Інформаційна система аналізу даних комп’ютерних комплектуючих
Автор: Гадзало Олег Ярославович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Аналіз даних (Data Science)
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2022-2023 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Сучасні технології розвиваються дуже стрімко. Кожного року нові моделі, які кращі та якісніші, замінюють своїх попередників, випереджуючи їх по усіх параметрах. Відповідно виникає думка, чи насправді «свіжоспечена» технологія є найкращою у своєму ряді і чи дійсно є велика потреба у покупці такої. Найкраще ця проблема висвітлюється у використанні комп’ютера чи ноутбуків. Адже вони складаються з майже десятка різних комплектуючих, які в кінцевому результаті мають ідеально працювати між собою, забезпечуючи користувачеві максимальну продуктивність та безпеку користування. Комп’ютерів зараз існує маса для забаганки будь-якої людини: для роботи, для ігор, комбіновані, для фото та відео обробки. Коли покупець постає перед таким безмежним вибором, тут і виникає велика проблема – а що саме купити і чи влаштує його саме цей чи інших комп’ютер. На жаль, зараз у часи війни та пандемії ринок пустує, через дії так званих «перекупів», які скуповують партії усіх нових комплектуючих, і ціни на них стають вище, ніж заздалегідь вказані виробником. Задля вирішення такої дилеми і було створено систему аналізу комп’ютерних комплектуючих [1]. Розроблювана система полягає в тому, щоб за допомогою сортувальної технології надавала користувачеві максимально точний варіант, згідно заданих ним параметрів. Допомога у виборі та покупці, виявлення проблеми та аналітики її вирішення. Об’єкт дослідження – процес інформаційно-технічної допомоги користувачам з різними комп’ютерними проблемами. Предмет дослідження – методи, методології і засоби аналізу даних про комп’ютерні комплектуючі, а також розроблення інформаційної системи аналізу комп’ютерних комплектуючих. Мета дослідження: розробка системи аналізу комп’ютерних комплектуючих для легкого конструювання комп’ютерів, їхнього повного аналізу, створення аналітики проблеми та способів її вирішення та покращення інформаційно-технічної допомоги користувачам з комп’ютерними проблемами. Результатом виконання магістерської роботи є реалізована у вигляді «десктопного застосунку» програма аналізу комп’ютерних комплектуючих на основі рушія у вигляді рекомендаційної системи. Виконаний повний аналіз предметної області, відомих рішень проблеми, створення стратегії та плану реалізації власної системи з використанням сучасних технологій та засобів програмування [2]. На першому етапі проаналізовано основні методології та рішення щодо аналізу комп’ютерних комплектуючих. Найкращою з них є рекомендаційна система, основний рушій якої буде використовуватись у розробці програмного забезпечення. Беручи до уваги факт, що основна задача рекомендаційної системи – це швидка та максимально точна добірка варіантів із бази даних, то завжди можна налаштувати і пристосувати систему до будь-яких варіантів та новинок. Внаслідок пошуку аналогічних систем за схожим функціоналом, було виділено чотири «десктопні» застосунки: CPU-Z, GPU-Z, AIDA64, Speccy. Також здійснено характеристику кожного продукту, їх порівняння за деякими показниками: вид платформи, операційна система, обсяг необхідної для встановлення пам’яті, уніфікація, функціональність, придатність до використання, надійність, продуктивність, експлуатаційна придатність, ціна щомісячної підписки та рейтинг. На другому етапі було зроблено аналіз мети функціонування системи, виділивши два основні аспекти мети – конструктивний та пізнавальний. Дослідження цих аспектів надало можливість чітко сформувати план досягнення мети, виділити основні цілі та досягнення, яких у разі виконання досягне мети проекту. В результаті створення моделей вимог системи, опису головних ризиків – сформовано чотири види вимог: бізнес вимоги, функціональні та нефункціональні, користувацькі. Дослідження у сфері ризиків, які можуть зустрічатись під час виконання проекту, дало знання про можливі втрати, провали та основні засади як їх оминати. Моделювання об’єктів системи у вигляді UML-діаграм визначило основні класи системи, їхні атрибути та методи, що нам показала діаграма класів. На третьому етапі було здійснено кінцеве формулювання та обґрунтування задачі роботи, конкретизовано мету розробки, головне призначення та очікуване місце застосування, подальші ефекти від застосування системи аналізу комп’ютерних комплектуючих для користувачів ПК. У одному з пунктів було описано математичну та інформаційну модель для розв’язання задачі, також розроблено алгоритм роботи. Було обґрунтовано вибори методів вирішення проблеми, де за основну методологію було обрано напрацювання Scrum, та один з засобів сортування даних у порядку від найкращого до найгіршого – рекомендаційну систему. При аналізі засобів для розробки було обрано C# та .NET як джерело програмування, для реалізації функціональної складової та створення користувацького інтерфейсу. Також розроблено першу версію системи аналізу комплектуючих. Основний функціонал цієї версії: обирання типу введення параметрів, співпраця бази даних програмного забезпечення із базою персонального комп’ютера, обробка та сортування даних рекомендаційною системою. Ймовірність виведення правильної аналітики перевищує 85%. У разі не знаходження системою якоїсь з деталей, в аналітиці це буде позначено, як комплектуюча, яку неможливо знайти у базі продукту. Під час виконання четвертого етапу було проведено тестування та розгортання розробленої системи аналізу комп’ютерних комплектуючих. Було проведено два видити тестування: інтерфейсу та функціоналу. В результаті обидва види тестування не виявили помилок чи багів. Було показано статистичні дані, що рекомендаційна система з точністю 87.5% правильно знаходить вид та параметри комплектуючих на заданому персональному комп’ютері. В процесі верифікації пройдено аналіз відповідності різним вимогам. Перша розроблена версіє не до кінця відповідає поставленим вимогам, але усі працюючі елементи працюють чітко і злагоджено. Наступні ідеї будуть реалізовані у версії системи 3.0. Під час виконання економічної частини детально обґрунтовано доцільність розробки даного веб-продукту, зроблено розрахунки основних економічних характеристик. Ключові слова – комп’ютер, «десктопний» застосунок, рекомендаційна система, UML-діаграми. Перелік використаних літературних джерел. 1. Верес, О., & Левус, Я. І. (2021). Рекомендаційна система часопроведення у періоди вимушеного перебування вдома. Modern scientific research: achievements, innovations and development prospects. Proceedings of the 6th International scientific and practical conference. MDPC Publishing. Berlin, Germany 2. Jalili, M., Ahmadian, S., Izadi, M., Moradi, P., & Salehi, M. (2018). Evaluating collaborative filtering recommender algorithms: a survey. IEEE access, 6, 74003–74024. DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2883742.