Дослідження попиту на медичні товари засобами SQL.
Анотація
У статті представлено детальний аналіз процесу розробки та впровадження аналітичної системи для дослідження попиту на медичні товари за допомогою SQL. Основна увага зосереджена на створенні SQL-запитів для збору, обробки та візуалізації великих обсягів даних щодо продажів медичних товарів, що включає такі аспекти, як категорії товарів, часові періоди та географічна сегментація. Для забезпечення ефективного аналізу було реалізовано інтерфейс, який дозволяє зручно налаштовувати запити та проводити сегментацію даних для більш глибокого аналізу і порівняння різних параметрів. Результати тестування системи на реальних даних підтвердили її ефективність у виявленні ключових тенденцій попиту, сезонних коливань і визначенні найбільш популярних продуктів у різних регіонах та часових періодах. Виявлено, що такі коливання суттєво впливають на продажі медичних товарів, що робить можливим оптимізацію планування закупівель та управління запасами, підвищуючи ефективність операцій. Дослідження також підкреслює важливість автоматизації процесу аналізу даних у сфері медицини, що дозволяє оперативно адаптуватися до змін попиту і реагувати на них вчасно. Окрім того, у статті проведено аналіз можливостей подальшого розширення функціоналу системи, зокрема інтеграції з іншими платформами бізнес-аналітики та впровадження методів прогнозування попиту з використанням машинного навчання для підвищення точності передбачень та більш точного планування. Розроблена система дозволяє здійснювати детальний аналіз попиту на медичні товари, що є важливим для підвищення рівня задоволення потреб споживачів та оптимізації бізнес-процесів.
Посилання
2. Ponniah, P. Data Warehousing Fundamentals for IT Professionals. 2nd Edition. New York: Wiley, 2018. 323 с.
3. Korhonen, J., & Honkela, A. Seasonal Demand Prediction Using SQL and Machine Learning Techniques. Journal of Business Analytics, 2020, 17(4), 125-139 с.


