У статті проаналізовано питання ефективного використання інформаційного ресурсу підприємств щодо формування оптимальних цін на товар чи послугу. Запропоновано підхід до розв"язання задачі оптимізації ціни для різних груп споживачів на основі гібридної моделі інтелектуального аналізу даних, що містить набір штучних нейронних мереж. Продемонстровано варіант упровадження запропонованого підходу на прикладі підприємства роздрібної торгівлі.
В статье проанализированы вопросы эффективного использования информационного ресурса предприятий по формированию оптимальных цен на товар или услугу. Предложен подход к решению задачи оптимизации цены для различных групп потребителей на основе гибридной модели интеллектуального анализа данных, содержащей набор искусственных нейронных сетей. Продемонстрирован вариант внедрения предложенного подхода на примере предприятия розничной торговли.
The purpose of this paper is to develop and implement an approach for solving the optimization problem in the retailers goods market and different consumers groups based on a hybrid model of intelligent data analysis. It is revealed that for each consumer type product information array formed consisting of the factors values that affect the company revenue. An example of the o&ptimal prices hybrid model synthesis in the product (beer) market and grocery stores network were considered. Solving the problem of optimizing product prices by consumer groups was implemented in two stages: first constructed interpolation function &of consumer demand each group, and then solve the problem of optimizing implicitly given function. Demand function obtained by artificial neural networks.
