ЗАСТОСУВАННЯ ТЕОРІЇ ЙМОВІРНОСТЕЙ ДЛЯ АНАЛІЗУ ТА ОПТИМІЗАЦІЇ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ
DOI:
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.1.1.8Ключові слова:
бізнес-аналітика, теорія ймовірностей, ризики експоненціальний розподіл, рівномірний розподіл, нормальний розподілАнотація
На сьогоднішній день однією з головних проблем у бізнесі є постійна невизначеність, що може виникати через зміну ринкових умов, поведінку конкурентів, світовий прогрес та інші фактори. При управлінні проектами важливо вчасно звернути увагу на визначення ризику в процесі оцінки доцільності прийняття тих чи інших рішень. Метою аналізу ризику є надання потенційним партнерам необхідної інформації та даних для прийняття рішень про доцільність участі в проекті та розробки заходів по захисту від можливих фінансових втрат. Теорія ймовірностей дозволяє оцінити ризик, що виникає за таких обставин, але побудова точних моделей потребує детальних даних і значного обсягу попередньої інформації, що не завжди доступна. Випадки, коли дані є неповними або неточними, можуть призвести до помилкових прогнозів і невиправданих рішень. Тому управління ризиками, пов’язаними з розробкою, є важливою частиною бізнес-аналізу. Це забезпечує те, що потенційні виклики та невизначеності не перешкодять просуванню чи успіху проекту. Бізнес-аналітики (BA) відіграють ключову роль у виявленні, оцінці та зменшенні ризиків для досягнення цілей проекту. Документування результатів розрахунків дозволяє аналітику зберігати дані про ймовірності ризиків, а регулярне оновлення моделей на основі нових даних гарантує їхню актуальність Ця стаття висвітлює основні теми, що охоплюють ключові обов’язки та методи ефективного управління ризиками бізнес-аналітиків шляхом використання теорії ймовірностей
Посилання
Сидорова А. В., Біленко Д. В., Буркіна Н. В. Бізнес-аналітика: навчально-методичний посібник. Вінниця. ДонНУ імені Василя Стуса, 2019. 104 с.
Васюта В. Б., Носенко М. В., Патріна Я. Г. Шляхи зниження ризиків підприємницької діяльності // Галицький економічний вісник. Т. : ТНТУ, 2023. Том 82. № 3. С. 201–207. (Підприємництво, торгівля та біржова діяльність).
Дорошенко А. Ю., Погорілий С. Д., Дорогий Я. Ю.; за ред. А. В. Анісімова. Програмування числових методів мовою Python підруч. Видавничо-поліграфічний центр «Київський університет», 2014. 640 с.
Коваленко С. М., Коваленко С. В., Шматко О. В. Методичні вказівки до лабораторної роботи «Основи роботи з бібліотекою NumPy» з курсу «Обробка даних Python» для студентів спеціальностей 121 Інженерія програмного забезпечення, 122 Комп’ютерні науки, 124 Системний аналіз. Інформаційні системи і технології. Харків: НТУ «ХПІ», 2021.
Огірко О. І., Галайко Н. В. Теорія ймовірностей та математична статистика: навчальний посібник. Львів : ЛьвДУВС, 2017. 292 с.






