучение (unsupervised learning), а также обучение с
подкреплением (reinforcement learning).
Эффективная визуализация данных является важнейшим компонентом современного анализа, поскольку она
позволяет преобразовать сложные массивы информации в доступные и понятные графические представления,
которые упрощают восприятие и интерпретацию аналитических выводов.
5

6. Архитектура и дизайн веб-приложения

Выбор технологий и инструментов
Python, благодаря своей гибкости и универсальности, а также широкому набору библиотек и
сообществу разработчиков, был выбран в качестве языка для разработки серверной части
нашего веб-приложения.
Архитектурная структура приложения
Архитектура предлагаемого веб-приложения будет основана на многоуровневой модели, что
обеспечит гибкость, масштабируемость и легкость обновлений и интеграции. Основные
компоненты включают клиентский интерфейс, сложную серверную часть и надежную
систему управления базами данных, которые будут интегрироваться для выполнения
широкого спектра задач.
6

7. Клиентский интерфейс. Серверная часть. База данных

Клиентская часть нашего приложения будет разработана с использованием JavaScript и новейших фреймворков,
таких как Angular или React.
Серверная часть приложения, основанная на Django, будет обеспечивать центральное управление
обслуживанием клиентских запросов, маршрутизацией данных и обработкой аналитических операций.
Для управления данными будет применяться реляционная система управления базами данных PostgreSQL,
известная своей высокой стабильностью и гибкостью при обработке сложных запросов.
7

8. Процесс обработки данных. Реализация интерфейсов визуализации. Обеспечение безопасности

Данные, поступившие на обработку, будут проходить множественные этапы трансформации: начиная с
этапа предобработки, продолжаем аналитической проработкой и завершаем визуализацией.
Интерфейсы визуализации данных будут разработаны с акцентом на интерактивность и гибкость,
предоставляя пользователям возможность получать резюме данных и результатов анализа в простой и
наглядной форме.
Обеспечение безопасности и защиты данных — ключевой аспект разработки любого современного вебприложения. Приложение будет реализовано с поддержкой новейших стандартов безопасности, включая
HTTPS для защищенного обмена данными, аутентификацию и авторизацию пользователей через JWT
(JSON Web Token), а также защиту от таких распространенных угроз, как SQL-инъекции и межсайтовые
скрипты (XSS).
8

9. Реализация веб-приложения

Разработка серверной части
Серверная часть — это сердце любого вебприложения, отвечающее за обработку данных,
выполнение бизнес-логики и общение с базой
данных. Выбор Django был основан на его мощных
возможностях для быстрой разработки и
обеспечения безопасности веб-приложения.
Настройка окружения
На начальном этапе важно создать изолированное
окружение для разработки. Это позволяет избежать
конфликтов зависимостей и разных версий программного
обеспечения.
9

10. Дизайн пользовательского интерфейса

Проектирование пользовательского интерфейса начинается с создания прототипов и макетов в
инструментах, таких как Figma или Adobe XD. На начальном этапе важно заложить концепцию
интуитивно понятного дизайна, который включает использование современных UI/UX практик, чтобы
обеспечить пользователю максимально естественное взаимодействие с системой.
10

11. Интерактивность и динамизм

Повышение интерактивности и динамизма интерфейса достигается
внедрением современных технологий и библиотек, таких как React или
Vue.js. Это позволяет создавать компонентный подход к разработке, где
каждый элемент интерфейса живет своей собственной жизнью —
изменяется, обновляется и реагирует на пользовательские действия.
11

12. Сбор и анализ обратной связи. интеграция с бизнес-процессами. измерение эффективности

Сбор и анализ обратной связи. интеграция с бизнеспроцессами. измерение эффективности
Систематический сбор и анализ обратной связи от первых пользователей являются ключевыми факторами для
точной оценки успешности пилотного внедрения. Организуются воркшопы и встречи, на которых обсуждаются
выявленные проблемы, успехи и пользовательские предложения. Обратная связь фиксируется и обрабатывается,
чтобы в дальнейшем реализовать необходимые улучшения.
Интеграция нового приложения в существующие бизнес-процессы требует тщательного планирования и
согласования действий. Разрабатываются планы внедрения, в которых указаны ключевые этапы процесса
перехода, ресурсные потребности и временные рамки.
По мере использования приложения, оцениваются его влияние на критические бизнес-показатели, такие как
снижение издержек на обработку данных, увеличение скорости принятия управленческих решений,
точность анализа и прогнозирования, а также удовлетворенность конечных пользователей.
12

13. Инновационное Развитие

Продолжение инновационного развития играет ключевую роль в дальнейшем успехе компании.
- Исследование и внедрение новых технологий: Вложение в исследования и разработку новых
технологий способствует адаптации передовых методов в бизнес-практике. Это позволяет компании
оставаться на передовом рубеже и использовать технологии для улучшения бизнес-процессов.
- Культура высокой эффективности: Содействие корпоративной культуре инноваций стимулирует
сотрудников к поиску и внедрению более эффективных решений, что может привести к новым бизнесвозможностям и повышению общей продуктивности.
13

14. Примеры практического применения

В этой главе будет подробно изложено, как внедрение веб-приложения для статистического анализа данных
трансформировало множество бизнес-процессов в различных отраслях. На примере успешных кейсов показано, как
аналитические возможности способствуют значительным улучшениям, заметно повышая эффективность, сокращая
издержки и стимулируя инновации. Параллельно мы изучим, как использование таких технологий помогает
компаниям адаптироваться к быстро меняющемуся окружающему миру и оставаться конкурентоспособными.
Пример применения в строительстве:
14

15. Применение в Финансовом Секторе. Обнаружение мошенничества и предотвращение потерь

Финансовая индустрия известна как одна из самых данных-зависимых, и здесь внедрение аналитических
технологий позволяет достичь значительных успехов в различных аспектах, включая управление
рисками, оптимизацию финансовых операций и повышения удовлетворенности клиентов.
Мошенничество остается одной из серьезных угроз для финансового сектора, где аналитические технологии
играют критическую роль в его выявлении.
- Прогнозирование мошеннических схем: Приложение позволяет выявлять аномальные транзакции и
распознавать потенциально мошеннические действия на основе анализа расходных моделей. Это существенно
сокращает временные и финансовые затраты, связанные с расследованием и предотврашением незаконных
действий.
- Автоматизация контроля транзакций: Используя машинное обучение, компании могут автоматизировать
процессы контроля за транзакциями, снижая риск человеческой ошибки и увеличивая скорость обработки
15

16. Применение в Производственных Отраслях

В производстве анализ данных играет ключевую роль в повышении производительности и качества
продукции.
Улучшение качества и консистентности продукции - важнейшая задача для производственных компаний,
и аналитика играет в этом центральную роль.
Управление запасами и ресурсами является критически важным аспектом в работе производственных
компаний.
16